교과목소개

전공선택

논리회로설계 LOGIC CIRCUITS DESIGN (3(3))

본 강의는 다양한 논리회로의 원리와 특성을 이해하고 디지털 논리에 의해 디지털 논리 회로를 구현하는 것을 목표로 한다. 또한 이론을 통해 배운 디지털 논리로 설계한 디지털 회로를 컴퓨터 소프트웨어로 시뮬레이션하여 디지털 논리 회로의 동작을 이해한다.

신호및시스템 SIGNAL AND SYSTEM (3(3))

본 과목에서는 아날로그와 디지털의 신호 및 시스템에 대한 표현, 성질, 상호작용 등을 배운다. 시스템의 입출력 관계를 시간 영역과 주파수 영역에서 해석하는 방법을 배우고 이를 통해 시스템 설계 및 해석능력을 배양한다.

임베디드운영체제 EMBEDDED OPERATING SYSTEMS (3(3))

본 교과목에서는 운영체제의 내부구조와 구현기술을 살펴봄으로써 전통적인 운영체제에서부터 최신 운영체제까지의 구조적 특징 및 구현 방법을 익힌다. 또한 오픈 소스 기반 Linux 시스템 상에서의 모바일 임베디드 운영체제의 원리와 구조를 학습하며, Linux를 기반으로 기본 명령어, 주요 유틸리티와 고급 명령어, 시스템 콜과 시스템 프로그래밍 기법을 설명하며, 이를 통해 임베디드 시스템 프로그래밍에 대한 기본 지식을 쌓는다. 이를 바탕으로 Raspberry PI를 활용하여 사물인터넷(IoT) 및 다양한 임베디드 기기에 대한 제어 및 응용에 대해 소개한다.

인공지능융합개론 INTRODUCTION TO AI CONVERGENCE (3(3))

본 과목은 인공지능의 기초적인 내용을 수학하는데 목표를 둔다. 특히, 지도학습 및 비지도학습을 포함하는 기계학습의 기본 개념을 비롯하여, 정규화, 최적화 등의 개념을 학습한다. 또한, 차원축소, 군집화, 이상탐지 등 다양한 기계학습 문제들을 소개하고 이를 해결하는 대표적인 방법론에 관한 내용을 응용 사례를 통해 학습한다.

자료구조와알고리즘 DATA STRUCTURE AND ALGORITHM (3(3))

자료구조와 알고리즘은 컴퓨터 프로그램을 구성하는 가장 중요한 두 가지 요소라고 할 수 있다. 본 강의에서는 널리 사용되는 자료구조(스택, 큐, 리스트, 트리, 맵 등)의 특징과 이들을 구현하는 다양한 알고리즘의 성능과 장단점을 설명한다. 또한 기계학습과 인공지능 분야에서 널리 사용되는 Python 언어를 사용하여 기본적인 자료구조와 알고리즘을 구현한다. 마지막으로 자료구조와 알고리즘을 이용하여 복잡한 문제를 해결하는 과정에 대해 학습한다.

데이터통신 DATA COMMUNICATIONS (3(3))

본 과목에서는 데이터통신의 기초를 이해하고, 네트워크 구조, 유선통신기술, 무선통신기술과 기본 인터넷 개념에 대해 학습하여 데이터통신과 인터넷의 개념을 이해한다.

마이크로프로세서 MICROPROCESSORS (3(3))

본 과목에서는 ARM 기반 마이크로프로세서의 동작 원리와 하드웨어 간 인터페이스 방법을 배운다. C언어로 제작된 다양한 예제프로그램을 통해 하드웨어를 구동시키면서 ARM 기반 마이크로프로세서의 내부구조 및 동작 방식을 이해하고 실무에 적용할 수 있는 응용 프로그래밍 기법을 익힌다.

인공지능 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))

본 과목에서는 최근 활발하게 연구되는 컴퓨터 공학 분야의 인공지능 및 기계학습의 이론을 배우고, 딥러닝의 실습 및 텀프로젝트를 통해 인공지능 프로그래밍 능력을 기르는 수업으로 아래의 내용을 학습합니다.
(1) 인공지능 및 기계학습의 발전 과정과 최근의 기술들의 이론적 토태를 학습한다.
(2) 최신 딥러닝 학습 방법을 이용한 다양한 기술들을 프로그래밍 실습으로 익힌다.
(3) 딥러닝을 이용한 자신만의 응용 프로그램을 개발한다.

자바프로그래밍 JAVA PROGRAMMING (3(3))

자바는 플랫폼에 독립적인 특성으로 인하여 네트워크 프로그래밍에 널리 사용된다. 본 과목에서는 표준자바(J2SE)를 중심으로 자바의 기본기능들과 라이브러리, 네트워크, 애플릿, 쓰레드, 미디어, JFC, 보안등을 다룬다.

현장실습1 PROFESSIONAL PRACTICE 1 (3(3))

전자정보 산업현장에서 현장실습(근무)을 하고 학점을 인정받는 정규 교육과정으로 학생들의 실무능력을 배양한다. (4주, 3학점)

산학연계PBL PROJECT-BASED LEARNING BY CO-OPERATIVE EDUCATION (3(3))

참여기업과 연계한 기업형 PBL과제 팀 프로젝트로 참여기업 전문가와 함께 과제를 해결한다. 참여기업에서 요청하는 과제를 실습팀 (지도교수 1명, 참여기업 전문가 1명, 및 참여학생4~5명)을 구성하여 프로젝트를 수행하여 문제해결 능력을 배양한다.

융합기술특강 TOPICS IN CONVERGENCE TECHNOLOGY (3(3))

전자정보 통신 기술 산업체 관한 지식과 산업체에서 요구하는 직무 능력, 최신 전자정보통신 산업 개발 동향 등을 참여기업 전문가의 강의를 통해 학습한다. ICT 기업 또는 참여기업의 CEO/CTO 혹은 전문가가 강의한다.

현장실습2 PROFESSIONAL PRACTICE 2 (3(3))

전자정보 산업현장에서 현장실습(근무)을 하고 학점을 인정받는 정규 교육과정으로 학생들의 실무능력을 배양한다. (4주, 3학점)

데이터베이스응용 DATABASE APPLICATIONS (3(3))

다양한 데이터 모델의 설명과 함께 현재 가장 보편적으로 사용되는 관계형 데이터베이스를 사용하는 방법과 그 동작 과정을 설명한다. 구체적으로 SQL 언어와 이를 이용한 데이터베이스 응용 개발, 데이터베이스 설계 과정 및 질의 처리와 트랜잭션 처리 등 핵심적인 데이터베이스 개념들을 설명하며, MySQL이나 Oracle DBMS와 같은 상용 데이터베이스 사용 실습도 포함한다. 그리고 데이터 마이닝과 빅데이터 처리 등 고급 데이터베이스 주제에 대한 설명도 포함한다.

딥러닝과자연어처리 DEEP LEARNING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING (3(3))

현재 사용되고 있는 자연어처리의 개념을 이해하고 이를 활용하기 위한 과목으로 기본적으로는 자연어 처리를 위한 딥러닝 기법을 학습하고 이를 다양한 분야에서 활용할 수 있는 응용 사례를 이용하여 학습을 진행한다. 본 강의는 딥러닝 기반의 자연어처리 기법을 활용한 다양한 응용 사례를 소개하고 이에 대한 학습을 진행한다.

모바일/웹프로그래밍 MOBILE/WEB PROGRAMMING (3(3))

본 과목에서는 모바일앱과 웹앱을 개발하기 위해 코틀린을 학습하고 이를 이용하여 모바일과 웹 상에서 다양한 서비스를 개발하는 능력을 배양한다. 코틀린은 최근 가장 수요가 높은 프로그래밍언어로서 모바일환경과 웹환경을 동시에 지원하므로 다른 언어와 달리 모바일과 웹 개발을 하나의 프로젝트에서 개발할 수 있다는 강력한 장점을 갖는다. 모바일시스템은 크게 구글의 안드로이드와 애플의 IOS로 양분되어 있지만 코틀린은 동일한 코드로 두 시스템을 동시에 지원할 수 있다는 것도 매우 큰 장점이다. 따라서 본 과목을 충실히 이수한 학생들은 누구라도 안드로이드앱, IOS앱, 웹앱, 웹백엔드 프로그래밍 능력을 갖출 뿐만 아니라 각 환경이 서로 연동되는 통합 시스템에 대한 개발 능력까지 갖추게 되어 풀스택프로그래머로서의 자질을 보유할 수 있다.

엣지컴퓨팅설계 EDGE COMPUTING DESIGN (3(3))

사물인터넷의 새로운 패러다임인 엣지컴퓨팅은 다양한 종단 기기에서 발생하는 데이터를 중앙 집중식 데이터 센터와 같은 클라우드로 보내지 않고 데이터(영상)가 발생한 기기 또는 근거리에 있는 서버에서 실시간으로 처리하여 데이터 처리 시간을 큰 폭으로 단축하고 인터넷 대역폭 사용량 또한 감소시키는 산업용 데이터처리의 새로운 방식이다. 본 강의는 엣지컴퓨팅의 개념과 특징을 학습하고 이해하고 NVIDIA Xavier AGX 보드 개발플랫폼을 기반으로 인공지능 알고리즘 설계 및 구현 방법을 학습한다.

컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND APPLICATIONS (3(3))

컴퓨터비전은 학계와 산업계 모두에서 가장 빠르게 발전하는 인공 지능 분야로, 3차원 세계를 기록한 사진 및 동영상과 같은 시작정보들을 획득, 처리, 분석, 이해하는 데에 그 목적이 있다. 본 과목에서는 컴퓨터비전과 관련한 기초적인 개념과 방법론 및 그 응용을 배우고, 실제 영상을 다루는 경험을 쌓는데 주안점을 둔다. 본 수업에서 다루는 주제들은, 영상 처리 및 분할, 특징점 검출, 광학, 영상 추적, 3차원 복원, 인물 및 물체 인식과 검출 등을 포함한다.

AI/SW캡스톤디자인 AI/SW CAPSTONE DESIGN PROJECT (3(3))

AI/SW 트랙에서 배운 전공 내용을 종합설계(capstone design)하는 과목으로, 팀별로 작품 주제 선정, 설계, 제작하는 전 과정을 거쳐 창의적인 설계능력을 배양하고 실무능력을 함양하는 데 그 목적이 있다. 지도교수와 협의한 프로젝트에 대해 융합전공 기초 지식을 바탕으로 AI/SW와 관련된 이론적 배경과 원리를 검토하고, 실제 구현 과정을 학생들이 발표하고 제기된 문제점을 토론한 후 개선 및 추진 방안을 결정한다. 이러한 과정을 거쳐 AI/SW 실무능력을 향상하고, 취업 및 진로에 기여하도록 한다.

딥러닝과강화학습 DEEP LEARNING AND REINFORCEMENT LEARNING (3(3))

이세돌과의 바둑 대결에서 이긴 알파고에서 활용된 대표적인 기계학습 모델은 강화학습으로, 본 교과목에서는 강화 학습의 기본적인 개념을 학습하고, 강화학습이 활용되는 다양한 사례를 소개하고, 이에 대한 학습을 진행한다. 본 교과목에서는 게임 분야에 활용되는 다양한 강화 학습 기법을 추가적으로 학습한다.

빅데이터분석및응용 BIG DATA ANALYSIS AND APPLICATIONS (3(3))

스마트폰과 IoT 기기의 보급으로 전 세계의 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이러한 빅데이터를 효율적으로 분석하는 기술이 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서 빅데이터의 특성과 전통적인 통계와 최신 기계학습 기반의 분석의 이론을 학습하고, 파이썬을 활용하여 학습한 다양한 분석 기법을 적용하여 빅데이터 분석을 수행한다.

소프트웨어공학응용 SOFTWARE ENGINEERING APPLICATION (3(3))

소프트웨어공학에 대한 기본적인 개념 이해와 소프트웨어 품질 향상을 위해 요구되는 방법론들을 학습한다. 소프트웨어 프로세스, 소프트웨어 프로젝트 관리, 요구사항분석, 설계, 구현, 테스팅, 유지보수, 품질 등에 대해 체계적으로 접근하고 분석한다. 팀단위의 소프트웨어 개발 프로젝트를 통해 소프트웨어공학 기술 활용을 통한 문제해결력 및 팀워크 능력을 배양한다.

엣지시스템설계실험 EDGE SYSTEM DESIGN LAB (3(4))

본 강의에서는 IoT 기반 포그 및 에지 컴퓨팅의 이론과 실습을 다룬다.
포그 및 에지 컴퓨팅은 역동적인 컴퓨팅 분야를 주도하는 최첨단 애플리케이션 및 아키텍처에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 동시에 잠재적인 연구 방향과 새로운 기술을 강조하고 있다. 확장 가능한 아키텍처 개발, 폐쇄형 시스템에서 개방형 시스템으로의 이동, 데이터 감지에서 발생하는 윤리적 문제와 같은 주제를 탐색한다. 에지 리소스 연합, 미들웨어 설계 문제, 데이터 관리 및 예측 분석, 스마트 운송 및 감시 애플리케이션 등을 포함한다.

융합전자특강 CONVERGENCE ELECTRONICS SPECIAL LECTURE (3(3))

전자정보 통신 기술 산업에 관한 지식과 산업체에서 요구하는 직무 능력, 최신 전자정보통신 산업 개발 동향 등을 참여기업 전문가의 강의를 통해 학습한다. 참여기업 CEO/CTO 혹은 전문가가 강의한다.

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교과과정

전공선택

논리회로설계 LOGIC CIRCUITS DESIGN (3(3))

신호및시스템 SIGNAL AND SYSTEM (3(3))

임베디드운영체제 EMBEDDED OPERATING SYSTEMS (3(3))

인공지능융합개론 INTRODUCTION TO AI CONVERGENCE (3(3))

자료구조와알고리즘 DATA STRUCTURE AND ALGORITHM (3(3))

데이터통신 DATA COMMUNICATIONS (3(3))

마이크로프로세서 MICROPROCESSORS (3(3))

인공지능 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))

자바프로그래밍 JAVA PROGRAMMING (3(3))

현장실습1 PROFESSIONAL PRACTICE 1 (3(3))

산학연계PBL PROJECT-BASED LEARNING BY CO-OPERATIVE EDUCATION (3(3))

융합기술특강 TOPICS IN CONVERGENCE TECHNOLOGY (3(3))

현장실습2 PROFESSIONAL PRACTICE 2 (3(3))

데이터베이스응용 DATABASE APPLICATIONS (3(3))

딥러닝과자연어처리 DEEP LEARNING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING (3(3))

모바일/웹프로그래밍 MOBILE/WEB PROGRAMMING (3(3))

엣지컴퓨팅설계 EDGE COMPUTING DESIGN (3(3))

컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND APPLICATIONS (3(3))

AI/SW캡스톤디자인 AI/SW CAPSTONE DESIGN PROJECT (3(3))

딥러닝과강화학습 DEEP LEARNING AND REINFORCEMENT LEARNING (3(3))

빅데이터분석및응용 BIG DATA ANALYSIS AND APPLICATIONS (3(3))

소프트웨어공학응용 SOFTWARE ENGINEERING APPLICATION (3(3))

엣지시스템설계실험 EDGE SYSTEM DESIGN LAB (3(4))

융합전자특강 CONVERGENCE ELECTRONICS SPECIAL LECTURE (3(3))

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