발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ISW2001 | 기계학습수학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 기계학습 및 인공지능을 이해하기 위한 기본적인 수학 개념과 이론을 소개한다. 가장 기본적인 수학적 단위 및 정밀도에서 시작해, 선형 대수, 비선형 함수, 통계 대표값, 확률분포, 편미분, 합성곱, 성능 평가지표 등 딥러닝에서 광범위하게 사용되는 개념에 대한 이해를 거쳐, 엔트로피, 양자화, 다변수 랜덤변수, 그래프 표현 등의 심화 개념을 가볍게 소개하는 것으로 마친다. 본 과목은 수학적인 엄밀성보다는 기계학습을 연구하는 데 필요한 수학적 도구를 다루는 것에 중점을 둔다. | |||||||||
| ISW2002 | 디지털신호처리개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 신호 처리의 기본 개념과 다양한 디지털 신호처리 방법을 다룬다. 전반부에서는 연속 및 이산 신호의 특징, 선형성, 시간 불변성, 인과성 등 시스템의 기본 개념을 학습한다. 후반부에서는 디지털 신호에 집중하여 샘플링, 앨리어싱, 보간법, 주파수 분석, 디지털 필터, 푸리에 변환 등을 다룬다. 특히, 인공지능의 핵심 응용 분야인 디지털 이미지와 오디오 신호 처리에 널리 사용되는 기법들을 소개한다. 푸리에 변환 등 중요한 신호처리 기법들을 직접 구현해 보는 파이썬 기반의 프로그래밍 실습 과정이 포함된다. | |||||||||
| ISW3001 | 양자컴퓨팅개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| 본 수업에서는 기본적인 양자 정보 이론 및 이를 활용한 대표적인 양자 어플리케이션들, 그리고 최근 이뤄지고 있는 대규모 양자컴퓨터 시스템 설계의 방법론 및 트렌드에 대해 배운다. - 양자정보이론: 양자 상태의 중첩, 양자 얽힘, 양자 상태의 측정. - 양자 어플리케이션: 쇼어 알고리듬, 양자 푸리에 트랜스폼, 양자 페이즈 예측, 양자 머신러닝. - 양자 컴퓨터 시스템: 큐빗의 제조 및 제어, 양자오류정정이론, 양자 컴파일러. | |||||||||
| ISW3002 | 시계열데이터처리개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| <선행과목으로 선형대수학 및 확률론에 대한 이해가 필요> 과목에서는 연속적 또는 순차적 특성을 지닌 데이터를 이해하고 처리하는 데 필요한 기본 개념과 핵심 기법을 다룬다. 기본적인 디지털 신호처리에서 시작해, 칼만 필터, 자기회귀 모델, MCMC 등 대표적인 시계열 분석 방법을 소개한다. 이후 음성, 텍스트, 비디오 등 다양한 도메인에서의 데이터 처리로 범위를 확장한다. CNN, RNN, Transformer 등 딥러닝 기반 순차적 데이터 처리 모델의 구조에서부터, 요약, 번역, 질의응답 등 다양한 실제 활용 분야를 살펴본다. | |||||||||
| ISW3003 | 오픈소스AI실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| <파이썬 프로그래밍에 대한 기본적인 지식이 필요하며, 딥러닝 관련 과목 선수강을 강력하게 권장> 딥러닝의 발전은 오픈소스 소프트웨어 생태계의 성장과 밀접하게 연결되어 있다. 본 실습 과목에서는 파이토치 라이브러리를 중심으로, 딥러닝에서 사용되는 핵심 모델과 알고리즘을 직접 구현하고 이해하는 것을 목표로 한다. 데이터 처리, 모델 구현, 훈련, 추론에 이르기까지 폭넓은 범위를 다루며, 실습을 통해 오픈소스 기반 AI 개발의 기본 역량을 기르고자 한다. | |||||||||
| ISW3004 | 인공지능윤리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 AI 윤리 문제에 대한 이해 및 이를 해결하기 위한 여러 모델 및 알고리즘에 대한 학습 및 논의를 수행하는 과목이다. AI윤리는 AI가 활용될 때 발생할 수 있는 예측 불가능한 비극을 방지하기 위한 공정성, 투명성, 안전성, 안정성, 책임성 등의 여러 윤리 원칙들에 대하여 학습한다. 이후 현재 및 미래의 관련 문제들에 대한 해결 방법론 및 알고리즘에 대한 논의를 수행함으로써 이를 학습한다. | |||||||||
| ISW3005 | 확률그래프모델 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영 | Yes | |
| 확률그래프모델(Probabilistic Graphical Models, PGM)은 확률론과 그래프 이론을 결합하여 복잡한 확률적 관계를 구조적으로 표현하고 추론하는 방법론을 다루는 분야입니다. 본 과목은 확률적 모델링의 기본 개념을 그래프 기반 관점에서 접근하여, 현실 세계의 불확실성을 체계적으로 다루는 능력을 기르는 것을 목표로 합니다. 학생들은 베이지안 네트워크(Bayesian Networks), 마르코프 랜덤 필드(Markov Random Fields) 등을 포함한 다양한 그래프 기반 모델을 학습하고, 이러한 모델을 이용한 추론, 학습, 예측 기법을 익히게 됩니다. | |||||||||
| ISW3006 | 인공지능세미나 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| 본 교과는 연구·산업 분야의 인공지능 및 컴퓨터공학 전문가를 초빙해 최신 기술 동향과 발전 방향을 탐구하는 세미나형 교과이다. 학생들은 실제 현장의 사례와 전문 지식을 접하며 인공지능 기술의 가능성과 한계를 비판적으로 사고하는 능력을 기른다. 수업은 강연과 토론 중심으로 운영되며, 학생들은 다양한 시각을 기반으로 기술적·사회적 이슈를 함께 논의한다. 이를 통해 새로운 기술 및 사업을 개척하는 데 필요한 통찰과 문제해결 역량을 확보하고, 협업과 소통 능력도 함께 강화한다. | |||||||||
| ISW3007 | 통계분석 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| 본 강의는 데이터로부터 의미 있는 정보를 도출하고, 테이터 기반 의사 결정을 위한 기초 통계 이론과 분석 기법을 학습하는 것을 목적으로 합니다. 구체적으로, 기술통계를 를 넘어, 가설 검정, 통계적 추론, 실험 설계, 회귀분석, 분산분석, 비모수 분석 등 다양한 분석 방법과 이를 활용한 실세계 응용 문제에 대하여 폭넓게 다룬다. 본 과목의 선수과목은 따로 없으며, 기초 수학 및 통계 개론과 기본적인 데이터 처리 및 프로그래밍 경험이 있으면 도움이 될 수 있다. | |||||||||
| IWS3033 | Fundamentals of Programming Languages | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제동계대학 | - | No | |
| The Principles of Programming Languages course offers a thorough introduction to the fundamental concepts of programming languages. The course systematically explores design issues of various language constructs and analyzes the design choices made in some of the most common languages. Students will learn about different language categories, the progression of programming languages, and the principles of syntax and semantics in modern programming languages. The course also covers key programming concepts such as lexical and syntax analysis, names, bindings, type checking, scoping, data types, expressions, statements, and control structures. Additionally, it includes topics like subprograms, abstract data types, functional programming languages, and logic programming languages. This course aims to give students a solid foundation in the principles of programming languages and insight into the design decisions that shaped their development. | |||||||||
| SWE2001 | 시스템프로그램 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목은 시스템 소프트웨어에 대한 이론과 설계/구현 방법론을 공부하며, 그 예로 어셈블러, 전처리기(마이크로 프로세서), 링커/로우더, 문서편집기 등을 공부한다. 시스템 소프트웨어는 하드웨어 구조와 밀접한 관련이 있으며, 따라서 컴퓨터 하드웨 어 구조와 시스템 소프트웨어의 연관성을 기본적을 이해한다. 본 과목을 공부하기 위해서는 자료구조와 C/C++프로그래밍 언어에 대한 기본 지식이 도움이 될 것이다. | |||||||||
| SWE2003 | 오토마타 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 소프트웨어학과 | - | No |
| 컴퓨터공학의 전반 분야에서 기초가 되는 형식 언어, 오토마타, 문법, 계산 복잡도 등의 주요 이론 및 개념들을 소개한다. 소개되는 주요 내용들은 유한 오토마타, 정규 언어, 문맥 무관 문법, 푸쉬다운 오토마타, 펌핑 렘마, 튜링 머신, 촘스키 계층, 순환적 열거 가능언어, 결정성/비결정성, 풀수 없는 문제, 계산 복잡도 등으로 요약할 수 있다. | |||||||||
| SWE2015 | 자료구조개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목의 목적은 컴퓨터 중심의 실제 문제들의 해결에 필요한 다양한 자료구조들의 사용법과 알고리즘 기술에 필요한 원칙과 기법에 대해서 소개하는 데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들로는 배열, 스텍, 큐, 연결리스트, 트리, 그래프, 정렬, 해슁, AVL 트리 등으로 요약될 수 있다. 본 과목의 성공적인 이수를 위해서는 이산구조, C 언어 등의 선수과목이 장려된다. | |||||||||
| SWE2016 | 알고리즘개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목의 목적은 컴퓨터 응용에서의 문제들을 풀기 위한 다양한 알고리즘과 알고리즘분석에 필요한 기본 법칙과 기술을 소개하는데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들은 알고리즘 분석기준, 탐색, 정렬, 그래프, 다항식, 문자열 매칭, 비다항식 문제들로 요약될 수 있다. | |||||||||
| SWE2021 | 오픈소스소프트웨어실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes |
| 소스코드가 공개되어 있는 오픈소스 소프트웨어(OSS)는 다양한 컴퓨터 프로그램들을 이해하고 분석하고 활용할 수 있는 소프트웨어(SW) 학습의 보고와 같다. 본 실습과목은 Git/GitHub의 사용법과 OSS 커뮤니티에 대한 경험을 통해 오픈소스를 적극적으로 활용하고 기여할 수 있도록 강의한다. | |||||||||
| SWE2023 | JAVA프로그래밍실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 객체지향 프로그래밍의 개념과 기법을 자바 프로그래밍 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 클래스, 오버로딩, 데이터 추상화, 상속, 정보 은닉 등을 활용한 프로그래밍 기법을 실습한다. | |||||||||
| SWE2024 | 시스템프로그래밍실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes | |
| 본 과목은 UNIX/LINUX 시스템 환경에서 프로그래밍을 하기 위한 다양한 도구들과, 이를 활용하여 커널 프로그래밍을 실습한다. 구체적으로는, 파일 입출력, 프로세스, 프로세스 통신, 소켓, 쓰레드를 이용한 프로그램 개발을 수행한다. | |||||||||
| SWE2026 | 문제해결 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 교과목은 수강생들의 컴퓨팅 사고(computational thinking) 능력과 프로그래밍 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 본 과목에서는 문제 추상화, 해답 탐색 및 분석을 위한 필수적인 방법론과 기술들을 배운다. 또한, 실제 경쟁적 프로그래밍 대회에서 사용되는 문제들을 연습하여 개발 및 디버깅 능력을 배양한다. | |||||||||
| SWE3002 | 소프트웨어공학개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 소프트웨어의 생명주기를 이용하여 요구획득, 요구정의, 요구의 사양화, 설계, 구현, 검증, 적합성 테스트, 유지, 보수에 이르기까지의 소프트웨어의 개발을 위한 전 과정에 관한 일반적인 내용과, 각 단계에서 사용되어지는 제반기술에 관해 소개한다. 또한, 최근의 소프트웨어 프로세스에 대한 중요성을 반영하여 SPICE, CMM에 대해서 강의한다. 그밖에도 최신의 이슈로서 사용성 공학, 소프트웨어의 재사용, CASE 등에 관해서 강의한다. | |||||||||
| SWE3003 | 데이터베이스개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목의 목적은 데이터베이스 시스템의 디자인, 사용, 그리고 구현에 필요한 기본 개념들을 소개하는 데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들로는 데이터베이스 관리 시스템의 개념, ER 디자인, 관계형 모델, 정규화기법, 계층형 모델, 망 모델, 그리고 파일조직 등으로 요약될 수 있다. 본 과목의 성공적인 이수를 위해서는 전산학개론, 이산구조, 자료구조 등의 선수과목이 장려된다. | |||||||||
| SWE3004 | 운영체제 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 운영체제는 컴퓨터 시스템을 구성하는 가장 핵심적인 부분 중의 하나이며 시스템의 자원들을 관리하고 사용자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 본 과목에서는 우선 운영체제라는 소프트웨어에 대한 기본적인 개념들을 다루고, 프로세스 관리, 기억장치 관리, 파일 및 입출력 관리, 보안 관리 등 운영체제의 핵심적인 기능들을 공부하며, 마지막으로 분산 시스템 및 병렬처리 시스템 운영체제 등에 관련된 설계 사항들을 공부한다. 또한 현재 대표적인 표준 운영체제로 알려진 Unix, Linux 등의 운영체제들이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 공부한다. | |||||||||
| SWE3005 | 컴퓨터구조개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 중앙처리 장치의 명령 실행 규칙을 지배하고 있는 계산 모델에 대하여 설명하고, 이와 관련된 컴퓨터 구성의 발전 과정에 대하여 살펴본다. 명령의 실행규칙이 순차처리 특성을 갖는 노이만 컴퓨터 구성을 중심으로, 중앙처리 장치의 종류와 특징 및 중앙처리장치와 다른 기능 모듈들을 접속하기 위한 연결 구성에 대하여 강의한다. 또한, 프로세서의 파이프라인 구성에 대해서도 자세히 설명한다. 또한, 제어장치의 구현방법 자체가 명령축약형 컴퓨터 구조의 설계 기술로 부터 얼마나 혜택을 볼 수 있는지에 대해서도 기존의 CISC구조의 제어 장치의 구현방법과 비교해서 설명한다. 최근 제안된 상용의 고성능 프로세서들의 구성에 대해서도 프로그램 처리 시간을 최소화하기 위한 관점에서 살펴본다. 이와 함께 병렬처리 컴퓨터 시스템의 구조와 개념 및 목표, 기술적인 이슈에 대하여 학생들의 시야를 넓히기 위해서 학부 수준에 맞추어서 간단히 소개한다. | |||||||||
| SWE3006 | 프로그래밍언어 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목에서는 컴퓨터 프로그래밍의 기본이 되는 중요 개념들과 프로그래밍 언어가 가진 속성 및 구조를 소개한다. 주요 내용으로는 데이터 형, 데이터 제어 및 순서 제어, 객체의 개념, 효율적인 데이터 저장 및 환경 등으로 요약될 수 있다. 또한 서로 다른 언어들, 즉 명령적 언어, 논리적 언어, 함수적 언어, 객체지향적 언어의 특성과 응용 분야들을 간략히 살펴보도록 한다. | |||||||||
| SWE3008 | 컴퓨터그래픽스개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 이 과목에서는 대화식 그래픽 시스템의 기본개념으로서, 그래픽 하드웨어, 사용되어지는 여러 가지 좌표들 사이의 변환기법, 래스터 그래픽스 기법, 3차원 그래픽의 표현과 음영처리법, 비가시선/면의 제거문제 등을 소개한다. 또한, 차세대 컴퓨터 이용환경으로서 주목되어지는 가상현실(VR)을 실현하기 위한, 입출력기기의 설명과 3차원 상에 현실감을 제공하기 위한 표현기법을 다룬다. 끝으로, 3차원 CG 개발을 위한 첨단의 지원 환경에 관해서 강의한다. | |||||||||
| SWE3011 | 인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 과목은 기초이론을 강의하고, 진보된 주제를 소개하고자 한다. 이론에서 다루는 세부 과제로서는 상태공간에서 문제의 표현, 넓이우선 탐색, 깊이우선 탐색과 경험적 탐색 등의 탐색방법, 그리고 술어 논리, 해결 방법, 법칙을 사용한 지식 표현 등이다. 계획 시스템, 훈련방법을 포함한 퍼셉트론과 홉필트 신경망 등과 같은 신경망과 퍼지 기술, 영상표현, 외각선 검출, 직선과 곡선의 검출 등과 같은 컴퓨터 시각 등의 진보 된 주제들을 소개한다. 마지막으로, 기호 프로그램 언어인 LISP를 예제와 함께 소개한다. | |||||||||
| SWE3021 | 멀티코어컴퓨팅 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes |
| 최근의 프로세서는 하나의 칩내에 여러개의 컴퓨팅 코어를 제공하고 있다. 서버 프로세서부터 DSP까지 멀티코어 디자인은 비교적 적은 노력을 들여 고성능의 프로세서를 설계하는 방법으로 자리 잡고 있다. 많은 흥미로운 응용분야가 병렬성을 내포하고 있어 병렬 컴퓨팅은 현재 많은 분야에서 각광을 받고 있는 상태이다. 컴퓨터구조 설계와 응용프로그램 최적화는 멀티코어 시스템을 위해 연구해야 할 중요한 분야이다. 본 과목에서는 응용프로그램 병렬화/최적화, 멀티코어 컴퓨터구조에 관련된 기술을 공부하게 될 것이다. | |||||||||
| SWE3022 | 컴퓨터네트웍개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 데이터 통신의 기본 개념을 근간으로 하는 상위계층의 인터페이스 표준 및 프로토콜에대한 내용을 포함하고 있다. 컴퓨터 대 컴퓨터 통신, 다양한 표준 인터페이스와 이들 을 보조하는 프로토콜을 이용한 데이터 통신의 여러 다른 형태의 동작 모드를 주로 다루고, OSI에 대한 OSI 표준 모델에 관한 다양한 응용지향 프로토콜을 통해 공동의 산재된 정보처리 목적을 얻기 위하여 정보를 멀리 떨어진 다른 응용과 정보를 교환하기 위해 응용처리 수단을 제공한다. | |||||||||
| SWE3025 | 정보보호개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 한,영 | Yes |
| 본 강의에서는 시스템을 더 안전하게 만들기 위한 접근 방법, 메카니즘, 방법 등을 다룬다. 본 강의는 정보 보안의 가장 기본적인 주제(암호학, 네트워크 프로토콜, 소프트웨어 취약점 및 공격 등)를 강의한다. 또한, 본 강의는 안전한 소프트웨어 시스템을 개발하기 위하여 소프트웨어 개발 방법 절차와 사용자 편의성 등의 주제도 다룬다. | |||||||||
| SWE3026 | 확률과랜덤프로세스 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes |
| 컴퓨터 시스템의 분석 및 설계에 필요한 기본적인 확률 개념과 랜덤 프로세서의 모델을 소개한다. 확률 분포 함수, 확률 밀도 함수, 확률적 독립, 불규칙 변수, 기대값, 가우시안 및 지수분포 함수, 특성 함수 등의 내용을 강의하며, 기초적인 랜덤 프로세서의 내용도 다룬다. | |||||||||
| SWE3027 | 임베디드소프트웨어개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 소프트웨어학과 | - | No |
| 본 과정에서는 임베디드 소프트웨어의 다양한 요소기술들에 대해서 학습한다. 임베디드시스템 아키텍쳐, 임베디드 플랫폼 부팅, RTOS등 임베디드시스템용 운영체제, 임베디드 리눅스, 그래픽과 멀티미디어 처리, 네트워크 연결, 어플리케이션 플랫폼, 디버깅 및 성능 최적화에 대해서도 소개한다. 선수과목으로 컴퓨터구조와 운영체제가 있다. | |||||||||