발전기금
교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ECE5942 | 인턴십프로그램2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 인턴십프로그램은 1~2학기를 통해 학생들이 학교에서 배운 것과 현장 경험을 연계시키도록 해준다. 학생은 이론적인 지식을 실제 산업체 환경에 적용함으로써 미래에 대한 결정을 내릴 때 많은 정보를 활용할 수 있는 경험을 얻게 된다. | |||||||||
| ECE5947 | HCI설계 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| HCI는 사용자와 제품 사이의 상호작용을 총괄적으로 규정하는 개념으로서 제품개발의 주안점이 개발자의 지식에서 사용자의 만족으로 이동함을 뜻한다. 따라서 제품개발자는 개발 대상 제품이 다양한 사용자 그룹에게 친근하게 다가갈 수 있으며 일상생활 중에 보다 편리하고 유용하게 사용되며 제품으로서의 가치가 십분 활용될 수 있도록 설계하여야 한다. 본 교과목을 수강함으로써 제품개발자는 HCI의 중요성을 인지하고 HW 및 SW설계에 있어서 사용자의 만족감 증가를 목표로 제품개발 과정을 수행할 수 있다. | |||||||||
| ECE5966 | 소프트웨어공학기술 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 소프트웨어 공학의 최종적인 목표의 하나인 고품질의 소프트웨어를 생산하기 위한 방법론에 관한 고찰을 한다. 또한 생산된 소프트웨어의 품질을 평가하기 위해 사용되어지는 여러 가지 방법론에 관해서도 최근의 국내외 동향을 중심으로 깊이 있게 다룬다. | |||||||||
| ECE5967 | 보안공학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 본 강의의 목적은, 네트웍 보안의 개념과 이에 필요한 다양한 보안의 기술적인 사항들에 대해 소개하는데 있다. 본 과목에서 강의되는 내용들은 네트웍 보안을 안전하게 실현하기 위해 기초가 되는 네트웍 보안기술과 이에 따른 암호 기반기술, 전자상거래를 위한 공개키 기반구조(Public Key Infrastructure)와 전자지불 시스템 및 전자화폐 시스템의 개념, 개인의 사생활을 보호하기 위한 전자 우편 보안기술의 개념 등, 네트웍 상에서 이루어지는 정보활동에 대한 보안의 개념을 강의한다. 본 강의는 정보시스템 보안 분야에 대한 이해를 목표로 한다. | |||||||||
| ECE5969 | 데이터베이스시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 데이터베이스의 기초적인 개념을 기반으로, 데이터베이스 시스템을 구축하고 관리하는데 필수적인 각 구성 요소의 개념과 이론에 대해 배운다. 소개될 주요 내용들은 파일 인덱싱, 외부 해싱, 외부 정렬, 데이터베이스 튜닝, 관계형 스키마 설계, 동시성 제어, 회복 관리, 보안, 무결성 제어, 분산 데이터베이스, 연역 데이터베이스 등이다. | |||||||||
| ECE5975 | 모바일시스템디자인특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No | |
| 이 과목은 학생들에게 현재와 향후 주요 이동통신 시스템에 대한 핵심개념 및 설계사양을 이해하고, 숙지하도록 한다. 좀 더 구체적으로 보면, GSM, CDMA / CDMA2000 / W-CDMA, WLAN, WiBro, UMTS, BCO과 같은 주제들이 다루어진다. 또한 UWB, Bluetooth 같은 개인형 무선에 관해서도 살펴본다. 이와 더불어 기본적인 디지털 방송기술 (미국형 VSB, 유럽형 DVB, 휴대형 DMB 등)이 소개된다. | |||||||||
| ECE5976 | 측정과학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| 본 수업은 학생들에게 공학의 전 분야에 걸쳐 사용되는 측정 방법과 장비에 대해 소개하고 물리적인 양과 현상을 숫자와 연관지어 해석하는 방법을 다룬다. 측정 시스템(measurement system)이란 측정의 대상이 되는 측정 오브젝트(measurement object)로부터 얻은 정보를 목적 오브젝트(target object)로 옮기는 것이라고 볼 수 있다. 측정제어 시스템(measurement-and-control system)에서 목적 오브젝트는 측정 오브젝트와 동일하다. 이때 데이터 습득(acquisition), 데이터 처리(process), 데이터 분산(distribution)의 세 가지 주요 기능이 수행될 수 있다. 데이터 습득이란 측정 물체에 대한 정보를 얻고 이를 전기적 신호로 바꾸는 과정이다. 데이터 처리는 프로세싱(processing) 작업, 셀렉팅(selecting) 작업, 혹은 측정된 데이터를 미리 정한 방법으로 변형시키는 작업 등을 뜻한다. 데이터 분산은 처리가 끝난 데이터를 목적 오브젝트로 전달해주는 과정을 말한다. 목적 오브젝트가 여러 개 존재하는 경우 여러 개의 제어 밸브를 사용하는 경우처럼 출력(output)이 여러 개 존재할 수 있다. 최근에는 컴퓨터의 급격한 발달과 측정용 소프트웨어 툴의 진보로 인하여 점점 더 컴퓨터가 측정 장비의 기능을 독차지하고 있다. 본 수업에서 다루는 사례들은 전자공학, 기계공학, 제어공학, 위성 및 자동차 내비게이션 기술 등에서 사용되는 것으로 다양한 분야에 적용될 수 있는 것들이다. | |||||||||
| ECE5984 | 기계학습코너스톤 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 기계 학습은 어떻게 경험으로부터 학습하는 컴퓨터 시스템을 만드는가에 관한 연구분야이다. 이 과목에서는 현재의 기계학습 분야에서 사용되는 알고리즘과 모델들에 대해서 설명한다. 학습할 주요 내용은 일반화된 선형 모델, 다층인공신경망, 서포트벡터머신, 베이지안 네트워크, 클러스터링, 강화학습 등이다. | |||||||||
| ECE5987 | 메모리시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 메모리 시스템은 컴퓨터의 성능에 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 더욱이 딥러닝과 빅데이터 응용과 같이 방대한 데이터를 처리하는 어플리케이션이 증가하면서 메모리 시스템의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 본 강의에서는 메모리 시스템을 구성하는 온칩 캐시, 메인 메모리, 스토리지 기술에 대해 자세히 다룹니다. 각 메모리 시스템 구성요소의 기본 개념에 대해 배우고, 이들의 성능, 에너지, 보안성, 그리고 신뢰성을 향상시키기 위한 최신 연구동향을 소개합니다. 본 과목은 메모리 시스템의 최신 기술 습득, 시뮬레이션을 통한 시스템 성능 평가 및 새로운 시스템 구조 설계능력 배양을 목표로 합니다. | |||||||||
| ECE5988 | GPU구조코너스톤 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | - | No |
| Graphics Processing Unit (GPU)는 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 병렬 프로세서이다. 이러한 GPU는 AI의 급속한 발전에 기여하는 핵심 하드웨어 중 하나이다. 이 수업에서는 GPU의 기본 구조를 익히고, Top-tier conference에 발표된 관련 연구 사례를 발표/토론하며 최신 연구 경향을 학습한다. 또한 GPU simulator를 이용한 GPU 동작 구조 분석 및 실습을 진행한다. | |||||||||
| ECE5989 | 네트워크시스템SW설계 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 오늘날 네트워크 하드웨어의 성능이 크게 증가함에 따라, 네트워크 프로토콜을 처리하는 시스템 소프트웨어의 성능이 매우 중요해졌다. 본 과목에서는 현재 널리 사용되는 리눅스 커널의 네트워크 스택을 비롯하여, 고성능을 위한 사용자 영역의 네트워크 스택들의 설계 내용에 대해 학습한다. 이와 더불어 리눅스 커널 내에 TCP 혼잡제어 등, 자신만의 알고리즘 및 프로토콜을 설계/구현하는 프로젝트를 진행한다. 본 과목을 수강하는 데 있어 컴퓨터 네트워크 및 C 프로그래밍 언어에 대한 지식이 도움이 될 것이다. | |||||||||
| ECE5992 | 현대인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 최신 현대인공지능 기술 및 적용된 대표적 응용분야 소개; 현대인공지능 기술의 이해를 위한 기초를 리뷰. 다음과 같은 현대인공지능의 기초부터 최신기술까지 깊이있게 소개: 인공지능을 위한 선형대수학 및 확률-램던변수-랜덤벡터 리뷰, 경사기반 최적화, 이미지분류 신경망, 객체탐지 신경망, 이미지분할 신경망, 이미지 잡음제거 신경망과 확산모델, 이미지 복원과 반복신경망, 시점합성과 신경망을 통한 함축적 표현학습, 대조학습, 자가지도학습, 멀티모달분석과 비전-언어 모델 및 트랜스포머, 다중작업학습, 메타학습. 현대 인공지능기술을 사용하는 프로젝트 진행. | |||||||||
| ECE5993 | 데이터기반보안및프라이버시 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과목에서는 데이터를 활용한 보안 서비스 개발에 집중한다. 학생들은 데이터 활용 시 발생할 수 있는 프라이버시 이슈를 학습하고, 인공지능 및 머신러닝 기술을 이용할 때 나타나는 보안 문제들을 탐구한다. 실제 사례 연구와 프로젝트를 통해 학생들은 데이터 보호 및 프라이버시 유지 전략을 개발하고, AI/ML 알고리즘의 취약점을 파악하며 이에 대한 방어 기법을 탐색한다. 이 과목은 데이터 중심의 보안 환경에서 필요한 이론적 지식과 실용적 기술을 제공한다. | |||||||||
| ERC5001 | 글로벌공동연구특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 수업은 공과대학, 정보통신대학, 소프트웨어대학 등 혁신성장분야를 연구하고 있는 석사/박사과정 학생들의 해외 파견 및 국제공동연구의 경험을 통해 신진연구자로서의 글로벌 역량을 제고하는 것을 목표로 한다. 해외 현지 파견 및 공동연구를 수행하는 학생들이 - 해외 공동프로젝트 참여를 통해 글로벌 네트워크를 구축하고 - 인류의 지속가능한 발전 및 혁신성장분야의 신산업 창출을 위해 정진하며 - 초문화, 초학제, 초세대간 횡단하는 창의융합 경험의 혁신을 통해 창의(Value Creation), 융합(Convergence), 혁신(Innovation), 협업(Collaboration) 역량을 겸비한 글로벌 혁신 리더로 미래 공유 가치를 창출할 수 있는 역량을 키울 수 있도록 지원한다. 본 수업을 통해 학생들은 현지파견기간 동안 프로젝트에 몰두하여 연구 결과의 질적 수준을 향상시킬 것으로 기대하며, 파견연구를 종료한 연구자들의 최종 결과 발표회를 통하여 수행 과정 및 결과에 대해 평가 및 학점을 부여한다. | |||||||||
| ERP4001 | 창의심화탐구 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 교무팀 교육연구 | - | No | |
| 이 과목은 교육을 중심으로 하는 연구를 병행하는 교과목으로서, 연구수행능력을 일정 수준 갖춘 학사과정생들을 중심으로 창의적인 아이디어를 도출하고, 학사과정생이 자율적으로 연구할 수 있는 기회를 확대하고자 설계되었다. 학생들은 과학기술 분야를 중심으로 한 인문사회, 문화예술 분야의 융합과 통섭을 기반으로 과학적 탐구력과 창의적 문제해결역량 신장에 적합한 창의 주제 탐구 수행한다. 또한 본 과목은 학제간 융합주제에 대한 교육-탐구설계-수행-논문지도-결과발표에 이르는 전 과정을 포함하고 있다. | |||||||||
| ESW4001 | 가상현실론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 가상현실은 컴퓨터공학을 기반으로 다양한 분야를 융합하는 차세대 미디어이다. 본 과목은 가상현실에 대한 기술적인 측면에 초점을 맞추어 이론적인 기초, 하드웨어/소프트웨어와 그 응용에 대해서 다룬다. 주요한 주제는 가상현실 시스템, 컴퓨터그래픽스 기초와 3D 입체 렌더링, 시각/청각/촉각 지각, 3D 상호작용과 실용적인 구현 기법을 다룬다. | |||||||||
| ESW4004 | 분산컴퓨팅원론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 대규모 데이터 처리의 중요성이 증가함에 따라, 분산 시스템은 점점 중요해지고 있으며 인공지능을 포함한 다양한 도메인에서 널리 사용되고 있다. 분산 시스템은 네트워크로 연결된 독립된 컴퓨터들의 집합체로 하나의 일관된 시스템으로 동작하는 시스템이다. 이 수업의 주요 목표는 분산 시스템의 주요 설계 원리를 학습하고, 분산된 컴퓨팅 자원을 관리하는 방법을 이해하며, 분산 합의 프로토콜, 일관성 및 결함 내성을 보장하기 위한 여러 방법 및 최신 분산 플랫폼들을 학습한다. | |||||||||
| ESW4006 | 정보시각화 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 데이터 저장 및 처리 기술의 발달로 인해 인간이 다루는 데이터의 크기는 전례 없는 속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터 크기의 증가에도 불구하고 인간의 인지 능력은 과거에서 크게 변하지 않아 인간과 데이터 사이의 정보 장벽이 심화되고 있다. 정보시각화(Information Visualization)는 이러한 정보 과부하를 효과적인 시각적 표현을 이용하여 해결한다. 본 교과목에서는 시각화를 효과적으로 디자인하고, 평가하고, 비평하는 방법을 학습한다. 또한, 인간의 인지적 특성과 이것이 어떻게 시각화에 이용되는지 배우고, 이것이 적용된 실제 시각화 및 상호작용 방법을 다룬다. 마지막으로, 이러한 인터랙티브한 데이터 시각화를 컴퓨터에서 구현하는 방법에 대해서 실습한다. 본 교과목에서 다룰 주제는 아래와 같다. - 정보시각화의 토대, 탐색적 데이터 분석, 시각적 분석 - 데이터 및 과업(task) 추상화 - 테이블, 지도, 네트워크, 텍스트, 불확실성 시각화 - 대용량 고차원 데이터를 위한 시각화 - 기계학습 기술의 설명력과 신뢰도를 위한 시각화 | |||||||||
| ESW4007 | 컴파일러와언어원론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 컴파일러와 프로그래밍언어에 관련된 대학원 수준의 과목으로 데이터플로우 및 콘트롤플로우 분석을 바탕으로 컴파일러의 소스코드 정적/동적 분석, 이를 활용하는 컴파일러 최적화 기법, 컴파일러 백엔드에서 사용되는 코드 생성기술을 배운다. 또한 멀티코어와 벡터프로세싱을 지원하기 위한 자동병렬화 기술의 바탕이 되는 데이터 의존 분석, 순환문 변환에 관한 기술을 배운다. | |||||||||
| ESW4008 | 인공지능보안 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 해당 과목은 인공지능과 보안에 관련된 다양한 문제들에 대해 소개한다. 보안과 프라이버시 문제들에 있어서 인공지능, 데이터 및 빅데이터 분석 기법들이 어떤 역할을 하는지를 소개한다. 특히 난해한 보안 및 프라이버시 문제를 해결하는데 다양한 기계학습, 인공지능 및 빅데이터 분석 방법들이 어떻게 활용되는지 소개한다. | |||||||||
| ESW4009 | 블록체인과스마트컨트랙트 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 본 과목은 중간자 없이 P2P 디지털 자산 전송을 가능하게 하는 블록체인 및 스마트 컨트랙트 기술을 소개한다. 특히, 본 과제의 목표는 학생들에게 (1) 블록체인 원천 기술의 개념 이해, (2) 스마트 컨트랙트를 설계 및 구현할 수 있는 프로그래밍 스킬, (3) 블록체인에서 dApp을 개발하는 방법, (4) 산업 관련 블록체인 프르임워크에 대한 동향 정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 과목은 블록체인 기술에서 활용되는 암호학 기술부터 블록체인 플랫폼의 dApp 기술까지 다양한 기술을 다루고자 한다. | |||||||||
| ESW4010 | 시스템보안특론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 본 수업에서는 소프트웨어와 시스템 보안에 대한 기본 이론 및 수업내 CTF를 통한 실제 공격 기법의 이해를 목적으로 한다. 안전한 시스템의 설계를 위한 보안 설계 원칙과 암호와 프로토콜 보안, 인증 및 엑세스 컨트등의 기초 이론을 다룬다. 또한 소프트웨어 보안 및 시스템 보안 심화 이론과 함께 CTF를 통한 공격 및 방어 실습을 진행한다. | |||||||||
| ESW4011 | AI를활용한소프트웨어보안 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 디지털 데이터의 급속한 증가와 빠른 컴퓨팅 환경 (GPU)에 힘입어 인공지능(AI)은 이제 정보기술사회에서 핵심기술로 부상하며 변화를 주도하고 있다. 소프트웨어 보안 영역에서 AI를 활용하는 연구도 활발히 진행 중이다. 본 과목에서는 특히 인공지능의 딥러닝 기술을 이용해 소프트웨어 보안을 향상시키기 위한 다양한 주제를 다룬다. 주로 최근 발표된 논문을 중심으로 소프트웨어 보안이 나아가야 할 방향을 함께 논의한다. 다음은 최근 5년간 소프트웨어 보안 영역에서 활발한 연구가 진행 중인 주제들이다. - 실행파일에서 함수 영역 식별 - 함수 인자 예측 - 오브젝트 유형 예측 - 실행파일 저자 예측 - 코드 유사도 분석 - 악성코드 패밀리 분류 - 악성코드 행위 탐지 - 바이너리 상에서 코드 복제 탐지 - 소스코드 상에서 알려진 취약점 탐지 - 바이너리 상에서 알려진 취약점 탐지 - 바이너리 함수명 예측 - 디버깅 정보 (예. 변수명) 예측 - 공격 표면 축소 기술 - 소스코드 상에서 프로그램 취약점 자동 패치 - 바이너리 상에서 프로그램 취약점 자동 패치 - 시맨틱을 알 수 있는 코드 표현 방식 연구 - 난독화 코드 탐지 - 실행파일 툴체인 예측 - 신경망을 통한 프로그램의 이해 - 코드 요약 - 신경망으로 제어흐름 / 함수호출 그래프 표현 - 신경망 워터마킹 | |||||||||
| ESW4012 | 공격관점보안 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목에서는 보안의 큰 물줄기라고 할 수 있는 공격과 방어 중 공격자 관점에서 보안을 학습한다. 특히 공격방식에 대한 이해는 안전한 시스템이나 네트워크 프토토콜을 설계할 때, 침입탐지나 방지 솔루션을 제작할 때 중요하다. 이 과목은 먼저 사이버 상에서 벌어지는 공격에 대한 법과 윤리적인 관점을 먼저 살펴보고, 다음과 같은 공격적인 보안에 관한 내용을 학습한다. 윤리와 관련 법 침투 테스트 다양한 사이버 범죄의 이해 구글 해킹 데이터베이스 (GHDB) 피싱/파밍/스미싱 도메인 스쿼팅 프라이버시 침해 가짜 뉴스 전파 딥페이크 다크웹 네트워크 상 공격의 이해와 실습 수동적 공격 (스니핑) 능동적 공격 (스푸핑, 가로채기와 재전송) ARP 스푸핑, 세션 하이재킹, 분산 거부공격, DNS 카민스키 공격 실습: tcpdump, wireshark, scapy 익명 네트워크와 토르 공격대상 정찰 포트 스캐닝 사회 공학 기법 정보 수집: SNS, 웹사이트 등 리버싱 어셈블리어의 이해 실행 파일 구조의 이해: ELF와 PE 정적 분석 동적 분석 자동 바이너리 분석 프레임워크 실습: 실행 파일 디버깅, angr 사용 시스템 상 공격의 이해와 실습 메모리 손상 공격 (버퍼 오버플로우)의 역사 스택 오버플로우 힙 오버플로우 정수 오버플로우 ROP 공격 코드 주입 공격과 코드 재사용 공격 실습: 사이버 그랜드 챌린지 (CDC) 예제 자동화된 버그 탐지와 실습 퍼징 심볼릭 실행 동적 심볼릭 (콘콜릭) 실행 실습: AFL를 이용한 퍼징 악성코드의 이해와 실습 악성코드 역사 악성코드 행위: 웜, 백도어, 키로거, 랜섬웨어, APT 악성코드 분석 방해를 위한 기법 시스템 감염 유지를 위한 기법 사례연구: 스턱스넷 웹을 이용한 공격의 이해와 실습 웹 기술 웹 공격 종류: 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅, 취약한 인증/접근 통제 등 OWASP Top 10 실습: WebGoat | |||||||||
| ESW4013 | 소프트웨어자동화분석 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 최근 소프트웨어의 복잡도가 증가함에 따라 다양한 버그 및 보안 취약점이 발견되고 있다. 이러한 버그 및 보안 취약점을 효과적으로 탐지하기 위해 학계 및 산업체에서는 소프트웨어를 자동으로 분석하는 다양한 정적 및 동적 분석 기술을 활용하고 있다. 본 수업은 학생들이 소프트웨어를 자동으로 분석하는데 활용되는 최신 기술을 습득하는데 목표가 있다. 이를 위해, abstract interpretation, data-flow analysis, concolic testing, symbolic execution, fuzzing, instrumentation과 같은 기술에 대한 이론을 학습하고, 최우수 국제학술대회에 발표된 논문을 공부하여, 각 기술의 장단점 및 활용처 등을 소개하고자 한다. 또한 학생들이 직접 이러한 기술을 활용해서 소프트웨어에 존재하는 버그를 자동으로 찾아보는 과제를 제공하고자 한다. 본 수업 후에 학생들은 1) 최신 소프트웨어 분석 기술의 이론을 이해하고 설명할 수 있으며, 2) 이러한 기술을 활용하여 소프트웨어에 존재하는 버그 및 보안 취약점을 자동으로 찾을 수 있으며, 3) 소프트웨어 분석 연구를 수행할 수 있다. | |||||||||
| ESW4014 | 강화학습개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 주어진 환경에서 최적의 행동 정책을 찾는 강화 학습 (Reinforcement Learning, RL) 기초 이론과 알고리즘에 대해서 배운다. Markov Decision Process, Planning, Q-learning 과 같은 강화 학습 기초 이론부터 Value Function Approximation, Policy Gradient Method 와 같은 심층 신경망 기반 강화 학습 알고리즘을 다룬다. 더불어 환경 모사를 통한 Model-based RL, Exploitation & Exploration Trade-off, 전문가의 행동을 모방하는 Inverse RL 에 대해서도 학습한다. 본 과목을 이수하기 위해선 자료구조, 알고리즘 및 기계학습 등에 대한 기초 지식이 필요하다. | |||||||||
| ESW4015 | 네트워크보안과인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | - | No | ||
| 본 과목은 컴퓨터 네트워크 및 보안 분야에서 필요로 하는 인공지능과 기계학습의 기술에 대해 설명한다. 첫째로, 본 과목은 인공지능과 기계학습에 필요로 하는 기본적인 수학 및 알고리즘을 설명한다. 둘째로, 대표적인 인공지능 기술(예, 유전자 알고리즘, 진화 알고리즘, 인공벌군집 알고리즘)을 설명한다. 셋째로, 대표적인 기계학습 기술(예, 결정트리, 랜던 포리스트, 심층학습, 강화학습)을 설명한다. 넷째로, 이러한 인공지능과 기계학습 기술을 컴퓨터 네트워크와 보안 분야에 적용하는 방법을 학습한다. 본 과목의 네트워크 및 보안 분야 주제는 사물인터넷, 차량 네트워크, 소프트웨어 정의 네트워킹, 네트워크 함수 가상화, 5G/6G, 무선 드론 네트워크, 클라우드 보안 시스템, 블록체인 등이다. | |||||||||
| ESW4016 | 네트워크보안연구논문작성 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1 | - | No | |
| 본 과목은 컴퓨터 네트워크 및 보안 분야에서 연구논문 작성을 위한 연구 기획, 설계, 구현, 성능평가, 논문 작성, 논문 프리젠테이션 자료 작성, 프리젠테이션 방법에 대해 설명할 예정이다. 본 과목의 네트워크 및 보안 분야 주제는 사물인터넷, 차량 네트워크, 소프트웨어 정의 네트워킹, 네트워크 함수 가상화, 5G/6G, 무선 드론 네트워크, 클라우드 보안 시스템, 블록체인 등이다. | |||||||||
| ESW4017 | 디지털헬스케어보안세미나 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사 | 1 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 디지털헬스케어 관련 단말 보안, 인프라 보안, 데이터 보안 분야에서 최근 동향에 대한 주제를 가지고, 국내외 산학연 전문가의 강연으로 구성된다. 단말 보안은 다양한 디바이스(예, 스마트폰, 자율주행차, 클라우드 서버)의 시스템 소프트웨어 및 응용 소프트웨어의 보안을 다룬다. 인프라 보안은 인프라를 구성하는 유무선 네트워크인 사물인터넷, 차량 네트워크, 소프트웨어 정의 네트워킹, 네트워크 함수 가상화, 5G/6G, 블록체인을 다룬다. 데이터 보안은 사용자 데이터(예, 디지털헬스케어 데이터, 비디오, 사진, 오디오)와 관련된 보안과 프라이버시를 다룬다. | |||||||||
| ESW4019 | 이동체네트워킹과보안 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 |
4
1 |
- | No | |
| 본 교과목은 이동체 네트워킹과 보안을 가리치는 것을 목표로 한다. 이동체는 사람에 의해 휴대되는 모바일 디바이스, 이동성을 갖는 사물인터넷(IoT) 디바이스, 무인 항공기(UAV), 로봇 그리고 자동차를 포함한다. 즉 이동체는 사람과 지상, 공중, 해상 차량을 의미한다. 이러한 이동체 간의 충돌을 방지하고 어떠한 미션을 완수하기 위해 이것들이 협업하게 하기 위해서는 그것들은 서로 단일 홉 또는 다중 홉 무선 통신을 통해 서로 소통해야 한다. 이러한 통신은 또한 보안 프로토콜에 의해 보호를 받아야 한다. 본 교과목은 학생들에게 이동체들의 IPv6 무선 이동 네트워킹과 보안 및 지상, 공중, 해상 지역에서의 이동체의 안전한 이동을 위한 주변 인식 내비게이션을 가르친다. | |||||||||