성균관대학교 일반대학원 전자전기컴퓨터공학과 학업계획서
분야
hwp성균관대학교 일반대학원 전자전기컴퓨터공학과 학업계획서
1. 진학 동기 (왜 이 전공, 왜 이 학교인가)
2. 학업 및 연구 계획 (수강할 과목, 방법, 목표)
3. 연구 관심 분야 (어떤 주제에 관심이 있는가)
4. 졸업 후 진로 및 포부
1. 진학 동기 (왜 이 전공, 왜 이 학교인가)
제가 전자전기컴퓨터공학을 대학원에서 심도 있게 연구하고자 결심하게 된 이유는, 기술이 인간의 삶을 변화시키는 구체적인 메커니즘을 탐구하고 싶다는 열망에서 출발했습니다. 학부 시절 회로이론과 컴퓨터구조, 디지털시스템설계 등 여러 과목을 수강하며 단순히 전자를 제어하고 데이터를 처리하는 기술적 지식보다, 복잡한 시스템 속에서 정보를 효율적으로 전달하고 연산하는 구조적 원리에 관심을 갖게 되었습니다. 특히 하드웨어와 소프트웨어의 경계를 넘나드는 융합 기술이 빠르게 발전하는 현실 속에서, 전기전자공학과 컴퓨터공학의 통합적 접근이 새로운 기술혁신을 이끌 핵심이라고 확신하게 되었습니다.
그 인식의 전환점이 된 경험은 학부 3학년 때 수행한 IoT 기반 스마트 홈 시스템 설계 프로젝트였습니다. 아두이노와 라즈베리파이를 활용해 조명, 온도, 보안 시스템을 제어하는 네트워크를 직접 구축하며, 센서 데이터가 실시간으로 수집되고 무선으로 전송되는 과정을 체험했습니다. 처음에는 단순히 기능 구현에 집중했지만, 시간이 지날수록 데이터의 신뢰성과 전송 지연, 전력 효율성 등 시스템적 문제에 더 큰 흥미를 느꼈습니다. 데이터를 수집하고 처리하는 알고리즘의 구조, 통신 프로토콜의 효율성, 하드웨어 제어의 안정성이 전체 시스템 성능에 직접적인 영향을 준다는 사실을 깨달았습니다. 그때부터 ‘전자와 컴퓨터의 통합적 제어’를 연구하고 싶다는 생각이 확고해졌습니다.
이후 학부 연구생으로 참여한 임베디드 시스템 연구실에서는 실제 하드웨어 설계와 알고리즘 최적화를 병행하는 경험을 했습니다. 당시 수행한 과제는 저전력 센서 네트워크를 위한 데이터 압축 알고리즘 개발이었습니다. 압축률을 높이면 전송 효율은 향상되지만 처리 속도가 저하되고, 반대로 속도를 높이면 전력 소비가 증가하는 문제가 있었습니다. 저는 Python과 C를 활용해 실험을 반복하며 효율적 균형점을 찾는 과정에서, 시스템의 물리적 제약 속에서 알고리즘적 최적화를 수행하는 공학적 사고방식을 체득했습니다. 단순한 계산의 반복이 아니라, 수학적 모델링과 실험적 검증이 결합된 연구 과정이 저를 매료시켰습니다.
또한 캡스톤 디자인 프로젝트에서 자율주행 차량용 영상 인식 시스템을 개발한 경험은 제 연구 방향을 구체화하는 계기가 되었습니다. 영상처리 모듈을 통해 도로 차선과 보행자를 인식하고, 실시간으로 차량의 주행 경로를 보정하는 알고리즘을 설계했습니다. 당시 저는 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호작용을 세밀하게 조정해야 했고, 이미지 신호의 지연 문제를 해결하기 위해 병렬처리 구조를 적용했습니다. 실험 중 수많은 시행착오를 거치면서, 전기전자 시스템이 단순히 물리적 회로가 아니라 데이터 흐름을 지능적으로 제어하는 복합체라는 사실을 절실히 느꼈습니다.
성균관대학교 대학원을 선택한 이유는, 해당 학과가 지능형 반도체, 임베디드 시스템, 신호처리, 인공지능 하드웨어 등 다양한 첨단 융합 분야를 아우르는 연구 인프라를 갖추고 있기 때문입니다. 특히 제가 관심 있는 ‘저전력 컴퓨팅 구조’와 ‘하드웨어 가속 알고리즘’ 분야는 국내외 연구 경쟁력이 매우 높은 영역이며, 성균관대학교는 산학협력 및 실험 기반 연구가 활발히 이루어지는 곳으로 알려져 있습니다. 학교의 연구 환경을 탐색하는 과정에서 ‘인공지능 하드웨어 연구실’과 ‘스마트시스템 설계연구실’의 연구 주제가 제 관심사와 정확히 맞닿아 있음을 확인했습니다.
저는 전자전기컴퓨터공학이 단순한 기술 개발이 아닌 문제의 구조를 수학적으로 정의하고, 논리적 제약 속에서 최적의 솔루션을 구현하는 학문이라고 생각합니다. 그 사고의 깊이를 확장하기 위해 대학원 진학을 결심했습니다. 학부에서 얻은 실험적 경험과 프로그래밍 역량을 바탕으로, 전기전자공학의 이론적 토대와 컴퓨터공학의 알고리즘적 접근을 결합하여 새로운 형태의 지능형 시스템을 설계하는 연구자로 성장하고 싶습니다. 성균관대학교는 그 목표를 실현하기에 가장 적합한 연구 기반을 갖춘 학문 공동체라고 확신합니다.
2. 학업 및 연구 계획 (수강할 과목, 방법, 목표)
대학원에서는 저전력 인공지능 시스템 설계와 신호처리 기반 지능형 회로 최적화를 중심으로 연구를 진행할 계획입니다. 최근 딥러닝 알고리즘이 급속도로 발전하고 있지만, 고성능 연산을 요구하는 AI 모델은 여전히 높은 전력 소모와 계산 자원을 필요로 합니다. 따라서 효율적인 하드웨어 구조와 연산 최적화 기술을 통해 연산 비용을 줄이는 것이 중요하다고 판단했습니다. 저는 이를 위해 하드웨어 구조 설계와 소프트웨어 알고리즘의 통합적 관점에서 연구를 수행할 예정입니다.
먼저 1학기에는 전공 기초를 심화하기 위해 ‘고급디지털시스템설계’, ‘신호처리특론’, ‘인공지능응용회로’, ‘임베디드시스템설계’를 수강할 계획입니다. 이 과목들은 하드웨어 제어와 소프트웨어 로직을 결합하는 데 필요한 이론적 토대를 제공할 것입니다. 각 과목에서 배운 내용을 단순히 습득하는 것에 그치지 않고, 수업 중 진행되는 프로젝트를 통해 실제 문제에 적용해보며 학문적 이해를 강화하겠습니다. 특히 ‘신호처리특론’에서는 잡음제거 알고리즘과 필터링 기술을 실험적으로 구현해 신호의 안정성을 평가할 계획입니다.
2학기 이후에는 하드웨어 가속 기반 딥러닝 최적화 연구를 수행하고자 합니다. 구체적으로는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용해 딥러닝 모델의 연산 병목 현상을 개선하고, 메모리 접근 효율을 높이는 구조를 설계하려 합니다. 기존의 GPU 기반 연산은 높은 처리 속도를 제공하지만 전력 소모가 큰 한계가 있습니다. FPGA를 활용하면 연산 단위를 병렬로 배치해 속도를 유지하면서도 에너지 효율을 개선할 수 있습니다. 이를 위해 Verilog HDL을 이용한 회로 설계와 병렬 연산 스케줄링 알고리즘을 결합하여, 연산 단위 간 지연(latency)을 최소화하는 실험을 진행하겠습니다.
또한, 신호처리 기반 저전력 회로 설계 연구를 병행할 계획입니다. IoT 환경에서는 수많은 센서가 데이터를 지속적으로 전송하기 때문에, 센서노드의 에너지 효율이 전체 네트워크 성능을 결정짓습니다. 저는 신호의 특성을 분석하여, 불필요한 데이터 전송을 줄이는 이벤트 기반 신호처리(event-driven processing) 구조를 구현하려 합니다. 이를 통해 에너지 효율을 향상시키고, 동시에 데이터 손실 없이 정보 전달의 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 기대합니다.
연구 방법으로는 실험 중심의 접근 방식을 채택할 예정입니다. 우선 MATLAB과 Python을 활용해 시뮬레이션 환경을 구축하고, 알고리즘의 연산 효율을 수치적으로 분석하겠습니다. 이후 Verilog 또는 VHDL을 이용해 FPGA 보드에 실제 구현함으로써 실험적 검증을 수행할 것입니다. 회로 설계뿐 아니라, AI 모델의 구조를 단순화하는 경량화(quantization, pruning) 기술을 결합하여 전체 시스템의 연산 효율을 극대화할 계획입니다.