Random Processes (2022 Fall)

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Course Information :: 교과목 정보

Course Random Processes 교과목 랜덤프로세스
Department Electronic and Electrical Engineering 전공 전자전기공학전공
Course Number - Class 35477-01 학수번호 - 분반 35477-01
Hours/Credits 3 hours (M 15:30-16:45, W 14:00-15:15)/3.0 credits 시간/학점 3 시간 (월 15:30-16:45, 수 14:00-15:15)/3 학점
Lecture Room Engineering B. Building 161 강의실 신공학관 161호
Lecturer Prof. Hyunggon Park 강의 박형곤 교수
Teaching Assistants Jungmin Kwon 조교 권정민
Office Engineering A Bldg. 514 연구실 아산공학관 514
Tel. 3277-3896 전화 3277-3896
Email Email 이메일 이메일

Course Description and Objectives :: 교과 기술 및 목표

The course provides a broad introduction to probability theory, random variables and random processes, with a specific focus on tools that are useful in electrical engineering disciplines such as communications, signal and image processing, machine learning, etc. Students obtain in this course a rigorous introduction to probability theory and also an introduction to the most important random processes, with many engineering relevant examples. The course also offers the possibility to practice mathematical writing and programming languages.

이 과목에서는 통신, 신호 및 영상처리, 머신러닝 등과 같은 전자전기 분야에서 핵심적인 수학적인 도구인 기본적인 확률 이론, 랜덤 변수 및 랜덤 프로세스에 대해서 공부를 하고자 한다. 학생들은 이 수업을 수강함으로써 확률 이론을 습득할 수 있고, 주요 랜덤 변수 및 랜덤 프로세스에 대해서 다양한 예와 함게 학습할 수 있을 것이다. 이 과목에서는 프로그래밍 언어를 활용할 수 있다.

Texts and References :: 교재 및 참고문헌

  • Texts
  1. Alberto Leon-Garcia, "Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering," Pearson Education 2009. (3rd edition)
  • References
  1. Mathwork MATLAB Documentation
  • 교재
  1. Alberto Leon-Garcia, "Probability, Statistics, and Random Processes for Electrical Engineering," Pearson Education 2009. (3rd edition)
  • 참고문헌
  1. Mathwork MATLAB 설명서

Course Format :: 강의 방식

Lectures/강의

Course Requirements and Assignments :: 수업 과제물

Students are required to

  1. prepare quizzes in some classes
  2. submit a term project

수강생들은

  1. 몇몇 수업 전 퀴즈를 치러야 한다.
  2. 학기동안 진행할 텀프로젝트를 수행해야 한다.

Evaluation and Grades :: 평가기준 및 성적

  1. Midterm Exam (30%)
  2. Final Exam (50%)
  3. Quiz/Homework (20%)
  4. Relative evaluation


  1. 중간고사 (30%)
  2. 기말고사 (50%)
  3. 퀴즈/과제 (20%)
  4. 상대평가

Notices :: 주의 및 참고 사항

  • If students do not take exams, no points will be given.
    • Quizzes will begin on time of some classes
    • In case of late attendance, students can take quizzes if the quizzes are not terminated; no additional time will be given
  • F will be given if you do not take either midterm or final exams.
  • Cyber campus will be used for material distribution and report submissions.
  • If you have questions, it is strongly encouraged either you may stop by the office of TA or instructor with an appointment in advance or send/receive via emails.
  • According to the University regulation #57, students with disabilities can request special accommodation related to attendance, lectures, assignments, and/or tests by contacting the course professor at the beginning of semester. Based on the nature of the students’ requests, students can receive support for such accommodations from the course professor and/or from the Support Center for Students with Disabilities (SCSD).


  • 수업 전에 치러지는 퀴즈를 보지 않은 경우 퀴즈 점수는 0점으로 한다
    • 퀴즈는 수업 시작 정시에 시작함
    • 지각하는 학생의 경우 퀴즈가 종료되지 않은 경우 치를 수 있으나, 추가 시간은 주어지지 않음.
  • 중간 또는 기말고사를 치르지 않는 경우 성적은 F이다.
  • 사이버캠퍼스를 사용하여 수업자료 및 과제 제출이 이루어진다.
  • 질문 원칙적으로 조교 및 담당 교수와의 사전 예약후 방문을 하여 질문을 하거나, '이메일'을 통하여 질문/답변을 장려한다 (사이버캠퍼스의 '메모'사용을 지양한다).
  • 학칙 제57조에 의거하여 장애학생은 학기 첫 주에 교과목 담당교수와의 면담을 통해 출석, 강의, 과제 및 시험에 관한 교수학습지원 사항을 요청할 수 있으며 요청된 사항에 대해 담당교수 또는 장애학생지원센터를 통해 지원받을 수 있다.

Tentative Course Outline :: 강의 내용

Week Lecture Plan
Week 1 Review of Probability
Week 2 Discrete Random Variables (1)
Week 3 Discrete Random Variables (2)
Week 4 One Random Variable (1)
Week 5 One Random Variable (2)
Week 6 Pairs of Random Variables (1)
Week 7 Pairs of Random Variables (2)
Week 8 Pairs of Random Variables (3)
Week 9 Sum of Random Variables
Week 10 Random Processes (1)
Week 11 Random Processes (2)
Week 12 Analysis and Processing of Random Signals
Week 13 Markov Chains (1)
Week 14 Markov Chains (2)
Week 15 Application of Random Processes in Electrical Engineering
Week 16 Final Exam



강의 주제
Week 1 Review of Probability
Week 2 Discrete Random Variables (1)
Week 3 Discrete Random Variables (2)
Week 4 One Random Variable (1)
Week 5 One Random Variable (2)
Week 6 Pairs of Random Variables (1)
Week 7 Pairs of Random Variables (2)
Week 8 Pairs of Random Variables (3)
Week 9 Sum of Random Variables
Week 10 Random Processes (1)
Week 11 Random Processes (2)
Week 12 Analysis and Processing of Random Signals
Week 13 Markov Chains (1)
Week 14 Markov Chains (2)
Week 15 Application of Random Processes in Electrical Engineering
Week 16 Final Exam