2025년도 2학기 신호, 데이터, 시스템 분석 (MECH503-01) 강의계획서

1. 수업정보

학수번호 MECH503 분반 01 학점 3.00
이수구분 전공선택 강좌유형 강의실 강좌 선수과목
포스테키안 핵심역량
강의시간 월, 수 / 09:30 ~ 10:45 / 제5공학관 강의실 [108/110호] 성적취득 구분 G

2. 강의교수 정보

김기현 이름 김기현 학과(전공) 기계공학과
이메일 주소 kiheankim@postech.ac.kr Homepage https://sites.google.com/site/bmoptics5
연구실 전화 054-279-2190
Office Hours

3. 강의목표

신호 처리와 데이터 및 시스템 분석에 사용되는 여러 연산법들을 상용 매트랩 (MATLAB) 소프트웨어 환경에서 학습한다. 매트랩 기본 사용법, 1D신호 및 2D영상 처리 및 분석법, 선형대수 (linear algebra), 미분방정식 수치해석, 회귀분석, 최적화 기법, 머신러닝 및 딥러닝 기초 등을 포함한다

4. 강의선수/수강필수사항

5. 성적평가

시험 및 프로젝트: 70%, 숙제: 20%, 출석: 10%

6. 강의교재

도서명 저자명 출판사 출판년도 ISBN

7. 참고문헌 및 자료

MATLAB lecture and linear algebra lecture resources from MIT
Image processing and computer vision lecture resources from Stanford and Columbia U
Data-driven science and engineering by J Nathan Kutz
MATLAB self-paced learning resource

8. 강의진도계획

Week 1-2: MATLAB introduction and programming basic
Week 3-4: Signal processing and analysis in both time and frequency domains, digital filter design
Week 5-6: Linear algebra including matrix inversion, eigen decomposition, singular value decomposition.
Week 7: Ordinary differential equations (ODEs), ODE solvers
Week 8: Mid exam
Week 9-11: Conventional image processing and computer vision algorithms including binary image processing, thresholding, image filtering & enhancement, image transforms (Fourier & wavelet), image deconvolution, edge & object detection, geometric transformation, image segmentation.
Week 12-15: Regression of over- & under-determined systems, optimization, machine learning techniques, deep learning basics
Week 16: Final exam

9. 수업운영

강의는 학과 컴퓨터실에서 실습을 병행하면서 진행

10. 학습법 소개 및 기타사항

11. 장애학생에 대한 학습지원 사항

- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등

- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등

- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청

강의계획서 복사
번호 학기명 학수번호 분반 강좌명