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간호학과
본 교과목은 학생들로 하여금 출생으로 부터 죽음에 이르는 전 생애에 걸친 인간의 발달단계별 건강 특성과 건강증진에 대한 통합적 이해를 위하여 인간발달에 대한 이론적 접근, 각 발달단계별 신체적, 사회심리적 특성, 건강과 질병의 개념변화, 그리고 건강증진을 위한 전략 등에 관한 지식을 습득함으로써 간호과정 적용 시 기초적 자료로 활용될 수 있도록 하는 데 그 목적을 둔다.컴퓨터공학부
다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.
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공과대학 컴퓨터공학부 / 학사
권장 선수과목 주제탐구세미나 1(991.101) , 전공설계 1(991.103)
다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.
Mathematical methods for neural network analysis and design
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Advances in signal processing and intelligent recognition systems : 6th International Symposium, SIRS 2020, Chennai, India, October 14-17, 2020, revised selected papers
Advances in signal processing and intelligent recognition systems : 6th International Symposium, SIRS 2020, Chennai, India, October 14-17, 2020, revised selected papers
QRD-RLS adaptive filtering
QRD-RLS adaptive filteringAlgorithms for the computation of mathamatical functions
Algorithms for the computation of mathamatical functions
Highly parallel computing
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The essential guide to TCPIP commands
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Distributed computing : a practical synthesis of networks, client-server systems, distributed applications, and open systems
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Unsupervised adaptive filtering.
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Bio-inspired computation in unmanned aerial vehicles
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Operating system concepts
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Julia for data science : explore the world of data science from scratch with Julia by your side
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Magic tricks, card shuffling, and dynamic computer memories
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CDMA 국제로밍 활성화 방안연구 : 최종연구개발결과보고서 =
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An information-theoretic approach to neural computing
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Advances in modern blind signal separation algorithms : theory and applications
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The end of aspiration? : social mobility and our children's fading prospects
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Designing with FPGAs and CPLDs
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Parallelism, learning, evolution : Workshop on Evolutionary Models and Strategies, Neubiberg, Germany, March 10-11, 1989 : Workshop on Parallel Processing: Logic, Organization, and Technology, WOPPLOT 89, Wildbad Kreuth, Germany, July 24-28, 1989 : proceedings
Parallelism, learning, evolution : Workshop on Evolutionary Models and Strategies, Neubiberg, Germany, March 10-11, 1989 : Workshop on Parallel Processing: Logic, Organization, and Technology, WOPPLOT 89, Wildbad Kreuth, Germany, July 24-28, 1989 : proceedings융합신호처리학회 논문지
Nguyen전기전자학회논문지
권오삼, 민경식IEEE Sensors Journal
Savazzi P.,Goldoni E.,Vizziello A.,Favalli L.,Gamba P.Wireless Personal Communications: An International Journal
El-Mahallawy, Mohamed; TagEldien, Adly S.; Elagooz, Salah S.International Journal of Parallel Programming
Tonci, Nicolò; Rivault, Sébastien; Bamha, Mostafa; Robert, Sophie; Limet, Sébastien; Torquati, MassimoIEEE Transactions on Vehicular Technology
Efazati S.,Ghalamkari B.,Azmi P.,Jorswieck E.Journal of Applied Analysis and Computation
Sabir Z.,Raja M.A.Z.,Sadat R.,Ahmed K.S.,Ali M.R.,Al-Kouz W.Journal of Physics: Conference Series
Jingfu Yang; Xiaoping Yu; Rikun WeiThe Visual Computer: International Journal of Computer Graphics
Li, Wei; Gong, Weijun; Qian, Yurong; Tian, HaichenIEEE Transactions on Wireless Communications
Xia X.,Wang Y.,Xu K.,Xu Y.Neural Computing and Applications
Liang, Lu; Su, Linxin; Fei, LunkeANNALS OF TELECOMMUNICATIONS
Haji Bagheri Fard, Mohammad Amin; Chouinard, Jean-Yves; Lebel, BernardSoftwareX
Christodoulos Stylianou; Michèle WeilandIEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine
Liang J.,Liu X.,Wang R.,Yang L.,Li X.,Tang C.,Zhao K.Symmetry
Petrellis N.IEEE Transactions on Vehicular Technology
Elsayed M.,Samir A.,El-Banna A.A.A.,Li X.,Elhalawany B.M.Computing
Adriano Garcia; Luiz Gustavo Fernandes; Dalvan Griebler; Claudio SchepkeIEEE Internet of Things Journal
Rezaei R.,Sun S.,Kang X.,Guan Y.L.,Pakravan M.R.SIAM Journal on Imaging Sciences
Yueh M.H.,Li T.,Lin W.W.,Yau S.T.Computers, Materials and Continua
Ahmad I.,Shah S.Z.A.,Shahnaz A.,Jan S.,Noor S.,Khalil W.,Khan F.Q.,Khan M.I.데이터가 존재하지 않습니다.
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
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 학사
계산물리학은 최근 급격하게 발전하여, 물리학의 기존 난제들을 해결하는데 크게 기여하고 있다. 이는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 진보뿐만 아니라 물리에 바탕을 둔 계산 방법론의 개발에 힘입은 것이다. 또한 기계학습의 발전 덕분에 복잡한 데이터로부터 숨은 물리학적 원리를 발견하는 데이터 기반 접근법이 가능해졌다. 이 과목에서는 계산물리학과 기계학습을 이용하여 물리학의 문제를 해결하는 방법을 배우며, 기계학습의 원리를 정보이론 및 물리적 관점에서 설명한다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전필 / 학사
공학문제를 이해하는데 필요로 하는 역학의 기본적인 사고방법과 해석능력을 높이고 현대적 공학문제를 취급할 수 있도록 작용력을 주었을 때 그에 대한 반응과 움직임의 효과를 예상할 수 있도록 학습하며, 구조물의 창조적인 설계와 적용을 수행할 수 있는 능력 배양에 목적을 둔다. 또한, 기본적인 문제들에 관한 해법을 통해 정역학에 관련된 여러 법칙의 개념과 원리를 익히며 그에 관한 계산방법을 익힌다.전선 / 학사
이산수학은 이산적인 현상을 수학적으로 분석하고 탐구하는 과목이다. 이 과목을 통해 학생들은 수학적 사고 과정에서 요구되는 논리와 컴퓨터 과학의 기본 요소인 부울 대수를 학습한다. 더불어 자연수와 같은 이산적인 대상의 규칙성과 기본적인 계산 방법을 연구하며, 현실 세계의 다양한 연결 관계를 수학적 모델인 그래프와 행렬을 통하여 학습하고 활용하는 법을 습득한다. 또한 암호학에 필요한 정수론을 학습하여 자연과학, 공학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에 이를 응용할 수 있는 능력을 키워준다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 지금까지 컴퓨터공학 전반에 중요한 공헌을 많이 해왔다. 이 교과목에서는 계산이론 분야의 최신 알고리즘들을 다룬다. 구체적으로, 스트링 알고리즘 (패턴 매칭 문제, 시퀀스 배열 문제, DNA sequencing), 유전 알고리즘, 간명한 자료구조 (트리, 스트링, 그래프에 대한 간명한 표현 및 알고리즘), 그래프 알고리즘 (최대 flow 문제, 최단 경로 문제, 연결성 문제), 병렬 및 분산 알고리즘 (메모리 공유 모델, 대규모 병렬 계산 모델), NP-hard 문제에 대한 알고리즘 (부분그래프 동형 문제, 수퍼그래프 탐색 문제, 연속적 부분그래프 매칭 문제) 등을 포함한다.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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
이 강의에서는 프로그램 분석 기술의 이론과 실제를 강의한다. 프로그램 분석 기술은 주어진 컴퓨터 소프트웨어가 실행중에 어떤 성질을 가지는 지를 실행하기 전에 미리 자동으로 엄밀하게 확인하는 기술이다. 이 기술은 무결점 소프트웨어 개발, 소프트웨어 실행비용 최적화, 소프트웨어 관리 및 이해 등을 위한 자동화 환경의 핵심기술이 된다. 다루는 토픽은, 프로그램 분석의 가장 강력한 틀로 인정받는 요약해석 기술의 이론과 응용, 프로그래밍 언어의 타입 시스템, 집합 제약식을 이용한 분석, 모델검증 등이다.전필 / 대학원
디지털포렌식의 대상인 디지털 증거는 디지털 문서 및 데이터로 구성된다. 이러한 증거는 위장, 암호화 등의 방법을 활용하여 기기에 저장되기 때문에 이의 분석을 위해서는 암호학에 관한 지식이 요구된다. 따라서 이 과목에서는 기초 정수론, 이산수학, 확률론 등 현대 암호학의 이해에 필요한 수학이론을 먼저 소개한 뒤 정보보호와 암호론의 기본 개념과 다양한 기존의 암호체계의 암호화 및 복호화 알고리즘, 복잡도와 안전성, 장단점 등을 강의한다. 구체적으로 대칭키 암호, 공개키 암호, 해쉬함수, 전자서명 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 박사과정 대상의 도시환경 분석 모형과 데이터 시각화 심화 과정이다. 통계 모형 방법은 도시설계와 조경학을 포함한 다양한 학문 분야의 연구에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 빅데이터를 활용한 고급 모델링 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 데이터 시각화 분석을 통한 분석과 해석의 고도화가 이루어지고 있다. 본 과정에서는 이러한 고급 모형 중 도시환경 분야에 적합한 공간회귀모형, 다층모형, 시계열 모형을 다룬다. 학생들이 이 모형들을 이용한 연구과제를 수행하며, 데이터 시각화를 통해 도시 및 조경 관련 의사결정에 관련된 함의를 도출하는 과제를 수행한다. 본 과목을 수강하기 위해서는 기초 통계 모형(OLS, Logistic Model)에 관한 이해가 필수적으로 요구된다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 고급의학영상처리 세미나 - 1 의 배움을 확장하여 의학영상처리 기술분야의 최신지견을 파악하고 세부 분야별 전문 지식을 습득하며, 각 수강자가 관심을 가지고 있는 연구주제에 습득한 지식을 적용하는 응용능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 지도교수 책임하에 주 1회 발표함으로써 세계적 동향과 최신응용방법을 학습할 뿐 아니라 발표능력을 키우고, 지도교수와 참여 수강자들간에 자유로운 토론을 통해 학술토론의 참여자세와 표현 능력을 배양한다.전선 / 학사
본 과목의 전반부에서는 ARM 기반의 내장형 시스템 하드웨어의 이해와 주요 부분에 대한 설계 지식을 습득 한다. 기존 컴퓨터구조 및 관련 과목에서 마이크로프로세서 위주로 컴퓨터 구조를 소개하는 것에 대응하여, 본 과목에서는 메모리 시스템, 입출력 및 버스 등의 구조를 강조하여 소개하여, 내장형 시스템 전체의 하드웨어의 이해와 설계 능력을 배양하는데 그 목표를 둔다. 본 강의의 후반부에서는 내장형 시스템을 구성하는 주요 소프트웨어 구성 요소들을 소개하고 내장형 시스템이 요구하는 설계의 요건들을 만족하기 위한 설계 기법들을 학습한다. 실시간 OS, 디바이스 드라이버 등의 기능들을 소개하고 내장형 시스템의 주요 응용 (예: 멀티미디어 응용)에 대해서도 익힌다. 개발된 시스템의 성능 평가 및 성능 최적화 기법을 다루며 내장형 소프트웨어를 위한 검증 기법을 학습한다.전선 / 학사
컴퓨터 및 인터넷이 사회 인프라로 사용됨에 따라 IT 시스템에서 보안 요구사항, 보안 기본 동작, 보안 시스템의 약점 등을 이해하는 것이 컴퓨터공학자에게는 점점 더 요구되고 있다. 인터넷 보안 시스템을 근본적으로 이해하기 위해서는 암호기술 및 그 수학적 원리를 알아야 가능하다. 본 강의에서는 먼저 암호 기술들을 이해하기 위해 필요한 정수론, 이산 로그, 소인수분해, 해시 함수 등을 설명한다. 그 뒤에는 대칭키 암호기법, 공개키 암호기법, 디지털 서명, 키 관리 등 기본 보안 기술을 다루고, 마지막으로 그 뒤에 공개키기반구조(PKI), 비트코인, TLS, 웹 보안, Tor 등 응용 보안 기술을 다룬다. 본 과목은 컴퓨터 공학을 전공 혹은 부전공으로 하는 학부생들을 대상으로 하며, 학생들이 일반 고등학교 수학과 이산수학을 수강하였으면 무리 없이 본 강의를 수강할 수 있도록 강의 내용을 개발할 것이다.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 기회를 제공한다.