교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CLA7101 | AI를활용한언어데이터연구방법론 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사/박사 | 문과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 교과목(AI를 활용한 언어 데이터 연구방법론, AI-Assisted Research Methods for Linguistic Data)은 언어 데이터를 활용한 연구를 수행하고자 하는 학생을 대상으로, 연구 주제 탐색부터 데이터 수집·전처리·실험·시각화·논문 작성까지 실제 연구 전 과정을 생성형 AI 및 다양한 보조 도구와 함께 단계별로 실습하는 학석박 공통 교과목이다. 본 교과목 이수 후 수강생은 언어 데이터 연구의 전 과정을 독립적으로 수행할 수 있을 뿐 아니라, 각 단계에 적합한 다양한 AI 도구를 효율적으로 활용하고 그 결과물을 비판적으로 검토하여 연구에 주체적으로 활용하는 역량을 갖추게 된다. | |||||||||
| COV7001 | 논문작성법및연구윤리1 | 1 | 2 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | 한 | Yes | |
| 1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다. | |||||||||
| FSI5021 | 사이버범죄와대응 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 과학수사학과 | 한 | Yes | |
| 사이버 공간을 이용한 불법 행위나 사이버 공간에서 획득한 정보의 이용 과정에서 발생하는 각종 범죄. 사이버 범죄는 단순 해킹을 비롯하여 컴퓨터 바이러스 및 악성 프로그램의 유포 또는 정보 통신망 자체를 공격 대상으로 하는 사이버 테러, 명예 훼손, 음란물 유포, 사이버 스토킹 등 비윤리적 행위, 그리고 금전적 이익을 목적으로 하는 해킹과 결합한 금융 범죄, 자료 변조 및 유출, 개인 정보 도용 등 다양한 범죄에 대한 규명과 대처방안을 연구한다. | |||||||||
| FSI5057 | 디스크포렌식 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 과학수사학과 | 한 | Yes | |
| 컴퓨터의 물리적인 저장장치인 하드디스크, USB, SSD, CD-ROM 등의 기억장치에서 수사에 필요한 디지털 데이터를 수집하고 분석하는 디스크 포렌식을 연구한다. | |||||||||
| GSAS001 | 국방정책결정론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 국방은 안보와 군사의 중간지대에 있다. 국가와 국민의 안보목표를 달성하기 위해 국방이 존재하며 국방은 군대에서 작성하는 군사전략과 군사정책을 정부차원에서 달성하기 위해 노력한다. 그러나, 실제 국방정책의 기본적인 이론과 실제와는 많은 괴리가 발생한다. 국방정책을 달성하기 위한 국방 내외부의 다양한 환경이 정책을 결정하는데 많은 영향을 미친다. 따라서, 본 수업에서는 국방정책의 이론과 원칙을 연구하고 실제 정책이 입안되고 수행되며 성과를 낼 때까지 어떠한 영향요인들이 국내외적으로 영향을 미치는 가를 분석한다. 이를 위해 국방정책의 실제의 사례 등을 통해 국방정책 전문가로서의 전문성을 심화한다. 주요 국방적책의 사례로는 이승만 정부의 한미상호방위조약 체결 추진, 박정희 정부의 자주국방 추진, 노무현정부의 국방개혁 2020 추진, 이명박정부의 천안함과 연평도 포격도발 대응 정책, 박근혜정부의 사드배치 추진 정책, 문재인 정부의 기무사개혁 추진 등의 사례를 CASE STUDY 형식으로 세미나를 통해 학습자들의 전문성을 심화하고자 한다. | |||||||||
| GSAS002 | 미래국방전략론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 미래 대한민국이 접해야 하는 국방의 환경은 매우 다른 새로운 패러다임의 물결이 예상된다. 4차산업혁먕의 영향으로 인해 과학기술발달로 인한 전쟁수행방식 및 주체의 변화, 신흥안보 패러다임의 부상, 기존의 국제질서의 변화에 따른 신흥 중상무역주의와 강대국의 패권주의 하에 중견국가로서의 대한민국의 위상 변화 등은 미래 국방의 패러다임의 다양한 변화를 예측 할 수 있다. 이러한 변화의 물결에서 대응에 뒤처진다면 군사적 후진국으로 전락할 것이 명확하다. 따라서, 본 수업에서는 미래국방의 새로운 패러다임을 예측하고, 미래국방의 국제정치적 동학을 평가하며, 대한민국의 생존을 위한 미래 국방의 국가전략을 제시하고자 한다. 이러한 논의와 연구를 통해 학습자들의 군사분야의 미래 대비하는 능력을 심화하고자 한다. | |||||||||
| GSAS003 | 방산공급망관리 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 산업활동과 기업경영의 주요 경쟁력 요소인 공급망관리에 대한 기본이론뿐만 아니라 수송-창고-재고관리-정보-자재관리-포장으로 이루어지는 전 과정의 활동을 학습하며 방위산업에 있어서 공급망관리의 특징과 회복 및 지속가능한 공급망 확보를 위한 전략을 학습한다. 이론 강의와 방위산업 현장과 연계한 발표, 토론을 통한 학습을 진행한다. | |||||||||
| GSAS004 | K방산과기술혁신 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 본 강의는 대한민국 방위산업(K방산)의 비약적인 글로벌 위상 강화 배경을 '기술혁신(Technological Innovation)'의 관점에서 심층적으로 분석하고, 미래 지속 가능한 성장을 위한 전략적 방향성을 모색하는 첨단국방대학원 석사과정 과목이다. 산업혁명의 발전 단계에 따른 무기체계의 진화 과정을 추적하고, 첨단 혁신 기술이 전장에 미친 영향을 역사적 및 최근 전쟁 사례를 통해 고찰한다. 나아가 K방산 성과에 기여한 핵심 기술 경영 요소를 도출하는 한편, 구조적인 기술혁신 제약 요인을 진단하고 이를 극복하기 위한 민군협력(Spin-on/off), 개방형 혁신(Open Innovation) 등 미래 국방 기술 발전 전략을 수립할 수 있는 역량을 배양한다. | |||||||||
| GSAS005 | 국방정책분석평가론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 현대국가의 행정력은 한마디로 갈등조정능력이다. ‘국가의 축소판’ 국방부처럼 직무 스펙트럼이 광대무변한 국방정책 현장은 가치 충돌이 심해 선제적인 갈등관리가 필수적이다. 갈등은 민-관 갈등, 관-관 갈등 나아가 국가 對 국가 갈등까지 불가측한 양상으로 나타난다. GDP 대비 적정 국방비 획득, 국방개혁과 군구조개편, 국방문민화, 남북갈등, 한국형 3축 체계(Kill-Chain, KAMD, KMPR) 고도화, 전작권 환수, 군사시설 건설·재배치, 非전투분야(경계·시설·전산) 민간위탁(아웃소싱) 활성화(군무원 인력확대, PMC 설치, 공사·공단 등 공기업 창설) 등을 둘러싼 방대한 갈등의 조정·관리 및 해 결 기법을 심층 論究하고 과제를 통해 실제 당면 갈등을 식별하여 그 해법을 제시해 본다. | |||||||||
| GSAS006 | 국제관계와한반도안보 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | - | No |
| 국제관계 속에서 동아시아 및 한반도 안보에 대한 개념을 이해하고, 국제관계와 동아시아 및 한반도 안보에 대한 세부 내용에 대한 고찰을 통해 미래 국제환경을 고려한 창의적이고 융합적인 국방 과 학기술 리더로서의 소양을 배양하기 위한 과목임. 학생들은 본 과목의 수강을 통해 국제관계 속에서 의 동아시아 및 한반도 안보 개념에 대한 이해와 본인의 의견과 다른 관점을 가진 학생들의 생각을 공유하여 동아시아 및 한반도 안보에 대한 기본 소양을 터득한 후 안보, 인공지능, 정보보호, 방위산 업으로의 심화과정에 도움이 될 수 있을 것으로 사료됨. 수업진행은 교수의 핵심강의, 사전 지정된 학생의 과제발표, 질의 응답 및 의견교환, 결론 도출 순으로 진행하여 학습의 참여도를 높임. | |||||||||
| GSAS007 | 인공지능기초와응용 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 인공지능(AI)과 빅데이터에 대한 기초적 이해를 목표로 하며, 비전공자도 핵심 개념을 쉽게 습득할 수 있도록 설계된 대학원 수준의 입문 과목이다. 머신러닝·딥러닝의 원리, 주요 알고리즘, 그리고 생성형 AI까지 최신 AI 기술 전반을 체계적으로 소개한다. 수학적 전개보다 직관적 이해와 실제 사례 중심으로 수업을 진행하며, 국방·안보 분야의 AI 응용을 주요 맥락으로 활용한다. 수강생은 AI 기술의 가능성과 한계를 비판적으로 이해하고, 본인의 업무 영역에서 AI를 활용·판단할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| GSAS008 | 현대국가안보론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 급변하는 국제정세 속에 국가 안보에 대한 포괄적인 개념을 이해하고, 안보 분야의 세부 내용에 대 한 고찰을 통해 미래 안보환경을 주도한 창의적이고 융합적인 국방 과학기술 리더로서의 소양을 배 양하기 위한 과목임. 학생들은 본 과목의 수강을 통해 포괄적인 안보개념에 대한 이해와 본인의 의 견과 다른 관점을 가진 학생들의 생각을 공유하여 안보에 대한 기본 소양을 터득한 후 안보, 인공지 능, 정보보호, 방위산업으로의 심화과정에 도움이 될 수 있을 것으로 사료됨. 수업진행은 교수의 핵 심강의, 사전 지정된 학생의 과제발표, 질의 응답 및 의견교환, 결론 도출 순으로 진행하여 학습의 참여도를 높임. | |||||||||
| GSAS009 | 사이버보안기초와응용 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 미래안보AI학과 | 한 | Yes |
| 이 교과목은 현대 컴퓨팅 환경에서 필수적인 사이버 보안의 핵심 원리와 기반 기술을 포괄적으로 다룹니다. 학생들은 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 보호하기 위한 정보 보안의 근본적인 개념을 학습하게 됩니다. 본 강의는 크게 암호학(Cryptography)과 네트워크 보안(Network Security)의 두 가지 주요 축으로 구성됩니다. 대칭키 및 공개키 암호 알고리즘, 해시 함수, 전자 서명 등 안전한 통신의 기반이 되는 암호학적 수학적 원리를 심도 있게 탐구합니다. 이를 바탕으로 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), 안전한 라우팅 및 통신 프로토콜 등 네트워크 인프라를 외부 위협으로부터 방어하는 메커니즘을 분석합니다. 수강생들은 이 과정을 통해 진화하는 사이버 공격 기법을 이해하고, 안전한 정보 시스템을 설계할 수 있는 탄탄한 이론적 기초를 갖추게 될 것입니다. | |||||||||
| GSIA014 | 경영정보시스템 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | 한 | Yes |
| 경영 활동에서의 IT 활용능력을 강화하기 위하여 현 비즈니스 상황에서 필수적인 MIS의 기본이론과 경영활동 지원 시스템인 BPR,ERP, CRM, SCM,eProcurement, eCommerce 등에 대하여 학습한다. 이를 기반으로 최신 IT 트랜드인 KMS, BI, AI, IOT, 등과 같은 현 이슈도 같이 다룸으로써 기업 경쟁력 강화를 위한 IT활용 능력을 강화할 수 있을 것으로 기대한다 | |||||||||
| GSIA015 | 의사결정시스템 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | 한 | Yes |
| 의사결정시스템에 대한 기본적인 이론 및 개념들을 소개하고, 신속하게 결정하기 힘든 경영의사결정 문제들을 인간 의사결정프로세스 구조에 대한 논리적인 학습을 기반으로 반복적으로 해결할 수 있도록 강의하고 이를 SW나 AI 등에 적용 가능한 여러 모델링 방법 및 분석 기법들을 학습한다. 또한 실세계에서 직면할 수 있는 다양한 의사결정 분석 사례들에 대해서 소개한다. | |||||||||
| GSIA021 | IT전문가특론2 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | - | No |
| 본 과목은 정보 관리와 전자계산조직 응용에서 IT 전문성 및 컨설팅 역량을 향상시키기 위하여 필요한 전반적인 분야들을 소개한다. 이를 위해 소프트웨어 공학, 프로젝트 관리, 데이터베이스, 엔터프라이즈 솔루션, 디지털 컨버젼스, 네트워크 및 보안, IT 인프라 분야 등의 IT 핵심 주제들을 소개함으로써 IT기술사 시험에 응시할 수 있는 핵심 지식을 제공한다. | |||||||||
| GSIA025 | 정보전략최고책임자(CIO)전략적리더십 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | 한 | Yes |
| 본 강좌의 목표는 빠른 속도로 변화를 거듭하고 있는 글로벌 비즈니스 환경에서 보조를 맞추어 발전하도록 수강학생들을 지도하는데 있다. 정보전략최고책임자(CIO)가 되고자 하는 학생들에게는 반드시 갖추어야 할 자격을 충족시킬 수 있는 방법들을 소개하고 미래형 CIO가 될 수 있도록 역량을 함양, 축적시키고 잠재력을 갖도록 지도한다. CIO와 경영적, 전략적 협력관계가 필요한 잠재적 파트너들에게도 실무적, 실질적인 경험들과 스킬, 전략과 CIO와 효과적으로 협업 할 수 있는 방법들을 소개한다. | |||||||||
| GSID001 | 빅데이터입문 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 이 과목은 빅데이터의 개념, 이슈, 문제들을 소개한다. 다양한 도메인에서서의 데이터 저장, 마이닝, 분석, 시각화, 응용 등의 이슈를 다룬다. 더불어 하둡, HDFS, 맵리듀스를 기반으로 사용하는 툴, 알고리즘, 플랫폼에 대한 실제적인 경험을 갖게 된다. 학생들은 비즈니스, 공학, 사회학, 생명과학 분야에서 현장 프로젝트나 케이스 연구를 통한 실용적인 지식을 얻게 된다. | |||||||||
| GSID002 | 빅데이터와사이버보안 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 전통적인 사이버 보안시스템은 정형화된 규칙에 위반여부로 위협의 수준을 결정한다. 사이버상에서의 공격 기법들이 발전하면서 기존의 정형화된 규칙을 우회하는 지능적인 기법들이 생겨나고 이로 인해 보안시스템이 무능화되는 것을 경험하였다. 빅데이터 기반의 분석 플랫폼을 활용하면 다양한 데이터를 수집하고 분석해서 새로운 위협에 선제적으로 대응이 가능해진다. 본 과목에서는 빅데이터의 인텔리젼스(intelligence)를 활용한 보안시스템 요구사항 및 설계방법에 대하여 학습한다. | |||||||||
| GSID003 | 데이터베이스 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 데이터베이스의 전반적인 기초 개념 및 이론들을 공부한다. 소개되는 주요 내용은 DBMS의 개념, ER 모델링, 관계형 모델, 관계형 대수, SQL, 정규화, 관계형 스키마 분해, 저장 구조, 파일 구조, 데이터 웨어하우스 등이며, 요구사항 사례 별로 데이터베이스 설계를 하여 이를 SQL로 구축해보는 연습을 경험한다. | |||||||||
| GSID004 | 데이터베이스시스템 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 제공하는 전반적인 개념과 이론들을 공부하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 관계형 데이터베이스의 기본 개념, SQL 질의의 기초 개론, 정규화의 개론, 데이터저장 방식, 다양한 파일의 전반적 개론, 외부 정렬, B+ 트리 인덱싱 파일, 외부 정렬, 해싱 파일, 트랜젝션 관리, 동시성 제어, 정규화, 데이터베이스 튜닝, 데이터웨어하우징 개론 등의 내용들을 학생들이 이해하도록 소개한다. | |||||||||
| GSID005 | 데이터마이닝 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 다양한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 기술과 기법에 대한 이해와 그 활용 능력을 함양한다. 데이터의 본질과 특성, 데이터 속성의 관계 및 추론 등에 관한 이론을 살펴보고 데이터마이닝 개념과 원리 및 데이터마이닝에서 사용되는 분류, 예측, 군집화, 이상치 탐지, 연관규칙 등의 기법들을 학습하고 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 파이썬 코딩 실습과 병행하여 학습한다. | |||||||||
| GSID006 | 빅데이터플랫폼 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 본 과목은 하둡 이해 및 구조, 아키텍쳐 및 기본개념, 설치 및 기초 사용법 이해 등을 이론과 원리를 다룬다. 특히 하둡 에코시스템의 HDFS/Mapreduce/Hbase/Pig/Hive 개념 이해를 통한 공개 SW의 패키지를 통한 플랫폼 구현도 병행한다. | |||||||||
| GSID007 | 빅데이터처리및분석 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 본 과목은 HDFS 동작원리 이해, 분산처리 소개, 분산병렬 프레임워크 이해, Mapreduce 아키텍쳐 및 병렬처리 이해 및 실습을 다룬다. 더불어 하둡 에코시스템의 고급 병렬 프레임워크 상에서 실제 데이터 적용 및 분석의 소규모 과제도 진행한다. | |||||||||
| GSID008 | 인공지능 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 인공지능의 전반적인 이론 및 응용기술들을 공부한다. 탐색, 휴리스틱 탐색, 지식의 표현, 결정이론, 신경망 학습, 베이지언 추론, 패턴인식, 지도학습 및 비지도 학습등의 기본 기계 학습알고리즘을 소개한다. | |||||||||
| GSID009 | 기계학습 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 기계학습의 최신이론 및 응용기술들을 공부한다. 예제로부터의 학습을 위한 지도학습 및 지도학습의 다양한 기계학습 알고리즘을 응용예제와 함께 소개한다. 베이지언 추론, 비오류역전파학습, 딥 러닝, 클러스터링, 은닉마코프모델, 앙상블 학습등을 다룬다. | |||||||||
| GSID010 | 통계학개론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 기본적인 통계개념과 이론을 습득하는 것을 목적으로 다음과 같은 내용들로 강의를 진행한다. 1. 데이터의 종류와 분류에 대한 이해 2. 확률의 개념과 조건부확률(베이즈정리) 3. 확률변수의 개념 4. 이산형 확률분포와 연속형 확률분포 5. 이변량 확률변수와 상관계수 6. 표본분포와 중심극한정리 7. 통계적 추정(점추정, 구간추정) 8. 통계적 가설검정 9. 범주형자료분석(카이제곱검정) 10. 회귀분석과 분산분석의 개념 | |||||||||
| GSID012 | 데이터시각화 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 데이터 저장 및 처리 기술의 발전으로 인해, 인간이 마주치는 데이터의 크기는 전례 없는 속도로 증가하고 있다. 늘어나는 데이터 크기에도 불구하고, 우리의 지각 및 인지 능력은 비교적 변하지 않아, 인간과 데이터 간의 정보 격차 심화되고 있다. 본 과목에서 다룰 정보 시각화는 이러한 정보 과부하를 해결하기 위한 수단으로, 직관적인 시각적 표현을 활용하여 효과적인 데이터 분석 및 탐색 프로세스를 지원한다. 본 과목에서는 1) 시각화 디자인을 설계, 평가 및 비판하는 방법을 배우고, 2) 시각화의 기반이 되는 인간의 지각 특성을 이해하며, 3) 새로운 시각화 및 상호작용 기술을 다루고, 4) 인터랙티브 데이터 시각화의 구현에 대해 논한다. | |||||||||
| GSID013 | 알고리즘해석 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 이론으로 학습한 알고리즘을 특정한 프로그래밍언어를 사용하여 개개인이 실습에 직접 참여하여 다양한 문제해결기법을 배양한다. 알고리즘에서 유명한 기법들을 활용하여 프로그래밍 성능에 알고리즘의 선택의 중요성을 이해하고 주어진 문제에 최적의 알고리즘을 선택 및 적용하는 방법을 학습한다. | |||||||||
| GSID014 | 분산시스템 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 본 과목에서는 분산 컴퓨팅 관련 각종 기본적인 이론들에 대해 다룬다. 우선은 분산 컴퓨팅 시스템을 구축하기 위한 기본적인 모델 및 구조에 대해 공부하며, 다음으로 Message Passing, RPC, DSM 등의 기본적인 프로세스 간 통신 기법을 공부한다. 더불어, 분산 컴퓨팅 환경에서의 프로세스 동기화 기법과 자원 관리 기법을 공부하며, 분산 파일 시스템 등에 대해서도 공부한다. 분산 컴퓨팅 관련 각 주제들을 공부하는 과정에 클라이언트-서버 환경과 분산 객체 시스템 등에 대해서도 같이 공부한다. | |||||||||