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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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. | |||||||||
| ERP4001 | 창의심화탐구 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 교무팀 교육연구 | 한 | Yes | |
| 이 과목은 교육을 중심으로 하는 연구를 병행하는 교과목으로서, 연구수행능력을 일정 수준 갖춘 학사과정생들을 중심으로 창의적인 아이디어를 도출하고, 학사과정생이 자율적으로 연구할 수 있는 기회를 확대하고자 설계되었다. 학생들은 과학기술 분야를 중심으로 한 인문사회, 문화예술 분야의 융합과 통섭을 기반으로 과학적 탐구력과 창의적 문제해결역량 신장에 적합한 창의 주제 탐구 수행한다. 또한 본 과목은 학제간 융합주제에 대한 교육-탐구설계-수행-논문지도-결과발표에 이르는 전 과정을 포함하고 있다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| FSI5032 | 네트워크포렌식 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 과학수사학과 | 한 | Yes | |
| 네트워크 포렌식 분야는 크래커가 어떻게 컴퓨터 네트워크를 공격할 수 있는가와 컴퓨터 네트워킹 전문가에게 어떻게 그러한 공격으로부터 네트워크를 방어할 수 있는가를, 혹은 더 나아가 아예 그러한 공격에 영향을 받지 않는 새로운 구조를 설계하는 것에 관한 것이다. 새롭고 더 파괴적인 미래 공격의 위협뿐만 아니라 기존 공격의 다양성이 증가하고 주기가 짧아지면서, 네트워크 포렌식이 주요한 분야가 되고 있다. | |||||||||
| FSI5056 | 디지털포렌식개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 과학수사학과 | 한 | Yes | |
| 이 과목에서는 범죄 관련 디지털 증거의 수집과 분석, 이동에 관한 절차와 방식에 관한 이론을 배운다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| FSI5058 | 모바일포렌식 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 과학수사학과 | 한 | Yes | |
| 모바일폰 사용인구가 증가하면서, 모바일 안에 범죄의 중요한 단서가 될 수 있는 다양한 디지털 증거가 저장되어 있다. 모바일 포렌식을 통하여 다양한 모바일 기기에 대한 포렌식 기법을 연구한다. | |||||||||
| GSIA006 | 기업정보화론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | 한 | Yes |
| 기업의 경쟁력을 향상시키고 유지시키는데 정보기술(IT)이 어떠한 역할을 수행할 수 있는지를 분석한다. 특히, 각 기업의 Business Strategy에 따른 IT 정보화 시스템들의 역할과 효과를 살펴보고, 또한, 실제로 해당 정보화 시스템을 구축한 전 세계 기업들의 사례들을 분석한다. 이를 통해 기업 정보화 시스템들이 기업에 어떻게 적용되고 어떤 비즈니스 효과를 거두고 있는지를 학습함으로써 실제 기업에서 이를 성공적으로 적용할 수 있는 역량을 배양한다. | |||||||||
| GSIA009 | 프로젝트관리론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | IT 컨설팅학과 | 한 | Yes |
| 소프트웨어 프로젝트의 성공적인 수행을 위한 관리 기법에 관해 강의한다. 구체적으로, WBS, CPM, PERT, Gantt Chart 등의 기법을 활용한 계획수립에서 자원 및 비용 산정, 평가, 개선에 이르는 일련의 작업을 체계적으로 배운다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| GSID002 | 빅데이터와사이버보안 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | 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 | 빅데이터학과 | 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. | |||||||||
| GSID006 | 빅데이터플랫폼 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | - | 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. | |||||||||
| GSID021 | 운영체제 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | 한 | Yes |
| 본 과목에서는 운영체제에 대한 개념, 구조, 기능들을 전반적으로 살펴 본 후, 운영체제의 핵심 기능인 프로세스 관리, 프로세서 관리, 파일 시스템, 메모리 관리 등의 구체적인 기능들을 공부한다. 특히, Unix 및 Linux 운영체제의 각 기능별 핵심 메커니즘들을 공부하며, 궁극적으로 학생들로 하여금 운영체제의 기능별 설계 및 개선을 위한 실무적인 능력을 갖추도록 한다. | |||||||||
| GSID022 | 자연어처리응용 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | - | No |
| 이 과목은 인공지능 분야 중 자연어처리를 배우는 과목이다. 자연어란 사람들이 커뮤니케이션 할 때 사용하는 도구이다. 이런 자연어를 자연어처리를 통해 컴퓨터가 이해함으로써 컴퓨터는 사람과 커뮤니케이션을 할 수 있고 또한 세상의 지식을 학습할 수 있게 된다. 이 과목에서 학생들은 자연어처리의 세부 분야들(예: 기계번역, 대화시스템, 감정분석 등)과 이를 해결하는 인공지능 모델 및 알고리즘을 배울 것이다. | |||||||||
| GSID023 | 인공지능프로그래밍기초 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | 한 | Yes |
| 프로그래밍에 대한 지식이 적은 전공학생을 대상으로 인공지능에서 가장 많이 활용되는 프로그래밍 언어인 파이썬의 기본 개념, 응용, 활용을 전달하고자 합니다. 그 후, 데이터 및 인공지능 활용을 위한 기본적인 패키지와 시각화, 실제 데이터 분석과 응용을 수행할 수 있는 강의를 제공하는 것을 목적으로 합니다. | |||||||||
| GSID024 | 데이터사이언스를위한선형대수 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-4 | 빅데이터학과 | 한 | Yes |
| AI와 빅데이터 분석 방법론의 기초가 되는 행렬, 벡터공간과벡터공간에서의선형변환을학습한다. 선형방정식,행렬식,실제n차원벡터공간,추상적벡터공간및그공리,선형독립,벡터공간,선형변환,고유값및고유벡터의솔루션의행렬사용및적용,행렬인수분해및직교성을학습학고 이를 응용한 분석기술을 소개한다. | |||||||||
| GSID025 | 데이터컴플라이언스 | 2 | 4 | 전공 | 석사 |
1-4
1-5 |
빅데이터학과 | 한 | Yes |
| 1. 신규 교과목 등록 배경 및 필요성 ○ 데이터 경제시대에서 데이터의 의미 - 최근 디지털 사회로 급변하면서 데이터 중심의 사회로 진입하였으며 데이터가 가장 중요한 자산으로 부각되고 있음. 기업과 조직은 데이터 분석을 통해 시장 트렌드를 파악하고, 고객의 요구를 예측하며, 효율성을 높이는 전략을 수립하는 등 데이터 경제가 대두되었음. 특히 빅데이터와 인공지능 기술의 발전으로 데이터의 수집, 저장, 분석 능력이 상당히 향상되었으며, 이는 새로운 비즈니스 기회를 창출하고, 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적임 ○ 법적/규제 준수, 컴플라이언스의 중요성 - (개인정보 보호법) 국내 개인정보 보호법, GDPR(유럽 일반 개인정보보호법) 등과 같은 강력한 개인정보 보호 규정이 세계적으로 시행되고 있음. 기업들이 비즈니스를 위해 데이터 처리 과정에서 법적 요구사항을 준수해야 함 - (산업별 데이터 규제) 금융, 의료, 통신 등 다양한 산업에서는 데이터 보호 및 관리와 관련된 엄격한 규제가 존재함. 이러한 규제를 준수하지 않을 경우 법적 제재를 받을 수 있으며, 최근 제재 수준이 강화되고 있는 추세임 - (비즈니스 리스크 관리) 데이터와 관련된 법적 규제를 준수하는 것은 기업의 신뢰성을 높이는 중요한 요소이며, 데이터 유출이나 법적 문제는 기업의 평판에 큰 타격을 줄 수 있음. 데이터 컴플라이언스는 법적 리스크를 최소화하여야 하며, 적절한 데이터 관리와 컴플라이언스는 비즈니스 리스크를 줄이고 데이터 기반의 의사결정이 더욱 안전하게 이루어지도록 하는 핵심임 2. 교과목 개설 목적 본 강의를 통해 우리가 다루는 데이터의 의미를 다시금 살펴보며, 우리 대학원의 다른 과목에서의 데이터 분석 및 관리기술의 향상과 더불어 법적 및 규제 준수, 전략적 의사결정, 리스크 관리 능력을 갖춘 종합적 사고 및 역량을 갖춘 미래 리더형 인재를 양성하고자 함 3. 강의 주요 내용 ○ 데이터 경제시대에서의 데이터의 이해 - 데이터의 의미 및 관련 산업(빅데이터, AI, 클라우드 등) ○ 데이터 관련 주요 법령 및 컴플라이언스 - 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법, 전자금융거래법, 의료법, 생명윤리법, 영업비밀보호법, 정보통신기반보호법, 산업기술보호법, 클라우드컴퓨팅법 등 ○ 데이터 컴플라이언스를 위한 주요 제도/기술에 관한 주제 발표 및 토론 - Privacy by design, Space 보안, 드론 보안, 가명정보 제도 등 | |||||||||
| GSID026 | 인공지능프로그래밍고급 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | - | No |
| AI 연구에 유용한 ‘쓸모 있는 AI’를 만들려면 ‘업무를 보는 안목’과 ‘기술을 보는 안목’이 함 께 필요하다. AI 연구에서 개선이 필요한 부분을 파악하고 그 개선 방안을 도출하는 ‘AI 연구를 보 는 안목’은 기존 IT 시스템 도입에도 필요한 능력이었지만, AI를 구축하려면 여기에 더해 AI 연구 개선 방안을 AI를 이용해 구현 가능한지 판단하는 ‘기술을 보는 안목’이 필요하다. 파이썬 실습을 통해 ‘AI 기술을 보는 안목’을 키워 실질적으로 도움이 되는 유용한 AI를 직접 만들어 볼 수 있다. | |||||||||
| GSID027 | 인공지능윤리기준과응용 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 빅데이터학과 | 한 | Yes |
| 1. 신규 교과목 등록 배경 및 필요성 ◯ 인공지능(AI) 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서 혁 신적인 변화를 가져오고 있습니다. 최근 생성형 AI(ChatGPT, DALL-E 등), 자율 주 행차, 의료 진단 시스템, 맞춤형 광고 등 AI가 적용되는 사례는 매우 다양하며, 그 영향력이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 기술 발전은 많은 긍정적인 가능성과 편의 성을 제공하고 있지만, 역기능으로는 윤리적 문제와 사회적 책임, 나아가 법적, 정 책적 문제에 이르기까지 해결해야 할 사안들이 급속도로 증가하고 있습니다. ◯ 특히 AI 분야에서 국내외적으로 AI 윤리적 문제가 핵심 쟁점으로 두각되고 있는 시 점에 정보통신 분야의 고등교육 측면에서 AI 윤리 문제를 체계적으로 학습, 연구, 대안을 제시할 수 있는 교육과목이 절실하게 필요합니다. ◯ 최근 들어 AI 윤리가 국제적인 표준과 산업 전반에 적용되고 있기 때문에 우리 대 학원에서 선제적으로 “인공지능 윤리기준과 응용” 교과목을 개설하여 AI 기술과 함께 AI 윤리를 적용할 수 있는 고급 인재 양성과 대학원 경쟁력을 더욱 높일 필요성 이 대두되고 있습니다. 2. 교과목 개설 목적 ◯ 우리 대학원에 개설된 빅데이터, 인공지능 관련 교과목과 융합하여 인공지능 윤리 적 문제를 사회적, 정책적, 기술적으로 해결할 수 있는 대안을 학습, 연구, 제시할 수 있는 능력을 배양할 수 있는 인재를 양성하는 데 있습니다. ◯ 인공지능 발전에 따른 “인공지능 윤리” 지식을 선제적으로 학습, 연구하여 타 대학 원과의 차별화로 전문 인력과 리더를 양성하는 데 있습니다. ◯ 인공지능 개발 및 정책 수립시 인공지능 윤리 기준을 응용하여 제품 및 서비스를 개발 할 수 있도록하며, 인공지능 정책 수립시 적용할 수 있는 능력을 배양 하는데 있습니다. ◯ 인공지능 윤리는 국내외적으로 표준화 전략이 급속하게 추진되고 있기 때문에 글로 벌 환경에서 산업, 정책, 학문적 활동이 가능한 글로벌 전문 인력 양성에 목적이 있 습니다. 3. 강의 주요 내용 ◯ 인공지능과 윤리 개요, AI의 윤리적 문제, AI 윤리 국내외 동향 ◯ 인공지능 윤리 원칙, 윤리 구성 요소, AI 윤리의 국내외 표준화 및 전략 ◯ 인공지능 기술 분야별 윤리 적용 방법 및 정책 ◯ 인공지능 측정 지표, 체크리스트, 가이드 ◯ 인공지능 시험 인증 제도 및 산업화 전략 ◯ 인공지능 윤리 사례 연구 및 발표, 토의 등 4. 기대 효과 ◯ 정보통신대학원 졸업 후 인공지능 윤리 전문가로 활동할 수 있는 창의적인 인재와 리더 양성 가능 ◯ 인공지능 사회에서 선제적으로 인공지능 윤리를 적용할 수 있는 전문 지식과 컨설 팅이 가능한 인재와 리더 양성으로 개인 역량 증대 및 경쟁력 강화 ◯ 성균관대학교 정보통신대학원의 차별화된 교과목 개설에 의한 대학원생의 전문 능 력 함양과 현장 중심의 글로벌 리더 양성 가능 ◯ 성균관대학교 정보통신대학원의 경쟁력 증대 | |||||||||
| GSIS001 | 암호학개론 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 암호의 역사와 암호의 이해에 필요한 기초이론들을 다루며 관용암호 시스템, 공개키암호 시스템, 전자서명 시스템 등의 암호학적 기술들에 대한 전반적인 소개 및 다양한 암호 시스템에 대한 응용 기술에 대하여 학습한다. | |||||||||
| GSIS002 | 시스템보안 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 인터넷의 보급으로 standalone의 시스템에서 인터넷 상의 원격 서버와 사용자 클라이언트 그리고 이 사이의 통신 프로토콜로 시스템은 진화하고 있다. 인터넷 기반의 시스템이 안전하게 통신할 수 있는 방법을 모색하고 이를 침해하는 취약점들에 대하여 학습한다. 소프트웨어, 통신프로토콜, 개인정보 등에 다양한 시각에서 취약한 부분들을 고찰하고 해결책을 모색한다. | |||||||||
| GSIS005 | 인터넷보안 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 인터넷 보안의 개요와 인터넷의 개방성 및 전자상거래의 적용으로 인해 발생한 보안 요구사항들을 소개하고, 이에 대한 기술적인 해결책에 대하여 다룬다. 이와 관련하여 IPsec 프로토콜, 방화벽 시스템, 침입탐지기술, E-mail 보안, 웹보안 등의 인터넷 전반에 관한 보안기술들을 소개한다. | |||||||||
| GSIS006 | 정보보호정책 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 정보보호의 추진체계, 관리체계, 성과관리 등 주요 이슈에 대해 정책의 관점에서 이해하고, 이와 관련된 법적, 제도적 문제를 분석한다. 또한 국내외 정보보호정책의 주요 이슈 탐색을 통해 최근의 사회적 문제를 분석하고 이와 관련된 최근 동향을 살펴본다. | |||||||||
| GSIS007 | 정보보호세미나1 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 디지털 대전환 시대의 주요 산업 및 신기술 분야에서 진화하고 있는 융합 보안의 양상과 전개에 대하여 발표와 토론을 통해 새로운 정책 및 기술 동향을 학습한다. | |||||||||
| GSIS008 | 정보보호세미나2 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | - | No | |
| 최근의 정보보호 신기술 분야의 주제를 선정하여 발표와 토론을 통하여 새로운 기술을 습득한다. | |||||||||
| GSIS009 | 컨텐츠보호 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 1-5 | 한 | Yes | |
| 음악, 방송/영화, 이미지 등 디지털 컨텐츠의 불법 복제 및 저작권 침해를 방지하기 위해 사용되는 컨텐츠 보호 기술에 대해 소개한다. DRM, CAS, CPT 등 암호화 기반의 컨텐츠 복제 방지 기술과 워터마크, 포렌식 마크, 핑거프린팅 등 저작권 보호 기술 등에 대해 기술 출현 배경 및 기술간 특징 비교를 살펴보고, 컨텐츠 산업 현장에서 실무적으로 활용할 수 있는 기반 지식을 습득할 수 있다. | |||||||||