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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
CHS2003 빅데이터와인공지능을활용한시스템강건설계 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
본 교과목에서는 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 학습한다. 구체적으로 신뢰성 분석, 센서 기반 빅데이터 획득, 빅데이터 신호 처리, 통계적 영향인자 추출, 인공지능 기반 모델링 기법 등에 관하여 이론적 방법론 및 실습 기반 학습을 수행한다. 또한 사례 소개를 통해 학습한 방법론 적용을 통한 공학 시스템 강건 설계에 관하여 고찰한다.
CHS2008 4차산업혁명과창업비즈니스 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
4차 산업분야는 혁신범위 확장과 산업구조 변화를 통하여 새로운 국가 성장방식을 주도할 핵심동력으로 평가받고 있다. 따라서 주요 선진국들은 이미 선제적으로 4차 산업혁명에 대응하여 4차 산업분야의 신규 비즈니스 모델의 창출과 관련기술인재 육성에 주력하고 있다. 반면에 4차 산업에 대한 국내의 대응체계와 인재양성 실적은 미흡한 것으로 평가 되고 있다. 주요 원인으로서 기존 창업교육의 문제와 한계가 제기되고 있으며 이러한 4차 산업혁명의 시대적 요구에 효과적이지 못한 대응은 결국 국가경쟁력의 열위를 초래하여 미래 국가발전을 저해할 것이다. 본 과목은 대학교 저학년 학생을 대상으로 4차산업혁명시대에 창업의 필요성을 주지시키고 4차산업혁명기술을 설명한다. 이러한 배경지식을 바탕으로 비즈니스모델개발론, 스타트업 팀빌딩, 사업계획서 작성방법 등을 습득한다. 비즈니스모델개발론의 경우 여러 가지 소비자의 pain point 가정을 설정하고 실제 증명을 통하여 창업아이템의 feasibility를 증명한다. 특히 학생들에게 성공적인 창업사례나 관련 동영상을 확보하여 재미를 통한 학습을 유도하여 궁극적으로 창업을 할수 있는 기초역량을 배양한다.
CHS2015 인공지능기반뇌과학융합기술 3 6 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
본 과목은 인간 뇌의 작동 방식에 대한 기본적 이해와 최근 연구성과들을 소개합니다. 이를 바탕으로 인문·사회과학과의 접목을 통해 어떻게 뇌인지과학 및 뇌공학 융합기술 (예, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뉴로 마케팅, 신경언어학, 신경인체공학, 등)이 연구/개발되어 왔는지, 뇌과학기술 발전에 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지, 다양한 연구사례들과 미래전망에 대한 토론을 통해 미래지향적 융합 전문 인력이 될 수 있는 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다.
CHS2017 신인류포노사피엔스경험디자인 3 6 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
스마트폰을 사용하기 시작한 인류는 급변하는 라이프스타일로 인해 소비심리, 소비 행동, 시장 생태계의 변화를 보이고 있다. 이는 새로운 인류가 혁명의 주인공인 포노 사피엔스다. 소비문명의 변화로 빅데이터, 인공지능, 디지털 플랫폼이 발전 및 진화됨에 따른 디지털 트랜스포메이션과 비즈니스 모델의 변화를 학습한다. 디지털트랜스포메이션에 따른 디지털 경험디자인(Digital Experience Design)의 방향성을 분석하고 학습한다. 기업이 포노 사피엔스라는 새로운 소비자를 위해 급변하는 트렌드에 따라 새로운 비즈니스 혁신 및 변화의 방향성을 제시하며 이해한다.
CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
CHS7003 인공지능응용 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다.
CHS7004 Python활용인문사회과학논문쓰기 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) Yes
논문을 쓰기 위한 과목으로 인문사회과학 영역의 연구를 위하여 빅데이터를 활용한 논문을 쓰기 위한 과정이다. 기본적으로 논문 쓰기 방법에 대한 학습을 하며, 논문을 위한 연구 방법론으로 프로그래밍 처리를 학습한다. 프로그래밍 언어 가운데 인문사회과학 관련 자료를 처리하기 가장 적합하며, 자료 시각화 기능이 뛰어난 파이선을 활용하여 논문 쓰는 법에 대하여 구체적으로 학습한다. 논문 작성을 위한 기본 적인 연구 방법론 및 논문 내용 구성에 대한 이론 강의가 우선 진행된다. 논문 작성을 위하여 주제 선정 및 토론이 진행된다. 주제가 선정되면 관련 연구 정리 방법에 대한 강의가 진행된다. 다음 과정으로 연구 방법론에 따라 필요한 내용 작성에 대한 학습이 진행된다. 제언 및 참고 문헌 정리 방법에 대하여 학습하여 이론적 접근법을 완성한다. 파이선 활용을 통한 자료 분석을 위하여 기본적인 파이선 문법에 대한 학습이 이루어지며, 입력 자료 처리를 위한 실습을 진행한다. 각 연구 분야에서 필요한 파이선 패키지 설치 방법 및 활용 방법에 대하여 학습한 후, 실제 데이터 처리에 대한 실습이 진행된다. 공동 연구 진행을 대비하여 쥬피터 노트북 (jupyter notebook) 사용법을 기본 환경으로 설정하여 분석할 수 있도록 학습한다. 자료 가시화를 위한 matplolib 활용법을 학습하며, 빅데이터 처리를 위한 pandas 활용을 학습한다. 이 과목의 목적은 각 전공 분야에 필요한 연구를 파이선 언어로 프로그래밍 구현을 실행하여 의미 있는 연구 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 과정 기간 내에 논문 1편 완성을 목표로 한다.
COE2001 지능정보사회와AI윤리 3 6 전공 학사 1-2 사범대학 Yes
인공지능의 발전에 따라 정보화 사회는 지능정보화 사회로 진입하고 있다. 인공지능이 가져다 주는 사회적 이득은 상당할 것으로 기대하고 있다. 그러나 최근 인공지능이 설치된 다양한 시스템에서 윤리적 이슈가 발생하고 있다. 특히 이익을 압도할 정도의 불공정이나 신뢰성 이슈는 지능정보화 사회 자체에 위협으로 다가오고 있다. 인공지능에 대한 긍정적 측면과 부정적 측면을 고찰하고 이에 따른 문제점을 식별한다. 또한 인공지능 윤리 원칙과 가이드라인을 살펴보고, 인공지능 시스템의 평가를 통해 실질적인 대응방안에 대해서 고민해 보고자 한다.
COE3001 사범대학현장실습1 2 4 전공 학사 3-4 사범대학 - No
사범대학 학생들이 중고등학교를 방문하여 방과 후 부진학생의 보충지도를 돕거나 교사의 학교 업무를 보조하면서 훌륭한 교사로서의 소양을 기른다. ================================================================================= 본 과목은 사범대학 현장실습과목입니다. 방학중 기업체에 Co-op 또는 인턴을 하고 인턴기간에 따라 다음 학기에 본 과목을 수강합니다. 사범대학은 주로 컴퓨터교육과 학생들에게만 해당되는 과목입니다. 현장실습전(인턴나가기전) 반드시 학과장님과 상의하여 예정조서를 작성하고 예정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다. 현장실습후에도 반드시 학과장님과 상의하여 인정조서를 작성하고 인정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다.
COE3002 사범대학현장실습2 3 6 전공 학사 3-4 사범대학 - No
사범대학 학생들이 중고등학교를 방문하여 방과 후 부진학생의 보충지도를 돕거나 교사의 학교 업무를 보조하면서 훌륭한 교사로서의 소양을 기른다. ================================================================================= 본 과목은 사범대학 현장실습과목입니다. 방학중 기업체에 Co-op 또는 인턴을 하고 인턴기간에 따라 다음 학기에 본 과목을 수강합니다. 사범대학은 주로 컴퓨터교육과 학생들에게만 해당되는 과목입니다. 현장실습전(인턴나가기전) 반드시 학과장님과 상의하여 예정조서를 작성하고 예정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다. 현장실습후에도 반드시 학과장님과 상의하여 인정조서를 작성하고 인정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다.
COE3003 사범대학현장실습3 4 8 전공 학사 3-4 사범대학 - No
사범대학 학생들이 중고등학교를 방문하여 방과 후 부진학생의 보충지도를 돕거나 교사의 학교 업무를 보조하면서 훌륭한 교사로서의 소양을 기른다. ================================================================================= 본 과목은 사범대학 현장실습과목입니다. 방학중 기업체에 Co-op 또는 인턴을 하고 인턴기간에 따라 다음 학기에 본 과목을 수강합니다. 사범대학은 주로 컴퓨터교육과 학생들에게만 해당되는 과목입니다. 현장실습전(인턴나가기전) 반드시 학과장님과 상의하여 예정조서를 작성하고 예정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다. 현장실습후에도 반드시 학과장님과 상의하여 인정조서를 작성하고 인정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다.
COE3004 사범대학현장실습4 5 10 전공 학사 3-4 사범대학 - No
사범대학 학생들이 중고등학교를 방문하여 방과 후 부진학생의 보충지도를 돕거나 교사의 학교 업무를 보조하면서 훌륭한 교사로서의 소양을 기른다. ================================================================================= 본 과목은 사범대학 현장실습과목입니다. 방학중 기업체에 Co-op 또는 인턴을 하고 인턴기간에 따라 다음 학기에 본 과목을 수강합니다. 사범대학은 주로 컴퓨터교육과 학생들에게만 해당되는 과목입니다. 현장실습전(인턴나가기전) 반드시 학과장님과 상의하여 예정조서를 작성하고 예정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다. 현장실습후에도 반드시 학과장님과 상의하여 인정조서를 작성하고 인정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다.
COE3005 사도의함양 1 2 전공 학사 3 사범대학 - No
이 과목은 학부공통전공과목으로 향후 교육현장의 주역을 담당할 예비교사들에게 교사의 덕목인 사도정신을 함양하고자 개설된 강좌로써, 교육현장 관련 실질적인 체험학습특강, 학생현장학습지도, 봉사프로그램 등 현장실습 위주로 과목이 구성되어 있다.
COE3006 논술지도교육론 2 4 전공 학사 3 사범대학 - No
이 과목은 글쓰기지도 및 논술지도에 대한 전반적인 내용을 학습하는 과목으로 현재 중고등학교에서 체계적이지 못한 논술지도교육을 사전에 학습하여 점차 사회 전반적으로 비중이 높아지는 논술에 대한 지도능력을 갖추게 하고, 또한 향후 임용고사체제 변경에 대한 사전준비과목으로 활용할 수 있다.
COE3008 사범대학현장실습5 9 18 전공 학사 사범대학 - No
사범대학 학생들이 중고등학교를 방문하여 방과 후 부진학생의 보충지도를 돕거나 교사의 학교 업무를 보조하면서 훌륭한 교사로서의 소양을 기른다. ================================================================================= 본 과목은 사범대학 현장실습과목입니다. 12주이상의 기간을 참여하는 학생들이 신청하는 과목으로 방학중 기업체에 Co-op 또는 인턴을 하고 인턴기간에 따라 다음 학기에 본 과목을 수강합니다. 사범대학은 주로 컴퓨터교육과 학생들에게만 해당되는 과목입니다. 현장실습전(인턴나가기전) 반드시 학과장님과 상의하여 예정조서를 작성하고 예정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다. 현장실습후에도 반드시 학과장님과 상의하여 인정조서를 작성하고 인정조서를 행정실에 제출하셔야 합니다.
COE3010 사범대학연구학점1 2 4 전공 학사 3-4 사범대학 Yes
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
COE3011 사범대학연구학점2 2 4 전공 학사 3-4 사범대학 Yes
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
COE3012 사범대학연구학점3 2 4 전공 학사 3-4 사범대학 - No
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
COE3013 사범대학연구학점4 2 4 전공 학사 3-4 사범대학 - No
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
COM2002 기본프로그래밍 3 6 전공 학사 1 한,한 Yes
이 과목은 흐름도, 수식의 표현, 입출력, 제어문, 반복문, 첨자변수, 자료의 입출력, 형선언문, 부프로그램 등을 프로그래밍 언어를 사용하여 프로그래밍하고 해석하는 능력을 키운다.
COM2003 컴퓨터교육개론 3 6 전공 학사 1-2 Yes
교육과 컴퓨터와의 관계에 대해서 익히고 컴퓨터를 이용한 교육의 필요성과 실제 사용되고 있는 사례들을 살펴봄으로써 컴퓨터 교육학에 대한 전반적인 이해를 증진시킨다.
COM2006 논리회로 3 6 전공 학사 2-3 - No
이 과목은 디지털 신호를 처리하는 시스템을 해석하고 합성하는 방법에 관하여 강의하며 신호의 표현, 연산자, 조합논리회로, 순서논리회로, 디지털집적회로, 메모리 시스템 등을 다룬다.
COM2012 자료구조 3 6 전공 학사 2-3 Yes
컴퓨터의 중요 목적은 자료를 처리하여 주어진 문제를 푸는 것이다. 이 과정에서 자료 처리에 있어 가장 중요한 자료구조와 알고리즘에 대해 프로그램의 기본 구조와 순환함수 등을 바탕으로 강의한다.
COM2014 Social Learning과 인터넷 3 6 전공 학사 1-4 - No
다양한 교육적 가능성을 제공하는 인터넷의 등장은 교육체제에 많은 변화와 혁신을 가져왔다. 본 교과는 이러한 인터넷을 통해 다양한 요구를 지닌 학습자가 어떤 도구를 활용하여 함께 소통하며 협력하는 학습의 방법을 습득할 수 있는지를 총체적으로 경험할 수 있는 기회를 제공한다.
COM2015 피지컬컴퓨팅 3 6 전공 학사 2-3 Yes
본 교과목에서는 오픈 소스 기반 마이크로컨트롤러 보드(아두이노) 관련 개발 도구 및 환경에 대해 학습한다. 아두이노를 사용하여 컴퓨터공학과 밀접한 피지컬 컴퓨팅 내용을 학습하고 이를 실생활에 적용하는 방법에 대해 스스로 탐구한다. 아두이노 프로젝트의 하드웨어 제작을 통해 부품을 연결하는 방법과, 회로도를 읽는 방법, 데이터시트를 읽는 방법, 특정 기능을 구현하는데 필요한 센서를 선택하고 이를 사용하는 방법을 학습한다.
COM2016 리눅스시스템 3 6 전공 학사 2 Yes
본 과목은 리눅스(Linux) 활용 및 시스템 SW 기술을 학습하는 것을 목표로 한다. 학습내용은 리눅스 활용을 위한 (1) 리눅스 시스템 구조 이해, (2) 리눅스 명령어의 이해 및 실습, (3) 리눅스 커널 컴파일, (4) 간단한 시스템 SW 작성을 포함한다. 따라서, 본 과목을 통해 학생들은 리눅스 시스템의 활용 및 SW개발 기술을 깊이 이해할 수 있다.
COM2017 인공지능융합수업설계 3 6 전공 학사 2-4 Yes
본 교과는 인공지능 기술을 활용한 수업을 학습자 중심으로 설계하는 전 과정을 이해하고 경험해 보는 것을 목표로 한다. 특히 정보 및 컴퓨터 교과에서 인공지능과 관련된 내용전달을 위한 수업은 물론 인공지능과 컴퓨터를 활용하는 수업을 설계하는 방법을 탐색․연습해 본다. 수업설계의 의미를 이해할 수 있도록 설계의 기본 원리를 이론적으로 학습하고 실제 설계 절차에 따라 컨텐츠 개발을 위한 스토리보드를 제작해 본다.
COM2018 인공지능과교육 3 6 전공 학사 Yes
본 교과는 인공지능에 대한 기본 이해를 바탕으로 인공지능이 교육환경에서 어떠한 방법으로 어떻게 사용될 수 있는지 다양한 교육적 활용 및 가능성을 탐색해 보는 것을 목표로 한다. 우선 인공지능에 대해 개괄적인 학습을 통해 인공지능에 대한 이해를 한 후, 다양한 인공지능 도구를 활용하여 교육의 목적으로 활용할 수 있는 방법을 학습한다. 이를 바탕으로 실제 중등 수업현장에서 이러한 도구들을 수업의 목적으로 활용할 수 있는 방법을 경험하고 유용한 결과물을 도출해 낼 수 있도록 한다. 이 과정에서 모든 학습자가 서로의 결과물을 공유하고 평가해 보는 기회를 갖으며 인공지능이 우리의 일상생활에서 어떻게 활용되고 있는지도 학습해 본다.
COM2019 웹프로그래밍 3 6 전공 학사 Yes
본 과목은 웹페이지의 모든 것을 배우고 웹 페이지를 구축하기 위한 HTML/CSS, XML, HTML5/CSS3, JavaScript, JSP 등의 활용 방법을 습득한다.
COM2020 머신러닝 3 6 전공 학사 Yes
본 과목은 머신러닝에 관한 폭 넓은 지식을 소개한다. 본 과목은 generative/discriminative learning, parametric/non-parametric learning, neural networks, support vector machines, clustering, dimensionality reduction, kernel methods 등의 지도/비지도 학습 뿐 아니라 여러 학습이론과 강화학습 등도 학습한다.