교과과정

본 과정에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 강유전체 소재, 소자 및 응용 분야에 대해 학습한다. 물리 전자공학, 소자 물리학, 고체 물리학 선수 과목을 이수한 학생만 수강할 수 있습니다. 또한, 수업과 함께 주당 6시간의 제작 및 소자 평가 실험에 참여할 수 있는 학생만 수강할 수 있다.

머신러닝 및 인공지능 기술은 방대한 양의 데이터를 기반으로 컴퓨터가 인지적 작업을 수행하는 방식을 혁신하고 있다. 다양한 산업 분야에서 이러한 기술을 채택함에 따라, 관련 연산을 더 빠르고 에너지 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 유형의 하드웨어에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 본 과목에서는 최근 머신러닝 모델, 특히 딥 뉴럴 네트워크(DNN)의 발전을 개괄하고, 에너지 효율이 중요한 모바일 및 엣지 환경부터 대규모 클라우드 인프라에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용되는 학계 및 산업계의 하드웨어 가속 플랫폼과 아키텍처를 함께 다룬다.

이 과목은 학부 3, 4학년 또는 대학원 1학년 학생을 대상으로 설계되었다. 로보틱스를 수학적으로 기술하는 방법을 이해하는 데 중점을 두며, 본 과목의 내용은 경로 계획(planning), 상태 추정(state estimation), 조작(manipulation), 로봇 학습(robot learning) 등 로보틱스의 다양한 세부 분야와 관련되어 있다. 본 과목은 자체적으로 학습이 가능하도록 구성되어 있으나, 제어 이론(control theory), 선형대수(linear algebra), 미분방정식(differential equations), Matlab/Simulink에 익숙하다면 학습에 도움이 된다.

일상 생활의 보안과 개인정보 보호를 넘어, 암호 기술의 활용은 quantum cryptography부터 blockchain 및 cryptocurrency에 이르기까지 지속적으로 확장되고 있다. 이 과목은 암호 기술에 내재된 복잡한 수학 이론을 이해하기보다는, 기본적인 cryptography, cryptographic protocols, 그리고 암호 기술의 현재와 미래의 다양한 응용 사례를 학습하는 것을 목표로 한다. 사례 연구로는 blockchains 기술의 세부 내용을 다룬다.

우리는 보안과 개인정보보호를 위해 암호를 매일 사용하고 있습니다. 생활 속에 암호가 들어온 것은 물론 암호는 최근 양자 암호, 블록체인, 암호화폐 등 새로운 응용들과 함께 각광을 받고 있습니다. 이 수업은, 자세한 암호 이론에 대해 꼼꼼히 공부하는 대신, 학부생들을 위해 쉽게 암호 응용에 대해 이해를 하기 위한 지식을 쌓는 것을 목적으로 하고 있습니다. 기초 암호, 암호 프로토콜,그리고 현재와 미래의 암호 응용들에 대해 배울 예정입니다. 마지막으로 배운 지식을 바탕으로 블록체인과 암호화폐의 설계와 분석에 대해 생각해 보는 시간을 가질 예정입니다.

학부생이 접근할 수 있는 강화학습의 기초를 소개한다. 강화학습을 이해하기 위해 필요한 최소한의 수학을 소개하고 쉬운 예제와 파이선 실습을 통해서 학생들이 흥미를 붙일 수 있도록 돕는다. 마르코프 결정과정, 동적계획법, TD학습, Q-학습 등 고전적인 강화학습부터 최신의 심층강화학습을 소개한다.

이 수업에서는 나노/양자 전자소자 구현의 관점에서 양자역학, 고체물리, 반도체물리의 핵심 개념들을 개관한다. 특히 반도체소자의 구동원리를 이해함에 있어 표류확산 방정식을 기반으로 하는 전통적인 접근법 대신 양자수송 이론에서 출발하는 제1원리적 접근법이 제시될 것이다.

본 과목은 시각적 정보를 분석하기 위한 기계학습 기법들을 소개한다. 전반부에서는 최근 많이 사용되는 심층학습 기법들을 주로 다루며, 후반부에서는 이러한 방법들을 사용해서 다양한 시각적 이해 문제를 해결하는 방법을 다룬다.

시스템 소프트웨어는 응용프로그램의 실행을 가능케하는 핵심 소프트웨어 계층이다. 본 과목에서 학생들은 시스템소프트웨어의 역할, 내부구조, 그리고 구체적인 설계를 학습한다. 운영체제, 링커, 로더등을 학습한다. 본 과목에서 다루는 모든 개념들은 xv6와 리눅스 운영체제를 기반으로 학습한다.

이 과목은 Virtual Reality(VR), 3D 오디오, 실내 임펄스 응답(Room Impulse Responses), 기본 필터 설계(Basic Filter Design), 음원 위치 추정(Sound Source Localization) 등을 위한 다양한 오디오 신호 처리 기법을 다룬다. 음의 전파(sound propagation)와 인간 청각(human hearing)의 기본 원리를 청취 예제와 함께 설명하며, 각 주제에 대한 응용 사례 및 Matlab 기반 구현 예제를 제시한다. 단일 채널 필터링(Single channel filtering), 시간-주파수 분석(Time-frequency analysis), 다채널 신호 처리(Multichannel signal processing) 등이 주요 기법으로 활용된다. 또한 학생들이 직접 하나의 기술을 실습할 수 있는 학기말 프로젝트(term project)도 포함되어 있다. 이 과목은 신호 및 시스템(Signals and Systems)과 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing)에서 배운 내용을 실습하고 확장할 수 있도록 구성되어 있다.

교재: 강의 슬라이드