EE421 통신시스템의 내용을 대학원 수준으로 심화한 과목으로서, 현대 무선통신 기술 및 이론을 다루어 무선 통신 분야 연구를 위한 대학원 수준의 이론적 기초를 제공한다.

이 과목은 학생들에게 최근 머신 러닝 기술과 알고리즘들을 소개하고, 기초적인 개념과 직관력을 심어주는 것을 목적으로 한다. 강의에서 다룰 내용은 perceptron과 같은 고전적 개념에서부터 boosting, support vector machine, graphical model 등 최신 개념까지 포괄한다. 이 강의에서 소개될 대부분의 알고리즘은 통계적 추론을 기반으로 한다.

타학과 선수과목 : CS101 프로그래밍기초

디지털 신호처리 기법들이 음성 통신에 어떻게 응용될 수 있는지 알아본다. 초반기에는 신호처리, 음성의 특성 그리고 생성 과정에 관한 기본적인 내용을 다루고, 후반기에 이를 바탕으로 음성 부호화, 음성인식, 음성 합성에 대하여 알아본다. 학생들은 여러 프로젝트를 수행함으로써 수업 시간에 배운 내용을 실제적으로 적용하는 기회도 갖게 될 것이다.

Bayes 결정이론, 모수형 확률 밀도 함수 추정, 비모수형 확률 밀도 함수 추정 및 인식 기법, 특징 변환 및 선정, 선형 판별 함수, Support Vector Machine, 다계층 신경회로망, 비관리형 학습법, Clustering 등 통계적 방법에 근거한 패턴 인식 기법들에 관하여 강의한다.

여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배운다. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상재구성, 영상분할 등으로 이루어져 있다.

신경회로망의 이론과 응용에 대하여 강의한다. 특히 신경회로망의 구조와 기능 그리고 학습과 일반화에 대하여 설명하고 다양한 신경회로망 모델에 대하여 알아본다. 신경회로망의 여러 가지 응용을 설명한다.

본 과목에서는 전자장 이론과 관련된 도파관 및 안테나 응용을 강의한다. 맥스웰 방정식의 기본 개념부터 시작하여, 여러 전자기 현상의 해석에 맥스웰 방정식이 어떻게 적용되는지를 강의한다.

현대 무선 통신 시스템의 마이크로파 및 RF 회로, 부품, 시스템의 설계 및 해석에 필요한 고급 이론을 강의한다. 또한 설계 및 시뮬레이션 실습을 통하여 실제 응용 설계 경험을 제공한다.

이 과목에서는 안테나 및 안테나 시스템의 이론과 응용을 다룬다. 주요 토픽으로는 안테나 및 안테나 에레이의 분석 및 설계이며, 마이크로 스트립 안테나, 능동 안테나 어레이, 스마트 안테나이다.

이 강좌는 양자역학을 처음 접하는 학부 및 대학원생을 위한 맞춤형 양자역학의 기초를 소개합니다. 특히 양자역학에 대한 탄탄한 기초를 쌓고자 하는 비물리학 전공자에게 적합합니다.