빅데이터혁신인재양성사업단
세부전공별 필수과목
석사·박사·석박사통합과정 공통 세부전공별 필수과목
시스템소프트웨어전공
| 교과목명 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 고급 데이터베이스 (Advanced Database) |
데이터베이스 시스템의 핵심 요소 기술을 관계DB, 객체지향DB, 객체관계DB, 웹DB 분야별로 공부한다. 전통적인 비즈니스 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 최신 기술 동향과 내장형, 이동, 그리고 인터넷 기반 등의 차세대 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 요소 기술을 연구한다. | 3 |
| 고급 알고리즘 (Advanced Computer Algorithms) |
효율적인 알고리즘의 설계방법과 제시된 알고리즘의 정확성, 효율성을 검증하는 법을 연구한다. | 3 |
| 고급 운영체제 (Advanced Operating Systems) |
운영체제 설계, 구현 및 모델링, 프로세스 동기화, 프로세스 데드락과 메모리 관리모델, 자원관리, 및 보호 메커니즘, 병렬 및 분산 시스템을 위한 운영 체제 등에 관해서 연구한다. 그리고 현재 논의되는 최신 동향에 관한 주제에 대해서 연구한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터네트워크 (Advanced Computer Network) |
컴퓨터네크워크에 대한 전반적인 개념과 실제 구현 방법들을 인터넷과 OSI모델을 기반으로 하여 고찰한다. 세부분야는 OSI model, internetworking, TCP/IP, 주요 application protocol 등이다. | 3 |
| 고급 컴퓨터보안 (Advanced Computer Security) |
다양한 정보시스템 및 네트워크 환경에서 안전한 데이터 관리 및 프라이버시 보호를 위한 최신 보안 기법에 대한 연구 동향 및 응용을 공부한다. | 3 |
| 소프트웨어 아키텍쳐 (Software Architecture) |
객체지향방법론을 토대로 해서 사용자 요구를 시스템 요구로 정의하여 시스템 아키텍쳐 상에 UIMS 및 API, Middleware를 Architecture로 설계하고 COTS와 Component의 검색과 조립 등을 강의한다. | 3 |
응용소프트웨어전공
| 교과목명 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 고급 데이터베이스 (Advanced Database) |
데이터베이스 시스템의 핵심 요소 기술을 관계 DB, 객체지향 DB, 객체관계 DB, 웹 DB 분야별로 공부한다. 전통적인 비즈니스 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 최신 동향과 내장형, 이동, 그리고 인터넷 기반 등의 차세대 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 요소 기술을 연구한다. | 3 |
| 고급 알고리즘 (Advanced Computer Algorithms) |
효율적인 알고리즘의 설계방법과 제시된 알고리즘의 정확성, 효율성을 검증하는 법을 연구한다. | 3 |
| 고급영상처리 (Advanced Image Processing) |
영상에 다양한 변환(포인트, 영역, 기하학, 프레임 처리)을 통한 질 향상에 대하여 살펴본다. 또한 최근에 발표된 자료를 바탕으로 최신 동향을 연구한다. | 3 |
| 고급인공지능 (Advanced Artificial Intelligence) |
인공지능의 기초 원리 및 응용을 고찰한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터그래픽스 (Advanced Computer Graphics) |
실세계 또는 가상세계의 캐릭터 창조를 위한 모델링, 렌더링, 그리고 애니메이션 기법에 대하여 연구한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터보안 (Advanced Computer Security) |
다양한 정보시스템 및 네트워크 환경에서 안전한 데이터 관리 및 프라이버시 보호를 위한 최신 보안 기법에 대한 연구 동향 및 응용을 공부한다. | 3 |
사이버물리시스템전공
| 교과목명 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 고급 데이터베이스 (Advanced Database) |
데이터베이스 시스템의 핵심 요소 기술을 관계 DB, 객체지향 DB, 객체관계 DB, 웹 DB 분야별로 공부한다. 전통적인 비즈니스 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 최신 동향과 내장형, 이동, 그리고 인터넷 기반 등의 차세대 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 요소 기술을 연구한다. | 3 |
| 고급 알고리즘 (Advanced Computer Algorithms) |
효율적인 알고리즘의 설계방법과 제시된 알고리즘의 정확성, 효율성을 검증하는 법을 연구한다. | 3 |
| 고급영상처리 (Advanced Image Processing) |
영상에 다양한 변환(포인트, 영역, 기하학, 프레임 처리)을 통한 질 향상에 대하여 살펴본다. 또한 최근에 발표된 자료를 바탕으로 최신 동향을 연구한다. | 3 |
| 고급 운영체제 (Advanced Operating Systems) |
운영체제 설계, 구현 및 모델링, 프로세스 동기화, 프로세스 데드락과 메모리 관리모델, 자원관리, 및 보호 메커니즘, 병렬 및 분산 시스템을 위한 운영 체제 등에 관해서 연구한다. 그리고 현재 논의되는 최신 동향에 관한 주제에 대해서 연구한다. | 3 |
| 고급인공지능 (Advanced Artificial Intelligence) |
인공지능의 기초 원리 및 응용을 고찰한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터그래픽스 (Advanced Computer Graphics) |
실세계 또는 가상세계의 캐릭터 창조를 위한 모델링, 렌더링, 그리고 애니메이션 기법에 대하여 연구한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터보안 (Advanced Computer Security) |
다양한 정보시스템 및 네트워크 환경에서 안전한 데이터 관리 및 프라이버시 보호를 위한 최신 보안 기법에 대한 연구 동향 및 응용을 공부한다. | 3 |
| 소프트웨어 아키텍쳐 (Software Architecture) |
객체지향방법론을 토대로 해서 사용자 요구를 시스템 요구로 정의하여 시스템 아키텍쳐 상에 UIMS 및 API, Middleware를 Architecture로 설계하고 COTS와 Component의 검색과 조립 등을 강의한다. | 3 |
| 지능형산업융합서비스특론 | 제품·서비스 혁신과 새로운 비즈니스 창출을 위해 다양한 산업데이터를 활용한 디지털 전환 방법들을 학습한다. 이를 통해 산업현장에 필요한 지능형 서비스 개발 능력을 향상을 목표로 한다. | 3 |
빅데이터전공
| 교과목명 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 고급 데이터베이스 (Advanced Database) |
데이터베이스 시스템의 핵심 요소 기술을 관계 DB, 객체지향 DB, 객체관계 DB, 웹 DB 분야별로 공부한다. 전통적인 비즈니스 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 최신 동향과 내장형, 이동, 그리고 인터넷 기반 등의 차세대 데이터베이스 응용분야에서의 데이터 관리를 위한 요소 기술을 연구한다. | 3 |
| 고급 알고리즘 (Advanced Computer Algorithms) |
효율적인 알고리즘의 설계방법과 제시된 알고리즘의 정확성, 효율성을 검증하는 법을 연구한다. | 3 |
| 고급영상처리 (Advanced Image Processing) |
영상에 다양한 변환(포인트, 영역, 기하학, 프레임 처리)을 통한 질 향상에 대하여 살펴본다. 또한 최근에 발표된 자료를 바탕으로 최신 동향을 연구한다. | 3 |
| 고급 운영체제 (Advanced Operating Systems) |
운영체제 설계, 구현 및 모델링, 프로세스 동기화, 프로세스 데드락과 메모리 관리모델, 자원관리, 및 보호 메커니즘, 병렬 및 분산 시스템을 위한 운영 체제 등에 관해서 연구한다. 그리고 현재 논의되는 최신 동향에 관한 주제에 대해서 연구한다. | 3 |
| 고급인공지능 (Advanced Artificial Intelligence) |
인공지능의 기초 원리 및 응용을 고찰한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터그래픽스 (Advanced Computer Graphics) |
실세계 또는 가상세계의 캐릭터 창조를 위한 모델링, 렌더링, 그리고 애니메이션 기법에 대하여 연구한다. | 3 |
| 고급 컴퓨터네트워크 (Advanced Computer Network) |
컴퓨터네크워크에 대한 전반적인 개념과 실제 구현 방법들을 인터넷과 OSI모델을 기반으로 하여 고찰한다. 세부분야는 OSI model, internetworking, TCP/IP, 주요 application protocol 등이다. | 3 |
| 고급 컴퓨터보안 (Advanced Computer Security) |
다양한 정보시스템 및 네트워크 환경에서 안전한 데이터 관리 및 프라이버시 보호를 위한 최신 보안 기법에 대한 연구 동향 및 응용을 공부한다. | 3 |
| 소프트웨어 아키텍쳐 (Software Architecture) |
객체지향방법론을 토대로 해서 사용자 요구를 시스템 요구로 정의하여 시스템 아키텍쳐 상에 UIMS 및 API, Middleware를 Architecture로 설계하고 COTS와 Component의 검색과 조립 등을 강의한다. | 3 |
| 빅데이터 특론 (Advanced Bigdata) |
본 강의는 빅데이터를 기반으로 한 현장의 성공 사례들을 다양한 측면에서 분석함으로써 데이터과학에 대한 일반적인 이해를 도모하고자 한다. | 3 |
| 플랜트안전역학 | 플랜트 사고의 원인과 발생과정을 알고 사고방지에 필요한 과학이나 기술(열에너지의 안전, 전기적 방사선 및 운동형태의 기계-인간관계와의 안전)을 체계적으로 배운다. | 3 |
전공별 선택과목
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 고속 라우팅 시스템 (High-speed routing System) |
사용자들이 고속의 접속 장치들로 인터넷에 접속하여 사용하면서, 고속 라우팅 시스템이 필요하게 되었다. 본 과목에서는 고속 라우터를 구성하는 고속 스위칭 설계, CISCO의IOS 운영체제, 패킷 포워딩 기술, 그리고 OSPF 라우팅 프로토콜 기술, MPLS 기술에 대한 이해를 제공한다. | 3 |
| 사물인터넷 (Internet of Things) |
간생활 주변에 있는 수많은 사물들이 인터넷에 연결되어 주변을 센싱하고, 데이터를 생성, 전송, 분석하여 사용자가 원하는 행동을 취함으로서 인간에게 편리함을 제공할 수 있는 사물인터넷에 대하여 학습한다. 사물인터넷이 제공할 수 있는 다양한 어플리케이션들과, 이를 가능케하는 시스템 설계 및 소프트웨어 기술, 그리고 이러한 시스템의 바탕이 되는 무선 센서네트워크, 무선 상황인지 네트워크 등을 연구하고자 한다. 새로이 등장하는 네트워크 기술 표준과 기술 동향에 대해서도 살펴본다. | 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. | 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 |
| 고급패턴인식 (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 |
| 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 |
| 네트워크시스템소프트웨어 (Network System Software) |
네트워크 시스템 및 어플리케이션을 위한 소프트웨어에 대해 학습한다. TCP/IP 기반 인터넷 프로토콜들의 구조 및 기능들을 이해하고, 실제 구현 기법들을 분석한다. 인터넷 뿐만 아니라, 다양한 유무선 네트워크에서 사용되는 프로토콜들을 살펴보고 이해한다. 그리고 네트워크 관련 최신 연구 논문들의 세미나를 실시하여 연구 동향을 파악한다. | 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 |
| 물리기반렌더링 (Physically Based Rendering)) |
본 과목에서는 물리법칙에 기반하여 사실적인 영상을 생성하는 3차원 컴퓨터 그래픽스 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 |
| 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. | 3 |
| 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. | 3 |
| 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. | 3 |
| 무선네트워크 (Wireless Network) |
IEEE 802.11 (WiFi)에서 부터, 무선센서네트워크, 무선 메쉬네트워크, 블루투스, IEEE 802.15.4 저전력 네트워크 등 다양한 무선네트워크 및 무선네트워크 시스템에 대해서 살펴본다. 프로젝트를 통해서 무선네트워크 시스템, 어플리케이션 또는 프로토콜을 구현을 해볼 수 있도록 한다. 무선 네트워크 관련 최신 연구 논문들의 세미나를 실시하여 연구동향을 파악한다. | 3 |
| 비사실적 애니메이션 (NPA: Non-Photorealistic Animation) | ‘사실적 표현’ 대신 사람이 직접 손으로 그린듯한 ‘예술적 표현’ 중점에 둔 렌더링 기법을 기반으로 하여 비디오 영상의 프레임간 일관성을 유지시킴으로서 예술적 표현을 구현하는 기법을 학습한다. | 3 |
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암호화폐 기술 (Crpto-currency Technologies) |
가상 화폐 기술의 이론과 가상 화폐 eco-system을 구성하는 제반 기술에 대한 지식을 습득한다. 대표적인 암호 화폐인 비트코인을 중심으로 암호 화폐의 탈 중앙화 기술,script language 등을 공부한다. | 3 |
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블록체인 기술 (Blockchain Technologies) |
4차 산업 혁명을 이끌 주요 기술인 블록체인의 이론과 실제에 대한 기술을 습득한다. 기본적인 이론을 습득한 후 여러 분야의 응용 예제들을 통하여 다양한 Use-Case들을 습득한다. | 3 |
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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 |
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최적화이론 (Optimization Theory) |
컴퓨터 과학의 다양한 분야에서 최적화를 요구하고 있는데, 본 과목을 통하여 새로운 알고리즘 및 이론을 적립하는데 있어 최적화의 기본 개념을 알아본다. 본 과목에서 다루는 세부 이론으로 선형 프로그래밍, 제약된 최소 자승 문제, 컨벡스 최적화 기법을 공부한다. | 3 |
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확률과정론 (Stochastic Process) |
확률 과정론은 고정 혹은 랜덤한 구간에서 발생하는 무작위한 변화에 대한 확률적 체계이다. 본 과목은 다양한 컴퓨터과학의 현상을 이러한 확률 과정으로 모델링하고 분석하고 설계하는데 필수적인 이론을 제시한다. | 3 |
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통계적데이터분석 (Statistical Data Analysis) |
컴퓨터 시스템 및 네트워크 환경에서 발생되는 다양한 데이터에 대한 통계적 분석 기법을 연구하고, 이를 바탕으로 유용한 응용 분야에 대한 최신 연구 기법을 공부한다. | 3 |
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고급컴퓨터보안 (Advanced Computer Security) |
다양한 정보시스템 및 네트워크 환경에서 안전한 데이터 관리 및 프라이버시 보호를 위한 최신 보안 기법에 대한 연구 동향 및 응용을 공부한다. | 3 |
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빅데이터마이닝 (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 |
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빅데이터기계학습 (Machine Learning for Big Data) |
대표적인 인공지능 기술 중 하나인 기계학습 기술은 빅데이터 분석에 적용할 수 있는 가장 유망한 기술이다. 본 과목에서는 기계학습 기술을 바탕으로 빅데이터 문제를 해결하는 사고의 흐름과 알고리즘에 대해서 학습한다. | 3 |
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빅데이터시각화 (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 |
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빅데이터관리시스템 (Big Data Management System) |
빅데이터 처리에 적합한 유연한 스키마를 장점으로 하는 NoSQL 또는 비관계형 데이터베이스에 대해 공부한다. | 3 |
| 빅데이터모바일엣지컴퓨팅(Big Data Mobile Edge Computing) | 빅데이터 활용성을 극대화하기 위한 방법 중 하나로써 빅데이터에 특화된 모바일 엣지 컴퓨팅 기술에 대해 학습한다. | 3 |
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빅데이터분석파이프라인 (Big Data Analytics Pipeline) |
빅데이터 분석을 위해 요구되는 다양한 기술 컴포넌트와 절차에 대해 알아보고 이를 바탕으로 빅데이터 처리 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 학습한다. | 3 |
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빅데이터아키텍쳐와플랫폼 (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 |
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빅데이터추론 (Causal Inference for Big Data) |
빅데이터를 바탕으로 인과관계 추론을 통해 비즈니스 관점에서 더욱 설득력있고 효과적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술들에 대해 공부한다. | 3 |
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빅데이터산업체프로젝트 (Big Data Project) |
빅데이터 관련 산업체의 실제적 문제와 최신의 빅데이터 산업체 동향에 대해 다룬다. 이를 통해 빅데이데이터 관련 현실감각을 키우고 특허와 연구에 대한 동기 제공을 목표로 한다. | 3 |
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하둡과스파크 (Hadoop and Spark) |
빅데이터를 다룰 때 가장 많이 쓰이는 기술 중 하나인 맵리듀스와 하이브의 단점을 극복하기 위한 대안으로 아파치 스파크 기술에 대해 학습한다. | 3 |
| 영상빅데이터처리(Image Big Data Processing) | 이미지 빅데이터를 위한 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 |
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공간빅데이터처리 (Geospatial Big Data Processing) |
공간빅데이터에 대한 개념과 효과적으로 공간빅데이터체계를 구축하기 위한 방안에 대해 연구하고 국가공간정보기반, 융합플랫폼, 서비스제공자, 생산요소제공자로서의 역할을 수행하기 위한 기술들에 대해 학습한다. | 3 |
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시계열빅데이터처리 (Time-series Big Data Processing) |
빅데이터 시대의 특징인 폭발적인 데이터 증가와 비정형 데이터가 주류를 이루는 상황에서 시계열 빅데이터의 저장 및 처리 기술들에 대해 공부한다. | 3 |
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인공지능개론 (Introduction to Artificial Intelligence) |
이 강좌에서는 비전공 입학생들을 위한 인공지능의 기본적인 개념과 세부분야를 공부하기로 한다. | 3 |
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인공지능특론 (Applied Artificial Intelligence) |
이 강좌에서는 인공지능 응용 기술을 연구하기로 한다. 인공지능 세부분야 관한 개념을 중심으로 새로운 기술을 활용한 응용분야를 공부하도록 한다. | 3 |
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컴퓨터비전 (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 |
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데이터마이닝 (Data Mining) |
본 과목은 데이터마이닝의 기본 개념과 방법론, 그리고 최신기법에 대해서 살펴본다. 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 학습하고 이를 이슈가 되는 문제에 응용하는 프로젝트를 수행한다. | 3 |
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딥러닝 (Deep Learning) |
본 과목은 파이썬 등 언어를 활용하여 딥러닝을 적용하는 방법들에 대해 학습한다. 파이썬의 텐서플로우, 케라스를 사용하여 딥러닝 모형들을 구축하는 방법을 학습한다. | 3 |
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R과빅데이터분석 (Big Data 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. | 3 |
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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 |
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빅데이터강화학습 (Big Data Reinforcement Learning) |
사람처럼 생각하고 사람처럼 행동하는 기계를 연구하는 강화학습의 기반 이론과 기술 및 시스템에 대해서 폭넓게 공부하고, 탐색, 추론, 계획, 지식표현, 의사결정, 학습, 시각, 언어 등 지능형 에이전트를 개발하기 위한 개념과 모델 및 알고리듬을 습득한다. | 3 |
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시계열데이터분석 (Time-series Analysis) |
본 과목은 실생활에서 관측되는 다양한 형태의 시계열 데이터를 분석하는 기법에 대해서 학습한다. 시계열 데이터 분석의 기본 개념에서 최신 연구논문까지 살펴봄으로써 그 유용성을 이해한다. | 3 |
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지식그래프 (Knowledge Graph) |
빅데이터의 효과적인 가공을 위해서는 전문적인 데이터 처리 기술 외에도 빅데이터 내부에 숨겨져 있는 지식을 표현하는 기법이 필요하다. 본 강의는 그래프를 통한 지식 표현 기법과 유형들에 대한 비교적 용이한 이해를 제공한다. | 3 |
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비즈니스인텔리전스 (Business Intelligence) |
기업이 보유하고 있는 수많은 데이터를 정리하고 분석해 기업의 의사결정에 활용하는 일련의 프로세스를 수립하여 기업의 사용자가 더 좋은 의사결정을 하도록 데이터를 수집, 저장, 분석, 접근을 지원하는 응용시스템과 기술에 대해 학습한다. | 3 |
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정보검색과추천시스템 (Information Retrieval and Recommender System) |
빅데이터에 대한 효율적인 정보검색 기술을 공부하고, 이를 바탕으로 추천시스템과 같은 응용으로 확장하는 방법에 대해 연구한다. | 3 |
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자연어계산모형 (Natural Language Computational Model) |
자연어 빅데이터를 효과적으로 처리하 위한 계산 모형의 구축 방법에 대해 공부한다. | 3 |
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빅데이터과학의 이해 (Understanding Big-data Science) |
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 |
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빅데이터의창의적표현이해 (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 |
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하둡플랫폼의이해 (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. | 3 |
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수치최적화 (Numerical Optimization) |
본 과목에서는 다양한 응용분야에 적용되는 공학적 문제를 수학적으로 모델링하고 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구하는 최적화 기법에 대해서 공부한다. | 3 |
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고급임베디드시스템 (Advanced Embedded System) |
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 |
| 신재생에너지를 위한 전기화학 개론 | 본 과목에서는 신재생 에너지 기술에 대한 전반적인 소개와 더불어 신재생에너지를 저장할 수 있는 에너지 저장 시스템에 대해 자세히 다룬다. 에너지 저장 시스템의 이해를 위해 전기화학에 대한 기본적인 지식을 쌓고, 전기화학이 주로 적용되는 배터리 시스템과 연료전지 시스템에 대한 기본적인 원리를 다룬다. | 3 |
| 고급열역학 | 본 과정에서는 열역학의 개념과 용어, 물질의 성질과 열역학적 상태량, 에너지 및 일과 열전달, 열역학 제1법칙, 열역학 제2법칙, 엔트로피, 기체와 증기의 특성 및 흐름, 기체 동력 사이클, 증기동력 사이클, 냉동 사이클, 연소의 화학반응, 미시적 열역학, 신에너지 시스템 등에 관련한 심화이론을 학습한다. | 3 |
| 발전플랜트엔지니어링 | 복합화력 발전소를 구성하는 주요 기기의 종류와 특징, 필요 부대설비의 설계 기준에 대해 공부하고, 전 시스템 열설계 과정을 실제로 수행 해 봄으로써, 현업에서 플랜트 엔지니어링이 어떻게 이루어지는지 지를 학습한다. 이를 통해 졸업 후 진로 결정에 필요한 정보를 습득하고 현업에 투입되었을 때 즉시 활용이 가능하도록 한다. | 3 |
| 크리프및고온파손 | 고온 환경에서의 구조물 건전성 평가를 위한 지식을 습득한다. 금속재료의 고온에서의 크리프 변형 및 일축 크리프 모델링 방법인 1차 크리프, 2차 크리프 거동 theta projection 개념 등을 설명하고, 크리프 기구를 이해하기 위한 크리프 맵과 확산크리프 및 전위 크리프를 논한다. 고온에서의 파괴에 대한 이론전개 및 응용문제를 소개하며 균열체의 정상 상태 크리프 및 C*-적분, 천이상태 크리프 및 C(t)-적분, Ct-매개변수 등을 이해한다. 응용 분야로서 고온플랜트 요소의 경년열화, 잔여수명평가 기법 및 응용 사례 등에 대해 논의한다. | 3 |
| 센서공학 | 센서는 다양한 물리/화학적 인자를 계측하여 우리가 읽고 기록하며 해석할 수 있는 수치로 변환해주는 기기를 의미하며 IoT 기술의 필수 요소기술이다. 본강의에서는 센서 기술에 대한 지식을 제공하며, 센서 기술의 기본 원리, 응용 사례 및 최신 동향에 대해 설명한다. 구체적으로 센서 기술의 개요, 센서 성능지표, 센서의 물리적 원리 (정전용량, 압저항효과, 압전효과, 광전효과, 홀효과, 열전효과, 열저항효과), 센서의 설계 및 구동방법 (위치, 변위, 속도, 힘, 변형, 압력, 유량, 열, 광)에 대해 소개한다. | 3 |
| 진동공학특론 | 연속체 진동학에 대한 연구는 매우 흥미로우며 이론적으로 스트링, 바, 밤, 플레이트, 쉘 및 기타 연속적인 물체들이 어떤 고유진동수와 모드 형태로 진동하는지 그리고 요동하는 외부 하중 또는 압력을 받을 때 이들이 어떻게 거동하는지 연구하는 것은 흥미진진할 뿐 아니라 공학적 응용면에서도 많은 공학자들의 관심사라 할 수 있다. 또한 편미분방정식과 고유치문제에 대한 거동과 의미를 이해하는데 이상적인 주제가 될 수 있으며 수학과 물리적인 현상 간의 상호관계에 대한 이해가 이 과정에서 강조된다. | 3 |
| 플랜트안전제도및운영 | 에너지 신산업 분야의 리스크 관리를 위한 위험성 평가 방법론 전반에 대해 다루며, 에너지 시스템에 대한 안전 관리의 개념 및 필요성, 안전 관리 조직, 인간 공학적 접근 방법등을 숙지함으로써 작업 현장이나 일상생활속에서 안전의 개념을 학습한다. 새롭게 대두되는 다양한 에너지 시스템의 특징을 이해하고 관련된 규제, 다양한 모델링을 통한 영향 평가 이론에 대해 학습한다. | 3 |
| 미래사회의 에너지안전 (Energy Safety and Risk) | 에너지는 현 기술사회를 지탱하기 위해 공학자뿐 아니라 일반인도 항상 일상생활에 사용하여야만 한다. 크게 분류하면, 에너지의 생산, 공급, 사용 분야가 포함되며, 이중 많이 사용되는 가스, 전기에너지가 안전과 관련될 수 있다. 사고의 리스트를 줄이기 위해서는 공학적인 면 뿐 아니라, 제도적, 사회적인 부족함이 어떻게 사고를 유발하는지에 대해서도 이해가 필요하다. 즉 에너지사고 리스크를 최소화하기 위해서는 다학문적인 접근이 요구된다. 본 과목에서는 에너지안전 기술의 분야로, 가스안전, 에너지플랜트 안전에 대해 리뷰하고, 에너지안전과 관련된 10가지 주제 – 1. 위험(Risk) / 2. 위험인식(Risk Perception) / 3. 위험 커뮤니케이션(Risk Communication) / 4. 위기 커뮤니케이션(Crisis Communication) / 5. 사고 조사(Forensic Investigation) / 6. 안전 윤리(Safety Ethics) / 7. 안전 거버넌스(Risk Governance) / 8. 안전 문화(Safety Culture) / 9. 회복탄력성(Resilience) / 10. 미래 안전기술과 규제(Emerging Risk & Adaptive Regulation) 등의 주제에 대해 강의한다. 각 단원별로 이론 강의 및 다양한 국내외 기업 및 기관의 안전 관련 실패 및 성공 사례를 살펴봄으로써 ‘안전’에 대한 이론적, 공학적, 제도적 지식을 실제적으로 습득하게 될 것이다. | 3 |
| 데이터기반안전관리 | 기존의 기계시스템들의 안전 관리는 재료의 특성 및 구조물의 역학적 정보만을 이용하였다. 본 강의에서는 다양한 센서를 통하여 수집되는 빅데이터 분석을 통하여 기계시스템의 전체적인 안전 관리 서비스 기술을 학습하고자 한다. | 3 |
| 데이터기반안전예측 | 기계시스템의 안전 상태를 예측하는 것은 매우 중요하다. 본 과목에서는 산업 공정 프로세스에서 발생할 수 있는 비정상 사건을 미리 검출하거나 각 프로세스 간의 관계성을 학습하여 비정상적인 관계성을 찾아냄으로써 안전을 예측하는 데이터 기반 머신 러닝 기법에 대하여 학습한다. | 3 |
| 데이터기반안전시스템제어 | 플랜트 설비의 안전 자동 제어 중 데이터 기반 시퀀스 및 피드백 제어의 이론 확립을 위한 수학적 배경과 안전성 평가를 하며, 실제의 안전 장치의 구조및 설치 요령, 인화성 물질 및 유해 위험가스가 존재하는 작업 공간에서의 데이터 기반 기계계측 및 전기계측에 필요한 기초 및 응용 지식을 습득한다. | 3 |
| IoT기반실시간안전모니터링 | 플랜트/기계/차량 등 산업용 네트워크는 긴급 상황 (작동오류, 사고 등)에 대하여 실시간 인식-분석/판단/예측-제어의 3단계를 거쳐 대응하며, 보다 빠르고 정확한 반응성이 요구되기에 센서 데이터의 초저지연 전송/수집/접근이 필수적임. 이러한 Time-critical 및 Safety-critical한 산업용 시스템에서 실시간 센서 빅데이터 수집을 가능케 하는 산업용 IoT (Industrial IoT, IIoT)에 대해 학습하고, IoT 기반 실시간 안전 모니터링 및 그 시스템에 대해 이해한다. | 3 |
| 복잡시스템설계특론 | 현대적 공학시스템들은 종종 다양한 단위계의 수평 및 계층적 결합구조, 고비용 해석모델, 복잡한 연관성을 가진 데이터, 높은 불확실도, 등의 성격을 가지고 있다. 본 교과목에서는 이러한 복잡시스템을 통합적 체계적으로 설계해 나가기 위해 필요한 기법들을 다룬다. 수강생들은 복잡시스템의 효율적 설계를 위한 최신의 문제정의 기법, 메타모델링 기법, 최적화 및 의사결정 알고리즘 등을 배울 것이다. | 3 |
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사이버물리시스템 (Cyber-Physical System) |
사이버물리시스템은 물리시스템 및 프로세스와 컴퓨팅의 통합시스템을 의미하며, 통신 및 제어 기능이 물리세계의 사물과 융합된 형태를 지칭한다. 본 과목에서는 에너지, 전력망, 교통시스템, 공공기초시설, 건강진료 등 CPS 응용에 대해 살펴본다. | 3 |
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loT헬스케어 (loT Health Care) |
본 수업은 1) loT 헬스케어 기술에 대한 이론 교육과 2) loT 헬스케어 서비스 설계 교육을 병행한다. 다양한 예제를 바탕으로 개발자가 필수적으로 알아야하는 핵심 loT 기술과 본 loT 기술들이 실제 응용된 헬스케어 프로젝트 사례들에 대한 교육을 진행한다. 또, 학생들이 팀을 이루어 loT 기술들을 활용한 새로운 헬스케어 어플리케이션 아이디어를 제안하고, 이를 구현해보는 프로젝트를 진행함으로써 개발자로서의 경쟁력을 향상시킴. | 3 |
전공연구
| 교과목명 | 학점 |
|---|---|
| 전공연구Ⅰ(Studies in Major FieldⅠ) | 2 |
| 전공연구 Ⅱ (Studies in Major Field Ⅱ) | 2 |
| 전공연구 Ⅲ (Studies in Major Field Ⅲ) | 2 |
프로젝트연구
| 교과목명 | 학점 |
|---|---|
| 프로젝트연구Ⅰ | 3 |
| 프로젝트연구 Ⅱ | 3 |
| 프로젝트연구 Ⅲ | 3 |
