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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AIM4004 | 인공지능에이전트개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-8 | 인공지능학과 | - | No |
| 본 과목은 ChatGPT와 같은 현대 AI 서비스가 어떠한 기술적 기반 위에서 구축되고 동작하는지를 이해하는 것을 목표로 한다. 단순한 모델의 작동 원리를 넘어, 실제 상용 수준의 AI 서비스가 구현되기 위해 필요한 전체 기술 스택(Full Tech Stack)을 폭넓게 조망한다. 이를 위해 Transformer 기반 모델 구조, 사전학습·미세조정·지시학습(Instruction Tuning) 등 최신 LLM 개발 패러다임부터 시작하여, 프롬프트 엔지니어링, RAG(Retrieval-Augmented Generation), 에이전트 계획·추론(Planning & Reasoning), 멀티 에이전트 협력, 도구 사용(Tool Use) 등 실제 에이전트 시스템 구현 관점의 핵심 요소들을 단계적으로 학습한다. 또한 최신 연구 논문 및 결과를 분석하여 빠르게 변화하는 기술 트렌드를 파악하고, 이를 바탕으로 고도화된 AI 시스템을 직접 설계하고 구축할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| AIM5001 | 인공지능론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 인공지능학과 | 한 | Yes | |
| 이 과목의 목표는 인공지능의 기본이 되는 알고리즘을 이해하여 구현할 수 있도록 한다. 학습 내용은 문제 해결 및 탐색, 논리와 지식 표현, 추론, 계획을 포함한다. | |||||||||
| AIM5004 | 심층신경망 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 인공지능학과 | - | No | |
| 본 과목에서는 최근의 심층 인공신경망과 관련된 다양한 방법론을 배운다. 구체적으로, 심층신경망, 최적화 기법, 합성곱 인공신경망, 순환 인공신경망, 집중 메커니즘, 심층생성모델, 시각화 및 설명가능성을 포함한다. | |||||||||
| AIM5025 | 지능형로봇및시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능학과 | - | No |
| 로보트를효율적으로사용하기위해서는인간이할수있는거의모든작업을수행할수있도록해야한다.이를위해여러가지센서를이용하여로보트가지능적인행동을하도록하는여러가지기법에관해다루기로한다. 수업은 영어로 진행 예정입니다. | |||||||||
| AIM5026 | 로봇지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 인공지능학과 | - | No | |
| 로봇은 센서와 액츄에이터를 연결하는 지능시스템으로 정의되며 이러한 지능시스템은 로봇이 자율적으로 물체를 조작하거나 실내외를 주행하면서 인간에 필요한 서비스를 제공하는 핵심역할을 수행한다. 구체적으로 로봇은 서비스 수행에 필요한 자율 주행 및 조작 행위를 위하여 환경 및 물체를 인식하고 이해하여 하여야 하며 이를 기반으로 스스로 행위를 추론하고 계획할 수 있는 능력이 요구된다. 특히, 이러한 환경 및 물체의 인식과 이해 그리고 행위의 추론 및 계획 능력이 학습을 통하여 스스로 배양될 수 있도록 하는 로봇의 학습능력은 매우 중요한 의미를 가진다. 본 과목은 학습을 통하여 로봇이 자율 주행 및 조작 행위에 필요한 환경 및 물체 인식과 이해, 그리고 행위 추론 및 계획 능력을 스스로 배양하는 로봇 지능 핵심의 기초를 다룬다. | |||||||||
| AIM5064 | 비주얼컴퓨팅특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능학과 | - | No |
| 본 교과목에서는 빠르게 변화하는 비주얼 컴퓨팅 분야에서의 최근 연구에 대하여 조사하고 토론한다. 이미지를 통한 인식, 재구성, 3D vision, 시뮬레이션, 이미지 생성 등 관련 분야에 매주 2~3편의 최신 논문을 읽고 발표 및 토론하는 시간을 가진다. 본 교과목을 통해 학생들은 최신 연구에 대한 지식 습득과 이를 바탕으로 새로운 연구주제를 설정할 수 있다. | |||||||||
| AIM5065 | 오픈AI네트워킹 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능학과 | - | No |
| 모바일/무선 네트워크는 초연결, 초저지연 통신 및 연결된 거대한 개체에 대한 대규모 데이터 orchestration이라는 과제에 필요한 AI 혁명을 겪고 있습니다. 이에 따라, Beyond 5G와 6G연구는 성장과 혁신의 측면에서 가장 활발한 분야 중 하나입니다. 오픈AI네트워킹에서는 5G/6G 모바일 네트워크의 기본 지식과 네트워크 성능 및 자원 관리 효율성을 개선하는데 사용가능한 AI 모델을 다룹니다. 본 과목은 총 세 부분으로 구성되어 있습니다. 첫 번째, 기본적인 5G 아키텍처와 cloud-native computing, AI-native communication, deterministic networking 등의 새로운 기술들이 어떻게 6G 아키텍처를 형성하는지 설명합니다. 두 번째, 5G/6G 모바일 네트워크와 관련된 최신 딥러닝 방법론으로 순환모델, 생성적 적대 네트워크, 트랜스포머, 심층 강화학습 등을 다룹니다. 마지막으로 트래픽 변화, 위치 추적, 이동성, 사용자 상황 등 다양한 매개변수를 활용한 네트워크 동작의 AI 기반 dynamic orchestration에 대한 최신 사례 연구들을 소개합니다. 교과목을 수강한 학생들은 5G/6G 모바일 네트워크와 관련된 다양한 산업, 관리, 연구 분야에서 활용 가능한 최신 AI 기술에 대한 깊은 이해를 할 수 있습니다. | |||||||||
| AIM5069 | 검색증강생성(RAG) | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 인공지능학과 | 한 | Yes |
| 검색 증강 생성(RAG)이란 대규모 언어 모델(LLM)이 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스나 문서 집합에서 관련 정보를 '검색(Retrieval)'하고, 그 정보를 바탕으로 답변을 '생성(Generation)'하는 인공지능(AI) 기술이다. 이 기술은 LLM 생성 결과의 환각현상, 시의성 부족 등의 문제점을 해결하기 위한 중요한 기술이다. 본 수업에서는 1) BM25, DPR 등의 정보검색의 기반 기술을 습득하고, 2) 정보검색 기술이 어떻게 LLM에 활용되어 생성의 질을 향상시킬 수 있는지 대해서 학습한다. | |||||||||
| AIM5070 | 음성언어처리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 인공지능학과 | 한 | Yes |
| 본 과목에서는 음성 신호에 대한 개념적, 수학적 이해를 기반으로 최신 인공지능 기술이 음성 분야에서 어떻게 활용되는지를 다루는 것을 목표로 한다. 음성 인식과 음성 합성 등 핵심 연구 주제를 중심으로, 화자 인식, 감정 분석, 음성 번역과 같은 주요 응용 분야를 함께 살펴본다. 또한, 이러한 음성 기반 시스템을 구현하기 위해 필요한 자연어 처리 기법을 통합적으로 다룬다. 마지막으로, 거대언어모델(LLM) 시대에 음성인공지능이 어떤 방향으로 발전하고 있는지 소개한다. | |||||||||
| COV7001 | 논문작성법및연구윤리1 | 1 | 2 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | - | No | |
| 1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다. | |||||||||
| DED4001 | 디스플레이인공지능공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 첨단디스플레이공학과 | 한 | Yes |
| ‘디스플레이공학인공지능’은 전통적 제조 및 검사 분야에서의 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 활용뿐 아니라, 차세대 디스플레이 기술 전반에 적용되는 첨단 인공지능 기법을 폭넓게 다루는 교과목이다. 디스플레이 산업은 OLED 및 MicroLED 기반 패널 제조뿐 아니라 AR·VR·XR 디스플레이, 홀로그래픽 디스플레이, 라이트필드 디스플레이 등 차세대 시각 기술로 확장되고 있으며, 이러한 분야에서는 기하 재구성, 3차원 표현, 고품질 렌더링 등 새로운 AI 알고리즘이 중요해지고 있다. 본 과목은 합성곱신경망 및 비전트랜스포머 기반 시각지능부터 Implicit Neural Representation 방법론으로 대표되는 NeRF (Neural Radiance Fields) 기술에 이르기까지, 디스플레이 이미지 처리, 3차원 장면 생성, 광학 특성 모델링에 활용되는 최신 AI 이론을 체계적으로 다룬다. 특히 AR/VR 디스플레이의 공간 파악, 렌더링 품질 개선, Distortion 보정 등에 사용되는 NeRF, 3DGS (3D Gaussian Splatting), Inverse Rendering 등의 개념을 이론적으로 학습한다. 이를 통해 학생들은 차세대 디스플레이 기술에서 요구되는 3D 감지·표현·복원 알고리즘의 원리를 이해할 수 있다. 동시에 실제 제조·검사 분야에서 활용되는 AI 기술도 함께 학습한다. 디스플레이 결함 이미지 분석, 자가지도학습 및 생성모델 기반 이상 탐지, 생성모델을 활용한 결함 보정·초해상도, 광학 특성 예측 모델 등 산업 현장의 대표 문제를 실습 중심으로 다룬다. 이론 기반의 3D 표현기술 교육과 공정·검사 기반의 분석 실습을 병행함으로써, 학생들이 디스플레이 산업의 전통적 영역과 미래형 AR·XR 영역 모두에서 AI를 활용할 수 있도록 구성하였다. 본 교과목은 제조·검사 자동화뿐 아니라 차세대 AR/XR 디스플레이 설계·렌더링·광학 보정 등 다양한 미래 기술을 아우르는 융합형 인재 양성을 목표로 한다. | |||||||||
| DMC5007 | 온디바이스딥러닝 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | DMC공학과 | - | No |
| 본 과목에서는 연산량과 메모리 소모가 큰 딥러닝 알고리즘을 스마트폰이나 IoT 장치에서 실행하는 온-디바이스 딥러닝을 위해 필요한 다양한 뉴럴 네트워크 압축 기법에 대해서 학습한다. 뉴럴 네트워크의 일부 연결을 제거하는 네트워크 프루닝 기법과 낮은 정밀도의 bit를 사용하는 양자화 기법 및 자원제약을 고려한 네트워크 구조를 탐색하는 뉴럴 아키텍쳐 탐색 기법을 다룬다. | |||||||||
| ECE4223 | 반도체공정기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 반도체 제조에 활용되는 노광, 광 마스크, 건식 식각, 세정, 화학-기계적 연마, 확산, 박막 등의 단위 공정기술과 트랜지스터, 소자분리, 커패시터, 배선 등의 모듈 공정기술의 이론적 배경과 실제 응용사례를 소개하여 반도체 공정 기술에 대한 이해도를 높인다. 아울러 차세대에 필요한 기술 방향을 제시한다. | |||||||||
| ECE4233 | 전력계통시뮬레이션공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 강좌의 목적은 대학원 수준의 전력계통 시뮬레이션 방법, 특히 개인용 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 방법을 습득시키는데 있다. 주된 주제로는 정상상태 및 과도상태 전력계통 시뮬레이션, 고장 모델링 기법, 유연송전시스템 시뮬레이션과 EMTP, ATP, PSCAD/ EMTDC의 사용기법 등이다. | |||||||||
| ECE4237 | 로봇공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 로보트에 관한 정역학과 동역학을 상세히 다루며, 각 관절에 대한 경로계획과 로봇을 제어하기 위한 여러 가지 방법에 관해서도 다룰 것이다. | |||||||||
| ECE4238 | 선형시스템 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 연속시간 및 이산시간 선형시스템의 해석방법을 고찰한다. 컨벌루션, 동적 방정식의 해, 변환식, 그리고 선형대수에 대한 고찰을 한다. 상태공간상에서 시스템 기술에 중점을 둔다. 선형공간, 상태변수의 개념, 모드, 제어성, 관측성, 상태전이행렬, 상태궤환제어, 보상기 설계, 디커플링 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE4245 | 전력시스템자동화및설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 정보통신기술의 발달로 전력시스템의 운용도 자유경쟁 체제의 전력시장이 형성되어 전기에너지의 거래가 원활히 이루어질 수 있도록 자동화되어 가고 있다. 이러한 추세에 적응할 전력산업의 구조개편이 우리나라에서도 활발히 추진되고 있어 향후 정보통신 기술을 겸비한 전력계통운용을 위한 고급전문인력의 수요가 급증할 것이다. 따라서 이와 같은 전문인력이 갖추어야 할 전력계통의 운용을 위한 자동화기술의 기초를 강의한다. 특히 경제적 전력계통의 운용과 다양한 최적조류계산 기법을 포함한 전기에너지의 자유경쟁시장에서 활용될 소프트웨어의 종류, 특성, 및 개발기법을 다룬다 | |||||||||
| ECE4246 | 디지털제어 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 산업현장의 많은 제어시스템에서 디지털 컴퓨터는 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 최근의 가히 혁명적이라도 할 수 있는 컴퓨터의 발달과 이로 인한 디지털 신호처리의 수월성의 제고 등으로 말미암아, 아날로그 제어보다는 디지털 제어가 산업계에서 더욱 활용되고 있다. 게다가 저가의 마이크로 프로세서나 마이크로 컴퓨터의 활용으로 인하여, 디지털 컴퓨터를 장착한 소형의 제어시스템을 구축하여 최적의 성능을 얻는 것이 보편화되었다. 본 강좌의 목적은 디지털 제어시스템의 해석과 설계에 대한 포괄적인 이해를 도모하는 것이다. 특히, 디지털 제어시스템을 학습하는데 관계있는 개념에 대해 명확하고도 이해하기 쉽게 설명한다 | |||||||||
| ECE4247 | 전력전자시스템해석 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 인버터와 컨버터 등의 전력변환회로는 연료전지나 하이브리드 전기자동차 등의 시스템을 구동하는데 필수적인 부분을 차지한다. 본 과목에서는 여러 산업용 시스템의 구동조건에 따른 전력변환회로의 설계 및 제어에 관해서 다룬다. 이를 통하여 전력변환회로의 실장에서 요구되는 하드웨어와 소프트웨어를 습득하고 활용할 수 있는 능력을 함양시키고자 한다 | |||||||||
| ECE4249 | 컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 컴퓨터에 의한 영상해석을 위한 이론을 정의한다. 영상 형성의 모델, 초기처리과정, 경계선의 검출, 영역의 확장과 분할, 움직임검출, 정합, Morphology 등의 알고리즘 소개와, 도형인식을 위한 통계적 모델, 분별함수, 결정 경계 및 법칙, 신경망 등의 이론을 강의한다 | |||||||||
| ECE4261 | 나노소자공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 나노미터 이하의 규격을 가지는 물질의 성장, 물리 및 전기적 특성을 논하고, 이들을 이용하여 제작된 소자의 종류(기억소자, 논리소자 및 디스플레이용 소자 등), 구성 및 동작원리를 강의한다. 선 수강 과목으로는 물리전자, 반도체공학, 전자재료, 반도체고집적공학 등을 권유한다. | |||||||||
| ECE4267 | 전자에너지변환공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 본 교과목은 전기기기 및 전자디바이스 등에 전반적으로 적용되고 있는 전기에너지 변환 원리에 대해 다룬다. 전기적 입력에 대하여 전자계 Energy 및 Coenery에 대하여 정의하며, 이를 기반으로 하는 기계적 출력에 대한 관계를 정립하여 에너지변환 프로세스를 이해한다. 궁극적으로, 전기에너지변환 이론을 바탕으로 전기기기 종류별 에너지 기반의 수학적 모델링을 재정립하여, 에너지변환 원리 체계화, 시스템설계 및 최적화 응용, 신개념 에너지변환기기 개발 등에 목적을 둔다. | |||||||||
| ECE4268 | 전기기기설계론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 본 교과목은 에너지응용분야의 핵심인 전기기기의 설계이론 및 설계프로젝트 수행을 다루고 있다. 전기기기 설계법에 대한 체계화된 기본이론을 학습하며, 정밀설계를 수행하기 위한 수치해석 기반의 설계프로그램 사용법을 숙지한다. 변압기, 유도기, 동기기, 직류기, 특수기 등의 전기기기 특성별 설계이론과 설계프로세스를 정립한다. 체계화된 설계법과 설계프로세스를 바탕으로, 최근 각광받고 있는 친환경에너지형 전기기기에 실응용될 수 있는 팀 단위의 전기기기설계 프로젝트를 수행한다. | |||||||||
| ECE4269 | 고급디스플레이공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 본 강의는 박막 트랜지스터 소자 및 공정을 응용하는 다양한 display 기술을 다루며 소자의 기본 이론은 물론 제조공정, 재룔를 포함한 다양한 지식을 다룬다. | |||||||||
| ECE4270 | 영상처리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 디지털 영상신호의 획득, 처리, 출력 및 응용에 관계되는 제반 기초지식을 얻기 위하여 영상신호의 수학적 모델링, 샘플링, 공간 및 시간해상도, 인간 시각체계, 양자화 이론, 2차원 신호처리기초, 이차원변환, 주파수 분석기법, 필터링, 화질향상, 컬러공간 및 컬러변환, 컬러처리, 압축 및 복원기술을 소개하고, 이러한 기술들이 어떻게 사용되는 가를 다양한 실제 예들의 분석을 통해 학습한다. | |||||||||
| ECE4272 | 심화융합캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 1. 다학제 (디자인, 인문, 공학) 팀을 구성하여 사용자 중심 디자인 씽킹 및 프로토타이핑 프로세스에 중점을 두고 사회가 직면한 문제를 인문과학과 자연과학의 인터렉션(융합, 소통)에 중점을 두어 창의적 상품의 결과물의 설계까지를 진행함. 2. 관련 분야 전문가, 지역 사회 현장 실무자 및 고객으로 구성된 Co-creation 제품 및 service 융합형 프로젝트를 수행함. 프로젝트는 협업 과정이며 문제 해결에 직면한 사람들의 의견이 필수적이므로 이들과 정기적인 접촉을 유지하는 것이 중요함. | |||||||||
| ECE4273 | 이동통신개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 영 | Yes | ||
| 이 과목에서는 이동통신시스템과 관련된 다음과 같은 다양한 주제들을 공부한다. 셀룰러시스템, 인지무선통신망, 이종무선통신망, 다중접속기술 (CDMA/OFDMA/FDMA/TDMA), 이동통신 프로토콜 (핸드오버 등), 무선채널 환경에서의 전송기술, 동기화기술, 이동통신망의 설계와 운영, 주파수 관리, 차세대 이동통신시스템 등이 그 주제이다. | |||||||||
| ECE4274 | 기술혁신과사업경영 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 오늘 꿈꾸는 혁신이 내일 모두에게 일상이 되게 하는 기술 혁신과 사업화를 위한 필요충분조건을 본 교과목에서 네 개의 단계별로 다룸. 첫 단계는 미래의 변화를 읽고 체계적으로 분석하여 통찰을 얻기 위한 준비단계, 둘째 단계는 혁신적인 가치를 체계적으로 이해하고 전략적으로 SMART하게 구상하는 단계, 셋째 단계는 성공적으로 팀을 만들고 소통하고 관리하여 혁신적인 성과를 만드는 단계, 마지막 단계는 사업의 필수 조건들과 경영자가 알아야 할 사업 성공 노하우와 조건에 관하여 강의함. | |||||||||
| ECE4275 | 고체전자물리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 고체 전자소자 설계 및 개발에 필요한 고체물리학을 개론수준으로 다룬다. 절연체, 반도체, 도체의 전기적 성질 및 에너지 밴드 다이어그램 작성을 위해 필요한, 고체물리학을 주로 다룬다. 나아가, 고체 상태 소재 (반도체) 내부에서 캐리어가 이동하는 이론에 대해 상세히 배운다. 마지막으로, PN접합 및 MS접합에 대한 이론을 상세히 다룬다 (DC, AC, 과도응답특성 포함). | |||||||||
| ECE4276 | 지능형생체소자개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 바이오 공학에 응용되는 나노, 반도체 전자소자를 중심으로 기계, 재료, 전기적 특성 등에 대한 기초 지식을 습득하고, 이를 바탕으로 생체 소자의 기능 최적화를 위한 방법을 이론강의와 토론을 통하여 습득한다. 특히 현재 연구가 진행되고 있는 생체삽입형 및 결합형 전자소자를 소개하고, 미래 연구 방향을 제시한다. 예를 들어, 최신 뇌파 신호 감지를 위한 유연 소자에서는, 효과적 신호처리와 금속 전극 개수감소를 위해, 제어장치 및 증폭 회로가 생체 소자 인터페이스에 삽입이 되었으며, 무선통신 기반 시스템을 요구하는 추세이다. 본 교과목에서는 생체 전자소자의 구조, 전극의 구현, 측정 신호처리, 진단 치료 플랫폼, 생체 반응 제어 기술에서 요구되는 전기 전자 공학 기반 지식을 교육하고 융합적 공학 인재 양성을 위한 기회를 제공한다. | |||||||||