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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
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| CHS7004 | Python활용인문사회과학논문쓰기 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | 한 | 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. | |||||||||
| CHS7006 | 신인류AI사피엔스경험디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | 한 | Yes | |
| "신인류 AI 사피엔스 경험 디자인" 교과목은 급변하는 디지털 환경에서 인공지능, 빅데이터, 디지털 플랫폼이 소비 행태와 시장 생태계에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 신인류 ‘AI 사피엔스’ 시대에 적합한 경험 디자인 원리를 탐구하는 것을 목표로 한다. AI와 인간의 상호작용을 중심으로 사용자 경험(UX) 및 서비스 디자인 전략을 연구하여 기업과 사회가 변화에 대응할 수 있는 방향성을 제시한다. 이 교과목에서는 AI 발전이 소비심리 및 행동 변화에 미치는 영향을 살펴보고, AI 기반 시장 생태계 변화 및 디지털 전환 사례를 연구한다. 또한 AI 및 데이터 기반 UX/UI 디자인 개념과 사례를 분석하며, 챗봇, 음성인식, 추천 시스템 등 AI 기술을 경험 디자인에 적용하는 방법을 학습한다. 5G, 사물인터넷, 자율주행차, 스마트팩토리 등의 기술 발전과 경험 디자인의 변화를 탐구하며, AI 윤리, 프라이버시 보호, 인간 중심 설계 원칙에 대해서도 다룬다. 실습과 프로젝트 기반 학습을 통해 AI 기반 서비스 디자인 프로젝트를 수행하고, 실제 기업 사례를 분석하며 디자인 솔루션을 도출한다. 이를 통해 AI와 인간의 관계를 이해하고 새로운 사용자 경험을 설계하는 능력을 배양하며, AI 기반 서비스 및 제품 기획을 위한 창의적 사고력과 문제 해결 능력을 향상시킨다. 또한 디지털 전환 시대의 기업 및 사회가 요구하는 AI 경험 디자인 전문가를 양성하고, 혁신적인 비즈니스 모델과 마케팅 전략을 수립할 수 있는 역량을 강화하고자 한다. | |||||||||
| CHS7007 | AI기반미디어텍스트이해 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | 한 | Yes | |
| 이 교과목은 학생들이 인공지능(AI)을 활용하여 뉴스, 광고, 영화, 소셜미디어 등 다양한 미디어 텍스트를 분석하고 비판적으로 이해하는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 자연어 처리(NLP)를 통한 감성 분석, 키워드 추출, 요약 기술과 함께 CNN, GAN 등의 모델을 활용한 이미지·영상 데이터 해석 기술을 학습하며, AI 생성 콘텐츠의 신뢰성과 윤리 문제에 대한 고찰도 포함한다. 수업은 이론 강의와 실습을 병행하며, Python 기반 AI 모델(GPT, Gemini AI 등)을 활용한 분석 과제 및 프로젝트를 통해 실전 중심의 학습 경험을 제공한다. | |||||||||
| CHS7008 | AI기반전략적의사결정 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | 한 | Yes | |
| 본 과목은 생성형 AI를 활용하여 전략적 의사결정을 수행하는 고급 역량을 체계적으로 함양하는 것을 목표로 한다. 급변하는 기술 환경 속에서 단순한 데이터 분석 능력만으로는 한계가 존재하며, AI가 생성한 방대한 정보를 비판적으로 검토하고 이를 바탕으로 최적의 전략을 수립하는 능력이 필수적이다. 본 교과목은 바로 이러한 시대적 요구에 부응하여, 학생들이 AI를 단순한 도구가 아닌, 신뢰할 수 있는 협력자로 활용할 수 있도록 학습을 설계하였다. 본 과목에서는 먼저 AI의 기본 원리와 생성형 AI 시스템의 동작 메커니즘을 이해하고, AI가 제공하는 다양한 형태의 비정형 데이터(텍스트, 예측 결과 등)를 분석하는 방법을 배운다. 나아가 AI가 생성한 정보의 오류 가능성과 편향 문제를 식별하고, 신뢰성 평가 기준을 적용하여 올바른 의사결정을 내리는 훈련을 집중적으로 진행한다. 특히 AI 의사결정 과정의 윤리적 문제를 고려하고, 책임 있는 AI 활용 방안을 모색함으로써, 단순 기술 습득을 넘어 사회적 책임까지 아우르는 폭넓은 관점을 기를 수 있다. 이 과목은 단순한 데이터 분석 교육을 넘어, 인간과 AI의 협력 모델을 전략적으로 이해하고 실제 업무에 적용할 수 있도록 설계되었다. 기업 경영, 의료, 금융, 공공 정책 등 다양한 분야에서의 AI 기반 의사결정 사례를 심층적으로 분석하고, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 AI 기반 전략적 문제 해결 과제를 수행한다. 이를 통해 실제 산업 및 공공 현장에서 요구하는 실질적 의사결정 역량을 갖추게 된다. 또한 본 교과목은 글로벌 교육 트렌드를 적극 반영하였다. MIT의 'Artificial Intelligence and Decision Making (Course 6-4)', Stanford의 'CS 372: Artificial Intelligence for Reasoning, Planning, and Decision Making', 카네기멜론대학교(CMU)의 'SDS 88436 - Human-AI Complementarity for Decision Making'과 같은 선진 대학 과정을 벤치마킹하여, 최신 흐름에 부합하는 교육 내용을 구성하였다. 이를 통해 국내외를 아우르는 글로벌 수준의 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원한다. AI 기술은 앞으로 모든 산업과 사회 전반을 재편할 것이다. 본 과목은 이와 같은 변화를 선도할 인재를 양성하는 데 초점을 맞추었다. 학생들은 AI의 잠재력과 한계를 동시에 이해하고, 인간 중심적 사고를 기반으로 AI와 협력하여 전략적 결정을 이끌어내는 능력을 기른다. 나아가, 미래 사회의 복잡한 문제를 해결하고 조직을 혁신으로 이끄는 AI 기반 리더로 성장할 수 있는 토대를 다진다. 본 과목은 단순한 AI 활용법을 넘어, 전략적 사고와 혁신적 리더십을 갖춘 AI 활용 전문가 양성을 목표로 하는, 지금 이 시대에 가장 필요한 핵심 교과목이다. | |||||||||
| COG5034 | 소프트웨어설계이해 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 컴퓨터교육학과 | - | No | |
| 본 교과목에서는 객체지향 및 일반화 프로그래밍 언어를 이용한 고급 프로그래밍 기법을 익혀 실무 및 교육 현장에 응용할 수 있도록 한다. 객체지향언어의 기본적인 개념과 오브젝트, 클래스, 다형성, 상속 등을 이해하고 활용하며 객체지향언어를 이용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양한다. 또한, 일반화 프로그래밍 기법을 통해 다양한 환경에서 동작하는 소프트웨어를 설계하는 방법을 학습한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| DAI5013 | 고급컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 인공지능융합학과 | 한 | Yes |
| 컴퓨터비전은 최근 가장 빠르게 발전하는 인공지능의 한 분야로, 3차원 세계를 기록한 사진 및 동영상과 같은 시작정보들을 획득, 처리, 분석, 이해하는 데에 그 목적이 있다. 본 과목은 학부 컴퓨터비전과 관련한 기초적인 개념과 방법론 및 그 응용을 배운다. 본 과목에서 다루는 주제들은, 영상 처리 및 분할, 특징점 검출, 광학, 영상 추적, 사진기 모델, 3차원 복원, 인물 및 물체 인식과 검출 등을 포함한다. | |||||||||
| DAI5015 | 융합정보학이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능융합학과 | 영 | Yes |
| 지금의 AI와 IT 산업을 연구하기 위해서는 IT 기술 및 서비스의 가장 기본 단위라 할 수 있는 “융합 정보”의 특성에 대한 정확한 이해가 필요하다. IT 연구를 위한 기본 강좌로서, 이 강좌에서는 융합 정보의 특성을 알아보고, 이를 바탕으로 융합 정보의 가격, 디지털 정보와 지적재산권 등 융합 정보에 대하여 다양하고 새로운 방향의 분석을 시도한다. | |||||||||
| DAI5017 | 데이터사이언스컴퓨팅 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 인공지능융합학과 | 한 | Yes |
| 본 강좌는 데이터사이언스와, 인공지능, 그리고 이를 위한 실제 프로그래밍에 대한 지식이 없는 대학원 진입자를 대상으로 인공지능 활용을 위한 프로그래밍 언어인 파이썬의 기본 개념을 이해하고 인공지능과 빅데이터 활용을 위한 패키지와 시각화, 실제 데이터 분석과 응용을 수행할 수 있는 능력을 함양한다. | |||||||||
| DAI5025 | 멀티모달학습 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능융합학과 | 한 | Yes |
| 멀티모달 학습은 인공지능 관점에서 다양한 모달리티(이미지, 텍스트, 오디오 등)를 통합적으로 처리하고 학습하는 기법을 다루는 분야이다. 본 수업은 멀티모달 학습 분야의 기본 개념과 최신 연구를 소개하고, 학생들이 멀티모달 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 수업을 통해 학생들은 멀티모달 데이터 처리 기법, 멀티모달 학습 방법론, 그리고 멀티모달 모델의 설계 방법을 학습하게 된다. | |||||||||
| DIM5001 | 실감미디어영상처리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 디지털 비디오의 구성을 이해하고 인코딩/디코딩하는 전반적인 기술을 학습한다. 먼저 각 이미지를 구성하는 Pixel의 개념부터 시작하여 DCT, Quantization, Entropy coding의 기술을 이해하고, 더 나아가서 이미지의 묶음인 비디오를 압축하기 위한 인코더 구조, Intra-picture coding, inter-picture coding 등의 구체적인 기술들도 학습한다. | |||||||||
| DIM5002 | 메타버스빅데이터분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 다양한 메타버스 환경에서 산출되는 데이터의 수집, 분석, 예측, 그리고 함의 도출방안을 다룬다. 데이터 분석 기초, 메타버스 관련 데이터 분석에 관한 기존 연구 분석, 새로운 연구의 디자인 등을 포함할 수 있다. 영어강의를 원칙으로 함. 학생 발표 중심으로 수업 진행하나, 일부 내용은 강좌형태로 진행 가능. | |||||||||
| DIM5003 | 실감미디어세미나1 | 2 | 4 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 실감미디어 처리 핵심 기반 및 응용 기술 동향에 대해 학습하고 토론한다. 영상처리, 그래픽스, 인공지능, 플랫폼, 인터랙션, 문화콘텐츠, 트랜스미디어, 디지털휴먼 및 치료제, NFT, XR스튜디오 등 첨단 실감미디어 분야의 최신 기술 조사 및 발표를 진행한다. | |||||||||
| DIM5004 | 인터랙티브그래프마이닝 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 그래프는 다양한 종류의 관계 및 상호작용을 표현할 수 있는 데이터 구조이다. 소셜네트워크, 인터넷, 전력망 등이 그래프로 표현될 수 있다. 본 과목에서는 그래프에 대한 분석 방법을 다양한 사례를 기반으로 학습한다. 또한 그래프 구조를 학습할 수 있는 그래프 기계학습 방법에 대해 공부한다. 최신 그래프 분석 및 학습 응용 사례들에 대해 토의한다. | |||||||||
| DIM5005 | 실감미디어와디지털휴먼 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 디지털 휴먼 기술에 대한 개괄적인 이해와 전반적인 최신 동향에 대한 지식을 소개한다. 디지털 휴먼이 유망한 분야로 꼽히는 이유는 단순히 텍스트를 통한 소통을 넘어, 인간과 비슷한 외형을 구현하여 표정과 같은 비언어적 소통 수단으로도 사용자와 교감할 수 있다는 점이다. 이를 구현하는 과정에서 모델링, 상호작용 기술 구축 등에 인공지능 기술이 필수적이다. 본 과목을 통해 NLP, 이미지 딥러닝 등 다양한 AI 처리 기술을 직접 구상 및 구현해볼 수 있다. | |||||||||
| DIM5006 | 실감미디어콘텐츠워크샵1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 실감미디어 콘텐츠의 실례들을 살펴보고 특히 예술과 접목된 실감미디어 콘텐츠의 기획 및 제작의 과정을 경험하도록 돕는다. | |||||||||
| DIM5007 | 인공지능기초 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 인공지능의 기초 개념과 머신러닝, 딥러닝의 핵심 이론에 대해 학습하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서, 영상, 텍스트, 오디오 등의 다양한 데이터를 다루는 인공지능 기반 알고리즘이 어떻게 추론을 수행하는지에 대한 과정을 살펴본다. 본 과목은 최신 인공지능 트렌드에 대한 이해를 높이고, 상황에 맞는 적절한 알고리즘 선택 능력을 배양하는데 주력한다. 실습 세션에서는 다양한 분야에서 활용되고 있는 파이썬 프로그래밍 언어를 활용하여 인공지능 알고리즘을 직접 개발 및 적용한다. | |||||||||
| DIM5008 | Unity프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 강의는 유니티의 근원이 되는 C# 프로그래밍 언어에 대해 전반적인 이해와 이를 실제로 유니티 상에서 규현하는 방법을 학습한다. 가상의 환경을 구축하는데는 이를 설계하기 위한 도면과, 구현하기 위한 틀이 요구된다. 이에 유니티는 가상현실을 넘어 증강현실, 확장현실 등 가상성이 가미되어 있는 환경을 구축하는데 필수적으로 요구되는 도구이다. 해당 강의를 통해 수강생은 앞서 제시한 가상환경을 구축하기 위한 방법론에서 나아가 이를 형성하고 있는 아키택쳐를 C#프로그래밍을 통해 설계한다. | |||||||||
| DIM5009 | 실감미디어국제표준 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 실감미디어 영상 전/후처리, 압축, 전송을 다루는 최신 국제표준 및 요소기술을 소개한다. ISO/IEC SC 29/WG 4 (MPEG Video Coding) 산하 6자유도 영상 압축 표준인 MPEG immersive video (MIV, ISO/IEC 23090-12) 및 ISO/IEC SC 29/WG 3 (MPEG Systems) 산하 복호기 단에서의 타일/서브픽쳐 기반 압축 영상 처리 표준인 video decoding interfaces (VDI, ISO/IEC 23090-13) 표준 최신 동향 소개, 요소 기술 설명, 참조 SW 실습이 진행된다. | |||||||||
| DIM5010 | 실감미디어프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 Python을 기반으로 OpenCV를 활용하여 Extended Reality (XR) 소프트웨어 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 교육하는 것을 목표로 한다. 이 과정을 통해 수강생들은 OpenCV와 Python을 활용하여 이미지 및 비디오 데이터를 컴퓨터에서 효과적으로 표현하고 처리하는 다양한 기술을 학습한다. 더불어, 실제 응용 사례와 프로젝트를 통해 이러한 기술을 실무에 적용하며 문제를 해결하는 능력을 키우도록 한다. | |||||||||
| DIM5011 | 실감미디어와컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 강의는 실감미디어에서 활용되는 컴퓨터 비전의 기본 원리와 다양한 응용 방법을 중점적으로 다룬다. 강의에서는 컴퓨터 비전을 활용하여 실세계 이미지를 분석하고 해석하는 기본 원리와 최근 주목받고 있는 생성형 모델을 이용한 영상 생성 기술을 배운다. 또한, 실제 사례 연구와 프로젝트를 통해 실감미디어와 컴퓨터 비전의 응용 방법을 직접 실습해 볼 수 있는 기회도 제공된다. | |||||||||
| DIM5012 | 컴퓨터비전특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 강의는 컴퓨터비전 분야의 최신 기술과 관련 연구 주제들을 심도있게 다룬다. 수강을 위해서는 파이썬 프로그래밍 및 딥러닝에 대한 기본적 이해와 선형대수, 확률 및 통계 등 필수 수학적 지식이 요구된다. 강의 내용에는 이미지 분류(Image Classification), 객체 탐지(Object Detection), 인스턴스/시맨틱 분할(Instance/Semantic Segmentation)과 같은 장면 인식 문제부터 GAN, Diffusion Model과 같은 생성형 모델까지 다양한 주제가 포함된다. 수강생들은 컴퓨터비전의 최신 연구를 배우고, 궁극적으로는 컴퓨터비전 또는 기계학습분야의 탑 티어 컨퍼런스 논문 제출을 목표로 하는 팀단위의 프로젝트를 수행하게 된다. | |||||||||
| DIM5013 | 실감미디어세미나2 | 2 | 4 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 실감미디어 처리 핵심 기반 및 응용 기술 동향에 대해 학습하고 토론한다. 영상처리, 그래픽스, 인공지능, 플랫폼, 인터랙션, 문화콘텐츠, 트랜스미디어, 디지털휴먼 및 치료제, NFT, XR스튜디오 등 첨단 실감미디어 분야의 최신 기술 조사 및 발표를 진행한다. | |||||||||
| DIM5014 | 정보보호이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 메타버스 등 실감미디어 영역에서 고민해야 봐야 할 정보들을 보안하기 위한 이론적 배경들을 학습함. 다양한 보안 및 암호 관련 이론과 현실에서 마주할 수 있는 보안 관련 실제 사례, 정보보안 기술 동향을 반영하여 학생들의 현실적인 위협과 대응 방안을 이해할 수 있도록 함. 참여형 수업으로써 리서치 및 사례 발표 진행. | |||||||||
| DIM5015 | 실감미디어문화테크놀로지 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 1. 수업 개요 실감 미디어 제작 분야에서 선도적인 플랫폼 중 하나인 언리얼 엔진을 사용하여 문화적으로 풍부한 콘텐츠를 창조하고 숙달하는 예술에 대해 탐구하고자 한다. 본 수업은 실감형 미디어를 기획하고 제작하는 과정을 다루며, 이러한 기술이 어떻게 문화를 효과적으로 대표하고 영향을 미칠 수 있는지에 대한 배운다. 학생들은 몰입력, 게임화 전략, 감정적 참여를 활용하여 흥미로운 문화적으로 중요한 콘텐츠를 만들기 위해 현실적인 환경과 스토리를 창조하는 방법을 배우게 된다. 이 수업은 실감 미디어 기술 개발과 창의적인 스토리텔링, 문화적 감수성 및 몰입형 미디어의 영향에 대한 이론적 이해를 조화롭게 결합하는 융합형 수업이다. 2. 수업 목표 - 언리얼 엔진의 숙달: 보다 현실적이고 문화적으로 풍부한 미디어를 만들기 위한 포괄적인 기술을 습득 - 몰입과 게임화의 이해: 게임화 요소를 숙달하여 관객들을 매료시킬 수 있는 몰입형 경험을 만드는 방법을 배움 - 문화적 대표성: 몰입형 미디어 콘텐츠에서 다양한 문화를 대표하고 존중하는 방법에 대한 이해를 발전 - 감성적 디자인: 스토리텔링과 현실적 미디어를 통해 감정을 유발하고 관리하는 방법을 탐구합니다. - 비판적 분석: 문화적, 감정적, 게임화 측면에 초점을 맞추어 몰입형 미디어를 비판적으로 분석하는 능력을 배양 | |||||||||
| DIM5016 | 가상현실의이해 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| VR/AR/MR/메타버스란 무엇인가 학습한다. VR 이론과 현상을 집중 탐구하고 이해하여 새로운 실감미디어에 대해 고찰 하고자 한다. 컴퓨터와 관람자의 상호작용에 대한 연구와 새로운 실감미디어 제시를 수업 목표로 한다. 청각적 시각적 반응에 대한 상호작용, 컴퓨터가 만들어내는 복잡한 상호작용을 유발하는 상황인 인공현실(artificial reality), 현실 같은 영상을 구현하는 영화, VR, AR, MR, 메타버스등에 대한 연구와 학습이 이루어진다. 수업에서는 실감미디어 감상과 VR 이론을 탐구하며, 실감미디어 트랜드가 발생되는 현상을 집중 탐구하여 이 시대가 원하는 실감미디어 콘텐츠를 구현할 수 있도록 학습한다. 수업은 강의와 과제 발표, 시험으로 이루어진다. | |||||||||
| DIM5018 | 홀로그래피및XR의이해 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 차세대 실감 기술로 주목받고 있는 홀로그래피 및 XR을 구현하기 위한 이론적 배경을 이해하고, 이를 통해 Apple Vision Pro, Meta Quest Pro 등 글로벌 빅테크 기업의 최신 기술부터 실감 기술의 종착역인 홀로그래피까지 원리를 이해함으로써, 차세대 실감 기술에 적용 가능한 미디어 콘텐츠 제작 방법을 학습하는 과목 | |||||||||
| DIM5019 | 실감미디어그래픽스 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 실감미디어 컴퓨터 그래픽스는 시각 요소를 이용하여 정보를 표현하고 전달하는 과정을 학습한다. 본 과목은 컴퓨터 그래픽스의 기본 원리를 익히고, 3차원 그래픽스 파이프라인을 구성하는 여러 가지 처리 단계를 구성하는 알고리즘을 이해함으로써 컴퓨터그래픽스를 활용하는 응용프로그램을 만드는데 필요한 이론 및 기술을 습득하는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| DIM5020 | XR스튜디오 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 크게 2가지 구성으로 이루어진다. 첫째, 실감미디어 영상 취득을 위해 XR 스튜디오를 구성하는 카메라 클러스터, 카메라 서버들에 대해서 설치, 운용하는 과정을 학습한다. 둘째, 이렇게 취득된 영상들을 2D 텍스쳐 영상과 Depth(Geometry) 깊이 영상으로 나누어 이를 최신 가상현실 비디오 압축 표준인 MPEG Immersive Media (MIV) 및 V-PCC(Point Cloud Coding) 기술들로 압축하고 적절한 렌더러를 이용하여 렌더링 해보는 과정을 학습한다. 이를 통해 전체적으로 차세대 VR 스튜디오의 운용기술과 영상처리 기술을 실습을 통해 이해한다. | |||||||||
| DIM5021 | 실감미디어캡스톤디자인프로젝트1 | 2 | 4 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 학위 기간 중 1회 (석사과정 박사과정 각 1회씩) 수강을 하여야 하며, 기업 인턴 과정을 거친 후 이를 보고서와 기업활동 내용으로 평가하여 점수를 부여한다. 크게 국내과정 국외과정으로 나뉘며, 국외과정은 해외 대학이나 연구기간에서 3개월에서 6개월간 인턴쉽을 한 내용으로 평가하고, 국내 인턴쉽 과정은 최소 1달 이상의 기업 인턴쉽 과정 동안의 진행한 프로젝트 등을 통해 평가한다. 과목은 학기초 본 내용을 안내하고 학기 중 보고/관리 과정을 거치며, 학기 말 최종적인 보고서 및 기업으로의 평가 내용을 전달 받아 평가한다. 현재 실감미디어공학과 졸업요건 필수과목으로 지정되어 있다. | |||||||||