성균관대학교 소프트웨어융합대학 | 학사과정 | 컴퓨터공학과

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교육과정
학수번호	교과목명	학점	자기 학습 시간	영역	학위	이수 학년	비고	언어	개설 여부
ERC3011	산학융합캡스톤디자인	3	6	전공	학사	3-4	공과대학	-	No
본 교과목은 공과대학, 정보통신대학, 소프트웨어대학, 자연과학대학의 3~4학년 학생들이 연구팀을 형성하여 산업체 및 사회 니즈 분석(산업체 방문/전문가 인터뷰)을 통해 해결해야 할 산업체 연계 문제 해결 과제를 정의하고(Empathize-Define), 종합적 창의 설계 아이디어를 바탕으로 문제해결안을 도출하며(Thinking), 이를 실제 시험(Making)하고 결과를 공유(Sharing)하는 것을 목표로 한다. 수강 학생들은 문제해결이 필요한 산업체 현장 수준의 문제를 중심으로 - 다학제 연구팀을 형성하여 - 전공지식과 인문학적 지식을 바탕으로, - 현장의 실제 상황과 다양한 고려사항들을 반영하며, - 여러 가지 open-ended solution의 모색, 검증, 시험, 개선, 실현을 통한 문제 해결과정을 수행하고, - 실제로 응용 가능한 설계 결과물을 직접 준비하고 제작함으로써 엔지니어로서의 자질과 소양을 연마하며, 실용적인 산학 융합 종합 설계능력을 계발한다. 본 교과목의 설계과제는 여러 학부/학과의 학생으로 구성된 팀 단위로 소통.융합.협업을 통해 수행하며, 최종 결과물을 전시, 발표한다. 산학융합캡스톤디자인을 지원하기 위하여 다수의 학부/학과 교수 및 산업체 전무/엔지니어가 공동 지도한다.
ERC3013	기술사업화캡스톤디자인	3	6	전공	학사		공과대학	-	No
기술 및 공학 관련 아이디어를 지식재산권으로 보호하고 이를 실제 사업화(기술이전 등)까지 연계시킬 수 있는 전략을 설계하는 이론 및 실습으로 구성된다.
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.
ESM3056	CAD/제품정보관리및실습	3	6	전공	학사	3-4	시스템경영공학과	영	Yes
기업의 제품개발 프로세스를 이해하고, 컴퓨터를 이용하여 디지털 환경에서 제품을 개발하고 제품정보를 관리하는 기본 소양, 이론과 실무 능력을 배양한다. CAD(Computer-Aided Design)와 제품정보관리(Product Data Management)의 개념과 이론을 배우며, 실습을 통하여 이들을 통합하여 사용, 업무를 수행하는 방법을 배운다.
ESM3061	데이터마이닝	3	6	전공	학사	3-4	시스템경영공학과	한,영	Yes
데이터마이닝은 금융사기방지, 신용평가, 마케팅, 공정수율향상 등 서비스 및 제조 산업의 여러 분야에 유용하게 적용이 가능하다. 이러한 데이터마이닝의 기본 개념을 소개하고, 탐색적 데이터 분석, 비교적 간단한 군집기법과 분류기법들, 그리고 연관규칙탐색 등을 강의한다. 학습한 데이터마이닝 기법들을 실제 데이터에 적용하는 기말 프로젝트를 수행함으로써 그 유용성을 확인한다.
ESM3074	차세대컴퓨터인터페이스설계	3	6	전공	학사	3-4	시스템경영공학과	한	Yes
정보통신기술이 나날이 발전하면서, 컴퓨터는 기존의 모습과 기능에서 탈피하여 우리의 생활 속에 깊이 들어와 있다. 본 과목에서는 최신 IT 동향, 모바일 기기의 진화, 유비쿼터스 컴퓨팅의 이론과 응용, 차세대 컴퓨터의 기능과 인터페이스, 각종 센서의 용도 등을 살펴보고, 이를 통해서 미래의 HCI가 어떻게 변화할 것인지 예측하고, 이러한 정보통신기술의 진화가 인간의 삶과 사회에 어떠한 영향을 미칠 것인지 살펴본다. 특히 IT 분야로 진출하고자 하는 시스템경영공학 전공 학생이 반드시 알아야 할 최신 정보통신기술의 내용과 발전과정, ICT에 대한 국가 정책 동향 등을 공부한다.
ESW4001	가상현실론	3	6	전공	학사/석사		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	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		소프트웨어학과	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		소프트웨어학과	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		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	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		소프트웨어학과	-	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		소프트웨어학과	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		소프트웨어학과	-	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	소프트웨어학과	-	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	소프트웨어학과	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	소프트웨어학과	-	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.
ESW4020	정보보호개론	3	6	전공	학사/석사	4 1	소프트웨어학과	-	No
주로 학부 때 정보보호과목을 듣지 않은 학생 대상으로 정보보호학의 주요개념과 원리를 넓은 범위에서 학습한다. 시스템 보안, 네트워크 보안, 소프트웨어 보안, 웹 어플리케이션 보안, 악성코드, 그리고 암호학 기초에 대해 다룬다. 또한 현대 암호학에 기반해 대칭키/비대칭키 암호화와 전자서명, 공개키 기반구조에 대해 학습한다.
ESW4021	정보보호를위한기계학습기법의이해	3	6	전공	학사/석사	4 1	소프트웨어학과	-	No
여러가지 주요 기계학습 중 특히 보안 분야에서 자주 활용되는 기법에 대한 이론을 학습하고 실습 프로젝트를 수행한다. 머신러닝의 기반이 되는 선형대수, 확률과 통계 기본을 간단히 복습하고, 선형회귀, 로지스틱 회귀, SVM, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 차원축소에 대해 살펴본다. 또한 많은 발전을 거듭하고 있는 인공 신경망을 소개하고, 대표적으로 입력층과 출력층 간에 여러 은닉층으로 이뤄진 심층 신경망을 학습한다. 특히 합성곱 신경망과 순환 신경망을 알아보고, 좀 더 발전된 모델인 어텐션, 트랜스포머, 버트 구조에 대해 학습한다. 이를 토대로 주요논문을 읽고 이해하고, 사이버 보안에 응용할 수 있는 분야를 프로젝트를 통해 실습한다.
ESW4022	보안을위한소프트웨어분석	3	6	전공	학사/석사	4 1	소프트웨어학과	-	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.
ESW4023	소프트웨어해킹실습	3	6	전공	학사/석사		소프트웨어학과	한	Yes
본 수업은 소프트웨어의 취약점을 공략하는 해킹 방법론에 대해 공부하고 실습해본다. 본 수업을 통해 학생들은 바이너리 리버싱, 취약점 분석, 공격코드 작성, 취약점 패치 기술을 습득할 수 있다. 실제로 취약한 소프트웨어를 대상으로 공부한 해킹 기법을 적용해보면서 소프트웨어 보안의 이해도롤 높이고자 한다.
ESW4024	추천시스템개론	3	6	전공	학사/석사	1-4	소프트웨어학과	-	No
추천 시스템은 사용자의 클릭/구매 이력과 항목의 콘텐츠 정보를 활용하여 사용자의 숨겨진 선호도를 추론하고, 이를 기반으로 사용자가 좋아할만한 항목을 제공하는 것을 목표로 한다. 추천 시스템은 대규모의 데이터에서 유용한 정보를 찾아주는 대표적인 정보 필터링 방법으로 다양한 웹 애플리케이션 및 E-Commerce에서 폭넓게 활용되고 있다. 본 수업에서는 이와 같은 추천 시스템을 구현하기 위한 대표적인 추천 모델에 대해서 다룬다. 구체적으로, 사용자 이력만을 활용하는 협업 필터링(Collaborative Filtering)과 항목의 콘텐츠 간 유사도를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링 기법에 대해서 다룬다. 특히 협업 필터링은 이웃 기반의 방법론과 모델 기반의 방법론에 대해서 다루며, 모델 기반은 전통적인 선형 모델부터 최근의 신경망 기반의 비선형 모델에 대해서 폭넓게 살펴본다. 또한, 최근 사용자의 순서 이력을 고려한 시계열 기반 추천 모델과 콘텐츠와 이력 정보를 함께 활용하는 행렬 분해 머신(Factorization machines)에 대해서도 살펴본다. 특히, 이와 같은 추천 모델을 직접 구현하여 성능 비교 및 장단점에 대해서 함께 살펴본다.
ESW4025	인공지능윤리	3	6	전공	학사/석사		소프트웨어학과	영	Yes
현재 인공지능의 발전으로 사회 곳곳에서 이들을 만날 수 있다. 하지만 인공지능은 윤리적인 판단을 스스로 내릴 수 없는 amoral이다. 그렇기에 인공지능으로 인해 나오는 여러 윤리적인 문제를 이해하고 해결해야하는 것이 지금 그리고 미래의 과제이다. 본 과목에서는 인공지능이 가지는 윤리적인 문제와 원인 그리고 해결책에 대해 살펴볼 것이다. 먼저 인공지능에 대해 간략히 배운 후 그들이 가지는 윤리적인 문제를 살펴볼 것이다. 이들은 크게 데이터, 알고리즘, 어플리케이션으로 나눠 볼 수 있어 이를 각각 살펴볼 것이다. 그 후 이러한 문제에 대한 원인을 살펴볼 것이다. 더해서 분석한 문제와 원인을 바탕으로 실제 이를 해결하는 알고리즘 및 사례를 살펴볼 것이다.
ESW4026	컴퓨터네트워크와인공지능	3	6	전공	학사/석사		소프트웨어학과	-	No
본 교과목은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술을 인터넷에 적용할 수 있는 역량 배양을 목표로 한다. 이를 위해 컴퓨터 네트워크와 보안의 기본적인 프로토콜과 시스템을 설명하고, 컴퓨터 네트워킹 기술에 적용 가능한 인공지능 기술을 설명한다. 6G 네트워크 시대를 대비하여 의도 기반 네트워킹, 클라우드 기반 보안 서비스, 지능형 사물인터넷, 자율주행차를 위한 무선 네트워킹이 다루어진다. 특히 6G 코어 네트워크를 위한 AI 기반 네트워킹 및 보안기술이 다루어진다. 본 교과목은 또한 컴퓨터 네트워크의 프로토콜 계층(예, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층, 전송 계층, 응용 계층)을 학생들에게 가르친다. 본 교과목의 소개가 1주 다루어지고, 6G 네트워크 기술들이 5주동안 다루어지고, 컴퓨터 네트워크 계층들이 8주동안 다루어진다. 본 교과목의 기대효과로서 학생들은 컴퓨터 네트워크 및 보안에 대한 기반 지식을 배울 뿐만 아니라, 4차 산업혁명 시대를 위해 인공지능 및 기계학습 기술을 컴퓨터 네트워킹 분야에 접목하는 SW-AI 전문가로 성장할 수 있다.
ICE2001	논리회로	3	3	전공	학사	2	정보통신대학	영,한	Yes
불리한 함수 이론을 설명하고, 조합 및 순차회로의 해석 및 설계를 공부한다. 주요 내용으로 2단계 조합회로, 다단계조합회로, 논리최소화, 프로그램 논리회로, 플립 플롭과 레지스터등의 메모리소자, 유한상태기등의 설계를 다룬다.
ICE2003	확률및랜덤프로세스	3	6	전공	학사	1-4	정보통신대학	한,한	Yes
전기 및 전자 시스템의 분석 및 설계에 필요한 기본적인 확률 개념과 랜덤 프로세서 의 모델을 소개한다. 확률 분포 함수, 확률 밀도 함수, 확률적 독립, 불규칙 변수, 기대값, 가우시안 및 지수분포 함수, 특성 함수 등의 내용을 강의하며, 기초적인 랜덤 프로세서의 내용도 다룬다.