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문헌정보학과 -

교육 과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
CCS2001 문화를보는눈 3 6 전공 학사 2-3 비교문화전공 Yes
비교문화를 전공하기 위한 기반 과목으로 문화에 대한 기본적인 개념을 정립한다. 문화를 이해하고 분석하는 다양한 방식들을 통해 문화라는 용어가 뜻하는 바를 다각도에서 이해하고, 이후 문화를 바라보는 기초적인 시각을 배양한다.
CCS3011 테크노컬처론 3 6 전공 학사 3-4 비교문화전공 Yes
'테크노컬처론'은 현대 기술문화 현상에 대한 인문학적 이해를 높이는 융복합 창의혁신 교과목이다. 본 교과목은 기술의 개입이 사회의 변화에 어떤 영향 관계를 끼치고 있는지를 기초적인 수준에서부터 탐색한 뒤, 각 개별 주제와 대상으로까지 확대해 살펴보는 종합적인 문화비평론 수업으로 기획되었다. 먼저 기술철학사와 기계비평 문화론을 점검한 뒤 이를 경유해 '인공지능과 포스트휴먼', '시민사회의 적정기술', '테크노 페미니즘', '거대기계와 인간'의 문제까지를 '과학기술학'과 '문화연구론'의 관점에서 다룬다.
CHS2002 데이터과학과소셜데이터분석 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 - No
본 과목은 데이터과학을 통해 인간행동, 사회현상을 바라보는데 그 목적을 둔다. 온라인 소셜미디어공간에서의 데이터 수집과 분석도 배운다. 이론과 실습을 함께하지만, 실습의 비중은 운영하는 학기마다 변할 수 있음.
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.
CHS2012 IoT프로젝트 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 - No
소프트웨어와 하드웨어에 익숙하지 않지만, 사물인터넷에 관심을 갖고 있는 학생들이 쉽고 편리하게 교육받을 수 있는 교육으로, 아두이노 등을 활용하여 C언어 기본, 다양한 디지털/아날로그 센서 제어 교육을 진행함. 조별 활동을 통해서 IoT 프로젝트를 수행함으로써 커뮤니케이션 능력, 협동심도 얻을 수 있음.
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.
CLA2003 인문학명저산책 3 6 전공 학사 2-4 문과대학 Yes
이 과목은 동양과 서양의 대표적인 인문학 고전 작품들을 읽고 토론함으로써 현대 사회에서 인문학이 지니는 의미와 가치를 이해하고자 한다. 2주일에 적어도 한 권의 작품을 읽어나감으로써 총 7-10권 정도의 작품들을 섭렵해 나갈 예정이다. 시간에 맞추어 작품을 꼼꼼히 읽어오는 것이 중요하며, 수업은 읽어 온 작품을 중심으로 주로 토론과 발표로 이루어진다. 인문학 고전들의 보편적인 가치뿐만 아니라 그것을 생산해 낸 구체적인 시대적 배경에도 주목할 예정이며, 무엇보다도 이러한 고전들이 현대 사회에 미치는 영향과 의미에 대해 검토해보고자 한다.
CLA2006 인문학과기업가정신 1 2 전공 학사 문과대학 - No
기업을 창업 및 경영하는데 있어서 인문학의 역할은 상당히 중요하다. 본교과에서는 기업의 창업과 경영에 있어서 인문학이 접목된 사례를 탐구하고 인문학적 사고를 기업경영에 접목시킬 수 있음을 학습한다. 또한 역사적 사례를 통하여 기업의 흥망성쇠에 대하여 탐구하며 기업을 이끌어나가는데 있어서 인문학이 어떠한 도움을 주었고 기업의 위기탈출에 있어서 어떠한 역할을 하였는지도 다양한 사례를 통하여 학습한다. 국내 기업 뿐 아니라 세계 기업의 사례도 탐구하면서 기업경영에 대한 시야를 보다 넓히는 기회도 갖는다.
CLA3001 문과대학현장실습1 2 4 전공 학사 3-4 문과대학 - No
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(2주간)
CLA3002 문과대학현장실습2 3 6 전공 학사 3-4 문과대학 Yes
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(4주간)
CLA3003 문과대학현장실습3 4 8 전공 학사 3-4 문과대학 Yes
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(6주간)
CLA3004 문과대학현장실습4 5 10 전공 학사 3-4 문과대학 - No
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(8주간)
CLA3005 문과대학현장실습5 9 18 전공 학사 3-4 문과대학 Yes
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(24주간)
CLA3006 인문학글로벌리더십 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 - No
문과대학 국제화프로그램의 일환으로 글로벌 리더 양성을 위해 국제기구 및 해외 유수 기업, 기관 현장에서 교육을 실시한다.
CLA3011 문과대학창업현장실습1 3 6 전공 학사 문과대학 - No
창업대체학점인정제도로 운영되는 교과목입니다. 본 과목은 창업을 통해 학습목표의 달성이 가능한 경우 학점으로 인정하는 교육과정입니다. 창업한 학생으로 교내 절차에 따라 승인된 학생만이 창업현장실습 교과목 수강이 가능합니다. 반드시 본 교과목을 수강하기 전에 반드시 요건 및 절차를 확인하시기 바랍니다.
CLA3012 문과대학창업현장실습2 6 12 전공 학사 문과대학 - No
창업대체학점인정제도로 운영되는 교과목입니다. 본 과목은 창업을 통해 학습목표의 달성이 가능한 경우 학점으로 인정하는 교육과정입니다. 창업한 학생으로 교내 절차에 따라 승인된 학생만이 창업현장실습 교과목 수강이 가능합니다. 반드시 본 교과목을 수강하기 전에 반드시 요건 및 절차를 확인하시기 바랍니다.
CLA3013 문과대학창업현장실습3 9 18 전공 학사 문과대학 - No
창업대체학점인정제도로 운영되는 교과목입니다. 본 과목은 창업을 통해 학습목표의 달성이 가능한 경우 학점으로 인정하는 교육과정입니다. 창업한 학생으로 교내 절차에 따라 승인된 학생만이 창업현장실습 교과목 수강이 가능합니다. 반드시 본 교과목을 수강하기 전에 반드시 요건 및 절차를 확인하시기 바랍니다.
CLA3101 문과대학연구학점1 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 Yes
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
CLA3102 문과대학연구학점2 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 Yes
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
CLA3103 문과대학연구학점3 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 Yes
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
CLA3104 문과대학연구학점4 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 - No
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
CLA3105 문과대학연구학점5 2 4 전공 학사 2-4 문과대학 - No
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
CLA3108 인문학인공지능개론 3 6 전공 학사 문과대학 Yes
본 강좌는 인문학 전공자에게 인공지능(AI) 분야를 소개하고 학습하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로는 rationality, knowledge representa-tion and reasoning, machine learning and ethics 개념을 다루고, 학생들은 딥러닝이나 스마트 로봇 등의 이슈가 되는 분야 뿐만 아니라 이 분야의 전반적인 개념을 학습할 수 있다. 또한, AI 솔루션 개발에 관한 철학적·윤리적인 문제에 대해 논의하며, 수업을 배운 실례를 사용하면 학생들은 AI를 책임지고 사용할 필요성과 의미를 이해할 수 있다. 본 강좌는 Programming/Calculation 등의 세부적인 내용은 다루지 않고 주요한 알고리즘에 대해 폭넓게 설명한다. - OT - 에이전트, 합리성, 강한 AI로 약하다. AI - 검색과 문제해결 - 정보가 없는 검색, 정보에 근거한 검색, 로컬 검색, 로직 검색. - 기계학습 - 뛰어난 학습, 뛰어난 학습, 뉴럴 네트워크 및 고도의 학습(어플리케이션) - Robotics, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 - 윤리 - AI 시스템 설계의 AI 오남용 및 딜레마에 관한 도입 사례
CLA3109 한국어인공지능데이터과학 3 6 전공 학사 문과대학 Yes
디지털인문학 연구자가 되거나 한국어 말뭉치를 활용한 인공지능/데이터 과학을 배워 진로를 모색하려는 문과대학 전공자들을 위한 강좌다. 인공지능 데이터과학을 둘러싼 이론과 Python 코딩 실습을 통해 실제 데이터를 다룰 수 있는 역량을 기른다. 이론과 개발 능력을 겸비한 전문가들의 팀티칭을 통해 강의와 실습을 병행하고, 모든 학생이 조별 또는 개별 활동을 통해 문학, 언어, 역사, 문화 등에 관한 데이터마이닝 프로젝트를 수행해야 하는 과목이다.
COM3006 컴퓨터네트워크 3 6 전공 학사 3-4 컴퓨터교육과 Yes
데이터 통신의 기본 개념을 근간으로 상위 계층의 인터페이스 표준 및 프로토콜에 대한 내용을 포함하고 있다. 다양한 응용 지향 프로토콜을 통해 공동의 산재된 정보 처리 목적을 얻기 위하여 정보를 멀리 떨어진 다른 응용과 정보를 교환하기 위해 응용 처리 수단을 제공한다. 아울러, 인터넷 프로토콜에 대해서도 공부한다.
DSC2001 데이터사이언스개론 3 6 전공 학사 2-3 데이터사이언스융합전공 Yes
이 수업은 데이터 사이언스의 기초 개념인 데이터 처리 및 편집, 통계적인 데이터 분석, 기계학습, 데이터 시각화 및 빅데이터와 같은 주제를 컴퓨터 공학 배경이 없는 학생들이 이해할 수 있는 수준에서 소개한다. 특정 개념에 대해 심층적인 학습을 하기 보다 위의 개념에 대한 전반적이지만 실제적인 이해를 하도록 돕는다. 구체적인 사례와 실습을 통해 데이터 사이언스의 기본적인 테크닉을 습득한다.
DSC2004 데이터사이언스와파이썬 3 6 전공 학사 데이터사이언스융합전공 Yes
데이터 분석을 위한 핵심 프로그래밍 도구인 파이썬 스크립팅의 기본 내용과 활용법을 학습한다. 특히 데이터 분석과 시각화와 관련된 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하는 것을 학습한다.
DSC2005 데이터사이언스와R 3 6 전공 학사 데이터사이언스융합전공 영,한 Yes
본 수업은 데이터 분석의 기초가 되는 되는 R을 소개한다. R은 데이터 처리와 그래픽 디스플레이를 포함하는 통계 컴퓨팅 및 그래픽스를 하는 언어이며, 다양한 통계적 기술을 제공한다. 이는 선행 및 비선형 모델링, 고전적 통계테스트, 그리고, 클러스터링 등을 포함한다. 본 수업은 통계 개념에 대한 이해와 과 실습을 병행하여 진행한다.