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본 논문은 다중화기 기반 논리 설계에서 무정의 조건이 논리 최적화에 미치는 영향을 분석하고, 단일 및 복수 다중화기 기반 설계에서의 활용 방법을 제시한다. 특히 데이터 입력 개수가 2m보다 적을 때의 설계 방법을 고찰하며, 아두이노를 활용한 마이크로프로세서 설계 교육과의 연계 방안을 제시한다.
Schaum's outline of theory and problems of introduction to digital systems
Digital design : a systems approach
Digital design fundamentals
Principles of VLSI system planning : a framework for conceptual design
Logic design theory
Stable adaptive control and estimation for nonlinear systems : neural and fuzzy approximator techniques
디지털 논리와 컴퓨터 설계
디지털 논리와 컴퓨터 설계
Computer-aided nonlinear control system design : using describing function models
Artificial intelligence in logic design
Digital design from zero to one
Logic synthesis for low power VLSI designs
Embedded multiprocessors : scheduling and synchronization
Computer aided systems theory-- EUROCAST '97 : a selection of papers from the 6th International Workshop on Computer Aided Systems Theory, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, February 24-28, 1997 : proceedings
Digital and microprocessor engineering
Design of logic systems
Digital design : principles and practices
Digital design : principles and practices
Multithreaded processor design
허경 · 2018
실천공학교육논문지
Kristi L. Morin; Esther R. Lindström; Thomas R. Kratochwill; Joel R. Levin; Alyssa Blasko; Amanda Weir; Christiana M. Nielsen-Pheiffer; Samantha Kelly; Davit Janunts; Ee Rea Hong · 2024
Exceptional Children
Smith S.W.,Kronfli F.R.,Vollmer T.R. · 2022
Perspectives on Behavior Science
Parhami B.,Abedi D.,Jaberipur G. · 2020
Computers and Electrical Engineering
Cirigliano M.M.,Guthrie C.D.,Pusic M.V. · 2020
Teaching and Learning in Medicine
이은상 · 2021
실과교육연구
Eddy D.C.,Krishnamurty S.,Grosse I.R.,Steudel M. · 2020
Journal of Engineering Design
Liu, Q.; Tang, Y.E. · 2015
Marketing Science
Rahman, Molla Hafizur; Schimpf, Corey; Xie, Charles; Sha, Zhenghui · 2019
JOURNAL OF MECHANICAL DESIGN
Setayandeh M.R.,Babaei A.R. · 2021
Iranian Journal of Fuzzy Systems
Lee, E. · 2025
Education and Information Technologies
Leng, Jun-xue; Wang, Zhen-guo; Huang, Wei; Shen, Yang; An, Kai · 2024
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
Sarma, Abhraneel; Kale, Alex; Moon, Michael; Taback, Nathan; Chevalier, Fanny; Hullman, Jessica · 2023
PROCEEDINGS OF THE 2023 CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS, CHI 2023
Gandhi, Upma; Bustany, Ismail; Swartz, William; Behjat, Laleh · 2019
2019 ACM/IEEE 1ST WORKSHOP ON MACHINE LEARNING FOR CAD (MLCAD)
Al-Wardi, Z. · 2021
Journal of Physics: Conference Series
Alsadoon, A.; Prasad, P.W.C.; Beg, A. · 2017
European Journal of Engineering Education
Sharma, T.; Sharma, D. · 2023
IEEE Transactions on Nanotechnology, Nanotechnology, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Nanotechnology
박춘명 · 2005
한국정보통신학회논문지
Zaitseva, Elena; Levashenko, Vitaly; Lukyanchuk, Igor; Rabcan, Jan; Kvassay, Miroslav; Rusnak, Patrik · 2020
ELECTRONICS
Jill E. Stefaniak; Tonia Dousay; Tutaleni I. Asino; Lauren M. Bagdy · 2025
TechTrends
전선 / 대학원
본 교과목은 무인이동체와 같이 복합체계로 이루어진 시스템에 대한 실용적인 설계기법을 제시하고, 대학원생들이 임무를 성공적으로 수행하는 무인이동체의 형상과 내부시스템을 설계하는 문제를 해결할 수 있도록 기본역량을 배양한다. 공력, 구조, 열전달, 센서 등의 분야의 다양한 요구조건들을 만족하면서 시스템이 추구하는 목적을 최대화하는 개별 시스템을 설계할 수 있는 기법과 노하우를 제시함으로써 무인이동체를 시스템 관점에서 이해할 수 있게 된다. 또한, 이 과정을 통해 대학원생은 확정적 뿐만 아니라 불확실성 기반의 최적설계 기법을 학습함으로써 불안정 환경 하에서 강건한 성능을 보장할 수 있는 시스템을 도출할 수 있는 능력을 가지게 된다. 한편, 설계 목적에 따른 수개의 최적안 중에서 적정안을 선택하기 위해 다속성 의사결정 기법을 학습하며 이를 통해 지식기반 의사결정 설계의 기초역량을 배양한다.전필 / 학사
이 강좌에서는 디지털 시스템 설계의 기본이 되는 논리설계의 기본개념을 학습하고 실제로 기본 회로의 설계, 제작, 실험과 프로젝트 수행을 통하여 논리회로에 대한 개념을 확고히 함을 목적으로 한다. 기본 논리 회로 소자(inverter, NAND, NOR gate 등) 및 이를 사용하여 조합(combinational) 논리 회로를 구성하고 최적화하는 방법을 다룬다. Number system의 기본 원리를 설명하고, 이를 바탕으로 adder, multiplier 등 연산회로를 구현한다. 순차적 (sequential) 논리회로 구현을 위한 기본 기억소자, flipflop 등의 동작원리를 소개하고, PLA, FPGA, 그리고 synchronous design methodology, counter 등을 다룬다. 이를 바탕으로 finite state machine 설계 방법을 설명하고, 다양한 응용 예를 소개한다.전필 / 학사
이 강좌에서는 디지털 시스템 설계의 기본이 되는 논리설계의 기본개념을 학습하고 실제로 기본 회로의 설계, 제작, 실험과 프로젝트 수행을 통하여 논리회로에 대한 개념을 확고히 함을 목적으로 한다. 기본 논리 회로 소자(inverter, NAND, NOR gate 등) 및 이를 사용하여 조합(combinational) 논리 회로를 구성하고 최적화하는 방법을 다룬다. Number system의 기본 원리를 설명하고, 이를 바탕으로 adder, multiplier 등 연산회로를 구현한다. 순차적 (sequential) 논리회로 구현을 위한 기본 기억소자, flipflop 등의 동작원리를 소개하고, PLA, FPGA, 그리고 synchronous design methodology, counter 등을 다룬다. 이를 바탕으로 finite state machine 설계 방법을 설명하고, 다양한 응용 예를 소개한다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 하며 상호작용을 하는 무인이동체의 복수분야에 대해 임무분석을 통해 도출된 요구조건을 충족하는 최적의 설계안을 선정하는 역량을 배양하는 것을 추구한다. 무인이동체의 공력과 구조, 형상과 소음 등은 매우 밀접하게 연관되어 있으므로 복수분야 최적화 설계는 단일분야에 비하여 실용적이며 고난도이다. 상호작용을 하는 설계변수를 도출한 후 효율적인 DSM을 작성하고 설계문제로 구체화할 수 있는 능력을 요구한다. 이 교과과정에서 대학원생은 최적화 대상이 되는 무인이동체의 개별분야에 대한 해석모듈을 학습한 후 임무분석을 통해 도출된 설계목적과 요구조건에 따라 설계변수와 공간을 설정하고 통계적 또는 확정적 방법론에 따라 최적화를 수행한다. 확정적 또는 신뢰성 기반, 강건 최적설계를 통해서 도출된 최적안들에 대해 평점모형 등 다속성 의사결정기법 또는 다기준 의사결정기법을 적용하는 과정을 학습하게 된다. 이 교과를 통해 석사과정 대학원생은 최적설계 기반 의사결정 과정을 실제 산업현장에 활용하는 방법을 실습할 수 있다.전선 / 학사
상태변수 방법을 이용한 미분방정식의 설명에 대해 소개한다. 극 할당 테크닉, 상태 평가자, 안정적인 추적을 포함한 상태 공간 디자인 방법. 석사 과정에서 광범위하게 연구되는 높은 수준의 제어 시스템 디자인의 간단히 살펴보며, 선형시각제어, 시스템확인, 비선형제어, 적응적이고 안정적인 제어에 대해서 학습한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
반도체 공정이 지속적으로 발전하고, 집적회로와 시스템-온-칩 설계가 복잡해지고 다양해짐에 따라, 아이디어 도출에서부터 최종 설계의 완성까지의 전과정을 수행하기 위한 배경지식, 설계노하우, 툴사용법 등을 반도체 설계를 처음 배우려는 학생들에게 체계적으로 가르쳐주고 최신 동향을 소개해주는 교과목이 필요해졌다. 특히, 본 교과목은 스키메틱 및 레이아웃 편집기 등 기본적인 툴사용법에만 치중했던 기존 설계실습 강좌의 틀에서 벗어나, 모델 및 추상화(abstraction)을 활용한 복잡한 시스템의 효율적인 설계 및 검증의 수행 방법을 다루고, 이를 토대로 아날로그 커스텀 회로와 설계 플로우와 디지털 ASIC 설계 플로우의 장점을 조합하는 다양한 방법들을 탐색하는 것을 목표로 한다. 또한, 한치의 실수도 용납하지 않는 집적회로 설계의 특성을 강조하여, 최종설계 도출 이후 post-layout 검증을 철저하면서도 효율적으로 수행하기 위한 다양한 방법, 이후 측정 및 테스트를 용이하게 하기 위한 고려방법(Design for Test) 등을 다룬다. 수강생들은 2인 1조의 프로젝트를 통해 아날로그와 디지털 회로가 모두 포함된 집적회로 설계의 전과정을 익히게 된다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
마이크로프로세서를 이용하여 디지털 하드웨어 시스템을 설계하는데 필요한 다양한 분야를 학습한다. 구체적으로 메모리 제어기, 입출력 장치, 시스템 버스, 통신 인터페이스 등과 함께 어셈블리 프로그래밍과 디바이스 드라이버 작성법과 같이 하드웨어 지원 프로그래밍도 학습한다. 학생들이 이 과목에서 마이크로프로세서 기반 디지털 시스템 설계에 관한 학기 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
컴퓨터를 설계하는 데 필요한 공학적 방법론, 설계기법, 무결함 검증방법, 기술동향, 성능평가 방법을 익힌다. 구체적으로 다루어지는 내용은 파이프라인 형태의 명령어 실행 방법, 명령어 수준의 병렬성, 메모리 계층구조, 입출력 시스템, 다중처리기, GPU 및 가속기 아키텍처 등이다.전선 / 대학원
수치해석적 해석방법과 최적화 이론을 도입한 전기기기의 최적설계 과정을 다룬 과목이다. 최적화 기초 이론으로 여러 가지 결정론적 탐색법 및 절대최소점 탐색 알고리즘을 다룬다. 그리고 등가 자기 회로법을 이용한 설계 방법이 다루어지며, 설계 민감도 해석, 유한요소법 및 경계요소법을 이용한 알고리즘들을 응용하여 최적 설계하는 방법들이 다루어진다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
컴퓨터를 설계하는 데 필요한 공학적 방법론, 설계기법, 무결함 검증방법, 기술동향, 성능평가 방법을 익힌다. 구체적으로 다루어지는 내용은 파이프라인 형태의 명령어 실행 방법, 명령어 수준의 병렬성, 메모리 계층구조, 입출력 시스템, 다중처리기, GPU 및 가속기 아키텍처 등이다.전선 / 학사
본 강의를 통하여 조합 및 순차 디지털 논리회로 동작원리를 이해하고, 논리 게이트 및 회로 기반 설계 방법을 실습을 통하여 습득한다. FPGA 기반 디지털 회로 설계 구현 실습을 통하여 개발 이론 및 개발 역량을 쌓는다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능(AI)과 도시계획 및 설계 과정 시리즈 중 두 번째 과정이다. 이 수업은 심화 AI 알고리즘, 알고리즘의 응용프로그램, AI 응용프로그램의 문제와 같은 3가지 주요 부분을 포함한다. 이 과정에서는 다목적 최적화, 딥러닝, 강화학습을 포함한 정교하고 강력한 AI 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 단순화된 계획 및 설계 사례에서 예시로 제시된다. 또한, 해석 가능성, 책임성, 투명성 및 공정성과 같은 계획 및 설계에서 AI 적용의 근본적인 문제를 논의하고 설명가능한 AI 및 해석가능한 머신러닝(ML)의 개념을 소개한다. 마지막으로 도메인 지식과 AI 기술의 통합 및 도시분야의 미래 방향에 대한 토론으로 마무리된다.전선 / 대학원
이 강의에서는 VLSI 설계 분야의 최근 연구 동향을 소개하고, 효율적인 설계를 위한 고급 설계 기법을 다룬다. 구체적으로 디지털 회로의 잡음, 배선, 저전력 설계 등의 주제를 다루며 각 활용 영역에서 사용되는 다양한 회로 구조를 소개한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 VLSI 설계 분야의 최근 연구 동향을 소개하고, 효율적인 설계를 위한 고급 설계 기법을 다룬다. 구체적으로 디지털 회로의 잡음, 배선, 저전력 설계 등의 주제를 다루며 각 활용 영역에서 사용되는 다양한 회로 구조를 소개한다.전선 / 학사
멀티코어의 등장으로 인하여 모바일 기기, 데스크 탑 및 서버 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅을 아우르는 소프트웨어 산업에서 큰 변화가 나타나고 있다. 이와 같은 멀티코어 하드웨어에 의한 성능 증가에 따른 이익을 얻으려면 소프트웨어가 멀티코어에 맞게 작성되어야 한다. 본 교과목은 많은 변화가 있었고 앞으로도 변화할 멀티코어 구조에 대하여 배우고 이를 위한 소프트웨어를 잘 작성하는 방법에 대한 주제를 다룬다. 다루는 주제는 다루는 주제는 모바일 기기, 데스크탑 컴퓨터, 서버, 슈퍼컴퓨터에 이용되는 멀티코어 프로세서의 구조, 메모리 계층구조, 메모리 일관성, 멀티코어 운영체제, 병렬 프로그래밍 모델, 스케쥴링, 동기화, 성능분석기법, 최적화 기법, 디버깅 기법 등이다. 특히, GPU를 포함하는 가속기 구조에 대하여 다루고 이를 이용하는 이종 컴퓨팅에 대하여 배운다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.교양 / 학사
난해하고 복합적인 문제들이 등장하는 동시대 상황은 영역에 대한 전문화 접근 체계의 한계를 드러낸다. 본 수업으로 디자인적 사고(Designerly Thinking)를 추론의 한 형태로 인식 및 체화하여 자신의 전공 분야와 접목, 확장, 실천할 수 있는 태도를 함양하고자 한다.