기초적인 전자회로 지식을 바탕으로 실제 아날로그 회로를 설계할 때 널리 쓰이는 기본 블록들 (광대역 연산 증폭기, 비교기, 연속시간 아날로그 필터, 스위치-커패시터 필터, 아날로그 디지털 변환기, 디지털 아날로그 변환기 등)에 대해서 CMOS 중심으로 다루는 고급과정이다.

본 교과목을 통하여 고성능 CMOS 회로 설계의 중요한 이슈들을 이해하고 맞춤형 설계 방법을 이용한 데이터 패스 설계, 클럭킹, CMOS 로직 스타일 등에 대해 이해한다.

비선형 시스템의 해석과 비선형 제어 시스템의 설계에 관한 제반 기법을 소개한다. 비선형 시스템의 해석기법으로 Liapunov stability, singular perturbations, averaging method등을 다루고 비선형제어 기법으로 feedback linearization, sliding mode control, backstepping, Liapunov redesign technique등을 논한다.

지능제어 기법으로 알려진 여러 가지 제어기법 중에서 불확실성 처리와 학습 능력의 관점에서 매우 효과적인 fuzzy 제어기 및 신경회로망 학습제어기 설계 방법론을 중심으로 공부한다. 이를 위하여 먼저 fuzzy set 이론 및 fuzzy 논리를 이용한, fuzzy 제어기의 설계 방법 및 응용예를 다루고, ANN을 Review한 후 이에 기반하여 dynamic 시스템 제어를 위한 ANN-기반 학습 제어 기법과 최적화를 위한 유전자 알고리즘(GA)등을 포함한 최근 소개되고 있는 지능제어 기법들을 취급한다.

로봇 매니퓰레이터의 기구학, 동역학 및 제어 알고리즘의 설계방법을 다룬다. 특히, homogeneous transformations, kinematics equations, motion trajectory planning을 공부한 후 여러 가지 제어 방법을 다루며 시물레이션을 통하여 이의 유용성을 비교 학습한다.

최대원칙의(maximum principle)의 유도, 최적제어 시스템의 설계에 대해 공부한다. 최소시간, 최소연료, 최소에너지시스템의 설계방법과 계산방법을 다루고, dynamic progrmming, discrete maximum principle과 응용 등을 학습한다. 또한 optimal control의 advanced topic을 다룬다.

본 강의는 기존 망과 미래 망에 대하여 7 계층 프로토콜 모델에 따라서 성능 분석을 한다. 특히, 스위치, 라우터, 서버/게이트웨이 및 무선 기지국 등 같은 네트워크 장비의 성능을 분석한다. 특히, 흐름제어, 라우팅, 폴링 및 스케듈링 방식에 따라 성능이 어떠한 영향을 받는 지 수식적인 분석과 더불어 시뮬레이션으로 비교한다.

적응 신호처리의 기반기술 및 핵심기법을 소개한 후 응용분야를 다룬다. 구체적으로 신호모델, 최적 예측이론, Wiener 및 Kalman Filter, Eigen Filter, LMS/RLS 알고리즘 및 그들의 변형, 그리고 적응등화, 적응 Beamforming, 간섭제거 등에의 응용을 고려한다.

본 과목에서는 광학 영상으로부터 유용한 정보를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 다양한 방법론의 원리와 응용을 다룬다. 구체적 주제는 (1) 영상 취득에 관한 기하학적 및 측광학적 모델, (2) 영상으로부터 유용한 특징정보를 얻어내는 방법, (3) 다중 영상 분석을 통해 3차원 구조를 알아내는 방법, (4) 영상 분할 및 추적 등 중간 단계의 비전 기술 및 (5) 궁극적인 물체 인식 방법론의 다섯 부분으로 구성된다.

이 과목에서는 몇 가지 의료영상시스템과 여러 영상처리 기법을 기반으로 하는 의료영상 관련 응용분야에 대해 다룬다. 주제로는 영상 재구성 알고리즘, X선 단층촬영기, 단광자 방출 단층촬영기, 양전자 방출 단층촬영기, 자기공명영상장치, 초음파 영상장치와 관련 후처리 기법들이다.