성균관대학교 소프트웨어융합대학 | 대학원과정 | 데이터사이언스융합학과

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교육과정
학수번호	교과목명	학점	자기 학습 시간	영역	학위	이수 학년	비고	언어	개설 여부
ADS5036	데이터마이닝	3	6	전공	석사/박사	1-8		-	No
본 과목은 데이터마이닝의 기본적인 개념과 기술, 그리고 실제 데이터로의 적용 방법들을 다룬다. 구체적으로, 첫째, 데이터에 내재되어 있는 연관성의 규칙 또는 패턴을 찾아내는 기술들과 데이터를 분류하고 군집화하는 기술들을 소개하고, 둘째, 이러한 기술들을 다양한 분야의 복잡한 데이터에 적용하는 방법들에 대해 논의한다. 학생들은 프로그래밍 언어를 이용하여 데이터마이닝 알고리즘들을 실제 구현하는 기술을 학습한다.
ADS5037	강화학습	3	6	전공	석사/박사			-	No
강화 학습은 로봇공학, 게임, 소비자 모델링 등 광범위한 문제에 적용될 수 있는 대표적인 기계 학습 기법 중 하나이다. 본 수업에서는 강화 학습의 방법론으로 마르코프 의사결정 과정, 동적 프로그래밍에 의한 계획, 모델 프리예측, 모델 프리 제어, 가치 함수 근사, 정책 그레디언트, 학습과 계획, 탐구 및 탐사 등을 다루고자 한다.
ADS5038	집중연구	3	6	전공	석사/박사			한	Yes
본 과목에서는 데이터사이언스와 관련한 최근의 자료를 중심으로 자세히 정리, 분석하고 토의함으로서 빠른 속도로 발달하는 데이터사이언스 분야에서 논의되는 새로운 개념과 연구방법 등을 이해한다. 지도교수를 선정하여 그 지도하에 특정 주제를 가지고 연구를 수행함으로서 이 과정에서 실험적 기술과 새로운 사실의 탐구를 위한 접근방법 등을 습득한다. 이러한 과정에서 얻은 결과들을 학기말에 졸업논문으로 제출하고, 그 결과를 졸업논문심사 위원회에서 평가한다.
ADS5039	데이터와이론	3	6	전공	석사/박사			한	Yes
데이터와 이론 강의에서는 사회과학분야의 데이터를 이해하고 적용하기 위한 다양한 모델과 이론을 학습한다. 이론적 틀을 통해 사람들의 인식과 행태를 설명하고, 소셜 미디어에서 생성되는 데이터, 그리고 사회현상을 해석하는 데 필요한 렌즈 내지는 시각을 개발하기 위한 개념과 지식을 논의한다.이 강의를 통해 학생들은 이론을 데이터 분석에 적용하는 아이디어를 얻을 수 있으며, 지금까지 생산된 수많은 기술과 혁신들의 사회적 수용 또는 저항에 영향을 미친 원리를 이해할 수 있다.
AIM5058	변분추론	3	6	전공	석사/박사	1-4	인공지능학과	한	Yes
추론 문제의 목표는 주어진 데이터에 숨겨진 구조를 찾는 것으로 많은 경우 사후 확률 분포를 구하여 해결할 수 있다. 변분 추론은 쉽게 구할 수 없는 사후 확률 분포를 근사 분포와 최적화 방법을 이용해 해결한다. 본 수업에서는 변분 추론을 이해하기 위한 확률 이론과 몬테-카를로 방법에 대해 학습한 후 변분 추론과 확률 변분 추론을 다룬다. 또한 변분 추론과 VAE의 관계에 대해 알아본다.
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.
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.
DAI5001	인공지능기초	3	6	전공	석사/박사	1-8	인공지능융합학과	-	No
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.
DAI5003	인공지능을위한수학	3	6	전공	석사/박사	1-8	인공지능융합학과	한	Yes
본 과목은 인공지능융합학과에 입학하는 신입생을 위해 인공지능을 이해하고 활용하는 데 필요한기초 수학/통계를 습득하는 과목으로 향후 인공지능을 자유롭게 활용하기 위한 통계적 토대가 되는 강좌이다. 즉, 본 과목을 통해 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루고자 한다.
DAI5018	고급빅데이터처리	3	6	전공	석사/박사	1-8	인공지능융합학과	-	No
최근 빅 데이터처리 및 가시화가 활성화되면서 빅 데이터를 효율적으로 처리하는 방법론에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 연합 분산처리(Federated Learning), 하둡(Hadoop) 및 스파크(Spark)와 같은 분산 처리 플랫폼 활용 등이 한 예가 된다. 본 수업에서는 빅 데이터처리에 적합한 R언어를 활용하여 기초를 다진 뒤, 개인 연구 주제로 빅 데이터를 처리, 가시화, 분산처리플랫폼에서 구현, 개인 논문작성 완성을 목표로 한다.
DAI5019	그래프마이닝및학습	3	6	전공	석사/박사		인공지능융합학과	-	No
그래프는 다양한 종류의 관계를 표현할 수 있는 구조이다. 소셜네트워크, WWW, 전력망 등이 그래프로 표현될 수 있다. 본 과목에서는 먼저 그래프에 대한 분석 방법을 다양한 사례를 바탕으로 학습한다. 또한 그래프 구조를 학습하는 그래프 기계학습 방법에 대해 공부한다. 최신 그래프 학습 응용 사례들에 대해 토의한다.
HAI5013	인공지능디자인과인간심리	3	6	전공	석사/박사	1-4	인간AI인터랙션융합전공	영	Yes
이 수업은 이 수업에서는 인공지능을 어떻게 디자인해야 보다 나은 사용자 경험을 제공할 수 있을지에 대해 배운다. 인공지능 디자인에 있어서의 여러 가지 중요한 요소들과 이슈들을 인간-AI 인터랙션, 인간-컴퓨터 인터랙션의 기본적인 개념을 통해 이해하고 사용자가 인공지능 기술을 사용하는데 있어서의 심리적 효과와 사용자 경험에 대해 커뮤니케이션, 심리학, 컴퓨터 공학 등의 다양한 학문에서의 연구에 대해 세미나를 통해 토론하며 이해를 높인다.
HAI5014	휴먼AI인터랙션	3	6	전공	석사/박사	1-4	인간AI인터랙션융합전공	-	No
휴먼AI인터랙션의 이론적 배경을 탐색하고, 학생 각자가 스스로의 지적 경향을 바탕으로 새로운 이론을 수립하는 야심찬 도전을 할 수 있는 기회를 갖는다.
HAI5017	HCI와인공지능응용실습	3	6	전공	석사/박사		인간AI인터랙션융합전공	-	No
본 수업에서는 인공지능을 활용한 연구 주제를 도출하고 Human-Centered Computing 방법을 이용하여 창의적인 인터페이스 디자인 및 user experience 인사이트를 발굴하는 것이 학습 목표입니다. 학기 마지막에는 기획한 연구주제와 결과에 대해 발표합니다. 강의와 학생 발표가 혼합된 세미나 형식의 수업입니다.
WIS5021	인포매틱스특론	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 강좌는 인포매틱스에 관한 과목이다. 정보기술을 둘러싼 환경, 인간, 그리고 기술들의 상호작용에 관한 이슈들을 탐구하며, 그 상호작용의 원리와 파라다임을 통해 보다 나은 정보기술의 디자인원리를 연구한다.
WIS5032	미디어와인간심리	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 강좌는 HCI 이슈와 관련하여 미디어와 인간의 mind 의 변화과정에 초점을 맞추어 (1) 미디어 형태의 변화에 따른 인간의 인지의 변화와 (2)인간의 다양한 인지심리가 미디어 인터페이스에 미치는 영향을 유기적으로 연구한다. 이러한 연구를 바탕으로 미디어 컨버젼스의 흐름에서 사용자 중심의 미디어환경을 조성하기 위한 인간중심적 사고와 기술적 능력을 배양하고자 한다.
WIS5063	미디어경영과사용자경험(UX)	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 강의는 미디어 경영자가 직면하는 보다 나은 사용자 경험과 상업적 이익 추구의 딜레마를 어떻게 하면 효율적이면서도 생산적으로 해결할 것인가를 연구한다. 특히 이용자 복지(wellbeing)의 측면에서 과도한 의존이나 반사회적 결과를 유발하지 않으면서도 글로벌 사용자들에게 어필할 수 있는 미디어 컨텐츠의 개발과 그에 관련된 성공사례들을 집중 분석한다.
WIS5065	사용자경험특론	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 강의는 기본적으로 사용자인터페이스/사용자경험 설계와 관련한 여러 연구사례들을 다룬다. 주제는 주로 컴퓨터 기반 제품이나 시스템을 설계하고 평가하는 데에 이용되는 이론과 기법들을 포함한다. 또한 사용성과 심미성, 행동유도성과 감정, 디자인전략, 사용맥락적정보, 인지적부담, 피로도문제, 사용자선호도 등과 관련된 연구들도 소개한다. 학생들은 여러 연구주제를 경험함으로써 사용자경험과 관련해 독립적 연구 수행을 하는 데에 보다 익숙해 질 수 있을 것이다.
WIS5071	디지털콘텐츠특론	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 강의는 디지털콘텐츠와 관련한 여러 연구 사례를 다룬다. 학생들은 게임, 음악 등 다양한 디지털콘텐츠 산업들 가운데 특정 산업을 선택하여 해당 산업의 현황, 이슈, 문제점들을 분석하고 해당 이슈들을 다루고 있는 관련 논문들을 공부한다. 이를 통해 기존 문헌들이 가지고 있는 한계점을 파악하고 그 한계점을 해결하기 위한 방안을 수업을 통해 함께 모색한다.
WIS5072	IT기업데이터분석	3	6	전공	석사/박사		인터랙션사이언스학과	-	No
본 수업에서는 IT기업의 재무데이터를 가지고 기업의 효율성을 분석합니다. 기업 효율성 분석에 가장 널리 사용되는 Data Envelop Analysis(DEA)와 Stochastic Frontier Analysis(SFA) 방법론을 공부하고 직접 기업의 재무데이터로 효율성을 비교분석합니다. 효율성 연구는 기술경영 분야에서 다루어지는 핵심 연구 분야 가운데 하나입니다.
WIS5074	파이썬활용고급데이터분석	3	6	전공	석사/박사	1-4	인터랙션사이언스학과	-	No
본 과목은 Python을 이용해 기초통계, 추론통계, 회귀분석, 군집분석 등 통계 기법은 물론, 기계학습, 딥러닝까지 실습해보는 데 중점을 둔다. 강의보다는 학생 그룹이 직접 선택한 사례를 공유하며, 교수와 동료 학생들의 질의응답을 통해 문답식 교육을 추구하는 과목이다. 단, 이 과목은 사회과학 기반의 융합으로서 공학적 접근과는 차별성을 둔다.