발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ICE3045 | 기계학습개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 정보통신대학 | 한,한 | Yes |
| 기계학습은 컴퓨터가 학습할 수 있는 능력을 갖도록 하는 학문이다. 기계학습 알고리즘은 기존의 데이터를 이용하여 학습한 후 앞으로의 데이터에 대해 예측할 수 있다. 이미 기계학습 기술은 무인자율주행차, 얼굴인식, 음성인식, 의료진단 등을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 과목에서는 기계학습의 기본 개념과 알고리즘에 관해 다루고 어떻게 구현하는 지에 관해서도 다룰 것이다. 이 과목을 통하여 리니어 리그레션 및 로지스틱 리그레션, 바이어스 및 베리언스, 지도학습방법 (서포트벡터머신, 커널, 신경회로망), 비지도학습(클러스터링, 차원 축소, 딥러닝)에 관해 배울 것이다. | |||||||||
| ICE3050 | 기계학습종합설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 정보통신대학 | - | No |
| 본 수업에서는 ‘기계학습개론‘ 과목을 수강한 학생들에게 좀 더 심화된 최신 기계학습 기법을 소개하고, 수강생들이 다양한 실습 과제와 프로젝트를 수행함으로써 기계학습에 관한 보다 실용적인 지식을 얻는 것을 목표로 한다. 보다 구체적으로, 기본적인 기계학습에 대한 간단한 복습을 마친 뒤, 최근 많은 각광을 받는 딥러닝의 현황에 대해 소개하고, 다층 신경망 (MLP), 컨볼루션 신경망(CNN)이나 회귀 신경망(RNN) 등을 다룬다. 또한, 이미지 분류나 자연어 처리와 같은 실용적인 실습과제를 수행하고, 학기말에는 조별 텀 프로젝트를 수행한다. [선수과목: 선형대수, 확률 및 랜덤 프로세스, 프로그래밍, 기계학습개론] | |||||||||
| ICE3051 | 자율주행캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 정보통신대학 | 한,한 | Yes |
| 수업을 듣는 다른 학생들과 융합 팀을 구성하여 팀별로 자율주행 전동차를 개발하는 팀 프로젝트를 수행하는 캡스톤디자인 교과목임. 전동차에 센서(예: 카메라)를 부착하고 Jetson nano 인공지능 보드를 활용하여 자율주행 AI 프로그래밍을 수행함. 팀별 경진대회를 통해 AI 프로그래밍 및 자율주행 관련 문제해결 능력을 함양함. | |||||||||
| ICE3052 | 자율주행인공지능및제어 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 정보통신대학 | - | No | |
| 본 수업에서는 미래자동차의 핵심기술인 자율주행을 위한 인공지능 및 제어 기술을 소개한다. 특히 객체탐지신경망, 영상분할신경망, 차량 로컬라이제이션, 경로계획, 운전자 행동 모방학습 등의 기술을 학습하고 구현하도록 한다. 또한, 차량운전 시뮬레이터를 사용하는 자율주행 팀 프로젝트를 진행하도록 한다. | |||||||||
| ICE3053 | 미래차현장실습 | 1 | 0 | 전공 | 학사 | 정보통신대학 | - | No | |
| 본 과목은 미래형자동차 마이크로디그리를 신청한 학생들에게 학기 중이나 방학기간 동안 학문적 지식과 현장경험을 연계시키는 프로그램으로, 현장실습 프로그램에 참여하는 학생은 학문적 지식을 현장에 적용시켜 봄으로써 보다 나은 자신의 커리어를 설정하는 경험을 쌓게 된다. (1개월 이상) | |||||||||
| ISS3183 | Human Computer Interaction | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| This course covers the basic concepts, fundamental theories and current researches in humancomputer interaction. Topics include principles, theories, methodologies, design, implementation, evaluation and research in computer interfaces. The objectives of this course are: to familiarize students with basic concepts of human computer interaction; to introduce students to theories and principles in computer interface design; to develop students’ ability to design, conduct and analyze user studies for computer software; and to provide students with the knowledge of the design process for user interfaces. | |||||||||
| ISS3198 | Artificial Intelligence | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| This course aims to teach the fundamentals of artificial intelligence starting with the concepts of intelligence, rationality and intelligent agents. Next, it will probe into problem solving, introducing the notion of search by drawing examples from puzzles and games amongst others. Then, the basics of knowledge representation and reasoning, such as logic and planning will be explored. Machine learning, a fast growing subfield of A.I. will also be covered focusing on technologies and real-world applications such as games, biomedical applications, social networks and smart technologies. Further topics (time-permitting) include the impact of major A.I. areas such as robotics and computer vision, natural language and speech processing in our society today. This is an introductory course and would be suitable for anyone interested to delve deeper into A.I. in the near future. Students will be given assignments that do not require any programming. | |||||||||
| ISS3222 | Introduction to Machine Learning | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| Covers fundamental concepts for intelligent systems that autonomously learn to perform a task and improve with experience, including problem formulations (e.g., selecting input features and outputs) and learning frameworks (e.g., supervised vs. unsupervised), standard models, methods, computational tools, algorithms and modern techniques, as well as methodologies to evaluate learning ability and to automatically select optimal models. Applications to areas such as computer vision (e.g., characte r and digit recognition), natural language processing (e.g., spam filtering) and robotics (e.g., navigating complex environments) will motivate the coursework and material. | |||||||||
| ISS3224 | Data Visualization | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| This course explores the field of data visualization. Topics cover the expanse of visualization from data preparation and cleaning to visualization types such as time series, box plots, and violin plots. Included in our study are visualization tools, online interactive visualizations, and other issues related to the display of big data. | |||||||||
| ISS3233 | Statistics in Python | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 국제하계대학 | 영 | Yes |
| This course will cover elementary topics in statistics using Python. The statistics topics include principles of sampling, descriptive statistics, binomial and normal distributions, sampling distributions, point and confidence interval estimation, hypothesis testing, two sample inference, linear regression, and categorical data analysis. Using Python, students will learn basic knowledge in Python programming, data management, data formats and types, statistical graphics and exploratory data analysis, and basic functions for statistical modeling and inference. | |||||||||
| ISS3287 | Understanding Game Theory | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| This course is intended to familiarize economics majors with game theory and its applications. It first considers how to set up and solve games. It then considers topics such as strategic entry deterrence, strategic choice of managerial incentives, games between a principal and an agent, auctions, bargaining, strategic trade policy, public goods, and club goods. | |||||||||
| ISS3290 | Introduction to Big Data Analysis | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 국제하계대학 | 영 | Yes | |
| Understand the genesis of Big Data Systems • Understand practical knowledge of Big Data Analysis using Hive, Pig, Sqoop • Provide the student with a detailed understanding of effective behavioral and technical techniques in Cloud Computing on Big Data • Demonstrate knowledge of Big Data in industry and its Architecture • Learn data analysis, modeling and visualization in Big Data systems | |||||||||
| SEE4001 | 반도체소자및공정특론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 반도체융합공학과 | 한 | Yes |
| 반도체 소자 제조에 필요한 공정을 현장 전문가들이 직접 강의를 하여 수강생들의 현장에서 필요한 지식을 습득할 수 있다. 또한, 본 강의를 통해 수강생들이 제조 장비의 물리적인 구동 원리 및 구조를 이해할 수 있다. 반도체 소자가 고도로 집적화됨에 따라, 이슈가 되고 있는 최근의 공정 및 장비 개발 동향 및 현재 공정의 문제점 등을 고찰해 본다. | |||||||||
| SEE4002 | 인공지능반도체공정기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 반도체융합공학과 | - | No |
| 인공지능 알고리즘에 최적화된 반도체 제조에 활용되는 노광, 광 마스크, 건식 식각, 세정, 화학-기계적 연마, 확산, 박막 등의 단위 공정기술과 트랜지스터, 소자분리, 커패시터, 배선 등의 모듈 공정기술의 이론적 배경과 실제 응용사례를 소개하여 인공지능 반도체 공정 기술에 대한 이해도를 높인다. 아울러 차세대에 필요한 기술 방향을 제시한다. | |||||||||
| SEE4003 | 인공지능반도체소자시뮬레이션 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 반도체융합공학과 | 한 | Yes |
| 인공지능 알고리즘을 구동하기 위해 반도체에 요구되는 특성들인 초저전력 로직연산, 다기능 메모리 연산과 같은 최신 반도체 기술에 대해 소개하고, 이에 대한 이해를 바탕으로 실제 시뮬레이션을 통해 반도체 기술 최적화를 수행한다. 반도체 소자 스케일링에 따른 3차원 반도체 소자, 새로운 전하수송메커니즘에 기인한 초저전력 반도체 소자, 및 다양한 신소자 기반 메모리 소자등의 전기적 특성을 실제 시뮬레이션 실습을 통해 확인하고 소자 설계 파라미터들의 조정을 통해 최적화 및 인공지능 알고리즘 구동에 미치는 영향성을 확인한다. 본 교과목을 통해, 최신 반도체 소자 이론 그 중에서도 인공지능 반도체 소자 이론에 대한 이해를 도모할 수 있으며, 실제 산업계에서 자주 경험할 수 있는 실제적인 주제들을 선정하여 프로젝트 수행함으로 이론뿐만 아니라 기초적인 실무적 능력도 배양함에 목적이 있다. 선 수강 과목으로는 물리전자, 반도체공학, 반도체소자설계, 전자회로 등을 권유한다. | |||||||||
| SFC4001 | 스마트팩토리캡스톤디자인1 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 스마트팩토리에서 산업체지원 프로젝트 코스는 설계, 제조, 서비스 공학, 비즈니스 구현을 공학 교과과정으로 통합하는 산학 파트너쉽이다. 학생들은 설계, 프로토타이핑, 시뮬레이션, 실제 솔루션에 의해 개념에서 구현까지 프로젝트 아이디어를 얻는다. 이 코스는 실세계 엔지니어링 문제들을 해결하기 위하여 학부 교육을 통하여 획득한 지식과 도구들을 적용해보도록 가르친다. | |||||||||
| SFC4002 | 스마트팩토리캡스톤디자인2 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 이 코스는 세계 수준의 엔지니어를 교육하기 위하여, 우리 대학과 파트너를 맺은 산업체를 위한 유일한 기회를 제공한다. 다양한 백그라운드의 학생들로 구성된 팀은 산업체에 의해 지원된 프로젝트를 함께 해결하기 위하여 작업한다. 이러한 팀들은 공학문제를 해결하기 위한 아이디어를 고안해내기 위하여 멘토와 자문교수들과 협력한다. | |||||||||
| SFC7001 | 스마트팩토리융합캡스톤디자인1 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 스마트팩토리에서 산업체지원 프로젝트 코스는 설계, 제조, 서비스 공학, 비즈니스 구현을 공학 교과과정으로 통합하는 산학 파트너쉽이다. 학생들은 설계, 프로토타이핑, 시뮬레이션, 실제 솔루션에 의해 개념에서 구현까지 프로젝트 아이디어를 얻는다. 이 코스는 실세계 엔지니어링 문제들을 해결하기 위하여 학부 교육을 통하여 획득한 지식과 도구들을 적용해보도록 가르친다. | |||||||||
| SFC7002 | 스마트팩토리융합캡스톤디자인2 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 이 코스는 세계 수준의 엔지니어를 교육하기 위하여, 우리 대학과 파트너를 맺은 산업체를 위한 유일한 기회를 제공한다. 다양한 백그라운드의 학생들로 구성된 팀은 산업체에 의해 지원된 프로젝트를 함께 해결하기 위하여 작업한다. 이러한 팀들은 공학문제를 해결하기 위한 아이디어를 고안해내기 위하여 멘토와 자문교수들과 협력한다. | |||||||||
| SSE2035 | 전기전자회로개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 반도체시스템공학과 | 한 | Yes |
| Software를 전공하는 학생들에게 전기회로 및 전자회로에 대한 기본적인 개념을 심어주기 위함을 목적으로 하며 아래 내용을 주로 강의한다. 즉, electric circuit elements, Ohm's law, Kirchhoff's law, Thevenin and Norton theorems, first-order circuits, Laplace transform and linear circuit analysis, linear amplifiers, operational amplifier, digital logic family, combinational circuits, sequential circuits, datapath circuit elements 등을 다룬다. | |||||||||
| SSE3061 | 디지털시스템설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 반도체시스템공학과 | 한 | Yes |
| 이 과목에서는 순차회로 및 비동기회로의 설계와 복잡한 디지털 시스템 설계에 관하여 소개한다. 순차회로 및 비동기 회로의 특성과 설계 방법을 소개한 후, 디지털 시스템에서 널리 쓰이는 곱셈기, 상태기, 부동 소숫점 연산 및 제어 블록 등 기본적인 모듈들을 소개한다. 디지털 시스템 설계를 위하여 쓰이는 표준 설계 언어인 VHDL 혹은 Verilog 언어의 기본적인 사항을 공부하고, 설계에 자주 쓰이는 설계 프로그램의 흐름을 소개하여 오늘의 설계 환경에 적응할 수 있도록 한다. 이 과목은 논리회로를 수강한 학생을 대상으로 한다. | |||||||||
| SWE2001 | 시스템프로그램 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영,한 | Yes |
| 본 과목은 시스템 소프트웨어에 대한 이론과 설계/구현 방법론을 공부하며, 그 예로 어셈블러, 전처리기(마이크로 프로세서), 링커/로우더, 문서편집기 등을 공부한다. 시스템 소프트웨어는 하드웨어 구조와 밀접한 관련이 있으며, 따라서 컴퓨터 하드웨 어 구조와 시스템 소프트웨어의 연관성을 기본적을 이해한다. 본 과목을 공부하기 위해서는 자료구조와 C/C++프로그래밍 언어에 대한 기본 지식이 도움이 될 것이다. | |||||||||
| SWE2003 | 오토마타 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes |
| 컴퓨터공학의 전반 분야에서 기초가 되는 형식 언어, 오토마타, 문법, 계산 복잡도 등의 주요 이론 및 개념들을 소개한다. 소개되는 주요 내용들은 유한 오토마타, 정규 언어, 문맥 무관 문법, 푸쉬다운 오토마타, 펌핑 렘마, 튜링 머신, 촘스키 계층, 순환적 열거 가능언어, 결정성/비결정성, 풀수 없는 문제, 계산 복잡도 등으로 요약할 수 있다. | |||||||||
| SWE2015 | 자료구조개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 영,한 | Yes |
| 본 과목의 목적은 컴퓨터 중심의 실제 문제들의 해결에 필요한 다양한 자료구조들의 사용법과 알고리즘 기술에 필요한 원칙과 기법에 대해서 소개하는 데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들로는 배열, 스텍, 큐, 연결리스트, 트리, 그래프, 정렬, 해슁, AVL 트리 등으로 요약될 수 있다. 본 과목의 성공적인 이수를 위해서는 이산구조, C 언어 등의 선수과목이 장려된다. | |||||||||
| SWE2016 | 알고리즘개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한,영,한 | Yes |
| 본 과목의 목적은 컴퓨터 응용에서의 문제들을 풀기 위한 다양한 알고리즘과 알고리즘분석에 필요한 기본 법칙과 기술을 소개하는데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들은 알고리즘 분석기준, 탐색, 정렬, 그래프, 다항식, 문자열 매칭, 비다항식 문제들로 요약될 수 있다. | |||||||||
| SWE2017 | 산학협력프로젝트1 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 1 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 상품기획, 고객 분석 프로젝트 및 기술 Trend분석을 위한 과목으로 산학프로젝트 수행에 필요한 프로젝트 수행방법론을 강의하고, 수행 중인 산학프로젝트의 진행공유를 통해, 자료조사, 발표능력, 팀워크, 보고서 작성 등에 대한 교육을 진행한다. | |||||||||
| SWE2018 | 산학협력프로젝트2 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes |
| 본 교과목은 product 개발 프로젝트 1 수행을 위한 과목으로 산학프로젝트 수행에 필요한 프로젝트 수행방법론을 강의하고, 수행 중인 산학프로젝트의 진행공유를 통해, 자료조사, 발표능력, 팀워크, 보고서 작성 등에 대한 교육을 진행한다. | |||||||||
| SWE2020 | 컴퓨터개론 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes |
| 이 과목의 목적은 학생들에게 컴퓨터구조 및 컴퓨터프로그래밍에 대한 기초지식을 을 전해주고 컴퓨터 프로그램의 설계 및 코딩을 할 수 있도록 한다. 더욱이 소프트웨어 공학을 강조한 컴퓨터 응용분야의 엔지니어링에 초점을 맞춘다. 또 다른 목적은 학생들이 컴퓨터공학 분야의 상위 과목들을 수강준비를 하도록 한다. | |||||||||
| SWE2021 | 오픈소스소프트웨어실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2 | 소프트웨어학과 | 영,한 | Yes |
| 소스코드가 공개되어 있는 오픈소스 소프트웨어(OSS)는 다양한 컴퓨터 프로그램들을 이해하고 분석하고 활용할 수 있는 소프트웨어(SW) 학습의 보고와 같다. 본 실습과목은 Git/GitHub의 사용법과 OSS 커뮤니티에 대한 경험을 통해 오픈소스를 적극적으로 활용하고 기여할 수 있도록 강의한다. | |||||||||
| SWE2023 | JAVA프로그래밍실습 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 소프트웨어학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 객체지향 프로그래밍의 개념과 기법을 자바 프로그래밍 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 클래스, 오버로딩, 데이터 추상화, 상속, 정보 은닉 등을 활용한 프로그래밍 기법을 실습한다. | |||||||||