교과목개요

• 0002026 프로그래밍(1) (Programming(1))

  C언어는 가장 광범위하게 사용되고 있는 Appication-oriented high-level 언어이며, 동시에 저급 수준의 컴퓨터 인터페이스를 제공하는 기능을 갖고 있는 언어이다. 본 과목에서는 C언어의 문법과 구문을 이해하고, C언어를 이용한 프로그램 작성 능력을 배양한다.

• 0002025 전자물리 (Electronic Circuit)

  통신 및 전자공학 전공자를 위한 전기장, 자기장 물리개론을 학습하며 응용분야에 대한 기초지식을 얻는다.

• 0008752 이산수학론 (Discrete Mathematics)

  컴퓨터와 소프트웨어의 수학적 기반이 되는 교과목으로, 집합과 논리, 관계론과 그래프 이론, 형식 이론을 포함하여 전산 수학의 전반을 학습한다.

• 0011926 인공지능ICT융합개론1 (Introduction to AI and ICT Convergence1)

  본 교과목에서는 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)의 이론과 응용을 깊이 있게 배우기보다, 향후 상위 학년에서 배우게 될 정보통신공학의 여러 핵심 분야들을 개괄적으로 살펴보는 데 중점을 둔다. 전통적인 ICT 기술부터 AI가 융합된 스마트ICT에 이르기까지 다양한 주제를 소개하며, 이를 통해 정보통신공학 분야의 용어와 개념을 미리 익히고 이후 심화 학습에 대비할 수 있도록 한다.

• 0002027 프로그래밍(2) (Programming(2))

  Java 언어를 중심으로 현대 프로그램 언어의 여러 특성과 코딩 방법론을 학습한다. 객체 지향 언어의 특성과 GUI, 웹과 애플릿, 쓰레드, 에러처리, 네트워크 등의 주요 프로그래밍 기법을 다룬다.

• IAC3038 데이터구조 (Data Structure)

  Computer Programming 의 기본을 제공하는 자료구조를 학습한다. 먼저 알고리즘의 설계와 분석의 기초를 익히고 기본 자료구조인 배열, 레코드, 포인터의 개념을 학습한다.

• 0004264 디지털논리회로 (Digital Logic)

  컴퓨터의 내부구조를 다루는데 기본이 되는 디지털 논리회로의 해석과 설계를 다루는 교과목으로, 조합논리회로와 순서논리회로의 해석과 설계 기법 등을 다룬다.

• 0011934 통계학기초 (Introduction to Statistics)

  통계학과 데이터 분석의 기본 개념을 학습하는 1학년 과목이다. 본 과목은 데이터의 수집 및 정리 방법을 다루며, 기술 통계를 이용하여 데이터를 해석하는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 학생들은 히스토그램, 막대그래프, 산점도 등 시각화 기법을 사용하여 데이터를 분석하고, 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차와 같은 기초적인 통계 개념을 이해하게 된다. 또한, 확률의 기본 개념과 이항 분포, 정규 분포 등의 기초 확률 분포를 학습하여 데이터 분석의 기초를 다지게 된다. 실습과 사례 연구를 통해 통계 소프트웨어를 사용하여 데이터 분석을 수행하고, 분석 결과를 해석하여 보고서를 작성하는 경험을 제공한다. 이 과목은 이후에 배우게 될 확률이론과 고급 통계학을 위한 필수적인 기초 지식을 제공한다.

• 0011933 인공지능ICT융합개론2 (Introduction to AI and ICT Convergence2)

  이 과목은 빅데이터 분석의 기본 개념을 중심으로, 향후 학습할 다양한 전공 과목들에 대한 기초 지식을 제공하는 입문 과정입니다. 학생들은 빅데이터의 정의와 특성, 데이터 분석 방법, 그리고 ICT 기술과의 연관성을 학습하게 됩니다. 이 과목은 향후 심화 과목에서 다루게 될 주요 개념들을 소개하며, 데이터를 다루는 데 필요한 기초 역량을 갖출 수 있도록 합니다.

• 0011927 ICT공학수학 (ICT Engineering Mathematics)

  본 교과목에서는 기존 공업수학에서 다루었던 정보통신 학문분야의 기초가 되는 푸리어 변환 및 복소함수 해석 에 관한 기본 지식들을 습득하고 응용 예들에 관하여 알아본다.정보통신 관련 전공을 위한 기본적인 수학내용들을 이해하는데 중점을 둔다. 연습문제 및 예제등을 중심으로 하여 중요한 수학적 개념들을 이해하고 활용할수 있도록 한다. 추가로 최신 ICT 기술 (빅데이터, 차세대통신)과의 연계와 응용에 관해 학습한다.

• IAB6002 회로이론 (Circuit Theory)

  회로망의 기본개념, 해석방법, 변환방식 및 응용에 관한 내용을 학습한다.

• IAB6060 데이터베이스 (DataBase)

  대량의 데이터를 컴퓨터를 이용해 저장, 관리하는 파일 시스템과 데이터베이스 관련 이론을 학습한다. 전체적인 기술은 현재까지 상용 DBMS 시장의 대부분인 관계형 데이터베이스에 관한 기술을 중심으로 강의하며, 이미 핵심 기술로 등장하고 있는 객체지향 데이터베이스, 분산 데이터베이스, 멀티미디어 데이터베이스에 대해서도 설명한다.

• IAB6020 전자계산기구조 (Computer Architecture)

  디지털 논리회로의 기본으로 컴퓨터의 5대 기능을 학습하고 컴퓨터의 기본구조를 이해하며 각 장치간의 연결과 동작 방식을 연구한 후 컴퓨터를 설계하도록 한다.

• 0002032 확률이론 (Introduction to Probability)

  이 강좌는 공학 또는 정보기술 분야를 전공하는 학부생들을 위해 마련되었습니다. 본 강좌에서는 확률, 랜덤변수, 랜덤프로세스의 기본 개념과 이론을 소개하며, 이들이 실제로 어떻게 적용되는지를 탐구하는 것을 목표로 합니다.

• 0009485 컴퓨터알고리즘 (Algorithm)

  본 교과목에서는 컴퓨터를 이용한 문제 해결을 위한 논리적이고 체계적인 방법을 학습한다. 학생들은 현대 컴퓨터 시스템에서 널리 사용되는 고급 데이터 구조와 알고리즘에 대해 배우게 된다. 주요 학습 내용은 알고리즘의 이력과 알고리즘의 흥미로운 주제(분할 및 정복, 탐욕, 동적, 네트워크 흐름, 축소, NP-완전한 문제 등)가 포함될 수 있다. 또한 본 교과목은 알고리즘이 실제 애플리케이션에 적용되는 많은 사례 연구도 제공한다.

• IAB6062 정보논리실험 (Logic Circuit Laboratory)

  정보통신공학 전반에 걸쳐 필수적이고 기본적인 논리회로에 대한 동작원리를 이해하고 실습을 통하여 이론시간에 배운 내용들을 확인하고 분석한다.

• 0011928 리눅스기초및프로그래밍 (Linux fundamentals and programming)

  리눅스(Linux)는 많은 하드웨어를 지원하며, 관련 커뮤니티가 잘 갖춰져 있는 대표적인 공개소프트웨어 기반 운영체제이다. 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 대부분의 클라우드, 인공지능 및 빅데이터처리 플랫폼에서는 리눅스 운영체제를 사용한다. 따라서, 관련분야에서 리눅스 환경에서 기본적인 이해와 서비스 및 개발 환경을 구축하고 활용하는 경험은 필수적이다. 본 과목에서는 리눅스 기본 개념 및 환경 구축, 기본 서비스 및 프로그래밍 개발 환경, 프로그래밍 실습 등을 통해 시스템 이해도를 높이고 관련 지식을 쌓는데 집중한다.

• IAB6004 전기자기학 (Electromagnetics)

  전자 및 전하의 이동에 따른 전개 및 자계현상으로 이해하고 Maxwell방정식의 물리적 의미를 이해함으로써 전자파의 특성을 분석한다.

• IAB6007 회로망이론 (Network Theory)

  회로이론의 내용을 바탕으로, 보다 실제적인 교류의 전기 및 통신신호를 고려하여, 전기 및 정보통신 시스템의 기본이되는 RLC 회로망의 기본개념, 해석방법, 변환방식 및 응용에 관한 내용을 학습한다.

• IAB6025 신호와시스템 (Signal and System)

  정보통신 공학 중 통신 및 신호처리의 교과목으로 1) 신호와 시스템의 특성, 2) 연속 신호의 시간 및 주파수 영역 해석, 3) 이산 신호의 시간 및 주파수 영역 해석, 4) 푸리에 라플라스, z 변환 기법 등을 다룬다.

• 0009487 객체지향소프트웨어 (Object-Oriented Software)

  객체지향 프로그래밍의 기본개념을 이해하고 대표적인 객체지향언어(C++, Java 또는 Python)에 대한 특징적인 개념(상속, 캡슐화등) 및 문법을 기초부터 응용에 이르기까지 이론 및 실습을 통하여 학습하고 정보통신공학과 다양한 전공과목에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.

• 0009488 임베디드컴퓨팅 (Embedded Computing)

  임베디드 시스템의 기본 지식을 학습하고 Arduino 또는 Raspberry Pi를 활용한 임베디드시스템 프로그래밍 기초 및 응용프로젝트를 수행하여 DIY 프로젝트 능력을 배양한다.

• IAB6059 기초정보공학실험 (Basic Information Laboratory)

  정보통신공학의 이론을 뒷받침하고 그 물리적인 이해를 돕기 위한 실험 실습을 통하여 이론을 확인하고 측정기술을 익힌다. 실험을 통하여 저항 및 캐퍼시터, 인덕터등을 이용한 회로들을 구성하고 기본 값들을 측정하여 이론적인 값들과 비교, 분석한다. 또한 아날로그 필터링 회로 및 공진 회로의 구성과 특성들을 구현 및 측정을 통하여 알아본다.

• 0011935 빅데이터개론 (Introduction to Big Data)

  본 교과목은 빅데이터 분석 과정의 각 단계에 대한 개략적인 개념을 배우는 것을 목표로 합니다. 빅데이터 분석 과정은 빅데이터 수집, 빅데이터 저장, 빅데이터 처리, 빅데이터 분석, 빅데이터 시각화 단계를 포함합니다. 본 교과목에서는 빅데이터 분석에서 각 개별 단계가 가지는 의미를 소개하고, 각 단계에서 사용될 수 있는 알고리즘을 소개하고, 관련 소프트웨어 도구들을 이용하여 간략한 실습을 수행합니다. 본 교과목을 통해, 학생들은 빅데이터 분석에 대한 전반적인 이해도를 높이게 됩니다.

• 0011937 하드웨어프로그래밍 (Hardware Programming)

  통신 시스템에서 활용 가능한 로우레벨 코딩의 기초를 다루는 과목이다. 학생들이 통신 관련 시스템을 설계하고 구현하는 데 필요한 필수적인 기초 지식을 제공한다. 학생들은 임베디드 시스템 및 마이크로컨트롤러 프로그래밍을 포함한 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호작용을 이해하게 된다. 하드웨어 제어와 통신 시스템의 구성 요소를 직접 프로그래밍하는 방법을 배운다. 실습을 통해 하드웨어 인터페이스, 디지털 신호 처리, 그리고 효율적인 메모리 및 프로세서 관리를 다루며, 하드웨어 시스템의 성능을 최적화하는 기술을 학습한다. 이 과목은 통신 시스템의 기본 구조를 이해하고, 실제 응용 시스템을 개발할 수 있는 기초 역량을 기르는 데 중점을 둔다.

• 0011936 빅데이터수학 (Mathematics for Big data Analysis)

  이 교과목은 빅데이터 분석을 위한 수학적 이론과 방법을 소개하는 것을 목표로 합니다. 특히, 최적화 이론에 중점을 두어 데이터 분석, 모델링, 기계학습 등 다양한 빅데이터 응용 분야에 필수적인 수학적 기초를 다룹니다. 2학년 학부생을 대상으로 하며, 기초 미적분학 및 선형대수학을 이수한 학생들을 위한 강의로 설계되었습니다.

• 0010089 통신공학이론 (Communication Engineering)

  신호해석에 대한 이해를 바탕으로 통신 시스템에 대한 기본적인 개념을 학습하는 것을 목표로 하며, 구체적으로 amplitude modulation (AM), frequency modulation (FM), pulse modulation (PM)과 같은 통신 방식과 그 성능 분석에 대해서 다룬다.

• 0002311 전자장론 (Electro-Magnetic Field Theory)

  전자기학에서 배운 정전계 및 정자계 이론을 시간변화(다이내믹)형으로 확장하여 전기장과 자기장의 결합 특성을 정리한 맥스웰 방정식과 파동방정식의 해를 다룬다. 파동방정식에 의한 전자기파의 전력수송과 이종 매질의 경계의 입사시 발생하는 반사파와 투과파에 대한 학습이 이뤄진다. 또한 전자기파의 전송선과 도파관 구조에 대한 물리현상과 모드별 수학적인 표현도 배운다. 이런 학습을 통해 다중 불연속 전송선의 임피던스 정합, 안테나와 초고주파 부품에 대한 기초를 다진다.

• IAB6030 데이터통신 (Data Communication)

  데이터의 처리 및 전달을 위한 변조방식, 다중화 채널 특성, 통신 시스템 및 Protocol에 대해 이해한다.

• IAB6065 전자회로 (Electronic Circuit)

  반도체 소자인 다이오드와 트랜지스터인 BJT와 FET의 물리적 및 전기적 특성을 이해하고 정류, 스위칭, 증폭을 위한 응용회로들의 설계에 대해 학습한다.

• 0010090 선형대수론 (Linear Algebra)

  본 과목은 정보통신공학에서 다루는 일반적인 선형시스템의 분석 및 해석에 필요한 행렬 및 선형대수에 대한 기초이론을 배운다.

• IAB6022 운영체제 (Operating System)

  컴퓨터 구성 요소의 기능과 연결을 이해한다. 또한, 자원의 효율적 이용과 쉬운 사용을 위한 프로세서 및 메모리 관리, 입출력 인터페이스등을 학습한다.

• IAB6068 인터넷설계실습 (Internet Design Laboratory)

  인터넷상에서 클라이언트 및 서버 응용 프로그램을 개발하는 과목이다. Javascript와 JSP, Servlet 등을 중심으로 인터넷 프로그램 작성 방법을 학습하고, 시스템의 설계와 구현, 유지보수 및 평가 과정을 팀 별 프로젝트의 형식으로 진행한다. Java 언어에 대한 선수 지식이 필수적이다.

• 0011929 빅데이터프로그래밍 (Big data programming)

  본 교과목은 학생들에게 프로그래밍 언어를 통해 빅데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 가르쳐 빅데이터 분석을 실행하는 능력을 개발하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이것은 집중적인 실험실 기반 과정이며, 학생들은 데이터베이스 사용, 데이터 분석 실행, 데이터 시각화, 관련 라이브러리 사용, 탐색적 데이터 분석 수행, 머신 러닝 알고리즘 실행 등을 연습합니다. 이런 방식으로 학생들은 실제 환경에서 빅데이터 분석을 수행하는 방법을 배우게 됩니다.

• IAB6021 컴퓨터네트워크 (Computer Network)

  컴퓨터망의 구성 소자의 기능을 분석하고 망의 효율적인 구성방법에 대하여 고찰한다. 개방형 시스템의 각 계층의 기능과 각 계층에서 사용하는 프로토콜을 분석한다.

• IAB6046 디지털통신 (Digital Communications)

  최근 들어서 대부분의 통신시스템이 디지털 통신시스템으로 바뀌어 가고 있는데, 본 강좌에서는 이러한 디지털 통신시스템의 변조 및 복조에 관한 기초이론을 이해하고, 그들의 응용분야인 확산대역통신시스템 및 다중사용자 무선통신시스템 그리고 정보이론 및 오류정정부호에 관한 기초이론을 다룬다.

• IAB6031 디지털신호처리 (Digital Signal Processing)

  디지털 신호처리의 기본개념, 변환 및 처리방식에 관한 기초 지식을 다루고 디지털 필터의 설계에 관한 응용을 학습한다.

• IAB6024 마이크로파공학 (Microwave Engineering)

  초고주파를 이용한 송수신기 설계시 필요한 소자 및 전송선로, 도파관 등의 특성 및 응용범위에 대해서 알아본다.

• 0010092 모바일프로그래밍 (Mobile Programming)

  기존의 PC를 넘어 핸드폰이나 태블릿, IoT 기기 등 다양한 모바일 단말 환경에서 프로그래밍하는 방법을 학습한다. 수업 중에 이론적인 강의와 실습을 병행한다.

• 0006837 사물인터넷 (Internet of Things)

  본 과목에서는 사물인터넷의 기본 개념 및 다양한 응용분야에 대해 배운다. 사물인터넷을 위한 다양한 임베디드 플랫폼에서의 요구사항을 비롯하여, 다양한 connectivity 기술들 그리고 다양한 응용분야가 다루어지며, 최근 이슈가 되고 있는 사물인터넷 응용에 대해 함께 조사하고 분석하여 사물인터넷 관련 최근동향 및 개발방법론에 대한 능력을 배양할 수 있다.

• 0010093 통신실험 (Communication Engineering Lab)

  본 실험과목은 통신 시스템을 구성하는 요소들을 실험 및 실습을 통하여 보다 깊이 있게 이해하고 관련 하드웨어 설계와 같은 심화된 전공지식의 향상을 목표로 한다.

• 0011938 기계학습론 (Introduction to Machine Learning)

  본 교과목은 기계학습의 기본 원리와 핵심 개념을 소개하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 데이터에서 패턴을 학습하고, 예측을 수행하며, 의사결정을 자동화할 수 있는 기계학습 알고리즘을 배웁니다. 이 과정에서는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 다양한 학습 방법을 다루며, 회귀 분석, 분류, 클러스터링, 차원 축소와 같은 알고리즘을 학습하게 됩니다. 핵심 주제로는 데이터 전처리, 모델 평가 및 선택, 과적합 방지, 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝 등이 포함됩니다. 또한, 기계학습이 실제 문제에 어떻게 적용되는지에 대한 실습을 통해 기계학습 도구(예: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) 활용 방법도 익힐 수 있습니다.

• 0011931 무선및이동통신 (Wireless and Mobile Communications)

  본 교과목에서는 무선 채널의 특성을 이해하고 이를 바탕으로 무선 및 이동 통신 시스템, 특히 셀룰러 시스템의 기본 원리와 개념을 학습한다. 주요 내용으로는 무선 채널 모델링, 경로 손실과 SNR 계산, 스펙트럼 효율과 용량 분석, OFDM 원리 등을 다룬다. 또한, 확률적 분석을 통한 성능 평가 방법과 MIMO 기술의 기본 개념을 간단히 소개하며 학습을 마무리한다. 이를 통해 학생들은 무선 및 이동 통신 시스템의 동작을 이해하고 기초적인 설계와 분석 능력을 기른다.

• 0002035 정보보호시스템 (Information Security System)

  이번 과정은 컴퓨터 보안의 전반적인 내용을 다룬다. 본 강좌를 통해 학생들은 기초 암호학, 웹 보안, 네트워크 보안, 소프트웨어 보안과 관련된 기초적인 지식을 학습한다.

• IAB6079 영상처리 (Image Processing)

  사람의 이해를 돕기 위한 영상의 화질 개선 기법과 기계인식의 전처리 과정으로서의 영상처리 기법을 학습하며, 영상 해석을 위한 영상의 표현 기법과 패턴 인식 기법을 소개한다.

• 0010095 분산클라우드컴퓨팅 (Distributed and Cloud Computing)

  복수의 컴퓨터들이 네트워크로 연결되어 공동 작업하는 분산네트워크와 클라우드 컴퓨팅 관련 다양한 최신 기술들을 학습한다. SOAP, REST와 같은 웹서비스 기술로부터 가상화, NoSQL, 상용 클라우드 서비스 및 오픈 소스 클라우드 기술 등에 대해 최신 Topic 중심으로 수업을 진행한다.

• 0010091 통신시스템설계 (Design of Communication Systems)

  통신공학의 이론을 바탕으로 Matlab/ Simulink, ADS/AWR, 등의 응용 소프트웨어들을 활용하여 다양한 무선통신시스템을 설계하고 성능분석을 수행한다.

• IAB6016 수치해석 (Numerical Analysis)

  수치해석의 기본 개념 및 정보통신분야의 응용을 학습하기 위하여 기본지식을 이해하고 Computer Simulation을 통하여 내용을 확인한다.

• 0011930 딥러닝론 (Introduction to Deep Learning)

  이 교과목은 딥러닝의 기본 원리와 핵심 개념을 학습하는 것을 목표로 합니다. 딥러닝은 기계학습의 하위 분야로, 대규모 데이터를 기반으로 특징을 자동으로 학습하고 복잡한 패턴을 인식하는 기술입니다. 강의는 신경망의 기본 개념부터 시작해, 심층 신경망(Deep Neural Networks), 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Networks, RNN)과 같은 주요 딥러닝 모델들을 다룹니다. 이론 학습과 더불어 TensorFlow와 PyTorch 등의 딥러닝 프레임워크를 사용한 실습을 통해 학생들이 실제 딥러닝 모델을 구현하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다.

• 0011932 인공지능신호처리 (Artificial Intelligence for Signal Processing)

  인공지능 기반 신호처리 알고리즘 통합 설계 및 구현 과정을 학습하며, 신호 향상, 검출, 추정 및 분류의 관련 분야로의 응용력을 배양한다. 특징 추출, 최적화, 그리고 AI 기반 필터링을 위해, 지능형 신호 처리 기법에 대한 포괄적이고 실습 중심의 내용을 다룬다.

• 0010080 빅데이터공학 (Big Data Engineering)

  IoT, 5G 등 통신 네트워크의 진화와 인터넷 서비스의 확산에 따라 정보의 수집과 활용에 대한 기술적, 학문적 수요가 폭증하고 있다. 이에 따라 빅데이터를 효과적으로 다루고 활용하는 분야에 대한 기술 수요가 산업적으로 사회적으로 증가하고 있다. 본 교과목에서는 빅데이터의 수집, 분석, 가시화, 활용 등의 각 단계에서 요구되는 학문적, 기술적 내용을 다룬다. 빅데이터의 수집에 필요한 도구와 방법, 이를 정제하고 저장, 분석하기 위해 필요한 데이터 처리 이론 및 기술, 문제 모델링과 해결을 위한 데이터 분석 이론, 가시화를 통한 데이터 이해 방법 등을 익힌다. 제시된 이론과 방안을 적용하기 위한 도구 및 프로그래밍을 경험하고 과제 제출, 발표 등을 통해 이해의 폭과 깊이를 넓힌다.

• IAB6036 화상통신 (Image Communication)

  화상 통신을 위한 정지영상 및 동영상의 압축 및 복원 기법, 부호화 및 복호화 기법 등을 학습하며, 화상통신 관련 JPEG, MPEG 등의 국제표준안을 분석한다.

• IAB6081 안테나공학 (Antenna Engineering)

  현대 무선/이동통신용 기기에 사용되는 다양한 안테나들의 물리적인 동작원리, 특성해석기법들, 설계기법, 측정법에 대한 소개가 이뤄진다.

• 0011939 차세대광통신공학 (Next generation optical communication engineering)

  본 과목은 전 세계 90%의 통신용량을 책임지고 있는 광통신 시스템에 대한 이해와, 그 구성요소들 및 광통신 기법들에 대해 다룬다. 신호의 발생부터 열화현상 및 복구까지 전반적 광통신의 개념과 기법을 습득한다. 6G 시스템의 핵심 요소인 초고주파 대역의 대표인 광학 스펙트럼 및 이를 이용한 응용 시스템과 원리에 대해 학습하며, 관련 전문지식을 습득한여 통신분야의 경쟁력을 확보한다. 특히 차세대광통신기술은 양자암호통신과 우주광통신에 대하여 학습한다.

• 0011942 빅데이터플랫폼 (Bigdata platform)

  이 과목은 클라우드 컴퓨팅과 알려진 퍼블릭 클라우드 기초 및 설정을 다룬다. 수강생들은 데이터 파이프라인 설계를 위한 주요 원칙과 패턴을 학습한다. 데이터를 수집하고 준비하는 파이프라인 기술, 대규모 데이터를 저장하고 조직하는 방법을 익히며, 빅데이터 처리에 대한 인사이트를 얻는다. 클라우드 기반 도구와 플랫폼을 활용해 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하는 방법을 배우며, 확장 가능한 데이터 인프라를 구축하는 실무 역량을 기른다.

• 0011940 데이터윤리 (Data Ethics)

  본 교과목은 빅데이터 윤리와 인공지능 윤리라는 두 가지 윤리 범주를 탐구하는 것을 목표로 합니다. 빅데이터 윤리는 데이터, 특히 개인 데이터와 관련하여 옳고 그른 행동에 대한 개념을 체계화, 방어 및 권장하는 것을 말합니다. 학생들은 사례를 통해 빅 데이터 윤리의 여섯 가지 원칙을 배웁니다. 여기에는 소유권, 거래 투명성, 동의, 프라이버시, 통화 및 개방성이 포함됩니다. 인공지능 또는 머신 러닝 시스템은 일반적으로 빅데이터 세트를 사용하여 구축되므로 데이터 윤리를 둘러싼 논의는 종종 인공지능 윤리의 논의와 얽혀 있습니다. 후자에서 학생들은 특정 윤리적 이해 관계가 있는 것으로 간주되는 분야 내의 광범위한 주제를 배웁니다. 여기에는 알고리즘 편향, 공정성, 자동화된 의사 결정, 책임, 프라이버시 및 규제가 포함됩니다.

• 0011941 빅데이터응용 (Big Data Applications)

  이 교과목은 다양한 실제 사례를 통해 빅데이터 분석이 어떻게 다양한 산업과 분야에 적용될 수 있는지를 탐구하는 것을 목표로 합니다. 학생들은 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 배우며, 이를 바탕으로 여러 응용 분야에서 실제로 문제를 해결하는 과정을 학습하게 됩니다. 교과목은 실무에서 사용되는 도구와 기술을 사용한 실습을 포함하여 빅데이터의 실질적인 활용 능력을 기르는 데 중점을 둡니다.

• EL06039 정보이론 (Information Theory)

  정보의 측정, 전송, 저장, 압축 및 복원에 관한 이론적 기초를 다루는 과목이다. 이 과목은 정보통신 및 데이터 전송 시스템의 성능을 평가하고 최적화하는 데 필수적인 개념을 학습한다. 주요 내용으로는 엔트로피, 상호 정보, 조건부 엔트로피와 같은 정보의 기본 개념과 정보의 효율적 표현을 위한 소스 코딩 및 채널 코딩 이론을 포함한다. 학생들은 잡음이 있는 통신 채널에서의 데이터 전송을 분석하고, 오류 검출 및 수정 기법에 대해 배우게 된다. 또한, Shannon의 정보이론을 바탕으로 데이터 압축과 채널 용량에 대한 이해를 심화하며, 이를 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기른다. 다양한 예제와 문제 풀이를 통해 정보의 이론적 개념을 실습하고 응용하는 데 중점을 둔다.

• 0006819 캡스톤디자인(1) (Capstone Design (1))

  다양한 전공 교과목들과 새로운 지식 및 기술을 종합하여, 창조적이고 실질적인 문제의 해결을 수행하는 설계, 실습 교과목이다. 졸업 작품과 연계하여 시스템의 기반을 설계, 구현하는 수업을 진행한다.

• 0006824 캡스톤디자인(2) (Capstone Design (2))

  다양한 전공 교과목들과 새로운 지식 및 기술을 종합하여, 창조적이고 실질적인 문제의 해결을 수행하는 실습 교과목이다. 졸업 작품과 연계하여 시스템의 설계, 구현을 심화하는 수업을 진행한다.