Curriculum

교육목표

도내 유일의 ICT전문학과로서 인공지능(AI), 빅데이터, 보안(블록체인), 로봇 등 수요가 급증하는 지능형 시스템 분야의 산업 현장에 필요한 응용력과 유연한 현장 적용능력을 겸비한 전문 기술인을 양성한다.

수업계획

이론과 실습을 병행한 전공강의를 통하여 학습효과를 높인다.
특강 및 모의고사를 실시하여 각종 자격증 취득에 만전을 기한다.
인턴 및 현장실습을 통한 현장감을 길러준다.
창업 및 전공동아리 활성화를 통한 학생 개개인의 전공능력을 향상시킨다.

차별화 전략

교육방식 차별화: 팀프로젝트기반학습, 창의메이커스교육, 플립드러닝 등 학습자 주도적 학습체제와 창의력제고와 문제해결형 통합적 학습 과정
현장중심 차별화: 지역산업의 니즈 및 트랜드를 반영한 교육내용 및 현장 중심형 실무 프로젝트 수행 능력의 배양에 초점을 맞춘 교육 과정
타학과의 연계성: 대학의 중심 학과인 간호·보건, 관광·호텔, 마산업 등과의 학제간·학문간 융복합 연계를 통한 교육 과정

curriculum

교과목개요

자료구조

컴퓨터에 의한 문제해결을 위해 필요한 개념이나 대상물의 표현을 위한 자료 구조와 문제해결을 위한 체계적 사고 방법을 학습한다. 큐, 스택, 검색 트리, 해시 테이블 등의 자료구조와 그래프를 이용한 문제해결 방법 등을 중심으로 강의를 진행함.

파이썬프로그래밍

인공지능공학과의 심화전공분야인 인공지능, 빅데이터, 보안, 로봇/사물인터넷 분야에서 요구되는 프로그래밍과정 중 Python 내용을 다룸

선형대수개론

선형 대수학은 현대 수학의 기초가 되는 과목으로 자연과학과 공학은 물론이고, 경영학 사회과학 등 여러 영역에 대한 내용 이해와 활용을 위해 필수적으로 요구되는 과목임. 기본적으로 덧셈과 상수곱 구조를 갖고 있는 벡터 공간에서 정의 되며, 딥 러닝 및 인공지능 프로그래밍을 위해 필수적인 과목임

인공지능개론

초지능 미래기술사회의 핵심기술인 인공지능에 대한 필수 기초 역량을 교육하고자 강의내용을 ISE 교육목표와 학부수준에 최적화하여 인공지능의 기초 기술을 소개한다.

IOT 개론

사물인터넷은 Internet of Things 으로 세상에 존재하는 유형 혹은 무형의 객체들이 다양한 방식으로 서로 연결되어 개별 객체들이 제공하지 못했던 새로운 서비스를 제공하는 것을 말하며 사물들이 서로 연결된 것 또는 사물들로 구성된 인터넷을 말한다.

정보보안개론

정보보호의 전반적 이해와 사고사례 및 최신 보안트렌트를 이해한다. 특히, 해킹실습을 통해 정보수집, 취약점분석, 내부침투 및 보고서 작성까지 일련의 과정을 이론과 실습을 통해 경함한다.

빅데이터기초 및 실습

빅데이터 분석 전문가를 위한 빅데이터 개념과 이해, 가치, 데이터과학, 빅데이터 분석 과제 기획 등 큰 그림을 배우고, 구체적인 빅데이터 분석을 위하여 프로젝트 기반의 R을 이용한 통계분석, 그리고 기초적인 데이터마이닝의 개요를 학습한다. 나아가 관심있는 학생들의 경우 국가공인 데이터분석 준전문가 자격증(ADsP 등) 취득을 도모함

시스템분석 및 설계

시스템 분석 및 설계를 배우는 것은 전문적인 기법 및 산출물에 대한 이해뿐만 아니라 프로세스에 대한 철저한 이해를 바탕으로 이루어짐. 시스템 개발은 실무적인 분야이기 때문에 이미 수용되어 온 개념과 원리들뿐만 아니라 최신 경험들도 매우 중요함 시스템 개발은 전문 분야이기 때문에 실행 표준을 제공하며, 지속적인 개인의 발전, 윤리, 다른 사람들에 대한 존중과 협업 등을 강화시켜야 함. 시스템 분석 및 설계의 성공은 방법론과 기법적인 수련뿐만 아니라 시간, 자원, 위험에 대한 관리까지도 요구함.

데이터베이스

데이터베이스 시스템의 활용, 논리적 디자인, 객체관계 모델, 쿼리 언어 및 SQL, XML, 데이터베이스 디자인 프로젝트 등을 교육한다.

자바프로그래밍

자바언어를 통하여 프로그래밍기법을 습득하고 프로그래밍 언어론적인 관점에서 자바 언어를 학습하고 자바가 지원하는 객체지향의 기본 개념들을 학습함.

신호및시스템

신호와 시스템 특성 분석을 위한 다양한 기법들을 다루게 되며, 이를 통하여 고급신호처리, 음성처리인식, 시각인공지능, 컴퓨터 비젼 등의 ISE 상위학문과 관심을 연결하고 이에 필요한 기초 학습을 제공함.

컴퓨터비전

여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배움. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상복원 및 재구성, 영상분할 등으로 이루어짐

기초수학

인공지능공학과 및 일반 이공계열 전공분야를 공부하는데 필요한 기초수학으로 집합, 명제, 함수, 기초 미적분, 기초 선형대수(행렬)의 내용을 다룸

확률통계의기초

확률과 통계의 기초 과목을 통해 확률 및 확률 변수의 개념을 소개하고, 확률 변수에 대한 평균, 분산, 상관계수 등을 구하는 방법, 정규 분포 및 여러 유용한 확률 분포를 학습한다. Bayse 통계학 등 인공 지능 및 Big Data 분석 및 처리에 기본이 되는 통계 기초 이론 및 활용에 대해 공부한다.

기계학습

인공지능의 이해에 있어서 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)의 원리와 적용을 공부하는 것은 필수적임. 본 과목은 기계학습 관련 언어와 라이브러리를 이용하여 기계학습의 기본 원리를 이해하고 실제로 적용해봄을 목표로 함

음성신호처리

자연스러운 인간-기계 인터페이스(Man-Machine Interface)를 위한 자동음성인식(Automatic Speech Recognition)은 다학제적 기술 분야로서 디지털신호처리, 확률과정론, 패턴인식 및 자연어처리 등 다양한 지식을 요구함. 본 과목에서는 음성신호처리와 음성인식의 기본 개념과 방법들을 학습함.

로보틱스 및 드론

드론과 로봇시스템을 연결하여 현재의 적용 신기술을 이해함 무인시스템의 하드웨어 구조 및 구성과 원리, 기초 시스템 구성을 이해하고, 드론의 항공원리와 드론 조립 분해와 비행조작 등의 기술을 습득하여 무인 로봇 시스템과 무인항공 비행의 기본 능력을 향상시킴

패턴인식

다양한 종류의 정보들로부터 패턴을 인식하여 카테고리 또는 분류하는 방법들에 대하여 학습함. 예비지식으로서 선형대수와 확률/통계가 요구되며, 확률/통계적인 방법, 클러스터링, 비모수 의사결정법, 주성분분석법, 인공신경망 등의 핵심적인 패턴인식 알고리즘 전반을 학습한다. 일부 알고리즘은 MATLAB을 이용하여 프로그래밍하고 시뮬레이션해 봄으로써 이론을 입체적으로 이해함

드론운용

무인 비행체(드론)의 구동을 위해 필요한 필수 프로그래밍 언어의 역사와 특징, 문법을 이해하고 습득함 드론을 제어하기 위한 함수 등의 입출력과 모터, ESC, GPS, 초음파 등의 센서 제어에 대해서 이해하고 컴파일러 및 디버깅 사용법을 익해 실제 드론 제어를 할 수 있는 기본 능력을 배양함

데이터마이닝

빅데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 통계적 데이터마이닝 이론과 기법을 학습하고, 그 내용을 프로젝트를 통하여 다양한 분야(예: 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등)에 적용함을 목표로 한다. 본 교과목에서는 차원축소, 회귀분석, 분류, 신경망, 판별분석, 연관성, 군집분석 등의 학습내용을 다룬다.

인공지능과 사회

계산인공지능

인공지능공학과의 심화전공분야인 인공지능에서 요구되는 계산을 이용한 알고리즘 교과목으로, 계산 인공지능을 통한 알고리즘 성능 분석 방법과 설계 기법을 교육한다. 세부내용으로는 기본 자료구조, 각종 정렬 방법, 그래프와 해쉬, B-트리 등의 탐색 방법을 다루며 분할정복, 탐욕알고리즘, 역추적, 동적프로그래밍 등의 기법을 강의한다.

센서기초 및 IoT실습

IoT의 구현을 위한 다양한 센서 및 구동기의 구동 원리를 이해함 센서 및 구동기의 제작 공정, 디자인 및 다양한 응용 분야에 대하여 학습함 센서 및 구동기 의 실제 구동을 위한 신호 처리 및 시스템에 관한 내용을 실습함

블록체인

블록체인 요구사항을 기반으로 블록체인 네트워크와 합의알고리즘, 보상알고리즘을 구현하는 플랫폼을 개발하는 과정을 학습내용으로 다룸

서버보안

서버의 정보보호의 전반적 이해와 사고사례 및 최신 보안트렌트를 이해한다. 특히, 해킹실습을 통해 정보수집, 취약점분석, 내부침투 및 보고서 작성까지 일련의 과정을 이론과 실습을 통해 경함한다.

자연어처리

자연어처리에 사용되는 핵심용어들을 이해할 수 있다. 자연어처리가 사용되고 있는 챗봇, 검색엔진, 음성명령, 감정읽기등의 응용분야를 설명할 수 있다. 오픈소스 파이썬 자연어처리 패캐지를 사용할 수 있다. 자연어처리에 딥러닝이 적용되는 과정을 이해할 수 있다.

애플리케이션보안

애플리케이션에 대한 정보의 물리적, 기술적, 관리적 보안관리를 통해 보안계획을 수립하고 평가, 관리, 점검, 대응할 수 있는 기술을 학습한다.

감성컴퓨팅

감성컴퓨팅은 광범위한 학제 간 융합학문으로서 인간의 정서적 상태를 인식하고, 그것에 적절하게 반응하는 지능적 시스템을 목표로 하며 최상위 레벨의 인공지능 구현을 위한 주요 요소로서 현재에도 활발히 연구되어 지는 분야이다. 본 과목에서는 인간 감정의 이론적 이해와 자동감정인식 기술, 그리고 그 응용 사례들을 소개한다.

클라우드컴퓨팅

인터넷 기반의 데이터센터를 가상화 기술로 통합해 사용자에게 각종 데이터, 소프트웨어, 보안 솔루션, 컴퓨팅 능력 등을 제공하는 클라우드컴퓨팅의 개념과 환경, 하둡 등 가상화 상용화 솔루션, 그리고 클라우드컴퓨팅 기술의 선두기업 소개 및 기술을 익히고 실습한다.

캡스톤디자인1

산업현장에서 요구하는 창의성, 효율성, 안전성, 경제성 등의 모든 측면을 고려할 수 있는 창의적 기술인재를 양성하기 위해 산업체의 요구사항과 학생들의 아이디어와 전공능력을 기반으로 각 아이템을 개발하고 구현하는 과정을 학습내용으로 다룸.

모바일로봇프로그래밍

근에 청소 로봇, 안내 로봇, 감시 로봇 및 배달 로봇등 실제 생활에서 다양한 이동 로봇이 활용되고 있다. 이들 응용에서 로봇이 안정적으로 작동하기 위한 관련 핵심 이론들을 본 강좌를 통해 알아보도록 하겠다. 이동 로봇의 자율 주행의 경우 환경 지도 작성, 위치 추정, 경로 계획 및 제어등의 세 단계로 구성되어 있다. 이동 로봇이 자율적으로 이동하기 위해서는 주변 환경에 대한 인지 및 구동부 오차를 상쇄할 수 있는 알고리즘에 대해 학습 사용하는 센서나 구동부의 오차 등으로 인해 확률 기반의 방법을 많이 사용하고 있는데, 이를 적용 및 평가

HCI/HAI

최근의 기계학습, 로봇공학, 인공지능 및 기타분야의 융합으로 여러 분야의 인공지능 시스템이 개발되어 지고 있고, 이는 기존의 인간-컴퓨터 상호작용(HCI: Human-Computer Interaction)에서 컴퓨터가 지능화되면서 인간-인공지능 상호작용(HAI: Human-AI Interaction)이라는 새로운 학문 분야로 확장되어 지고 있다. 본 과목에서는 먼저 HCI의 전반적 이해를 제공하고 다양한 방법론을 통해 HAI로 연결되는 내용으로 구성된다