고급 컴퓨터 구조 특론 (Advanced Computer Architecture)

본 과정은 컴퓨터 시스템 설계에 있어서 필요한 공학적 설계 방법론(engineering meh5odology)에 대해 다룬다. 아울러, 새로운 차세대 컴퓨터 설계 기법 및 설계 기술 동향, 그리고 컴퓨터 구조의 다양한 성능 평가 방법 들에 대해 소개한다. ILP를 높이기 위한 다양한 프로세서 기법들, 계층적 메모리의 설계 방법 및 각 방식에서의 장단점, 컴퓨터 입출력 방법론에 대해 깊이 있는 학습을 진행한다.

병렬컴퓨터특론 (Parallel Computer Architecture)

본 교과에서는 다수개의 프로세서를 가지는 고성능 병렬 컴퓨터의 원리를 설명하고 병렬 컴퓨터의 구조와 특징을 파악함으로 이를 바탕으로 일반 컴퓨터 구조와의 차이점을 이해한다. 아울러 현재 병렬 컴퓨터 분야에서 대표적인 두가지 흐름이라 할 수 있는 클러스터 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅에 대해 소개하며, 병렬 프로그래밍의 방법과 실행 원리를 이해한다.

차세대 내장형 프로세서 설계 (Advanced Embedded Processor Design)

본 교과에서는 차세대 내장형 프로세서 설계의 주요 이슈들에 대해 강의와 세미나 형식으로 최신 연구결과들에 대해 소개한다. 특히, 멀티 코어 형태의 고성능 내장형 프로세서를 설계하기 위한 추가적 고려 사항, 내장형 프로세서의 저전력 기능을 보장하기 위한 차세대 기술, 그리고 플랫폼에 기반한 SOC 설계 방법론 등에 대해 소개한다.

HDL 프로그래밍 방법론 (HDL Programming Meh5odology)

본 교과에서는 대표적인 IC 설계 프로그래밍 언어인 Verilog와 VHDL에 대해 소개한다. 아울러, 소프트웨어 프로그래밍과 비교하여 하드웨어 프로그래밍이 가지는 차이점을 이해하고, 해당 프로그래밍 언어를 활용한 IC 설계 과정을 학습한다. 특히, 합성의 관점에서 효율성을 보장하기 위한 하드웨어 프로그래밍 방법, 프로그래밍 과정에서 IC 칩의 공간 복잡도를 줄이기 위한 다양한 기법들에 대해 소개한다.

가상현실 (Virtual Reality)

가상현실은 (1)"현실"이라고 하는 것에 대한 계산모 형을 구축하고 (2)계산모델에 근거하여 인공적으로 "현실"을 생성하는 컴퓨터 기술의 이용이라는 두 가 지 주제에 관한 것이다. 이와 같은 주제에 관한 기본 이론과 알고리즘을 공부하고 최근에 수행된 연구들 을 조사한다. 본 과목의 목적은 관심 있는 학생들이 이 분야의 연구를 수행할 수 있게끔 지식과 기술을 제공하는 것이다.

네트워크분석및설계 (Network Analysis and Design)

컴퓨터 네트워크, 특히 최첨단의 고속 네트워크를 구 축하기 위한 설계 기술을 다룬다. 다루는 내용은 ATM 통신망 설계기술, LAN 설계 기술, 라우터 및 게이터웨이 구조, 무선 네트워크 기술, 통신망 구축 및 관리 기술, 네트워크의 모니터링 및 네트워크장치 관리 기술 등에 기반한 구체적 설계 기술을 다룬다.

네트워크컴퓨팅특강 (Topics in Network Computing)

본 강좌에서는 네트워크의 초고속화와 더불어 네트 워크 기반의 컴퓨팅에 대한 소개를 한다. 주로 다루 게 될 주제는 분산컴퓨팅, 분산운영체제, Corba, Rmi, Dcom 등의 분산 객체기술을 사용한 분산응용 프로그램, 초고속 네트워킹 기반기술, 인터넷 컴퓨 팅, Collaborative 컴퓨팅, 분산 실시간 응용 등이다.

대기행렬론 (Queueing h5eory)

통신망, 계산기시스템 등의 설계 및 성능평가를 기 초적인 확률과 정론에 의하여 행할 수 있는 기초에 대하여 강의함. 강의 내용은 확률변수, 확률과정, 마 르코프체인에 기초하는 기본적인 큐잉 모델의 유도 방법 및 응용 예를 취급한다.

데이터베이스시스템특강 (Topics in Database Systems)

본 강의의 목표는 객체지향의 기본개념을 이해하고 객체지향 모델링 기법을 이용하여 시스템을 분석하 고 설계하는 능력을 배양한다. 뿐만 아니라, 객체지 향 데이터베이스 시스템(Object. Oriented Database System : OODBS) 의 구조 및 질의처리, 트랜잭션관리, 그리고 저장 시스템에 대해 현재까지 의 연구결과 및 앞으로의 연구 추세에 대해 이해하 도록 한다. 주요 강의 내용은 다음과 같다.

• (1) OODBS의 등장배경.Relational Database System의 제한성의 관점에서
• (2) 객체지향개념.Object Identity, Encapsulation, Inheritance.
• (3) 객체지향 모델링개념.Object Modeling, Dynamic Modeling, Functional Modeling
• (4) 객체지향 모델링 방법론.분석, 시스템설계, 객 체설계, 구현
• (5) OODBS의 구조.Alternatives Of Client /Server Architecture, Data Caching
• (6) OODBS에서 질의 처리.Join Performance, Indexing, Replication, Clustering
• (7) OODBS에 서 트 랜 잭 션 관 리 . Semantic Concurrency Control, Aries.
• (8) OODBS에서 저장시스템.Pointer Swizzling, Memory Management
• (9) 상용 OODBS분석.O2, Versant, Object Store, Ontos, Gemstone, Orion
• (10) 확장형 데이터베이스 시스템분석.Exodus, Postgres, Genesis.

데이터통신특론 (Advanced Data Communications)

디지털통신 및 고속통신 기술을 중심으로 하는 데이 터통신 관련 이론 및 기술에 대한 과목이다. 다루는 내용은 신호처리 기술, 전송매체기술, 전송 기술, 다 중화 기술, 에러제어 기술, 암호와 기술 등 OSI 7계 층의 데이터링크계층 이하의 기술을 중점으로 강의 목표를 달성할 수 있는 대상기술을 다룬다.

멀티미디어시스템특론 (Advanced Multimedia Systems)

멀티미디어의 동작 이론과 기술에 중점을 두어 멀티 미디어 구성요소를 다룬다. 멀티미디어 기술의 이론 과 더불어 학생들은 이미지, 비디오 및 오디오를 디 지타이저, 압축 및 저장할 수 있는 방법을 배우게 된 다. 그리고 멀티미디어 프로그래밍 도구를 사용하여 멀티미디어를 설계하고 프로그램 할 수 있는 방법을 배우게 된다.

멀티미디어응용 (Multimedia Applications)

멀티미디어를 이용한 여러가지 응용분야를 소개하 고 응용을 할 수 있는 시스템 분석과 설계하는 능력 을 배양 한다. 응용을 위한 최신 표준화를 소개하고 멀티미디어 네트워크, 운영체제, 데이타베이스 및 단말기의 설계 방법도 배우게 된다. 그리고 멀티미 디어 서비스를 위한 화상회의, VOD 및 방송기법의 소개와 설계 방법을 익힌다.

멀티미디어통신 (Multimedia Communications)

멀티미디어는 통신을 통해 다른 곳에서 표현되므로 멀티미디어를 효과적으로 전달하는 방법과 통신설계 방법을 학습한다. 멀티미디어 통신을 위한 RTP, MLPS, router등의 최신 기술과 응용방법을 소개하 고 토의 한다. 멀티미디어의 효율적인 전송과 응용 방법을 위해 멀티미디어 네트워크를 설계하고 시험 평가 한다.

분산데이터베이스시스템 (Advanced Distributed Systems)

본 강의의 목적은 이질형 분산 데이터베이스에서 Workflow를 관리하기 위한 효율적인 기법을 연구 하는 것이다. Workflow란 기존의 지역 데이터베이 스에서 수행되던 여러 가지 응용 프로그램들을 이용 하여 작성된 전역적인 응용 프로그램을 의미한다. Workflow를 지원하기 위한 한 가지 방법은 전형적 인 분산 트랜잭션의 개념을 이용하는 것이다. 이때 Workflow는 분산 트랜잭션에 대응되며 지역적인 응용 프로그램들은 분산 트랜잭션의 구성 트랜잭션 으로 이루어질 수 있다. 이러한 방법의 단점은 이질 형 분산 데이터베이스의 경우 분산 트랜잭션의 원자 성을 보장하는 것이 매우 어렵다는 점이다. 즉, 지역 데이터베이스에서 실행되는 구성 트랜잭션들의 실 행 상태를 이질형 분산데이터베이스의 전역 트랜잭 션 관리자가 올바르게 관리할 수 없다. 그 이유는 지 역 데이터베이스의 자치성 보장이라는 이질형 분산 데이터베이스의 성격 때문이다. 본 강의에서 연구하 고자 하는 Workflow 관리 방법은 Workflow를 구성 하는 응용 프로그램들을 별개의 트랜잭션으로 구성 하여 실행하되 각 트랜잭션들간의 의존성을 명시적 으로 표현하여 이를 유지하도록 하는 것이다. 이러 한 방법을 채택하였을 경우 강의되어야 할 내용은 트랜잭션들간의 의존성을 표현할 수 있는 논리적인 언어 구조의 도출, 의존성들간의 비일관성을 파악할 수 있는 자동화된 도구, 그리고 표현된 의존성에 일 치하는 방법으로 트랜잭션들의 실행 상태를 조정하 는 기법 등에 대한 연구를 들 수 있다.

생물정보학 (Bioinformatics)

생물정보학은 정보처리기법을 이용하여 생물체로부 터 대량의 데이터를 획득하여 이를 관리하고 유용한지식을 얻기 위해 분석하는 학문으로서 생물학의 한 분야이면서 동시에 전산학의 한 분야이기도 하다. 본 과목은 전산학 전공자를 위한 것으로서 분자생물학 의 기초가 되는 DNA, RNA, Protein의 구조와 기능, 그리고 DNA에서 Protein이 만들어지는 과정에 대해 중점적으로 공부하고 나아가 유전자나 단백질의 서 열 분석, 구조 분석 등 생물정보학의 기본적인 몇 가 지 기법을 소개한다. 그리고 생물정보학의 응용분야 인 유전자 Chip이나 단백질 Chip 등에 대해서도 간 략하게 소개하고 생물정보학에 있어서 얻어지는 최 초의 데이터는 결국 이미지 형태의 데이터가 대부분 이므로 이미지 분석 분야도 함께 소개한다.

소프트웨어공학특론 (Advanced Software Engineering)

소프트웨어 공학의 주 관심사인 소프트웨어 위기를 해소하기 위해 소프트웨어 시스템의 분석, 계측, 추 산, 계획수립, 설계, 구현, 검증, 보수유지 등에의 공 학적인 접근법을 공부한다. 특히 객체지향방법론과 실시간 시스템의 설계를 중점적으로 다룬다.

시스템모델링및성능평가 (System Modeling and Performance Evaluation)

컴퓨터시스템을 중심으로 하는 각종 시스템의 성능 을 평가할 수 있는 이론적인 기법 및 시뮬레이션 기 법 등을 비교하고 구체적인 예를 통하여 시스템을 평가하여 시스템을 분석하고 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 고찰한다.

신경정보처리특론 (Advanced Neurobiological Information Processing)

과학문명의 급속한 발전과 함께 사회가 급속하게 정 보화되고 산업이 고도화됨에 따라 사람처럼 보고, 듣고, 생각하는 기계를 만드는 것은 인류의 오랜 꿈 이었다. 특히, 정보화의 주역인 컴퓨터가 급속히 보 급되면서 보다 자연스러운 형태와 인간과 기계의 상 호 인터페이스가 요구되어, 사람이 평소에 의사 전 달이나 통신의 수단으로 사용하는 시각과 청각 등의 지각 능력을 정보통신의 수단으로 응용하려는 연구 가 활발하다. 즉, 신경망이 컴퓨터 구조의 새로운 접근방법으로 각광받게 된 것이다. 사람은 오래 전부 터 인간의 두뇌에 가까운 기계에 도전하고자 추론 컴퓨터나 인공지능의 연구에 눈을 돌리기 시작하여 어느 정도 실용화 된 것도 있으나, 인간의 염원을 충 족시키기는 아직도 그 벽이 너무 두터운 것이 현실 로서 종래와 다른 전혀 새로운 방법인 인간의 두뇌 에서 연구테마를 얻고 있다. 따라서 본 강좌에서는 신경회로 모델을 만들기 위해 기초가 되는 생리학적 견해를 시각패턴 인식이나 학습, 기억, 자기 조직화 등에 초점을 두고 소개함과 동시에 그것을 토대로 현재 어떠한 모델을 생각할 수 있는가가 소개되며, 생리학 분야 또는 새로운 신경회로형 설계 원리를 필요로 하는 공학분야의 참고와 그리고 이 분야의 입문적인 내용이 소개된다.

신경회로망특론 (Advanced Neural Networks)

본 강좌는 원칙적으로 신경망과목 또는 이에 준하는 과목을 수강한 학생을 대상으로 개설한다. 강의의 주 내용은 다음과 같다. 기존 신경망 회로 이론을 이 용한 응용부분에 비중을 둔다. 신경망 이론을 비롯 한 로봇 제어기에 관련된 내용을 습득케 한 후, 주제 와 관련된 권위 있는 논문을 학기초에 미리 선정하 여 수강생들이 숙지한 후 세미나 형식으로 발표하도 록 한다. 2.3명 단위의 팀을 구성하여 신경망회로 응용 사례에 대한 Term Project제도를 실시한다. 성적평가는 논문 발표 내용 및 Term Project결과를 통하여 결정한다.

언어와지식공학 (Language and Knowledge Engineering)

본 과목에서는 언어처리능력을 향상시키기 위해 필 수적인 요소인 사전과 코퍼스에 대하여 학습하고, 지식공학의 개념, 동향, 지식처리 언어, 지식표현, 지 식을 이용한 추론, 그리고 지식공학의 응용에 관하 여 학습한다. 또한, 지식을 추출하고 구축하는 소프 트웨어를 개발하여 본다.

영상처리 (Video Processing)

영상처리 기술은 멀티미디어 데이터 처리, 멀티미디 어 통신 및 HDTV, 가상현실을 비롯하여 오락용 기 기의 개발에 이르기까지 넓은 응용분야의 핵심적 역 할을 하고 있다. 본 과목에서는 영상의 디지털 표현, 2차원 움직임추정 및 3차원 움직임추정, 영상분할, 영상 필터링, 영상부호화를 다룬다. 이와 같은 주제 에 관한 기본 이론과 알고리즘을 공부하고 최근에 수행된 연구들을 조사한다. 본 과목의 목적은 관심 있는 학생들이 이 분야의 연구를 수행할 수 있게끔 지식과 기술을 제공하는 것이다.

영상처리특론 (Advanced Video Processing)

본 과목에서는 영상처리의 주요 주제인 영상의 압축 을 다룬다. 영상압축은 영상미디어의 저장, 통신 및 조작을 실시간으로 가능하게 하므로써 멀티미디어 시대를 연 핵심기술이다. 정지화상의 압축기법과 동 영상의 압축기법을 소개하고 H.261, Mpeg.1, Mpeg.2 및 Mpeg.4 등 국제표준을 연구한다. 이 와 같은 주제에 관한 기본 이론과 알고리즘을 공부 하고 최근에 수행된 연구들을 조사한다. 본 과목의 목적은 관심 있는 학생들의 이 분야의 연구를 수행 할 수 있게끔 지식과 기술을 제공하는 것이다.

인공지능특강 (Topics in Artificial Intelligence)

인공지능의 여러 기초 이론 분야로는 탐색 기법, 문 제 표현 기법, 계획수립, 학습 등이 있으며, 이러한 여러 분야 중 하나를 선택하여 유명 논문을 위주로 하여 집중적으로 연구한다. 탐색은 특정 목표를 효 율적으로 찾기 위한 기법에 대한 연구이며, 문제표 현은 특정 문제를 어떻게 표현할 것인가에 대한 연 구이며, 계획수립은 문제풀이 절차를 형성하는 방 법에 대한 연구이며, 학습은 컴퓨터가 어떻게 지식 을 습득하여 저장하고 스스로 활용하는가를 연구 한다.

인공지능특론 (Advanced Artificial Intelligence)

인공지능학에서 거론되는 여러 분야들 즉, 이론 분야에 해당하는 탐색기법, 지식표현, 추론기법 등과 응용분야에 해당하는 계획 수립, 전문가 시스템, 컴 퓨터 비젼, 신경망, 기계 학습, 로보틱스, 문제풀이, 정리 증명 등에 대한 각 분야별 기본 이론 및 응용 영역들을 고찰 연구함으로써 인공지능의 전반적인 개념들에 대한 지식을 정립한다.

인공지능프로그래밍 (Artificial Intelligence Programming)

일반적으로 인공지능 문제는 실세상의 지식을 컴퓨 터 프로그램으로 변환하여 컴퓨터가 수행할 수 있도 록 하여야 한다. 이러한 실세상의 지식을 컴퓨터 프 로그램으로 변환하기에는 인공지능 분야에 적합한 언어를 사용하게 되는데 보통 Lisp, Prolog, 전문가 시스템, 쉘 등이 많이 이용된다. 이 과목에서는 이러 한 여러 언어들을 사용하여 특정의 인공지능 문제를 해결하는 프로그램을 형성하는 방법에 대해 집중적 으로 연구한다.

인터넷시스템특강 (Topics in Internet Systems)

인터넷 시스템은 기존의 컴퓨터중심의 기술에서 인 터넷의 단말기술로 확장한 것으로 인터넷 및 네트워 크 프로토콜에서부터 컴퓨터 운영체제, 웹서비스까 지를 망라한다. 특히 본 과목에서 주안점을 두고 강 의할 내용은 다음과 같다.

• 컴퓨터 네트워크 및 인터넷
• 응용계층
• 트랜스포트 계층
• 네트워크 계층 및 라우팅
• 링크 계층
• 멀티미디어 네트워킹
• 보안

인터넷프로토콜및라우팅기술 (Internet Protocols & Routing Technology)

인터넷 통신의 중심이 되는 내용으로 IP 및 TCP/UDP프로토콜을 상세하게 다루고 문제점 및 발전 방안을 다룬다. 특히 라우팅 관련 이론 및 구체 적인 라우팅 기술, 라우터의 구조 등에 대해서 다룬다. 인터넷 기반의 응용을 위한 구체적인 통신 프로 토콜도 다룬다. 인터넷 기반의 망 관리 기술을 습득 을 위해, SNMP, MIB와 ICMP응용과 멀티미디어 응 용 개발의 기반이 되는 RTP, RTCP, RTSP 등의 구 조 및 프로토콜을 다룬다. 또한 IPv6관련 기술에 대 해서도 상세히 다룬다.

자연언어이해 (Natural Language Understanding)

본 과목에서는 자연언어처리특강에서 학습한 내용 을 기반으로 하여 언어의 심층적 해석을 위한 의미해 석, 문맥해석, 대화해석에 대한 각각의 처리방법과 언어의 고도 처리를 위한 지식 처리와 기계학습에 대 해서도 공부한다. 특히, 언어처리 기술이 많이 이용 되고 있는 정보 검색분야에 대해서도 학습한다.

자연언어이해특론 (Advanced Natural Language Understanding)

본 과목에서는 문생성에 관하여 학습 및 세미나를 하며, 음성인식기술을 이용한 대화체문장 해석의 기 본적인 기술인 대화 해석 및 지식처리 기술, 또한 언 어처리에서의 학습에 관해서 학습한다. 학습 진행은 국내외의 최신 논문을 중심으로 세미나 형태로 학습 하여 현재 연구상황을 분석하고 문제점을 도출하여 향후 연구방법을 정립하는데 도움이 되는 방법을 취 한다.

자연언어처리특강 (Topics in Natural Language Processing)

본 과목에서는 언어처리의 세 단계 중에서 제1단계 와 제2단계로서 언어처리 성공률에 가장 많이 영향 을 끼치는 형태소해석과 구문해석에 중점을 두고 학 습한다. 특히, 형태소해석기술은 모든 자연언어처리 도구의 근본이 되는 기술이며 워드프로세서 등에서 필수적인 기술로 이용되고 있다. 그러나 정확한 형태 소 분할 기술과 형태소의 정확한 품사 결정 등에 관 한 연구가 더욱 필요하다. 또한 대부분의 구문은 애 매성을 가지고 있으며 이를 정확히 해석하는 것이 언 어처리의 또 하나의 과제이다. 따라서 세계 각국에서 이에 관한 연구를 추진하고 있으며 본 과목에서는 국내외의 최신 논문을 중심으로 세미나 형태로 학습하 여 현재 연구상황을 분석하고 문제점을 도출하여 향 후 연구방법을 정립하는데 도움이 되는 학습을 한다.

정보보호및암호학 (Information Security and Cryptographics)

컴퓨터와 각종 전산망의 정보를 보호하기 위해서는 물리적인 접근을 통제하는 것으로부터 비밀번호의 다단계 이용, 컴퓨터 운영체제의 강화 등 많은 방법 이 있으나, 정보의 직접적인 보호가 가장 기본적이 고 안전한 수단이며 또한 최후의 방법이다. 본 강좌 에서는 암호학의 핵심분야인 Des, 스트림 암호시스 템, 공개키 암호시스템과 디지털 서명, 해쉬함수, 암 호화 프로토콜, 네트웍 보호 등의 기초적인 이론을 다루고, Term Project를 통하여 그 이론의 응용 능 력을 키운다.

지능정보시스템특강 (Topics in Intelligent Information Systems)

이 강좌의 주 목적은 모든 분야의 엔지니어들에게 실제 산업체에서 유용하게 사용할 수 있는 지능화된 정보처리 시스템의 디자인 및 진단 기술들을 향상시 키기 위함이다. 이 강좌에서는 다루는 주요한 분야 들은 다음과 같다.

• 지식 기반의 디자인
• 효과적인 신호처리 및 실시간 시스템을 위한 신경망 시스템
• 퍼지 이론
• 유전자 알고리즘 및 혼돈이론
• 복합 지능시스템 구현 및 응용

컴파일러설계 (Compiler Design)

본 강좌는 설계, 제작의 자동화 진척도가 미진한 컴 파 일 러 후 반 부 특 히 Semantic Analysis, intermediate Code, Optimization 및 Code Generation에 대해 중점 논의하고, 최근 발표되는 연구에서 주제를 선정하여 분석, 토의한다.

컴퓨터비젼특론 (Advanced Computer Vision)

영상 데이터의 표시방법, 영상분석을 위한 도구, 공 간구조의 인식, 범용컴퓨터 비젼 시스템의 모형, 인 식에 대한 계산적, 심리적 모형을 공부한다.

1. Introduction to computer vision
2. Virtual image system for image understanding
3. Sterepsis & visual motion
4. h5e raw primal sketch
5. Grouping raw primal sketch
6. 3.d model construction
7. 3.d object recognition
8. Distributed visual processing

컴퓨터시뮬레이션특론 (Advanced Computer Simulation)

본 강좌에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 대한 전반적인 이해와 더불어 모델링, 성능평가, 입력데이터 분석, 출력데이터 분석, 확률 및 통계 등에 대해 배운다. 다 양한 시뮬레이션 언어를 사용하여 시뮬레이션에 대 하 실습을 하며 특히 네트워크 및 컴퓨터 시스템에 대한 시뮬레이션을 수행하게 된다.

패턴인식특론 (Advanced Pattern Recognition)

패턴의 정규화, 특징추출, 특징의 변환과 처리, 각종 패턴 식별기구, 패턴공간의 선형.비선형 변환, 통계 적결정론, 학습기계, 영상기억, 3차원 물체인식 등을 공부한다. 본 강의에서는 특히 생체의 시각 신경계에 있어서의 생리학 및 심리학적 원리를 이해하고, 이를 토대로 한 특징 추출 메커니즘에 대해 소개한다.