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김창수, 김경환, 정회경
2021 / Journal of Information and Communication Convergence Engineering
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본 연구는 GPGPU 기반 작업 큐를 개발하여 웹 서비스 성능을 향상시키는 방법을 제시합니다. 다중 프로세서를 활용하여 사용자 요청을 일괄적으로 수신 및 처리하며, CPU 스레드 기반 GPGPU 대비 GPU 스레드 처리량을 136%~233% 향상시켜 제안된 방법의 효과를 입증했습니다.
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Advances in Big Data : Proceedings of the 2nd INNS Conference on Big Data, October 23-25, 2016, Thessaloniki, Greece
김세진, 오지선, 김윤희 · 2019
KNOM Review
두 콩 튜안; 손동오; 김종면; 김철홍 · 2015
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
손동오, 김종면, 김철홍 · 2016
한국컴퓨터정보학회논문지
손동오; 김종면; 김철홍 · 2016
한국컴퓨터정보학회논문지
두 콩 튜안, 손동오, 김종면, 김철홍 · 2016
한국차세대컴퓨팅학회 논문지
전선 / 대학원
현재 인공지능 처리를 담당하는 프로세서의 병렬처리 능력이 인공지능 성능을 결정하는 핵심 요건으로 부상하였다. 그러나 이런 특성은 현재 널리 사용되는 범용 CPU의 구조에 적합하지 않다. 따라서 인공지능 전용 프로세서의 개발 및 활용을 위한 다양한 접근이 이루어지고 있다. GPU는 인공지능 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 현재 가장 주목받는 인공지능 프로세서이다. 또 ASIC을 활용하거나 용도에 맞게 하드웨어를 재구성할 수 있는 FPGA을 기반으로 맞춤형 인공지능 프로세서를 만들려는 움직임도 늘고 있다. 본 과목은 이러한 인공지능을 위한 프로세서의 구조를 다룬다. 범용 프로세서 구조를 기본으로 GPU의 구조, ASIC 및 FPGA을 활용한 인공지능 프로세서의 구조와 특성에 대하여 배운다.전선 / 대학원
현재 인공지능 처리를 담당하는 프로세서의 병렬처리 능력이 인공지능 성능을 결정하는 핵심 요건으로 부상하였다. 그러나 이런 특성은 현재 널리 사용되는 범용 CPU의 구조에 적합하지 않다. 따라서 인공지능 전용 프로세서의 개발 및 활용을 위한 다양한 접근이 이루어지고 있다. GPU는 인공지능 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있기 때문에 현재 가장 주목받는 인공지능 프로세서이다. 또 ASIC을 활용하거나 용도에 맞게 하드웨어를 재구성할 수 있는 FPGA을 기반으로 맞춤형 인공지능 프로세서를 만들려는 움직임도 늘고 있다. 본 과목은 이러한 인공지능을 위한 프로세서의 구조를 다룬다. 범용 프로세서 구조를 기본으로 GPU의 구조, ASIC 및 FPGA을 활용한 인공지능 프로세서의 구조와 특성에 대하여 배운다.교양 / 학사
이 교과목은 학생들이 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. GUI 프로그램과 게임 개발을 통해 이벤트 처리 및 화면 렌더링 개념을 익히고, 웹 기술을 활용한 데이터 시각화 및 자동화 서비스를 효과적으로 구현하기 위해 관련 모듈과 응용 방법을 실습을 통해 익힌다. 학생들은 주제기반의 다양한 프로젝트 경험을 통해 새로운 문제에 직면했을 때 컴퓨팅 기술을 활용할 수 있는 가능성을 이해하고 문제 해결 능력을 배양한다. 또한 창의적 사고와 협업 능력도 향상시킬 수 있다.전선 / 학사
본 과목은 AI의 이론적 개념들을 이해하고, 실습을 통해 빅데이터 분석 및 예측 모델 생성, 분류 작업과 같은 AI 관련 역량을 갖도록 한다.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
컴퓨터, 모바일기기, 데이터서버, AI 시스템 등 다양한 컴퓨팅 기기들의 성능은 그 시스템을 구성하는 각 칩의 연산 속도뿐만 아니라, 칩과 칩 사이에서 데이터를 주고 받는 통신속도 및 지연시간에 크게 영향을 받는다. 고속인터페이스 회로기술은 바로 칩 간의 데이터를 빠르게 주고받기 위한 회로 및 시스템 기술을 통칭하며, 전송선로 이론에 기반한 채널의 설계, 디지털 통신을 활용한 고속 송수신기 및 등화회로 설계, 그리고 정밀한 타이밍 생성 및 복원을 위한 phase/delay-locked loop 설계의 3요소로 구성되어 있다. 특히, 최근에는 디지털 시스템 설계의 효율성을 활용할 수 있는 ADC 기반의 송수신기, 칩을 구성하는 새로운 방식인 칩렛(chiplet)에 필요한 고밀도 저전력의 die-to-die 인터페이스, 그리고 칩상에 집적되는 광소자를 이용한 광통신 회로인 실리콘 포토닉스 등이 새로운 동향으로 떠오르고 있다. 본 교과목은 다양하게 활용되는 고속인터페이스 설계에 필요한 회로뿐만 아니라, 시스템 설계에 필요한 채널 이론, 통신 이론, 신호처리, 피드백 제어이론 등의 인접분야를 함께 다루고, 이들에 대한 통찰력 높은 이해를 통해 고성능, 저전력, 고밀도의 고속인터페이스를 구성할 수 있는 설계역량을 배양한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 VLSI 분야의 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 위해 고성능 컴퓨팅(high-performance computing, HPC) 시스템을 사용하는 방법을 배운다. 본 교과목의 전반부는 (1) 순차 컴퓨터 시스템의 구조와 동작원리를 배워 시스템 프로그래밍 능력을 배양하며, (2) Process management, CPU scheduling, 네트워크의 기초 등 Linux 시스템의 전반적인 동작원리를 배운다. 강좌의 중반부에서는 (1) 병렬처리 시스템의 구조와 동작원리를 배운 뒤, (2) 병렬화, 최적화 기법 등을 다루며, (3) 딥 러닝 시스템에 대한 최적화 기법 등을 다룬다. 본 교과목의 후반부에서는 (1) 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 다양한 방법들 중 OpenMP, MPI, OpenCL, CUDA 로 병렬처리 시스템을 프로그래밍하는 방법을 배우며, 마지막으로 (2) Spark와 같은 distributed processing platform 및 (3) Dockers와 Kubernetes와 같은 virtualization에 대하여 다룬다.전필 / 학사
본 전공은 지금까지 동물비교생리학 및 실험을 전공필수과목으로 지정하여 운영하여 왔으나, 최근의 학문발전 동향과 해당분야 난이도, 그리고 전공소속 학생들의 효과적 전공관련 지식 습득을 위하여 동물해부생리학 입문 및 실습으로 교과목 명칭 및 내용을 변경하여 운영한다. 본 교과목 은 동물의 해부학적 특징과 이와 관련된 생리학적 기능을 연계 학습하여 생명유지 및 항상성에 관련한 기초적 지식을 제공하는 것이 목적이다. 전공의 다양한 교과목을 효과적으로 이해하는데 필수적인 terminology, 동물의 기본적 해부학적구조, 생리학적 기능, 그리고 생명유지 및 항상성에 필요한 대사과정이 소개될 것이다. 입문과목의 특성을 고려하여 학생들의 능동적인 수업참여 유도를 위한 문제중심형 학습 (problem-based learning) 기법을 변형도입하여 학습효과를 극대화 할 예정이다. 평가는 퀴즈, 발표, 과제물, 보고서, 노트필기 및 출석을 중심으로 진행한다.전선 / 학사
AI 응용 프로그램을 위한 디지털 시스템 설계 프로젝트는 CPU, 메모리, 버스, 인터페이스 및 CNN H/W 가속기를 포함하여 AI 응용 프로그램을 위한 디지털 시스템을 설계하는 데 있어 몇 가지 근본적인 문제를 다룬다. 첫 번째 부분에서 H/W 자습서 및 랩은 RISC-V 프로세서, SRAM/DRAM 메모리, 버스 상호 연결, CMOS 이미지 센서 인터페이스를 포함한 인터페이스 및 LCD 디스플레이 패널과 관련된다.전선 / 학사
이 강의에서는 인공지능과 딥러닝의 기본 개념을 이해하고, 이를 다양한 응용 분야에 적용하는 방법을 학습한다. 먼저, 윈도우 환경에서 파이썬을 활용하여 영상 및 비전 처리 기법을 익히고, 이를 AI 모델로 구현하는 과정을 다룬다. 이후, 실시간 추론을 위한 NPU(Neural Processing Unit)의 개념과 동작 원리를 이해하고, 리눅스 환경에서 NPU를 활용한 인공지능 추론 및 응용 개발 방법을 학습한다. 또한, CPU 및 NPU 보드를 실제 활용하여 다양한 실시간 고속 인공지능 응용 프로그램을 개발하고 실습하며, 하드웨어 가속을 통한 AI 연산 최적화 방법을 익힌다. 마지막으로, 최신 NPU 기반 AI 애플리케이션 개발 프로젝트를 수행하며, AI 기술을 실제 환경에 적용하는 방법을 배우고 팀 협업을 통한 문제 해결 역량을 강화한다.전선 / 대학원
최근 인공지능 알고리즘의 급격한 발전으로 알고리즘의 고속 및 저전력 처리가 가능한 하드웨어 가속기에 대한 수요가 꾸준히 늘어나고 있다. 이 강의는 가속기 설계에 필요한 다양한 하드웨어 설계 기법을 소개하고, 학생들이 인공신경망 하드웨어 가속기를 설계, 제작함으로써 하드웨어 가속기에 대한 이해를 높인다.전선 / 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
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
시스템 성능평가의 주요 도구 중 하나인 stochastic process와 queueing theory를 배움으로써, 컴퓨터 및 통신공학자들이 시스템을 모델링하고 성능분석 하는데 잘 활용할 수 있도록 한다. 이 강의에서는 기본 확률이론과 다양한 종류의 Markov Process, 큐잉 시스템을 포함하고 게임이론과 최적화 이론의 기본 개념을 다룬다.전선 / 대학원
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기 등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶 속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기 위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터를 구성하는 주요 구성 요소들의 기능과 그들 상호간의 작용을 이해하고 이를 바탕으로 컴퓨터 시스템을 구현하는데 사용되는 여러 설계 기법들을 학습한다. 명령어집합, 중앙처리장치, 파이프라이닝, 메모리 계층구조, 입출력장치 등을 다루며 컴퓨터 발전의 역사적 고찰 및 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 필요한 지식을 배운다.전선 / 학사
빅데이터, 인공지능, 실감미디어 등에서 사용되는 다양한 형태의 데이터를 획득, 정제, 처리, 유지보수 하는 방법론에 대해 학습한다. 더불어 산업 현장 혹은 사회적 요구 기반 프로젝트 수행함으로써 사회에 즉각적인 전력이 되기 위해 요구되는 핵심적인 역량과 경험을 보유한 인재 양성을 수업 목표로 한다.