| 교과목명 |
내용 |
학점 |
고급 컴퓨터구조
(Advanced Computer Architecture) |
현대 컴퓨터구조에 사용되는 다양한 고급 기법들을 소개하고 이를 정량적 분석(quantitative analysis) 방법을 이용해 상호 비교 분석한다. RISC machine을 기본으로 성능 분석 기법, 명령어 구조, pipelining, memory hierarchy, 다중 processor, 컴퓨터 연산 등을 공부한다. |
3 |
고급 데이터통신
(Advanced Data Communication) |
OSI 7 계층 구조에 기반하여, 각 계층을 구성하는 기술들을 상세히 살펴보고, 정보통신에 대한 이해를 제공한다. 기술의 흐름을 최신 동향까지 데이터 통신에 사용되는 광범위한 기술들을 총괄적으로 살펴보고, 통신장비 구성기술의 이해를 제공한다. |
3 |
큐잉 이론 및 분석
(Queueing Theory and Analysis) |
인간생활에서의 많은 시스템은 불확실성이 내재된 각종 확률시스템(컴퓨터/통신시스템, 생산/재고시스템 등)을 통하여 수리적으로 모형화할 수 있다. 본 과목은 유비쿼터스 네트워크의 각종 시스템을 이론적/수치적으로 분석하고, 이를 바탕으로 해당시스템을 최적으로 설계하고 효울적으로 운영하며 지속적으로 개선하는데 기여하는 연구를 하고자 한다. |
3 |
실시간 운영체계
(Real-Time Operating Systems) |
본 과목에서는 실시간 또는 임베디드 시스템에 적합한 운영체제의 설계와 구현에 관하여 공부한다. 특히, 실제 널리 활용되고 있는 실시간 시스템을 운영체제인 micro C/OS-Ⅱ를 중심으로 마이크로 커널의 구조에 대해서 상세히 배운 후, 관련 이슈들에 대해 최근 논문을 중심으로 토론한다. |
3 |
분산 시스템 설계
(Distributed System Design) |
분산 시스템에 대한 개념(분사 파일 시스템, 분산 시스템 관리 등)을 소개하며, 설계 분산 시스템에 대한 여러 사례 연구를 통해서 분산 시스템에 대한 설계 구현 및 관리 정책에 대해서 연구한다. |
3 |
임베디드 시스템
(Embedded Systems) |
본 과목은 실시간 임베디드 시스템 프로그래밍의 기본 개념과 실제로 사용되고 있는 임베디드 OS를 이용하여 RTOS에 관련된 기본 개념을 소개하고, 실제 임베디드 시스템의 효율적인 설계 및 구현 방안에 대해 배운다. |
3 |
홈 네트워크 시스템
(Home Network System) |
본 과목에서는 홈 네트워크 시스템에 관련된 각종 이슈들이 다루어진다. 홈 네트워크 시스템의 효율적 구축을 위해 필요한 기술과 표준 중에서, 본 과목은 특히 OS 등 홈 네트워크 시스템에서 필요로 하는 시스템 소프트웨어 기술, 새로이 등장하는 무선 기술표준, 그리고 홈 네트워크 시스템에 적용될 수 있는 HAVi, UPnP, OSGI 등 다양한 미들웨어 기술 동향과 홈 네트워크 시스템 설계시 소프트웨어 관점에서 고려되어야 할 가능들을 조사 및 분석한다. |
3 |
그래프 이론
(Graph Theory) |
그래프 이론은 이산수학에서 다양한 증명을 위하여 많이 사용되어 왔으며 컴퓨팅, 네트워크, 사회문제, 및 자연과학에서 많은 응용될 수 있다. 본 과목에서는 알고리즘과 응용 등에 집중되지만, 다양한 그래프 이론의 문제를 분석하는 것을 본 과목의 목적으로 한다. |
3 |
센서 네트워크
(Sensor Networks) |
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 기반이 되는 센서 네트워크에 대해 공부한다. Ad-hoc networking, MANET, 802.15.4, RFID, 센서 네트워크 보안 등을 다룬다. |
3 |
초고속 인터넷 기술
(High-speed Internet Technologies) |
인터넷 라우터 장비의 Cell Switch Architecture, TCP/IP Protocol Suite, Routing Protocols, Multiprotocol Label Switching, Frame Relay에 대한 이해를 제공한다. 그리고 최신 연구 논문들의 세미나를 실시하여 연구 동향을 파악한다. |
3 |
고급 분산 응용 시스템특강
(Topics Peer-to-peer Systems) |
본 과정은 P2P의 검색 문제를 연구한다. 중앙집중적 서버나 계층구조 없이, 규모를 확장할 수 있는 방법으로, 대규모 P2P 시스템을 구성하고, 데이터 아이템을 검색하는 방법을 논의하고, 연구한다. |
3 |
유비쿼터스 컴퓨팅
(Ubiquitous computing) |
인간생활에서의 컴퓨팅환경은 최근 유비쿼터스 컴퓨팅이라는 개념으로 확대되고 있다. 언제 어디서나 사용자에게 사람의 인지 없이 자동으로 컴퓨팅환경을 제공하는 컴퓨팅으로서 그에 기본이 되는 무선 센서네트워크, 무선 메쉬 네트워크, 무선 상황인지 네트워크 등을 연구하고자 한다. |
3 |
디지털 통신공학
(Digital Communication) |
최신 무선 네트워크의 발전은 물리계층의 많은 정보를 통하여 좀 더 확장되고 효율적인 방식으로 진화하고 있다. 이에 발맞추어 Cross Layer 설계 등 상위 계층에 적합한 물리계층에 다각도의 이해가 필요하다. 본 교과목은 컴퓨터공학 대학원생에게 물리계층에 대한 필요한 지식을 전달하고 핵심 아이디어를 도출하도록 한다. |
3 |
소프트웨어 공학론
(Software Engineering Methodology) |
SW 개발 방법론과 그 방법론에 의해 SW의 process management를 연구한다. |
3 |
실시간 렌더링
(Real-time Rendering) |
빛의 영향으로 발생하는 렌더링의 특성들 중 조명모델, 그림자 생성, 텍스쳐매핑, 광선 추적법의 기본 알고리즘을 비교 연구한다. |
3 |
계산기하이론 및 응용
(Theory and App. of comp. Geometry) |
본 과목에서는 계산기하에 관한 이론과 그 이론이 응용될 수 있는 분야를 깊이 있게 공부한다. 이론은 주로 계산기학에서 다루어지는 voronoi diagram과 delaunay triangulation, K-d tree, quad tree, interval tree, segment tree와 같은 다양한 기하학적 자료구조와 알고리즘을 중심적으로 다루고, 이러한 이론들이 의료영상, 나노-바이오 모델링, 이동 통신등의 분야에 응용되는 방식을 다룰 것이다. |
3 |
DBMS 특론
(Advanced DBMS) |
최신의 DBMS 기술을 소개하고 해당 기술을 요하는 응용분야의 특성과 해결되어야 하는 주요 기술적 이슈들에 대해 연구한다. |
3 |
웹 데이터 관리
(Web Data Management) |
반구조적(semistructured) 데이터 모델과 XML에 대해 개관한 후, 미디에이터-래퍼기반 구조의 웹 데이터베이스 시스템 및 웹상의 데이터 통합 시스템에 대해 공부한다. 웹 질의어, 웹 크롤러, 그리고 데이터베이스 기반의 동적 웹 컨텐츠 캐슁 기법에 대해 연구한다 |
3 |
전자 상거래
(Electronic commerce) |
전자 상거래 구축을 위한 요소 기술들에 대해 최근 사례와 최신 연구 논문들을 선택하여 필요한 이론과 응용 사레를 연구한다. |
3 |
정보검색
(Information Retrieval) |
방대한 정보와 문서를 인터넷상에서 효울적으로 저장하고 검색할 수 있는 제반이론과 구현 사례를 공부한다. |
3 |
웹 서비스
(Web Services) |
웹 서비스를 지원하는 표준 기술들을 공부하고 웹 서비스기반의 응용 프로그램 통합 기법 및 서비스 지향적인 아키텍처를 공부한다. |
3 |
암호학
(Cryptography) |
암호학에 관련된 여러가지 이론적 배경과 해법들을 연구하고, 실제 응용 사레를 관찰한다. |
3 |
객체지향방법론
(Object-Oriented Methodology) |
객체모델의 분석과 설계과정을 강의하고 재사용할 수 있는 부품을 생산하는 과정의 기술을 연구한다. IE 등 기존의 방법을 확장하여 객체지향방법으로 소프트웨어를 개발하는 과정과 모델링에 의하여 부품을 설계하는 방법을 강의한다. |
3 |
고급 소프트웨어 설계
(Advanced Software Design) |
다양한 하드웨어 플랫폼에 대응하는 소프트웨어 제작 방법에 대해서 알아본다. 특히 각종 하드웨어 뿐 만 아니라 운영체제나 응용소프트웨어에서도 간편하게 이식될 수 있도록 하는 이식형 소프트웨어 모듈을 설계하는 방법에 초점을 맞추어 알아본다.
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3 |
가상현실
(Virtual Reality) |
가상세계에서 실감 있는 영상 생성을 위한 동적 텍스쳐 매핑과 실기간 가상현실 지원을 위한 다각형 감소 기법 등 가상세계를 표현하는 다양한 기법 등을 연구한다. |
3 |
영상 합성
(Image Synthesis) |
그래픽스 이론을 실제 응용 분야에 적용하여 그래픽스 기법에 의해 창조된 영상과 카메라로 촬영된 실사의 합성, 편집에 의한 영상물의 설게 및 구현을 공부한다. |
3 |
시각화 모델링
(Visualization Modeling) |
3차원 물체의 형상 모델링을 위하여 보간법, CSG, Sweeping, SOR 기법 들을 연구한 후, 구름 , 산 , 나무 등의 자연물체 모델링을 위한 파티클 시스템, Proceduralism 등을 연구한다. |
3 |
비사실적 렌더링 기법
(Non-Photorealistic Rendering) |
수채화, 펜 등과 같은 도구로 표현된 예술작품을 컴퓨터로 구현하기 위한 알고리즘을 연구하며 인상파 효과, 만화영상제작, 모자이크 생성 기법 등을 공부한다. |
3 |
볼륨 그래픽스
(Volume Graphics) |
본 과목에서는 CT나 MRI와 같은 스캐닝 장치 등으로부터 얻어지는 삼차원 영상 자료를 대상으로 그래픽스 및 가시화 처리하는 방법과 의료/과학/공학에서의 응용 분야에 대하여 공부한다. |
3 |
바이오메디컬 모델링
(Biomedical Modeling) |
최신 영상 스캐닝 기술이 발전함에 따라 생체 조직의 삼차원 영상을 다양한 스케일 및 해상도로 얻을 수 있다. 본 과목에서는 위와 같이 얻어진 영상으로부터 생체 조직의 기하학적 모델을 생성하는 과정에서 필요한 다양한 영상 처리 및 기하 처리 기법들에 대하여 연구한다. |
3 |
지능 웹 알고리즘
(Algorithm for the intelligent web) |
웹에 지능을 줄 수 있는 여러 알고리즘들을 베운다. 특히 검색, 추천, 군집, 분류에 관련된 알고리즘들을 자세히 설명하고, 이들의 성능을 평가할 수 있는 지표들도 배우며, 이들을 결합하여 강력한 지능웹을 구축하는 방법도 배운다. |
3 |
패턴인식
(Pattern Recognition) |
실생활에 존재하는 각종의 사물을 인식할 수 있는 방법에 대하여 공부한다. 베이지안 분류법, 파라미터 추정법, 직접 확률 분호함수 추정법 등 패턴 인식과 관련된 기본적인 이론을 다룬다. |
3 |
자동인식
(Automatic Identification anb Date Capture) |
이 강좌에서는 자동식별을 위한 기술을 연구하기로 한다. 1차원 및 2차원 바코드에 관한 개념을 중심으로 새로운 식별기술인 RFID, EPC코드 및 응용분야를 공부하도록 한다. |
3 |
컴퓨터비젼
(Computer Vision) |
컴퓨터를 사용하여 시각에 대한 정보를 얻어내는 제반 기술에 대하여 알아보고 기본적인 개념을 정립하도록 한다. 컴퓨터 비젼과 인공지능과의 관련성을 중심으로 하여 얻어진 시각 정보를 사람이 우리와 같이 인지할 수 있는 방법을 연구한다. |
3 |
데이터마이닝
(Data Mining) |
본 과목은 데이커마이닝의 기본 개념과 방법론, 그리고 최신기법에 대해서 살편본다. 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 학습하고 이를 이슈가 되는 문제에 응용하는 프로젝트를 수행한다. |
3 |
인간과 기계의 상호작용
(Human Computer Interaction) |
각종 인터페이스의 구성에 관련된 내용을 공부한다. 인간과 기계의 특성 및 인터페이스 구성요소, 지각 및 시각화 과정에 대하여 연구한다. |
3 |
정보표준화
(Information Standardization) |
정보를 국제표준화 하는 과정과 JTC1을 중심으로 한 표준화의 방향을 공부하도록 한다. |
3 |
생체인식
(Biometrics) |
인간이 가지고 있는 지문, 음성, 서명, 장문, 얼굴등을 인식하여 본인임을 인증할 수 있는 기술을 공부한다. |
3 |
컴퓨터비전 응용
(Applications of Computer Vision) |
영상에서 원하는 정보를 추출하는 방법에 대하여 살펴보고, 현재 응용되고 최신 컴퓨터 비젼 분야에 대하여 Case Study 한다. |
3 |
영상이해 응용
(Medical Vision Applications) |
다양한 영상처리 기법을 이해하고, 실제 프로젝트를 통하여 여러 기술을 접목하는 방법을 이해하고, 단순한 한 기술의 이해뿐 아니라 프로젝트 전체의 흐름을 쫓아나감으로써 전 시스템을 알아간다. |
3 |
디지털 신호처리
(Digital Signal Processing) |
컴퓨터의 소형화 이동성에 따른 키보드나 포인팅 디바이스에 의한 입력 방식의 물리적 제한을 극복하는 방법으로 사용자가 제공하는 다양한 형태의 직/간접 입력 정보를 처리하는 방법에 대해서 익힌다. 독립된 개별 신호의 처리/분석 뿐 만 아니라 다중 복합ㅂ 정보처리의 방법도 알아본다. |
3 |
클러스터 분석
(Cluster Analysis) |
본 과목은 실생활에서 관측하는 다양한 형태의 데이터를 자동적으로 그룹화하는 기법인 데이터 클러스터링에 대해서 학습한다. 데이터 클러스터링의 기본 개념에서 최신 연구논문까지 살펴봄으로써 그 유용성을 이해한다. |
3 |
계산미학
(Calculation aesthetics) |
그래픽스 및 통계학적 이론을 바탕으로 인간이 느끼는 미적 감정을 정량화 및 평가하는 방법을 공부한다. 이를 기반으로 비사실적 이미지의 생성 및 검증 알고리즘을 직접 설계해보고 적용해보는 프로젝트를 수행한다. |
3 |
인터랙티브 3D 그래픽스
(Interactive 3D graphics) |
인터랙티브 3D 그래픽스란 게임, 가상현실과 같이 인간과의 상호작용이 중요한 역할을 하는 3차원 컴퓨터 그래픽스 응용분야에서 효과적으로 영상을 생성해낼 수 있는 여러 기법을 말한다. 본 과목에서는 인터랙티브 3D 그래픽스와 관련된 최신 이론 및 동향을 학습하고 응용능력을 배양한다. |
3 |
TCP/IP 네트워킹
(TCP / IP Networking) |
TCP/IP 기반 인터넷 프로토콜들의 구조 및 기능들을 이해하고, 실제 구현 기법들을 분석한다. |
3 |
대규모 병렬처리기 프로그래밍
(Programming Massively Parallel Processor) |
대규모 병렬처리기 프로그래밍에 대해서 배운다. 대표적인 대규모 병렬처리기인 NVIDIA processors와 CUDA 프로그래밍 도구들을 사용한다. |
3 |
모바일 컴퓨터의 앱 개발
(Application Development of Mobile Computers) |
스마트폰과 스마트패드 등 이동가능한 컴퓨터를 위한 응용프로그램 개발에 대해서 배운다. 대표적인 이동 컴퓨터인 안드로이드 개발환경을 사용한다. |
3 |
소프트웨어 재공학
(Software Re-Engineering) |
기존 소프트웨어 시스템을 보다 유지보수하기 쉽도록 재조직하고 수정하는 원리와 실제에 대해 다룬다. 리버스엔지니어링, 소프트웨어 모듈성 분석, 소프트웨어 아키텍처 복원, 소프트웨어 저장소 마이닝 등을 포함하며, 자동화 도구를 이용한 다양한 소프트웨어 및 산출물 분석 기법을 공부하여 이를 통해 보다 우수한 품질을 갖는 소프트웨어 개발을 할 수 있도록 한다. |
3 |
사실적렌더링
(Photorealistic Rendering) |
본 과목에서는 물리법칙에 기반하여 사실적인 영상을 생성하는 3차원 컴퓨터 그래픽스 기법에 대해서 공부한다. |
3 |
수치 최적화
(Numerical Optimization) |
본 과목에서는 다양한 응용분야에 적용되는 공학적 문제를 수학적으로 모델링하고 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구하는 최적화 기법에 대해서 공부한다. |
3 |
매트릭스 계산
(Matrix calculation) |
본 과목에서는 선형대수학 이론을 기반으로 행렬을 기반으로 하는 수학적 계산에 대한 내용을 공부한다. |
3 |
수학적 영상처리
(Mathematical Image Processing) |
본 과목에서는 영상을 기반으로 하는 다양한 처리기법을 수학적으로 모델링하고 수학적 방법론을 통해서 문제를 해결하는 방법에 대해서 공부한다. |
3 |
고급 멀티코어 컴퓨팅
(Advanced Multicore Computing) |
최근 CPU 및 GPU 기술의 발전은 클락 속도의 증가 대신 코어의 갯수가 증가하는 경향을 가진다. 따라서, 이러한 멀티코어 CPU 및 GPU를 효율적으로 사용하는 병렬 처리 기술은 소프트웨어 처리 속도를 향상시키기 위하여 필수적이며 그 중요성이 예전에 비해 현저히 높아지게 되었다. 본 교과목에서는 컴퓨터의 멀티코어 구조를 살펴보고 이를 효율적으로 활용하여 처리속도를 높일 수 있는 병렬 프로그래밍 및 분산 처리의 다양한 고급 이론 및 기법에 대하여 알아본다. |
3 |
컴퓨터보안 특강
(Topics in Computer Security) |
컴퓨터 시스템과 관련된 이슈를 중심으로 다양한 최신 컴퓨터 및 네트워크 보안 기술을 연구한다. |
3 |
현대암호학 특강
(Topics in Modern Cryptography) |
현대 암호학을 공부하고 다양한 정보보안 응용분야에 대한 연구를 진행한다. |
3 |
컴퓨터 콜로키엄Ⅰ, Ⅱ
(Computer Colloquium) |
컴퓨터 공학의 산업 및 연구 분야의 현재 이슈들을 세미나합니다. |
3 |
컴퓨터공학 특강 Ⅰ-Ⅷ
(Topics in Computer Science Engineering) |
컴퓨터공학 분야의 최신 연구 동향과 이슈들에 대해 다룬다. |
3 |
빅데이터과학의 이해
(Understanding Big-data Science) 3학점 |
빅데이터 과학은 우리 시대에 이제 막 등장하고 있는 관심사이며, 아직 정확한 학문적 방법이 확립되지 않은 연구주제이다. 그러나 현장의 빅데이터 전문가를 위해서 데이터과학에 대한 접근은 필수적이다. 본 강의는 빅데이터를 기반으로 한 현장의 성공 사례들을 다양한 측면에서 분석함으로써 데이터과학에 대한 일반적인 이해를 도모하고자 한다. |
3 |
빅데이터 마이닝
(Big-data Mining) |
최근 학계 및 기업체에서 가장 각광받고 있는 빅데이터 마이닝에 대해서 학습한다. 빅데이터 마이닝의 기본 개념 및 기법과 데이터마이닝을 실제적인 빅데이터 문제 해결에 적용할 수 있는 실무적 능력을 배양한다. |
3 |
빅데이터의 창의적표현 이해
(Understanding Creative Expression of Big-data) |
빅데이터의 효과적인 가공을 위해서는 전문적인 데이터 처리 기술 외에도 빅데이터가 소비되고 생산된 분야의 전문지식과 더불어 그것의 신속하고도 직관적인 파악 기법이 필요하다. 본 강의는 데이터의 직관적이며 독창적인 표현 기법과 유형들에 대한 비교적 용이한 이해를 제공한다. |
3 |
빅데이터 아키텍쳐와 플랫폼
(Architecture and Platform for Big Data) |
빅데이터를 분석 및 처리할 수 있는 소프트웨어 아키텍처와 플랫폼들에 대해 다룬다. 빅데이터의 특성 및 요건에 기반하여 적합한 분석 및 처리 기법의 원리를 공부하며, 아키텍처의 특징을 공부한다. 또한 이를 위한 최신의 대표적 플랫폼을 다룬다. |
3 |
빅데이터 시각화
(Big Data Visualization) |
빅데이터로부터 유용한 영상 정보를 추출하는 기법을 공부하고, 추출된 영상 정보를 바탕으로 실제 컴퓨터 환경에 응용할 수 있는 최신 연구 동향을 공부한다. |
3 |
클라우드컴퓨팅
(Cloud Computing) |
클라우드컴퓨팅의 개념을 이해하고, 클라우드컴퓨팅 구조의 각 계층별 데이터 처리 및 응용, 보안 등과 관련된 최신 연구 이슈와 동향을 공부한다. |
3 |
고급분산및병렬처리
(Advanced Distributed and Parallel Processing) |
고성능의 컴퓨팅 파워에 기반하여 대용량의 데이터를 분산 및 병렬처리하는 이론과 기법에 대해 다룬다. 대표적인 분산 및 병렬처리 시스템과 최신의 사례를 공부한다. |
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하둡플랫폼의 이해
(Understanding of Hadoop) |
빅데이터 처리 플랫폼으로 널리 사용되고 있는 하둡에 대해 다룬다. MapReduce 프로그래밍 기법, 하둡의 내부 구조, 하둡의 설치 및 운용, 하둡과 연동가능한 다양한 저장소와 프로그래밍 도구에 대해 다룬다. |
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R과 빅데이터 분석
(Big Dta Analysis using R) |
빅데이터의 분석을 위해 널리 사용되는 통계 패키지 R에 대해 학습한다. R에서 제공하는 통계도구 및 프로그래밍 도구와의 연동을 공부하며, 이들을 사용하여 빅데이터의 분석을 연습한다. |
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인지 과학 개론
(Introduction to Cognitive Science) |
인지과학은 인간의 마음에서 어떻게 정보 처리가 어떻게 일어나는가를 연구하는 새로운 학문분야로서 마음 또는 뇌에서 일어나는 작동 과정 및 내용, 지식의 정보적 표상과 추론 과정을 연구하는 과학이다. 인지과학은 심리학, 신경과학, 언어학, 철학, 컴퓨터과학, 인류학, 사회학, 생물학 등의 다양한 학문 분야와 연계된 학문이다. 본 강좌에서는 인지과학의 전반적인 내용에 대해 알아보고 컴퓨터공학의 입장에서 인지과학에 접근하기 위한 인간의 마음에 대한 생물학적/심리학적 기초 지식을 습득한다. |
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최적설계 이론 및 응용
(Optimal Design Theory and Application) |
최적설계에 대한 대표적인 이론인 선형계획법, 비선형계획법, 스토캐스틱최적화에 대한 기초 지식을 습득한다. 또한 해당 이론을 다양한 연구분야에 적용하는 방법을 연습한다. |
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