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교수요목

교수요목 - 전공필수

고급물리전자 (Advanced Physical Electronics)
반도체의 기본 물성, 양자역학의 기본 가설, Schrodinger 방정식과 예제, 측정과 고유치 문제, 에너지 밴드 이론, 평형상태의 캐리어 분포, 생성-재결합, 캐리어의 이동과 상태 방정식 등에 대하여 다룬다.
고급광전자공학 (Advanced Optoelectronics)
반도체 내에서의 빛 전자 상호작용, LED의 동특성, 레이저 다이오드의 구조 및 제작, 정 특성, 동 특성, 잡음 특성, pin photodiode의 잡음 및 동 특성, APD의 구조, 잡음 및 동 특성, 광증폭기의 특성 등 반도체 광전소자에 대하여 다룬다.
초고속집적회로설계 (High Frequency Integrated Circuit Design)
무선통신시스템에서 사용되는 RF시스템 및 회로설계에 대한 내용을 주로 다룬다. RF시스템에서는 RF설계의 기본개념, 송수신단 구조(Receiver,TransmitterArchitectures)등의 주제에 중점을 두며, RF회로에서는 저잡음 증폭기(LowNoiseAmplifier), VoltageControlledOscillator(VCO), 주파수 변환기(Mixer), 전력 증폭기(PowerAmplifier), Phase-Locked-Loop(PLL),주파수 합성기(FrequencySynthesizer)등의 주제를 다룬다.
나노 및 마이크로소자제작 (Nano/Micro Device Fabrication)
CMOS IC의 주요 단위 공정, 즉 산화, 확산, 이온주입, 에피 성장, Lithography, CVD, 에칭, metallization등 소자제작에 대한 일반적 제작 과정 등을 다루며, 최신 반도체 공정 기술에 대하여 공부한다.
화합물반도체소자 (Compound Semiconductor Devices)
화합물 반도체 (GaAs, GaN, ZnO) 의 기본적 성질과 성장방법, 이를 이용한 여러 가지 전자소자의 특성을 공부한다.
중요 topic : MBE, MOCVD, 2차원 전자 시스템의 특성, 도핑방법 등
마이크로소자설계 (Micro Device Design)
다음과 같은 마이크로 소자의 해석방법 및 설계기법을 배운다.(i)몇 가지 유형의 마이크로 소자에 대하여 물리적/화학적/전기적기본원리에 바탕을 둔 수학적 모델을 정립하는 방법을 다룬다. (ii)이론적 방법 및 시뮬레이션 도구를 사용하여 소자의 작동을 해석하고 성능을 분석하는 방법을 배운다. (iii)마이크로 머시닝 기술로 제작이 가능하면서도 요구사양을 만족하도록 소자를 설계하는 기법을 배우고 실습한다. 다루어질 주요 마이크로 소자로는 반도체 센서, 바이오 칩, 미소유체 소자, 광소자, 전자방출 소자, SAW 소자, FBAR 소자 등이 있다.
반도체조명공학 (Solid-State Lighting)
이상적인 광원의 요건으로는 높은 전광변환효율, 구동의 용이성, 긴 수명, 빠른 동작속도, 색채 및 색감조절능력 등이 있다. 최근의 급속한 발전으로 반도체 발광소자는 광원이 갖추어야 할 이상적인 요건들을 모두 충족시키게 되었으며, 곧 일반조명에 쓰이게 될 전망이다. 이 과목은 일반조명에 사용될 반도체 발광소자의 요건, 특성, 발전, 미래전망 등을 다룬다.
광통신시스템 (Optical Communication System)
광섬유의 전송특성, 송·수신기, 광증폭기, 광통신 기법, 기간통신망, 데이터통신망 등 광통신 시스템에 대하여 다룬다.
고급화합물태양전지공학 (Advanced Compound Semiconductor Solar Cell)
화합물 태양전지 공학에서는 III-V 태양전지의 동작 원리로부터 소자 제작, 무인기 등 다양한 응용에 대하여 다룬다. III-V 태양전지의 설계, 에피웨이퍼 제작, 리소그래피를 이용한 소자 제작, 소자의 특성 평가 등을 공부하고 박막형 III-V 태양전지와 집광을 이용한 태양전지 기술을 연구한다.
반도체특론 1 (Advanced Topics in Semiconductor 1)
반도체공학과 관련된 최신의 이론 및 응용, 추세에 대하여 다룬다.
반도체특론 2 (Advanced Topics in Semiconductor 2)
반도체공학과 관련된 최신의 이론 및 응용, 추세에 대하여 다룬다.
반도체특론 3 (Advanced Topics in Semiconductor 3)
반도체공학과 관련된 최신의 이론 및 응용, 추세에 대하여 다룬다.
전자장이론 (Advanced Electromagnetic Field Theory)
시변 전자계에서의 전자파의 생성 및 전달의 기본 성질과 수학적 접근 방법을 교육하며 여러 경계 조건에서의 평면파의 반사 및 투과 현상과 도파관 내에서의 전파 이론을 다룬다.
전자파장해 및 대책 (Electromagnetic Interference and Compatibility)
Signal integrity 및 EMI/EMC 해석에 필요한 기본 원리를 강의하고, 회로/모듈/시스템 레벨에서의 설계 실습을 통하여 실무 경험을 쌓는다.
전자파산란 (Electromagnetic Scattering)
전자파 산란체에서의 전자파 산란 및 회절 현상을 전자기 경계치 문제의 해결을 통해 학습한다.
초고주파구조해석 (Microwave Structure Analysis)
임의의 경계조건에서의 전자기 분포해석을 위한 수학적 표현, 수치 해석적 접근 방법을 소개하고, 여러 대표적 구조의 해석 문제를 다룬다.
E초고주파회로설계 (Microwave Circuits)
각종 고주파 잡음, 초고주파 증폭기 설계, 발진기, 필터 혼합기, 페라이트를 이용한 소자, 저잡음 및 전력 증폭기 설계기술, 기타 초고주파 응용 및 발전 방향을 교육한다.
전자시스템 신뢰성 설계 특론 (Reliability Design of Electronic Systems)
전자 시스템 신뢰성 향상 기술의 근간을 이루는 요소 기술들인 전력 제어 기술, 통신 시스템 기술, EMI/ EMC 기술을 배운다.
전파공학특론1(Microwave Engineering 1)
무선전력전송, 웨어러블디바이스용 전파시스템 전파분야 최신주제 강의한다.
전파공학특론2(Microwave Engineering 2)
차량용 레이다시스템, 국방용 레이다시스템 등 전파분야 최신 주제를 강의한다.
전파공학특론3(Microwave Engineering 3)
loT용 전파시스템, SG 무선통신용 전파시스템 등 전파분야의 최신 주제 강의한다.
고급디지털통신 (Advanced Digital Communications)
디지털 통신은 정보화 사회 구축을 위한 필수 기반기술이며, 광통신, 이동통신, 위성통신, 인터넷 통신, 디지털 방송 등 다양한 통신 시스템에 사용되고 있는 전송기술로서, 활발한 연구와 상품화를 통하여 정보화 사회의 요구조건들을 충족시켜 나가고 있다. 본 과목에서는 디지털통신 개요, 기저대역 전송기법 및 성능 분석, 대역통과 변조방식과 성능 분석, 채널부호화 방식 (오류정정부호), 대역확산 통신 방식, 이동통신 등 디지털통신 전반에 대해 공부한다.
확률 및 스토캐스틱 프로세스 (Probability and Stochastic Process)
집합에 의한 확률이론과 대표적인 확률함수의 수리적 모형, 결합확률과 조건부확률의 개념, 랜덤변수의 개념 및 분포함수, 밀도함수, 기대값, 모멘트와 상관의 개념을 공부하고, 랜덤변수의 함수에 대한 확률적 연산을 익힘으로 관련된 공학분야에의 적용과 랜덤 신호 및 스토캐스틱 프로세스 이론 등을 배우기 위한 기초를 얻게 한다.
고급컴퓨터네트워크 (Advanced Computer Networks)
이 과목에서는 애드혹 네트워크, 센서 네트워크, 메시 네트워크 등과 같은 최신 네트워크 기술에 대한 이해와, 이를 바탕으로 라우팅 및 유무선 네트워크의 QoS, Wireless TCP, Mobile IP와 같은 컴퓨터네트워크의 최신 토픽들을 다룬다.
큐잉이론 (Queuing Systems)
본 과목에서는 컴퓨터 통신시스템 및 제품공정 등의 성능을 분석하는 기본 이론인 큐잉이론에 대하여 학습한다. 학습내용으로는 시스템을 모델링하고 성능을 분석할 수 있는 방법등을 익히며, 수업내용으로는 랜덤 프로세서, renewal 프로세스, Markov chain, Brownian 프로세스, Staionary 프로세스 등을 배우고 실제 통신시스템에서 적용할 수 있도록 연습한다.
오류제어 및 부호화이론 (Error Control Coding Theory)
정보이론 및 부호화 이론에 대한 개요를 학습한 후에 block codes, cyclic codes, BCH codes, Reed -Solomon codes, convolutional codes, turbo codes, LDPC codes등 구체적인 부호화 및 복호화 방식에 대해서 학습한다.
고급무선네트워크 (Advanced Wireless Networks)
무선접속망, 무선코어망, WLAN, 무선인터넷 서비스 등에 대해 공부한다. 또한 WiMAX, 5G등 최신무선네트워크에 대해 공부한다.
고급무선통신시스템 (Advanced Wireless Communications Systems)
무선통신을 위한 최근의 주제에 대해 공부한다. 무선통신 개요, 무선채널모델, 무선채널용량, 적응변조방식, MIMO, 무선네트워크 등에 대해 공부한다.
통신네트워크성능분석(Performance Analysis of Communication Networks)
통신망을 성능관점에서 해석하기 위해 다음의 과정으로 구성되어 있다.
  • (1) 다양한 통신망의 혼잡 및 오류제어 동작원리를 배운다.
  • (2) 통신망의 성능을 분석하기 위한 해석적 방법을 익힌 후 이를 통신망에 적용한다.
  • (3) 큐잉 이론을 이용하여 실제적인 문제를 해결한다.
  • (4) 통신망의 성능관련, 문제정의에서 분석까지 전과정을 프로젝트를 통해 수행함으로써 독자적인 문제 해결능력을 기른다.
통신특론 1(Advanced Topics in Communications 1)
통신시스템 이론 중 최근에 많이 연구되고 있는 새로운 내용을 중심으로 강의한다.
통신특론 2 (Advanced Topics in Communications 2)
통신시스템 이론 중 최근에 많이 연구되고 있는 새로운 내용을 중심으로 강의한다.
통신특론 3 (Advanced Topics in Communications 3)
통신시스템 이론 중 최근에 많이 연구되고 있는 새로운 내용을 중심으로 강의한다.
고급신호 및 시스템 (Advanced Signals and Systems Theory)
이 과목은 전자 공학 분야의 핵심 과목으로서, 신호와 시스템의 성질, 동작 및 상호 작용을 이해하는 데 필수적인 기법을 학습한다. 다루는 주제는 시연속 신호와 시스템의 표현, 시연속 신호 및 시스템의 상호 관계, 푸리에 급수와 변환, 라플라스 변환, 일반화된 푸리에 급수, 표본화, 시이산 신호와 시스템, z-변환, 이산 푸리에 변환 등이다.
패턴인식론 (Pattern Recognition Theory)
본 과목에서는 패턴인식 방법들에 대해 공부한다. 먼저 비지도학습과 지도학습 등의 개념과 이들의 차이점에 대해서 공부하고, 지도학습 중에서도 분류 문제와 리그레션 문제가 어떻게 다른지에 대해서 공부한다. 각 방법들의 대표적인 알고리즘들과 이들의 수학적 모델링에 대해서 다룬다. 학기말에는 얼굴인식 시스템의 구현 등 기말 프로젝트를 수행하면서 패턴인식의 노하우를 깨치게 된다.
고급영상신호처리 (Advanced Digital Image Processing)
이 교과목에서는 다양한 영상신호처리기법을 소개한다. 선형처리(화질개선 및 영상재생), 비선형처리(분수계 변환, 형태론), 컬러영상처리(컬러 기울기에 의한 에지검출), 다차원영상처리 등을 다룬다. 기존의 주요 영상처리기법(영상분할, 다차원 영상 분류, 동영상물체추적)을 다루지만 이론보다 실험 실습적 컴퓨터 계산에 중점을 둔다.
정보이론 (Information Theory)
이 과목에서는 정보신호의 정보량, 자료 압축, 전송로 용량 등 정보통신 핵심 사항을 학습한다. 다루는 주제는 정보량의 정의, 엔트로피, 상호 정보량, 엔트로피율, 무손실 자료 압축, 잡음 전송로, 전송로 부호화 정리, 전송로 용량, 전송로 부호화 등이다. 정보이론과 통계, 네트워크 정보이론 등의 주제도 소개된다.
컴퓨터비젼 (Computer Visio)
본 과목에서는 컴퓨터 비젼의 일반적인 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터 비젼이란 정지영상이나 동영상으로부터 3차원 환경을 분석하고 모델링하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서는 먼저 영상의 기본적인 filtering, sampling 등의 개념을 배우고 edge detection, projection, image matching, motion estimation, image segmentation 등 컴퓨터 비젼 각 분야의 대표적인 알고리즘들과 이들의 수학적 모델들에 대해 다룬다. 학기말에는 각자 컴퓨터 비젼 최신 논문에서 제안하는 알고리즘을 구현하고 개선하는 프로젝트를 수행하면서 컴퓨터 비젼의 노하우를 깨치게 된다.
암호화이론 (Cryptography)
이 과목은 실용적인 암호화 기법을 소개하고, 정보의 송수신과 저장에 필요한 보안 수단을 강구하는 과목이다. 다루는 주제는 암호 프로토콜, RSA 공개 및 AES 비공개 암호화 기법, 디지털 서명, 인증 등이다. 전자 투표, 전자 화폐 등의 주제는 수강자의 선택에 따라 자기학습주도형 과제로 다룬다.
신호처리특론 1 (Advanced topics in signal processing 1)
본 교과목에서는 신호 처리 분야의 최신 연구 동향을 살펴본다. 전통적인 신호처리 주제와 함께 지능형 신호 처리를 위한 머신 러닝을 포함한 다양한 접근법도 함께 다루도록 한다.
신호처리특론 2 (Advanced topics in signal processing 2)
본 교과목에서는 신호 처리 분야의 최신 연구 동향을 살펴본다. 전통적인 신호처리 주제와 함께 지능형 신호 처리를 위한 머신 러닝을 포함한 다양한 접근법도 함께 다루도록 한다.
신호처리특론 3 (Advanced topics in signal processing 3)
본 교과목에서는 신호 처리 분야의 최신 연구 동향을 살펴본다. 전통적인 신호처리 주제와 함께 지능형 신호 처리를 위한 머신 러닝을 포함한 다양한 접근법도 함께 다루도록 한다.
고급컴퓨터구조 (Advanced Computer Architecture)
최근 고성능 프로세서 설계에서는 성능을 높이기 위해, Instruction Level Parallelism (ILP) 기법, Thread Level Parallelism (TLP) 기법, 멀티 코어 기법, 병렬 컴퓨터 등을 이용, 성능을 높이고 있다. 이는 주로 기존 컴퓨터에서 사용하던 기술이었으나, 최근에는 스마트폰, 스마트 패드 등에서 적극적으로 채택하고 있다. 이러한 기술적 변화, 시장적 변화는 미래의 마이크로프로세서 디자인의 새로운 영역을 개척할 것이다. 이 교과목에서는 고급 컴퓨터 구조라는 주제로, 적응적 동적 branch prediction, 고대역폭 instruction fetch, 동적 instruction scheduling, Tomasulo 알고리즘, superscalar, speculation, multi threading, symmetric multiprocessors, shared memory multiprocessors, cache and memory hierarchy 설계 등을 주로 학습한다.
실시간운영체제 (Real-Time Operating Systems)
본 교과목에서는 실시간 임베디드 소프트웨어 시스템 설계를 위한 기본 지식을 학습한다. 특히, 실시간 운영체제의 기본 구성요소들인 태스크와 세마포, 메시지 큐, 인터럽트와 타이머, 입출력 처리, 메모리관리, 동시성과 통신의 기본 개념을 학습한다. 또한 실시간 임베디드 시스템 설계의 핵심적인 요소인 실시간 스케쥴링 알고리즘과 자원 접근 제어 기법, 실시간 통신 이론 및 고장 감내 이론에 대해 학습한다.
임베디드시스템 (Embedded Systems)
본 교과목에서는 16비트, 32비트 Microprocesor(uP) 인 CISC Processor 와 ARM 7, Strong ARM 과 ARM 9, ARM11 등의 RISC Processor의 Architecture, Assembly Language, DMA method, Interrupt method, 다양한 Input/Output Interface 방법과 CISC uP 및 RISC uP를 이용한 Embedded 시스템 설계 방법 과 구현하는 것을 강의한다.
자료구조 및 컴퓨터 알고리즘 (Data structures and Algorithms)
점점 더 소프트웨어 비중이 커져가는 컴퓨터 시스템 설계와 분석에 필요한 고급 자료 구조, 알고리즘, 정보 저장 및 가공 기술 등을 학습하는 것을 목표로 한다. 이미 소프트웨어의 응용 프로그램 설계에 널리 알려져 있는 효율적인 자료구조 및 알고리즘을 소개하고 데이터 저장 및 방대한 데이터로부터 정보를 가공하는 기술을 소개함으로써 하드웨어에서 생성되는 각종 데이터를 분석하고 이를 가공할 수 있는 기술을 습득하는 것을 목표로 한다.
임베디드시스템 테스팅 (Embedded System Testing)
임베디드 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 정상동작 여부를 밝힐 수 있는 방법 및 고장 원인을 진단할 수 있는 이론 및 구현 방법에 대해 학습한다. 테스팅 시스템의 다양한 구성 및 적용시 제약사항을 고려한 임베디드 시스템 테스팅 프레임워크 설계 방법 및 적용사례 방안에 대해서도 배운다. 또한 종신 장비, 자동차, 항공기 등의 실제 시스템에서 이들의 적용사례에 대해서도 폭넓게 배운다.
이산사건시스템 (Discrete Event Systems)
컴퓨팅, 통신, 및 센서기술 등의 급속한 발전에 따라 복잡성을 지닌 새로운 형태의 동적시스템의 부류가 등장하였다. 이 동적시스템은 대부분의 첨단시스템들, 예를 들면 통신네트워크, 자동 생산시스템, 임베디드시스템, 지능형 교통 및 운송시스템 등을 포함한다. 이 동적시스템은 특히 비동기적으로 발생하는 사건들에 의해 상태 천이가 일어나는 특성을 가진다. 컴퓨터에서 발생하는 인터럽트나, 통신망에서의 패킷의 도착, 그리고 시스템 고장과 같은 것이 사건의 예가 된다. 이러한 동적시스템을 이산사건시스템이라고 한다. 이 과목에서는 이산사건시스템을 모델링하고 분석하는 방법들을 배우며, 이를 바탕으로 이산사건시스템에 대한 제어기법을 학습한다. 이산사건시스템은 시스템이 가진 일반적인 속성을 다루므로, 특정 응용시스템에 국한되지 않고, 다양한 시스템들에 응용할 수 있는 패러다임이다. 이러한 관점에서, 본 과목은 컴퓨터 전공자(특히 운영체제나 소프트웨어 전공자), 통신네트워크 전공자, 제어시스템 전공자들의 연구에 도움이 될 수 있다.
고급소프트웨어설계 (Advanced Software Design)
최근 개발한 응용 프로그램을 다양한 플랫폼에 동작할 수 있도록 하는 임베디드 소프트웨어 개발 및 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 소프트웨어 개발 등, 순수 소프트웨어뿐만 아니라 임베디드 개발 측면에서도 컴포넌트 기반에서 더 나아가 ‘서비스’ 개념의 소프트웨어 개발 방법론이 요구되고 있다. 분산 컴퓨팅과 비즈니스 소프트웨어의 아키텍처로 각광받고 있는 서비스-지향 아키텍처를 중심으로 XML, MDA, UML, Ontology, 웹서비스 등과 SOA의 설계원리를 지원할 수 있는 기술들을 학습한다. 이는 기능 중심의 소프트웨어에서 벗어나, 실제 가치가 있는 단위의 서비스를 중심으로 소프트웨어를 개발 할 수 있는 능력을 배양한다.
병렬 및 분산시스템 (Parallel and distributed systems)
병렬 및 분산 시스템의 개관과 기본구조 및 관련 이슈들을 다룬다. 초고속 및 특수목적의 병렬처리 연산을 위한 연산구조의 설계 및 분석을 다루며 분산처리를 위한 개념 및 구조, 이의 분산 운영체제 및 하드웨어의 특성 등을 다룬다. Taxonomy of Parallel and Distributed Computer Systems, Hierarchial Memory Architecture, Pipelining and Superscalar Techniques, Architecture of Multiprocessors and Multicomputers, SIMD Computer Architecture 등을 다룬다.
컴퓨터특론 1(Advanced Topics in Computer 1)
하드웨어와 소프트웨어를 망라한 컴퓨터 분야의 최신 기술, 동향, 문제점, 응용 등을 다루며 향후 선도기술을 예측해 본다. 구체적인 주제는 개설되는 학기마다 다를 수 있다.
컴퓨터특론 2(Advanced Topics in Computer 2)
급속히 발전하는 컴퓨터시스템 및 응용분야의 학문 및 기술 발전에 대응하기 위하여 관련 분야의 최신주제 또는 세부 내용을 심도 있게 다룬다. 구체적인 주제는 개설되는 학기마다 다를 수 있다.
산학협동교육(Industrial-Cooperative Education)
산업체에서 수행하는 프로젝트를 기반으로 연구책임자의 허가를 받고 현장 교육 및 실습하는 과정이다. 본 교과목은 산학프로젝트와 연계하여 연구이론을 실무에 적용할 수 있으며 참여기업과 소정의 협약에 의한 프로그램에 따라 연구 및 개발을 진행하는 것을 원칙으로 한다.
선형시스템 (Linear System)
선형공간, 선형독립, 고유벡터, 상태변수 표시, 임펄스응답, 가제어성, 가관측성, 표준형 모델, 상태 피드백, 상태 추정기, 안정도 등을 학습한다.
에너지변환공학 (Energy Conversion System)
전력용 반도체 소자의 종류와 특성, 제어 정류회로, 인버터, 쵸퍼(Chopper), 기타전력 변환회로의 수학적 모델과 해석방법 등을 다룬다. 또한 풍력, 태양광 등의 신재생에너지 발전시스템과 전기자동차에 응용되는 최신 전력전자회로에 대하여 학습한다.
로봇제어이론 (Robot Control Theory)
로봇의 제어에 필요한 역학 방정식, Computed Torque Control, Nonlinear Control, Sliding Mode Control, Adaptive Control 등 여러 가지 로봇의 제어기법을 공부한다.
서어보시스템 (Servo System)
Servo System 이론, Servo System의 구성 요소 및 특성, Servo System의 설계방법 등을 다룬다.
최적화이론 (Optimization Theory)
최적화이론과 관련된 여러 최적 알고리즘을 배우고, 최적화문제를 풀기위해 기존에 개발된 여러 소프트웨어를 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 통해 최적 알고리즘을 여러 분야에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.
추정이론 (Estimation Theory)
잡음을 포함하는 시스템의 측정치로부터 미지의 신호와 시스템의 파라미터를 확률적인 방법으로 추정하는 기법을 배운다. 잡음과 스토캐스틱 프로세스의 수리적 모형을 상태 방정식으로 표현하는 방법과 확률적인 연산을 익히고, Least Squares Estimation, Minimum Variance Estimation, Maximum Likelihood Estimation등을 포함한 최적 추정기법의 원리를 공부하며, Kalman Filter등 회귀적인 알고리즘에 의한 실시간 추정기법을 배운다.
지능제어시스템 (Intelligent Control System)
지능제어의 기본인 Fuzzy System, Neural Network, Neuro-Fuzzy System 등을 다루고, 기본적인 원리와 이를 기반으로 한 제어시스템 적용을 학습한다.
제어공학특론 1 (Advanced Topics in Control Engineering 1)
최신 제어 이론, 최신 제어 응용, 제어 공학의 전반적인 최신 동향 등을 다양한 관점에서 다루고, 이를 기반으로 제어 시스템의 설계 및 적용을 학습한다.
제어공학특론 2 (Advanced Topics in Control Engineering 2)
최신 제어 이론, 최신 제어 응용, 제어 공학의 전반적인 최신 동향 등을 다양한 관점에서 다루고, 이를 기반으로 제어 시스템의 설계 및 적용을 학습한다.
제어공학특론 3 (Advanced Topics in Control Engineering 3)
최신 제어 이론, 최신 제어 응용, 제어 공학의 전반적인 최신 동향 등을 다양한 관점에서 다루고, 이를 기반으로 제어 시스템의 설계 및 적용을 학습한다.

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