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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAI2011 | 시스템프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 인공지능융합전공 | 한 | 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. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| CSE3036 | 컴퓨터공학세미나 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영 | 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. | |||||||||
| ECE4249 | 컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | 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 | 한 | Yes | |
| 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. | |||||||||
| EEE3011 | 디지털신호처리 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한 | 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 | 한 | 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 | 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 | 한 | 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 | - | No |
| 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. | |||||||||
| EME3022 | 계측공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 기계공학부 | 영 | Yes |
| 공학계측시스템의 기본적인 구성, 원리, 각 요소들에 관하여 다룬다. 각 전기회로, 신호분석, 측정의 기초, 계측시스템의 모델링 및 특성해석에 대하여 학습하며, 센서, 소자, 연산증폭기 에 관하여 소개하고 길이, 각도, 속도, 힘, 유량, 온도 및 동력 등의 실제적인 측정방법에 관하여 취급한다. 또한 기존의 센서 뿐만 아니라 MEMS용 센서의 측정 방법 및 원리 및, computer를 통한 각 측정데이터의 database화, 처리, 시스템 진단과 에 대해서도 학습한다. | |||||||||
| ERC2007 | 공학수치해석 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 공과대학 | 한,영 | Yes |
| 최근 들어 공학 전반에 걸쳐 수치 근사기법의 응용능력에 대한 요구가 급격히 확산되고 있다. 본 과목은 기초과목으로서 수리문제를 수치적으로 해결하기 위한 기법으로 오차의 분석, 비선형 방정식의 근사해법, 연립 일차방정식의 해법, 보간다항식, 수치미분, 수치적분 그리고 곡선의 근사 등을 다룬다. | |||||||||
| ERC2008 | 기술경영개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 동 과목은 기술경영에 관한 다양한 이론과 실제적 응용을 다룬다. 주요내용은 기술혁신과정의 분석, R&D전략, 창조성관리, 특허관리, R&D프로젝트 계획수립, 시장분석, 기술가치평가, 기술계약, 기술관리임. | |||||||||
| ERC3001 | 글로벌캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 공과대학 및 정보통신대학의 여러 학문 분야를 아우르는 다학제간 지식과 이론의 융합을 기반으로 사용자의 다양한 니즈 발견 및 이를 기반으로 한 문제 정의, 실제적인 제한 조건의 고려, 여러 가지 open-ended solution의 모색, 검증, 시험, 개선, 실현을 통한 문제 해결과정의 수행, 디자인 결과물의 제작 등 일련의 디자인 프로세스를 국제적 융합 팀을 구성하여 수행함으로써 차세대 엔지니어로서 필요한 글로벌 경쟁력, 혁신 능력 및 다학제 융합 기반 종합 설계 능력을 계발한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ERC7003 | AI기반공학연구방법론 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| AI기반공학연구방법론은 학사·석사·박사 과정 학생이 공통으로 수강할 수 있는 1학점 교과목으로, AI 시대에 필요한 보편적 연구 수행 역량을 체계적으로 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목은 단순히 생성형 AI 사용법을 익히는 강의가 아니라, 연구자가 AI를 연구 과정의 보조 도구로 활용하되 그 결과를 비판적으로 검토하고 책임 있게 재구성하는 방법을 배우는 연구방법론 교과목이다. 수업은 AI가 연구와 학습 방식에 가져온 변화, 생성형 AI의 원리와 한계, 연구주제 탐색, 문헌 검색, 선행연구 분석, 연구 공백 도출, 연구문제와 가설 설정, 연구 설계, 자료 수집, 데이터 정리와 분석, 시각화, 연구계획서 작성, 연구윤리와 데이터 보안까지 연구 전 과정을 다룬다. 특히 AI가 제시한 답변의 환각, 편향, 허위 인용, 최신성 부족, 논리적 비약, 개인정보 및 비공개 자료 유출 가능성을 점검하는 훈련을 포함한다. 학생들은 자신의 전공 또는 관심 분야를 바탕으로 연구주제 후보를 만들고, 관련 문헌을 탐색하며, 연구문제와 분석 계획을 구체화한다. 최종적으로는 AI 활용 과정, 선행연구 정리, 연구 공백, 연구문제 또는 가설, 자료 수집·분석 계획, 검증 과정, 연구윤리 점검, 학습 성찰을 포함한 AI 연구 포트폴리오를 작성한다. 학부생은 기초 탐구 과제형, 석사과정생은 예비 연구계획서형, 박사과정생은 독립 연구 설계형 산출물을 목표로 한다. 본 교과목은 학생들이 AI를 활용해 연구 생산성을 높이며 연구자의 비판적 사고와 책임성을 유지하도록 돕는 미래형 연구역량 교육이다. | |||||||||
| 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 | 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 | 영 | 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. | |||||||||
| 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 | |||||||||