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진양호, 권혁성
2016 / Culinary Science & Hospitality Research
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Circuit design for electronic instrumentation : analog and digital devices from sensor to display
Visible light communications : theory and applications
Display engineering : conditioning, technologies, applications
Standard handbook of video and television engineering
Fiber optics in communications systems
Advances in Optoelectronic Technology and Industry Development : Proceedings of the 12th International Symposium on Photonics and Optoelectronics (SOPO 2019), August 17-19, 2019, Xi'an, China.
익스플로링 아두이노
The Circuit designer's companion
Electrical engineering : for all engineers
Introduction to Industrial Automation
Power supplies for LED driving
Modern VLSI design : system-onchip design
Analog VLSI : circuits and principles
Smart Sensors and Systems
Datacenter Design and Management : A Computer Architect’s Perspective
(스마트 팩토리 구현을 위한) 공장자동화 =
Digital electronics : a practical approach
Automotive, mechanical and electrical engineering : proceedings of the 2016 International Conference on Automotive Engineering, Mechanical and Electrical Engineering (AEMEE 2016), Hong Kong, China, 9-11 December 2016
3D TCAD simulation for semiconductor processes, devices and optoelectronics
이상훈, 송성근 · 2012
한국정보통신학회논문지
김영숙; 인치호 · 2014
한국인터넷방송통신학회 논문지
이연석; 박건필; 최상의 · 2016
전기학회논문지
안호명, 이주성, 김병철 · 2018
한국정보전자통신기술학회 논문지
Albert, A.; Demiragli, Z.; Gastler, D.; Hahn, K.; Hazen, E.; Kotamnives, P.; Noorudhin, S.; Peck, A.; Rohlf, J.; Strohman, C.; Wittich, P.; Zou, R. · 2022
JOURNAL OF INSTRUMENTATION
조성오 · 2007
한국실내디자인학회 논문집
전선 / 대학원
본 과목에서는 전력 소비자를 중심으로 연구되고 있는 에너지-ICT 융합기술의 이론과 응용방법을 학습한다. 우선 전력시스템과 전력 소비자와의 인터페이스가 되는 가정/빌딩/공장의 에너지관리시스템 기술을 살펴보고, 에너지관리시스템의 주요 기능인 수요반응에 대하여 학습한다. 또한 센서와 통신기술을 이용하여 전력사용량과 같은 전력 소비자 데이터를 수집하는 사물인터넷 융합기술을 살펴본다. 그리고 빅데이터 융합기술로서 많은 양의 전력 소비자 데이터를 효과적으로 처리/분석하고 응용하기 위한 전력 빅데이터 기술을 학습한다. 마지막으로 에너지-ICT 융합기술의 응용 사례를 통해 실제 전력시스템 적용시의 효과 및 이슈에 대하여 살펴본다.전선 / 학사
우리나라 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 CRT, 액정 디스플레이(LCD), 플라스마 디스플레이 (PDP), 전계발광디스플레이 (FED), 유기전기발광소자 (OLED) 등 디스플레이 재료, 소자 및 디스플레이 동작원리를 다룬다. 빛을 스위칭함으로서 작동하는 LCD에서는 액정의 분자구조와 배열상태, 이들의 광학적 특성, 액정과 전기장의 상호작용을 이해하고 빛이 액정막을 통과할 때 액정의 분자배열이 빛의 편광상태를 변화시키는 원리를 다룸으로써 액정디스플레이의 작동 원리를 이해한다. 전자빔 (CRT, FED)이나 자외선 (PDP)또는 전기를 흘려줌으로써 빛을 내는 유기물전기발광소자 (OLED)를 이해하기 위하여 사용되는 물질의 전자구조, 광학적성질, 전기적특성을 다루며 삼원색을 내는 물질의 구조와 발광효율을 증진시키기 위한 방법론을 다룬다. Display 구동방법과 제조공정도 취급한다.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 / 대학원
지난 수십 년간 발전해 온 CMOS 공정은 최신의 고성능 및 모바일 시스템을 설계하는데 중요한 역할을 수행하고 있다. 이 강의에서는 나노미터 스케일의 미세 공정에서 효율적인 디지털 시스템을 설계하기 위한 다양한 회로 설계 기법을 다루고 하드웨어 설계 과정에서 고려해야 할 신뢰성, 에너지 효율성 등의 요소를 자세히 살펴봄으로써 학생들의 디지털 시스템 설계에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
미세전기기계시스템(MEMS: Micro ElectroMechanical Systems) 기술은 전기기계, 제어계측 및 반도체 기술이 복합된 기술로 마이크로/나노 시스템을 설계하고 제작하여, 이를 센서, 광 및 고주파 통신, 바이오, 나노 등 여러 분야에 적용하는 기술이다. 이 강좌에서는 첫째로 전반적인 MEMS기술에 대한 소개와 마이크로/나노 시스템 설계와 공정에 관한 이해 및 실습을 할 것이며, 둘째로 시스템 이슈 및 계측제어 기술을 배울 것이다. 이 과목은 전기공학부 석사과정 신입생을 대상으로 하였으며, MEMS 설계, 공정 및 제어에 대해 심도 있게 다룰 것이며, 공정 실습과 프로젝트가 있을 것이다.전선 / 대학원
산업용 전동기의 제어에 관한 이론과 실제를 강의한다. 전동기의 정상상태, 과도상태 모델링과 그 해석을 통하여 각종 전동기의 특성을 이해하고 제어계의 설계를 논한다. 먼저 직류 전동기의 해석을 통하여 일반적인 전동기의 특성을 이해하고 전류제어계, 속도제어계, 외란 억제 제어기 등의 설계 방법을 논한다. 교류전동기의 과도 상태 해석을 위한 d-q 해석에 대해 강의하고 이를 이용하여 유도전동기, 동기전동기의 과도상태를 해석하고 교류전동기 제어계의 설계 방법을 이해한다. 전력변환 회로의 모델링과 그 제어 특성을 이해하고 Computer Simulation를 통하여 전력 변환 회로를 포함하는 전체 시스템의 설계 방법과 제어 특성을 파악한다전선 / 대학원
인공지능 기술은 머신러닝(Machine Learning) 보다 한단계 발전한 딥러닝(Deep Learning)이 널리 사용되고 있다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석해 특징을 추출하고 학습함으로써 인공지능의 성능을 크게 발전시켰다. 또한, 생성형 인공지능 모델은 사람처럼 자연스러운 대화의 생성을 가능케 함으로써 인공지능 기술을 더욱 발전시키고 있다. 본 강좌에서는 인공지능과 딥러닝에 대한 개요를 설명하고, 생성형 인공지능 기술을 소개한다. 인공지능 프로그래밍을 위한 프레임워크를 습득하고, 이를 활용한 기초 인공지능 프로그래밍을 실습한다. 또한, 생성형 인공지능 모델을 활용하여 인공지능 응용을 프로그래밍하는 방법을 소개한다. 딥러닝의 주요 응용 분야인 객체 인식용 인공지능 모델을 이해하고, 학습을 위한 데이터셋을 자동으로 생성하는 방법을 실습한다. 인공지능반도체를 내장한 하드웨어 보드를 사용하는 방법을 실습한다. 다양한 입력과 출력을 제어하는 프로그래밍을 학습하고, 인공지능 가속기를 활용하여 인공지능 모델을 실행하는 프로그래밍을 실습한다. 고성능의 GPU를 활용하기 위한 프로그래밍 환경을 이해하고, GPU 프로그래밍의 개념과 실습을 통해 GPU의 구조에 대해 학습한다. 마지막으로, 각 단원에서 배운 내용을 기반으로 프로젝트 형식으로 구현한다.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
본 과목의 주 목표는 다양한 전자 및 광전자 소자의 동작 원리를 이해하는 것이다. 에너지 밴드, 반도체의 전하 수송체, 반도체에서의 빛의 흡수와 방출, 반도체 접합의 성질 등에 대한 기본 개념을 공부한 후, 다이오드, field-effect 트랜지스터, LED, photodiode, 태양전지 등의 소자의 동작 원리에 대해 알아본다. 본 과목을 통해 수강생들이 이러한 소자를 각자의 연구에 활용하거나 새로운 소자를 개발하는데 도움이 되도록 한다.전선 / 학사
역학적인 시스템 동적 반응, 피드백의 기본적인 특성, Root-Locus법, 주파수 반응법, 안정도, 제어시스템 설계법 등을 배운다.전선 / 대학원
본 강좌는 평판디스플레이 - 액정디스플레이 (liquid crystal display, LCD), 플라즈마 디스플레이 (plasma panel display, PDP), 유기발광다이오드 디스플레이 (organic light-emitting diode display, OLED), 전계방출디스플레이 (field emission display, FED)의 원리, 소자 특성, 공정 기술, 응용분야 등에 대해 설명한다. 주요 강의 내용은 액정의 전기광학적 특성, 박막트랜지스터 (비결정, 다결정 실리콘, 산화물 TFT) 기술, TFT-LCD 제작 기술, PDP와 OLED 재료의 물성과 소자의 동작 특성, PDP와 AMOLED 설계 및 제작 기술 등이다. 또한 차세대 디스플레이 기술인 3차원디스플레이와 플렉시블 디스플레이에 대해서도 다룬다.전선 / 대학원
인공지능반도체란 다양한 인공 지능 모델들을 효율적으로 처리하도록 설계된 반도체이다. 이 인공지능반도체는 지능형 로봇, 스마트자동차, 의료기기, 드론, 지능형 CCTV, 생성형 인공지능 등의 응용을 처리하는데 널리 사용되고 있다. 이 강좌에서는 인공지능반도체의 설계를 위한 기본적인 지식을 소개한다. 우선 Verilog 프로그래밍 방법을 간단히 복습하고, 마이크로프로세서의 구조를 설명한다. 데이터를 저장하기 위한 SRAM과 DRAM 및 이를 구동하기 위한 메모리 컨트롤러를 설명한다. 인공지능반도체 내부에서 데이터들의 이동을 원활하게 해주는 온칩 버스 구조를 설명하고, 널리 사용되는 AMBA 표준버스를 소개한다. 인공지능반도체를 외부 주변 장치와 연결해주는 기본적인 인터페이스인 UART 및 I2C의 동작을 소개하고, 구현하는 실습을 진행한다. 또한, 카메라 인터페이스 및 디스플레이 패널을 활용한 영상 데이터 입출력 방법을 설명하고, 구현 실습한다. Deep neural network를 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 가속기를 설계하는 방법을 설명한다. 가속기를 구동하고 최적화하기 위한 방법들인 quantization, data preparation, convolutional kernel, activation, sliding window, buffer를 설계한다. 마지막으로 간단한 CNN 가속기를 설계하고, 이를 microprocessor와 연동하는 실습을 진행한다.전선 / 대학원
본 강좌는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 반도체 공정 및 소자특성을 개발하고 최적화 과정을 소개한다. 시뮬레이션을 사용하면 새로운 반도체 공정 기술을 개발하고 소자 특성을 최적화 할 때 실제 웨이퍼 실험을 진행하는 것보다 소요되는 비용을 절감하고 시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 현재 반도체 산업계 현장에서 시뮬레이션에 의존도는 계속 높아지고 있다. 본 강좌에서는 다양한 시뮬레이션 툴을 이용하여 인공지능반도체 소자를 제작한 후 소자의 전기적 특성을 평가하는 소자 설계 프로젝트를 수행한다. 이를 위해 식각, 증착, 이온 주입, 열 공정, 산화와 같은 다양한 공정을 시뮬레이션 해주는 툴을 이용하여 소자를 제작한 후, 소자 시뮬레이터를 사용하여 직접 제작한 반도체 소자의 전기적 특성을 예측하게 된다. 또한, 대부분의 시뮬레이터 작업에서 사용하는 Tcl 언어에 대해서 학습한다. 반도체 소자의 아날로그 부분과 디지털 부분의 동작을 통합하여 전체 시스템의 성능을 평가하고 최적하는데 도움이 되는 Mixed mode simulation을 수행하는 예제 및 SPICE 모델 추출하는 예제등을 학습한다. 최종적으로 시뮬레이션 틀을 이용하여 학생 개인별로 선택한 소자를 직접 제작하고 그 소자의 전기적 특성을 분석하는 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
CMOS 반도체 소자 제작은 다양한 단위 공정으로 구성된다. 이온주입공정, 사진공정, CVD공정, 산화공정, 건식식각공정, 금속화공정 등의 CMOS 공정에 필요한 단위공정의 일부 혹은 전 과정을 실습함으로써, 강의를 통하여 습득한 지식을 검증하고 제작 과정에서 발생하는 문제점을 해결한다. 이 프로젝트에서는 반도체 소자의 개발 및 검증 이르는 적절한 모든 과정들을 수행하며, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과 보고서 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
가시광선이 물질을 통과할 때 발생하는 현상을 이해한다. 맥스웰 방정식과 물질 방정식을 이용하여 임의의 폴라리제이션을 갖는 빛이 비등방성 물질에서 전파하는 현상을 강의한다. 또한 물질에서 빛의 전파현상을 응용한 수동적 광소자인 Half Wave Plate, Quarter Wave Plate, Filter 등의 작동방법을 공부한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 기술예측에 대한 이론과 사례를 소개한다. 이를 위해 국가, 산업, 조직 차원에서 전문가 기반 예측(예. 델파이, 로드맵핑, 시나리오 기획)과 데이터 기반 예측(예, 동향분석, 상호영향분석, 시뮬레이션, 텍스트마이닝)의 접근법을 강의한다. 또한 기술 정보를 추출하여 기술예측 관련 의사 결정을 지원하는 기술 인텔리전스 모델과 도구들을 소개한다. 이를 통해 수강생들은 기술 기회와 위협을 발굴하여 미래를 준비하는데 필요한 기초지식을 습득하고 체화할 수 있을 것이다.전선 / 학사
DRAM과 NAND Flash memory 이후의 새로운 형태의 최신 메모리와 로직 반도체 소자 및 재료에 대한 기본 지식 제공을 목적으로 한다. FeRAM, MRAM, PcRAM, ReRAM 소자에 대한 새로운 지식을 제공하고 이들 소자의 궁극적 한계를 생각해본다. 또한, 논리 회로를 이루는 기본 게이트와 이들의 조합에 따른 논리 연산의 원리를 배운다. 이후 뉴로모픽 연산 및 딥러닝 시스템에 관한 기본 이해와 연산 방식에 관해 학습한다. 뉴메모리 및 로직 소자, 뉴로모픽 연산에 관한 전반적인 지식 습득과 더불어 궁극적으로 반도체 또는 고체 전자 소자가 직면하게 될 한계를 설명하고 이를 극복하기 위한 Nanoelectronics의 개념과 전개방향을 설명한다.전선 / 학사
본 교과목을 통해 PCB 설계를 위한 전기회로 기초이론과 PCB설계를 위한 기술을 습득한다. 교과목을 통해 차세대반도체 분야의 기본이 되는 처음 접하는 PCB설계자를 위한 전기회로의 기초를 학습하고 PCB설계를 위한 회로도면 작성과정을 이해하며 설계할 수 있다. 또한, PCB설계 공정과 제작 과정을 이해하여 설계할 수 있다.전선 / 학사
AI용 응용 혹은 서비스의 처리과정을 구현한 시스템반도체 회로 설계 프로젝트를 수행한다. CPU, GPU, AP, microcontroller, DSP등의 프로세서, 모뎀등 통신용 반도체, 이미지 센서등 다양한 센서 반도체 및 구동회로등 다양한 시스템반도체 개발을 위한 아키텍처, 하드웨어 회로 설계, 및 구현 과정들을 수행한다. 설계된 회로의 동작 검증을 위하여 시뮬레이션을 통한 모의 검증, FPGA 구현 검증, 혹은 칩 제작을 통한 검증을 수행한다. 또한, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과 보고서 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
반도체 단위 공정인 산화 공정, 확산 공정, 화학기상증착(CVD) 공정, 사진 식각 공정, 이온 주입공정, 금속 공정 및 소자측정 공정에 대하여 강의하고, 실리콘 웨이퍼를 이용하여 실제로 이 모든 공정을 수행함으로써, 이론과 실습의 병행을 통하여 반도체 공정에 대한 이해를 높이며 실제로 공정을 할 수 있는 능력을 배양한다. 이상의 개별공정들을 적절히 조합하여 하나의 mask를 사용한 n-channel MOSFET을 제작하여 공정 집적과 측정 실습을 진행한다.