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소프트웨어학과

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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
AAI2011 시스템프로그래밍 3 6 전공 학사 인공지능융합전공 Yes
운영체제, 디바이스 드라이버, 컴파일러 등과 같은 시스템 소프트웨어는 직접적으로 컴퓨터 하드웨어를 콘트롤하고 응용 소프트웨어를 실행할 수 있는 환경을 제공한다. 이러한 시스템 소프트웨어는 C언어로 구현되는 경우가 많다. 본 교과목에서는 C언어 기반의 시스템소프트웨어 이론 및 설계/구현 방법론에 대해 다룬다. 또한, 유닉스/리눅스 환경에 대한 이해 및 사용법에 대해 학습한다. 프로세스/쓰레드 관리, 네트워크 통신 등 다양한 시스템 자원 관리를 위한 시스템소프트웨어 개발에 대한 경험을 제공한다.
AIM4001 빅데이터분석특론 3 6 전공 학사/석사 인공지능학과 - No
빅데이터 분석에 중추적인 역할을 하는 주요한 데이터 마이닝 기법 및 기계학습 방법론에 대해 학습한다. 빅데이터의 종류 및 성격을 파악하여 그 데이터 안에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해 어떤 빅데이터 처리 기법을 적용해야 하는지에 대해 습득한다. 더 나아가 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 확장성 높은 데이터 마이닝 알고리즘을 설계하고, 다양한 빅데이터를 수집 및 분석하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다. 강의 중반부까지는 빅데이터 분석에 필요한 주요 지도학습 및 비지도학습 방법론에 대한 이론적 분석 및 실제 적용 예에 대해 소개한다. 강의 중반 이후에는 빅데이터의 대표적인 예 중 하나인 거대 소셜 네트워크를 분석하기 위한 다양한 그래프 마이닝 기법들에 대해 공부한다. 한 번의 중간시험과 세 번의 과제, 최종 설계 프로젝트를 통해 평가한다. 학기말 설계 프로젝트를 통해서 실제 빅데이터를 수집하거나 기존에 존재하는 빅데이터를 분석하는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 한다.
AIM4003 자연어처리개론 3 6 전공 학사/석사 1-4 인공지능학과 Yes
본 과목에서는 자연어를 분석하고 생성하는 이론과 기술에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 구체적으로 텍스트 수집, 텍스트 전처리, 문서 통계 분석, 문서 분류 및 성능 평가, 구문 분석, 파싱, 개체명 인식, 텍스트 벡터화, 텍스트 클러스터링, 텍스트 생성, 토픽 모델링, 유사문서, 요약, 단어 임베딩, 언어 모델 등의 주제를 다루며, 다양한 실전 문제를 해결하는 방식을 이해한다. 본 과목의 목표는 실전 자연어처리 문제를 해결하는 프로그램을 작성하는 것이다. 본 과목을 수강하기 위해서 파이썬 프로그래밍, 기계 학습 및 딥러닝 모델을 이해하고 구현할 수 있어야 한다.
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.
CHS2004 인문학과창의적사유 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 - No
4차 산업은 초연결사회가 될 것으로 전망하고 있다. IT기술이 사람, 프로세스, 데이터, 사물을 서로 연결하여 지능화된 네트워크를 구축하고 이를 통해 많은 응용이 가능해 질 것이다. 이런 환경에서 기업은 고객이 원하는 새로운 가치를 찾는 노력을 하게 된다. 이 강좌의 목적은 인문학의 이해를 통해서 인간(고객)의 본성을 이해하며, 인문학을 통해서 경영, 기술의 창의성을 함께 생각해 본다.
CHS2011 AI시대의기술윤리와미래유학 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 - No
본 수업에서는 현재 발전하고 있는 인공지능이 야기하는 다양한 윤리적 문제를 다각도로 성찰하고, 더 발전된 형태의 범용인공지능이 등장할 미래 사회에서 필요한 윤리관은 무엇인지를 고민한다. 더 나아가 AI시대의 다원적 가치관 중에서도 동아시아의 전통, 특히 유학 전통의 윤리관이 여전히 우리 사회에 유의미한 통찰을 어떻게 제공할 수 있는지 살펴본다. 본 수업에서 다룰 구체적 문제들은 다음과 같다. 현재 AI가 노출하는 인간의 편견들을 어떻게 해결할 것인가? AI 개발에 필요한 공학자, 기술자는 구체적으로 어떤 윤리적 문제들을 고민해야 하는가? AI 시대의 정의과 공정은 현대 우리 사회의 정의와 공정과 같은가, 다른가? AI시대의 인간성은 어떻게 규정되는가? 새로운 시대에 여전히 우리가 공생할 수 있는 길은 무엇인가? AI시대에서 우리는 동아시아 유학전통의 어떤 면모를 되살릴 것인가? 본 수업은 한국 학계 동서철학의 최고 전문가들이 함께 특강 형식으로 진행되되, 각 강의들이 상호 유기적으로 연결됨으로써 일관적으로 공통 주제를 발전시켜 나아간다.
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.
CHS2013 인문사회과학기반뇌인지공학융합기술 3 6 전공 학사 1-4 도전학기 - No
본 과목은 인간 뇌의 작동 방식에 대한 기본적 이해와 최근 연구성과들을 소개합니다. 이를 바탕으로 인문·사회과학과의 접목을 통해 어떻게 뇌인지과학 및 뇌공학 융합기술 (예, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뇌과학기반 인지 컴퓨팅, 신경인체공학, 등)이 개발되어 왔는지 살펴보며, 다양한 적용사례들과 미래전망에 대한 토론을 통해 미래지향적 융합 전문 인력이 될 수 있는 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다.
CHS2014 21C필수역량강화를위한팀앙트레프레너십 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 - No
21세기는 변혁의 시대이다. 변화의 폭과 깊이, 그리고 속도를 가늠할 수 없는 정도이다. OECD는 이러한 불확실성의 시대를 맞이하는 청년세대이 갖추어야 할 핵심역량으로서 4C(creativity, communication, collaboration, critical thinking과 problem solving)를 강조하고 있다. 본 교과목에서는 앙트레프레너십으로 단련된 건강한 개인들이 팀으로 앙트레프레너십을 발휘할 때 사회의 문제를 해결할 수 있고 이와 동시에 개인의 4C 역량도 강화할 수 있음을 강조한다. 실행을 위한 도구와 하루하루의 삶을 임하는 자세에 대한 실천적 지식과 함께 배경 이론지식도 제공함으로써 본 교과목을 수강하는 학생들이 뜻을 같이하는 사람들과 함께 자신의 미래를 개척하면서 사회문제 해결에 공한할 수 있는 실행역량을 갖출 수 있도록 돕고자 한다.
CHS7001 블록체인의기초 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 과목에서는 ‘블록체인’이라는 기술의 전반적 이해를 위한 기초개념을 다룬다. 블록체인 기술이 등장하게 된 배경 및 기술의 목적을 이해하고, 수강생 스스로 기술의 한계점 및 응용 가능성에 대해 생각해 볼 수 있는 기회를 가질 수 있도록 한다. 블록체인 기술을 최초로 도입한 대표적인 암호화폐인 비트코인의 구성 요소 및 구조를 이해하고, 나아가 탈중앙화된 플랫폼을 지향하는 이더리움의 구성 요소 및 구조를 이해하여 대표적인 두 암호화폐의 장단점 및 차이점을 체계적으로 이해한다. 또한 기술을 구성하고 있는 합의 알고리즘 (POW, POS 를 중심으로), 블록체인의 확장성, 암호경제학의 개념 및 한계점을 이해하고 이를 바탕으로 블록체인의 기술의 방향성 및 응용가능성에 대한 수강생 간의 논의를 통해 기술에 대한 수강생의 심층적인 이해를 유도한다.
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.
COV3002 유비쿼터스사회와소통능력 3 6 전공 학사 3-4 융합원 학부 - No
본 과목은 유비쿼터스 사회의 특성을 이해하고, 이에 따라 사회가 요구하는 새로운 커뮤니케이션 능력을 함양하는 데 초점을 맞추었다. 미디어 2.0으로 불리는 현재의 미디어 혁명은 사회의 전반에 큰 영향력을 동반하고 있다. 이 변화와 사회적 진화의 실체를 밝히고, 이것을 어떻게 사회적으로 수용할 수 있는지를 탐구한다. 디지털 기술을 이해하고, 이에 따른 윤리문제 또한 논한다. 미디어 생태계에 대한 논의를 통하여 커뮤니케이션의 변화된 사회적 의미를 제시한다.
CSE3036 컴퓨터공학세미나 1 2 전공 학사 3-4 컴퓨터공학과 Yes
컴퓨터 공학 세미나는 최근 컴퓨터 공학 분야에서 활발히 연구되고 있는 다양한 영역의 주제를 선정하여 교내외의 전문가들을 초청, 세미나 또는 토론을 수행하여 컴퓨터 공학 분야의 최신 흐름을 제공하고자 하는 과목이다.
DES2031 크리에이티브디자인 3 6 전공 학사 1-2 디자인학과 Yes
창의적인 아이디어를 위한 기초적 디자인 능력 배양 및 다양한 분야의 관점에서 디자인 사고를 통한 문제 관찰 및 해결 능력 배양
DES2033 디자인프로시저 3 6 전공 학사 2-3 디자인학과 영,한 Yes
모션그래픽 소프트웨어인 애프터이펙트를 이용하여 디지털 합성, 영상 제작, 편집, 및 스토리텔링을 통한 창의적인 아이디어 표현 방법에 대한 기초적 디자인 능력 배양
DES3034 디자인솔루션 3 6 전공 학사 3-4 디자인학과 - No
디지털 시대의 새로운 환경 속에서 나타나는 변화에 따른 고객에게 감동을 줄 수 있는 감성적인 패키지를 디자인한다. 소비자의 개성을 충족시키는 새로운 패키지를 제안해보거나, 유통되고있는 패키지를 기업의 요구에 맞게 redesign하고, 디자인 해결방안을 제시한다. 본 수업을 통해 학생들은 소비자 관찰, 리서치, 디자인, 경제, 공학 등의 관점을 경험하게 된다.
DES3038 인포메이션디자인 3 6 전공 학사 3 디자인학과 Yes
정보에 대한 과학적인 분석과 심미적인 감각은 시각디자이너가 필수적으로 갖춰야 하는 소양이다. 본 과목에서는 정보디자인의 개념과 원리를 이해하고 시각 커뮤니케이션 방법과 시각화 기술을 습득하여 창조적 시각물 구현을 목표로 한다. 학생들은 인쇄 및 전자매체에서의 효과적인 정보디자인을 위한 기본원리와 모범사례에 대해 학습하고 정보의 유형, 정보 분류 및 계층, 조직 패턴, 구조화된 정보 디자인과 기술, 인포매틱스, 콘텐츠관리, 시각커뮤니케이션의 원리,다이어그램,데이터 시각화 등을 다룬다.
DES3039 통합디자인스튜디오 3 6 전공 학사 디자인학과 Yes
1. 이 수업은 3년간의 전공수업과정을 통해 다양한 디자인의 기본개념과 적용방안을 통합적으로 이해하여 최종적으로는 시각디자인의 영역을 통합한 디자인 결과물을 만드는 것을 목적으로 한다. 2. 이 수업은 3년간의 전공수업과정을 통해 다양한 디자인의 기본개념과 적용방안을 통합적으로 이해하여 최종적으로는 써피스디자인의 영역을 통합한 디자인 결과물을 만드는 것을 목적으로 한다.
DES4001 융합캡스톤디자인 3 6 전공 학사/석사 디자인학과 Yes
디자인, 예술, IT, 경영학, 공학 등 다양한 전공의 학생들이 모여 미래의 신기술 및 서비스 등 창의적 디자인 상품의 개발을 연구하고 결과물의 프로토타잎까지를 진행하며 우수 아이디어는 지속적으로 그 활용을 지원한다. 현 학문 단위별 접근의 한계를 극복하고 융합을 통한 새로운 혁신적 가치를 창조하고 창의력 및 PBL(Problem Based Learning) 중심의 문제해결 능력, Team Project 수행능력의 습득을 목표로 한다.
EAM4014 글로벌테크노경영 2 4 전공 학사/석사 1-4 신소재공학과 - No
산업계에서 CEO 출신 전문가를 초청하여 해당 현장에서 필요한 기술의 요구사항 및 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 문제 해결 능력을 기른다. 또한, 특강을 통해 기업 경영, 창업 등에 관한 다양한 주제를 학습한다.
ECE4249 컴퓨터비전 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 Yes
본 과목은 컴퓨터에 의한 영상해석을 위한 이론을 정의한다. 영상 형성의 모델, 초기처리과정, 경계선의 검출, 영역의 확장과 분할, 움직임검출, 정합, Morphology 등의 알고리즘 소개와, 도형인식을 위한 통계적 모델, 분별함수, 결정 경계 및 법칙, 신경망 등의 이론을 강의한다
ECE4272 심화융합캡스톤디자인 3 6 전공 학사/석사 전자전기컴퓨터공학과 - No
1. 다학제 (디자인, 인문, 공학) 팀을 구성하여 사용자 중심 디자인 씽킹 및 프로토타이핑 프로세스에 중점을 두고 사회가 직면한 문제를 인문과학과 자연과학의 인터렉션(융합, 소통)에 중점을 두어 창의적 상품의 결과물의 설계까지를 진행함. 2. 관련 분야 전문가, 지역 사회 현장 실무자 및 고객으로 구성된 Co-creation 제품 및 service 융합형 프로젝트를 수행함. 프로젝트는 협업 과정이며 문제 해결에 직면한 사람들의 의견이 필수적이므로 이들과 정기적인 접촉을 유지하는 것이 중요함.
EEE2008 신호및시스템 3 3 전공 학사 2-3 전자전기공학부 한,영,한 Yes
시간 영역과 주파수 영역에서의 연속 및 이산신호에 대한 해석과 처리기법의 기본개념과, 선형 시불변 시스템 및 필터에 대한 이론을 컨블루션, 푸리에급수 (FS), 푸리에 변환(FT), 이산시간 푸리에 변환 (DTFT) 및 이산푸리에 변환 (DFT)기법을 통하여 파악하고, 아날로그 및 디지틀 통신의 기본개념 및 샘플링 이론에 대하여 강의한다. 위의 개념들은 PC lab 의 컴퓨터를 이용한 모의 실험 및 데이타 처리 기법을 통하여 직접 확인 숙지하도록 한다.
EEE3011 디지털신호처리 3 3 전공 학사 3-4 전자전기공학부 Yes
컴퓨터를 이용한 신호처리를 위한 신호해석 및 처리기법으로서 아날로그/디지틀 변환 회귀성 (Recursive) 및 비회귀성(Nonrecursive) 디지틀 필터, 그리고 정합 필터 등의 개념에 대해 공부하며, 시간급수를 이용한 파형분석, 이산신호에 대한 Z 변환, FFT 계산 알고리즘, 복소복조, 데이타 압축, 켑스트럼 기법 및 스펙트럼 추정론 등에 대하여 강의한다.
EEE3012 디지털통신 3 3 전공 학사 3-4 전자전기공학부 Yes
이 과목에서는 디지틀 통신망의 기본 구조와 소요기술 및 데이타 통신의 기초 확립을 목표로 한다. 이를 위해 디지틀 통신망의 구조, 회선 및 패킷 교환방식, 신호의 디지 틀적 표현과 변호나, 동기식 및 비동기식 디지틀 다중전송, 동기 및 타이밍 추출 등 을 다룬다. 또한, 데이타 통신망의 동작원리, 계층적 통신 프로토콜, 모뎀등과 함께 패킷 데이타 통신망, 근거리 통신망, 종합정보통신망 등의 기본개념들을 소개한다.
EEE3024 제어공학기초 3 3 전공 학사 3-4 전자전기공학부 한,영,한 Yes
이 과목에서는 선형시스템의 자동제어의 이해에 필요한 기초 이론을 강의한다. 입출력변수 및 상태변수의 정의, 제어시스템의 정의, 물리적 법칙에 의거한 시스템의 수학적 모델링, 시스템의 블록 다이어그램 표현법, 시스템 전달함수의 개념, 라플라스 변환을 이용한 전달함수의 표현, 상태방정식을 이용한 시스템의 표현 등의 내용을 소개한다. 피드백의 개념, 시스템의 안정도 개념, 시간영역에서의 응답특성으로 과도상태 및 정상상태 응답과 해석, 제어기의 기본형태 등을 다루며 제어용 컴퓨터 소프트웨어 툴을 이용하여 강의 내용을 확인할 수 있는 실습 과제가 부여된다.
EEE3032 통신시스템 3 3 전공 학사 3-4 전자전기공학부 Yes
본 과목은 실제의 통신에서 일어나는 여러가지 문제와 통신의 응용에 대한 기본 이 론과 모델을 강의한다. 포함되는 내용은 통신채널모델, 페이딩현상, 통신수신기의 구조 및 원리, 이동통신의 개요, 위성통신의 개요, 전파모델, 통신트래픽 모델, 동기화이론 등이다.
EEE3049 컴퓨터네트워크개론 3 6 전공 학사 3-4 전자전기공학부 Yes
데이타 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 데이타 통신의 여러 다른 형태의 동작 모드를 주로 다루고, OSI에 대한 OSI 표준 모델에 관한 다양한 응용지향 프로토콜을 통해 공동의 산 재된 정보처리 목적을 얻기 위하여 정보를 멀리 떨어진 다른 응용과 정보를 교환하기 위해 응용처리 수단을 제공한다.