Home  >  대학원  >  교과과정

교과과정

석/박사과정

석사과정

입학
컴퓨터공학에 관한 기본지식을 갖고 있는 자를 입학대상으로 한다.
수강 과목(선수과목)
비 컴퓨터공학과 졸업생중에서 컴퓨터공학을 부전공으로 이수하지 않은 입학생을 지도교수의 지도에 따라 학부교과 과정의
교과목을 대학원 졸업전까지 이수하도록 한다.
연구 발표
2,3기 재학중에는 적어도 1회 연구결과를 세미나를 통해서 발표하도록 한다.
논술제출자격시험
2기부터 전공시험에 응시할 자격을 부여하며, 이수한 과목 중 타전공관련 2과목과 전공관련 1과목을 자율선택하는 것을 원칙으로 한다. 평균 80점 이상이면 합격으로 한다.
논술제출자격시험
1기부터 외국어 시험에 응시할 자격을 부여한다.
외국어 시험
학위논문 제출 이전에 관련 학회의 학술발표 논문집에 게제해야 한다.

박사과정

입학
석사과정에서 컴퓨터공학 관련학과를 졸업한 학생 및 특별전형 자격이 있는 자로서 컴퓨터공학에 전문지식을 갖고 있는 자를 대상으로 한다.
지도교수 선전
본인의 희망에 따라 입학과 동시에 배정한다.
연구 발표
재학중에는 매 학기마다 한 번씩 연구결과를 세미나를 통해서 발표하도록 한다.
전공시험
공통과목 2과목과 선택과목 2과목에 대하여 필기 및 구술시험을 실시한다. 필기시험에 있어서는 평균 80점 이상이면 합격으로 한다.
외국어 시험
학위논문 제출 이전에 관련 학회의 논문지에 2편 이상 게재되어야 한다.

교과과목

  • 교과목명 국문 : 창의 소프트웨어 학점 3
    영문 : Creative Software
    (개요) 컴퓨터 소프트웨어 및 프로그래밍 관련 최신 기술과 표준을 다룬다.
    (Overall) We deal with new technology and standard associated with computer software and programming.
  • 교과목명 국문 : 창의 소프트웨어 특강 1 학점 3
    영문 : Special Lecture on Creative Software 1 
    (개요) 컴퓨터 소프트웨어 관련 최신 기술과 표준을 다룬다.
    (Overall) We deal with new technology and standard associated with computer software.
  • 교과목명 국문 : 창의 소프트웨어 특강 2 학점 3
    영문 : Special Lecture on Creative Software 2 
    (개요) 컴퓨터 소프트웨어 관련 최신 기술과 표준을 다룬다.
    (Overall) We deal with new technology and standard associated with computer software.
  • 교과목명 국문 : 확률 및 통계 특론 학점 3
    영문 : Advanced Probability and Statistics
    (개요) 확률모델, 랜덤변수에 대한 기초 강의와 랜덤변수 변환과 조건, 그리고 베르누이, 포아송, 마코브프로세스 등 대한 상세한 내용을 다룬다.
    (Overall) This course covers the fundamentals of probability theory including probabilistic models, discrete and continuous random variables, and multiple random variables. It also contains a number of more advanced topics, such as, random variable transforms, a more advanced view of conditioning, sums of random variables, and a fairly detailed introduction to Bernoulli, Poisson, and Markov processes.
  • 교과목명 국문 : 최적화 이론 학점 3
    영문 : Optimization Theory
    (개요) 콘벡스 최적화 문제는 다양한 분야에서 빈번하게 발생한다. 이 강의의 주안점은 콘벡스 최적화 문제를 인식하고, 이를 해결하기 위한 가장 적절한 방법을 찾는 데 있다.
    (Overall) Convex optimization problems arise frequently in many different fields. The focus of this class is on recognizing convex optimization problems and then finding the most appropriate technique for solving them.
  • 교과목명 국문 : 그래프 이론 학점 3
    영문 : Graph Theory
    (개요) 그래프의 기본개념을 그래프의 정의, 종류, 특징 측면에서 익힌다. 그래프의 path algorithms, 그래프 coloring, planarity, connectivity 등의 개념을 배운다.
    (Overall) We lecture fundamental graph theory in the definition of , type of graph, feature of graph point of view. Also we lecture the path algorithms of graph, coloring of graph, planarity, connectivity etc.
  • 교과목명 국문 : 큐잉 이론 학점 3
    영문 : Queueing Theory
    (개요) 이 과목은 네트워크 모델링과 분석을 위해 큐잉이론에 대한 확률적인 절차와 어플리케이션에 대해 소개한다. 이 과목을 통해 학생들은 간단한 M/M/1으로 시작해 복잡한 큐잉 네트워크 모델까지 배움으로써, 통신 네트워크 시스템을 분석할 수 있고 모델링 할 수 있는 능력을 배양한다.
    (Overall) This class introduces stochastic process and its applications to queuing theory for the network modeling and analysis. Through this class, students can have the capability to model and analyze the communication network system via lectures from a simple M/M/1 to a complex queueing network model.
  • 교과목명 국문 : 수치해석 특론 학점 3
    영문 : Advanced Numerical Analysis
    (개요) 이 과목에서는 수학적으로 정의된 문제 해결을 위한 수치적 근사법과 관련한 기법들을 공부한다. 세부 토픽으로는, interpolation, extrapolation, regression, solving eigenvalue or singular value problem, optimization 등이 있다.
    (Overall) In this class, we study methods using numerical approximations for the problems of mathematical analysis. Topics cover interpolation, extrapolation, regression, solving eigenvalue or singular value problem and optimization.
  • 교과목명 국문 : 계산 이론 학점 3
    영문 : Computation Theory
    (개요) 형식언어에 기반을 둔 계산이론을 배운다. 문법, 언어 종류 및 계산 복잡도의 분류에 대해 배운다.
    (Overall) Theory of computation based on Formal Language is taught. Students will understand the grammars, languages, and complexity classification.
  • 교과목명 국문 : 계산 기하학 학점 3
    영문 : Computational Geometry
    (개요) 이 과목에서는 컴퓨터를 이용하여 기하 연산을 하는데 있어 사용되는 알고리즘들에 대하여 공부한다.
    (Overall) In this class, we study methods and algorithms solving problems described and stated in geometry
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터 구조 특론 학점 3
    영문 : Advanced Computer Architecture
    (개요) 범용 계산기의 메모리 계층 구조, 입출력 시스템 구조, 제어장치 및 각종 프로세서의 설계 기법을 익히며 RISC, VLIW머신등 고성능 컴퓨터의 구조를 학습한다.
    (Overall) This course studies the design techniques for memory hierarchy, I/O system structure, control units, and processors for general-purpose computers. The class also studies the advanced computer architectures such as RISC and VLIW for high-performance computers.
  • 교과목명 국문 : 운영체제 특론 학점 3
    영문 : Advanced Topics in Operating System
    (개요) 스케줄링, 자원할당, 동기화, 비동기화, 병행제어, 병행프로그래밍, 교착상태, 메모리관리, 가상메모리 관리, I/O 시스템, 보안, 인터럽트 등의 고급 운영체제 개념에 대하여 배운다.
    (Overall) The course is designed to provide students with latest research and development trends in the area of Computing and especially in the area of Context-aware Computing. This is important to announce, so students must know this before registering the course.
  • 교과목명 국문 : 데이터베이스 특론 학점 3
    영문 : Advanced Database
    (개요) ER 모델링 및 릴레이셔널 데이터 모델을 중심으로 한 데이터베이스 설계 이론과 클라이언트-서버 환경에서의 데이터베이스 시스템 구현 기술을 다루고, 멀티미디어 데이터베이스 등 최신 데이터베이스 기술에 대한 기본적인 개념을 소개한다.
    (Overall) This course is prepared for graduate Database course. Here, we will look through advanced usage of database technology. We will provide basic concepts and terminology for Data Warehouse, Decision Support, and Data Mining.
  • 교과목명 국문 : 클라우드 컴퓨팅 학점 3
    영문 : Cloud Computing
    (개요) 이 강의는 클라우드 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 강의이다. 이 강의는 클라우드 보안, 클라우드 네트워크, 클라우드 스케쥴링 등에 대해 다룬다.
    (Overall) This lecture is specially designed for Cloud computing, which is emerging technology to the business as a new paradigm of IT infrastructure. It consists of many interesting factors regarding Cloud such as security in Cloud, Network in Cloud, Science Cloud, Scheduling in Cloud, Load Distribution in Cloud, Fault tolerance in Cloud, and Data & Storage Handling, and Market Based Cloud.
  • 교과목명 국문 : 임베디드 컴퓨팅 학점 3
    영문 : Embedded Computing
    (개요) 본 강의에서는 임베디드 컴퓨팅의 기본 개념 및 여러 응용, 개발 방법론, 시스템 모델링 등에 대해 다룬다. 임베디드 하드웨어 및 소프트웨어를 모두 총괄하며, 현재의 기술 추세인 멀티코어 아키텍쳐에서의 임베디드 컴퓨팅을 포함한다.
    (Overall) This course introduces basic knowledge of embedded computing, various application, development method, system modeling. It handles embedded hardware and software. and it also includes the embedded computing in multi-core architecture.
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터 시뮬레이션 학점 3
    영문 : Computer Simulation 
    (개요) 이 과정은 이산 사건 시스템 시뮬레이션 기법을 기반으로 다양한 시스템을 구현하기 위한 기본적인 내용을 학습하는데 초점을 맞춘다. 또한, 통계적인 지식과 실험 시스템 디자인을 소개한다. 또한, 몇 가지 확률 함수에 입력 데이터를 넣어 출력 되는 데이터를 분석한다. 학생들은 스스로 시스템을 디자인하고 구현하는 팀 프로젝트를 할 것이다.
    (Overall) This course aims for introducing basic technology to simulate diverse kinds of systems based on discrete event system simulation method. The course also includes basic statistical knowledge and experimental system design. We also deals with generating several kinds of probability function input data and analyzing output data. Students will perform team project that designs their own simulation and implements simulation program.
  • 교과목명 국문 : 질의처리 학점 3
    영문 : Query Processing
    (개요) 본 강의에서는 많은 데이터들을 효과적으로 저장하기 위한 다양한 고급 파일 구조들을 소개한다. 또한 데이터를 인출하기 위한 다양한 액세스 플랜들을 설명하고, 이러한 액세스 플랜들로부터 최적의 액세스 플랜을 선정하는 질의 최적화 기법을 소개한다.
    (Overall) This class introduces advanced file architecture to save efficiency the enormous data. It also explains various access plans to extract the required data. We will also study query optimization techniques to select the optimum access plan.
  • 교과목명 국문 : 실시간 시스템 학점 3
    영문 : Real Time System
    (개요) 실시간 시스템의 정의, 특징, 사례를 소개하고 실시간 요구사항을 만족시킬 수 있는 다양한 기법들을 공부한다. 또한, 실시간 운영체제 스케쥴러를 위한 다양한 스케쥴링 알고리즘 (정적/동적 실시간 스케쥴링, 단일/분산 스케쥴링, 주기적/비주기적 태스크 스케쥴링 등) 및 실시간 통신 및 자원관리 기법 대하여 다룬다. 그리고, 작은 규모의 실시간 시스템 구현을 위한 Term Project를 수행 한다.
    (Overall) We study definition, feature, example in real-time system and various scheme to satisfy real-time requirement. Also, we treat real-time communication and resource management techniques, various scheduling algorithm(static/dynamic real-time scheduling, single/distributed scheduling, periodic/aperiodic task scheduling) for real-time scheduler. Students will perform team project that designs a fundamental real-time system.
  • 교과목명 국문 : 정보기술특론 학점 3
    영문 : Advanced Information Technology
    (개요) 핵심 기술, 트렌드, 첨단 정보 기술과 관련된 실제 응용프로그램을 통하여 더 넓은 지식, 안목과 함께 학습 목표와 방향 설정을 할 수 있도록 도움을 준다.
    (Overall) This class help setup of your study goal/direction with more wide view & knowledge in real field through the case study of core technology, trend, and its real application related to advanced information technology.
  • 교과목명 국문 : 소프트웨어 공학 특론 학점 3
    영문 : Creative Software
    (개요) 소프트웨어 공학 방법론에 대한 이론 학습과 실제 프로젝트 개발에 적용하는 실습 학습을 통해 소프트웨어 개발 프로세스의 전문성을 높인다.
    (Overall) This course introduces the basic concepts and theories of software engineering. Student will grow their expertise of software development process with practical development project.
  • 교과목명 국문 : 영상처리 특론 학점 3
    영문 : Advanced Image Processing
    (개요) Image sampling, image transformation, image compression, image restoration, image filtering, edge detection, region segmentation 등을 포함한 영상처리 이론을 공부하고, 영상처리 소프트웨어를 이용하여 기존의 알고리즘들을 분석하고 새로운 알고리즘을 작성하는 실습을 병행한다.
    (Overall) In this course, we study image processing theory including Image sampling, image transformation, image compression, image restoration, image filtering, edge detection, region segmentation. using image processing software, we analyze the conventional algorithm, and then we make the new algorithm.
  • 교과목명 국문 : HCI 특론 학점 3
    영문 : Advanced HCI
    (개요) HCI 특론 수업은 먼저 인간중심 Interactive Digital System 디자인의 기본 원칙에 대한 리뷰를 수행한다. 이 리뷰에서는 HCI 의 3가지 원칙 - Usability, Usefulness, Affectability - 에 대한 고찰과 사용자, 기술, 과업분석 방법을 알아보고 이를 디자인 하는 방법에 대해 배운다. 후반부에는 HCI 의 중요한 branch 중의 하나인 가상현실과 햅틱스 기술에 대해 좀 더 알아본다.
    (Overall) The advanced topics in HCI class first reviews the principles of human-centered design of an interactive digital system. It includes the three core principles-usability, usefulness, and affection-as well as the techniques for analyzing user, task, and technology. Then, the class moves to advanced topics of haptics and virtual reality. This covers computer, machine, and human haptics as well as input and output devices in VR.
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터 비전 학점 3
    영문 : Computer Vision
    (개요) 전처리, 에지검출, 영역분할, 특징검출, 물체인식을 포함하는 컴퓨터 비전의 기본이론을 강의하고 산업 부품 검사, 의료영상 분석, 이동물체 검출 및 추적, 내용기반 영상 검색, 얼굴 및 표정 인식과 같은 응용사례들을 소개한다.
    (Overall) This course lectures computer vision including pre-process, edge detection, partition, feature detection, object recognition. And it introduces application examples such as industrial parts inspection, medical image analysis, content-based image retrieval, recognition faces and facial expressions.
  • 교과목명 국문 : 정보 시각화 학점 3
    영문 : Information Visualization
    (개요) 데이터를 시각적으로 표현하는 기술에 대한 최신 이론을 다룬다.
    (Overall) We deal with the newest theory to visualize the data.
  • 교과목명 국문 : 동영상 코딩 학점 3
    영문 : Moving Picture Coding
    (개요) 동영상 코딩 알고리즘 특히 MPEG 알고리즘에 관한 연구를 한다.
    (Overall) We will study the video coding algorithm, especially MPEG algorithm.
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터 그래픽스 특론 학점 3
    영문 : Advanced Computer Graphics
    (개요) 컴퓨터 그래픽 생성 및 가시화를 위한 3D 모델링, 2D 및 3D 변환, shading에 대한 이론과 최신 연구 동향을 소개하고, OpenGL을 이용한 실질적인 3D 모델링 및 시뮬레이션 시스템 구현을 위한 실습 기회를 제공한다.
    (Overall) This course introduces 3D modeling for visualizing, generating of computer graphic and conversing of 2D and 3D, theory about shading and the latest study trend. And this lectures provide the chance to make the 3D modeling in practice and simulation system using OpenGL.
  • 교과목명 국문 : 고효율 비디오 코딩 학점 3
    영문 : High Efficiency Video Coding
    (개요) 고급 동영상 코딩 알고리즘 특히 현존하는 최고의 동영상 코딩 알고리즘에 관한 연구를 한다.
    (Overall) We will study the advanced video coding algorithm, especially top of video coding algorithm.
  • 교과목명 국문 : 디지털 홀로그래피 학점 3
    영문 : Digital Holography
    (개요) 본 과목은 영상처리와 컴퓨터비전에 대한 사전 지식을 갖추고 있는 대학원생들을 위한 고급 3차원 영상 획득 및 표현 기술에 대한 과목이다. 3차원 영상 획득, 처리 및 표현과 관련한 기본적인 원리와, 최신 연구 동향 및 결과에 대한 토픽을 다룬다. 예를 들어, multi-view stereo, RGBD based 3d reconstruction, lens-array (plenoptic camera), digital holography, coded-X imaging 등의 영상 획득 기술과 이에 상응하는 3차원 영상 display 기술들이 이에 해당한다. 수업은 이상의 기술들의 원리에 대한 강의, 최신 연구 페이퍼들에 대한 survey 및 학생들의 발표와 토론 등으로 구성된다.
    (Overall) This is an advanced class for graduate students who have background knowledge in image processing and computer vision. Basic principles and state of the art methods in 3D imaging, computational imaging and processing such as multi-view stereo, RGBD based 3d reconstruction, lens-array (plenoptic camera), digital holography, coded-X imaging including corresponding 3d display technologies. Classes are composed of several lectures on the technologies, survey on cutting edge papers, student presentations and discussion.
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터네트워킹 기술 학점 3
    영문 : Computer Networking Technology
    (개요) 통합 서비스를 제공할 수 있는 신뢰성과 확장성이 지원되는 스케일러블 인터네트워크, 멀티레이어 스위치드 LAN, 시큐어 컨버지드 WAN의 요구 사항을 강의하고, 이에 따른 네트워킹 기술의 설계/구현/최적화 방안을 논의한다.
    (Overall) This course lectures requirement of the scalable internetwork, multi-layer switched LAN, secure converged WAN. These method can provide the reliability and scalability to support the integrated service. According to this kind of scheme, we discuss the architecture/design/optimization for networking method.
  • 교과목명 국문 : 컴퓨터네트워킹 특론 학점 3
    영문 : Advanced Computer Networking
    (개요) IP 전송 기술 기반의 차세대 멀티미디어 서비스 지원 기술, 고품질/고효율 서비스 제공을 위한 코어/분배/액세스 네트워크에서의 스트리밍 전송 기술, 그리고 이와 관련된 네트워크 시스템 아키텍쳐 요구 및 고려 사항을 강의한다.
    (Overall) This course introduces next generation service support technology, stream technology in core/distribution/access network to support high quality/high efficiency and system architecture requirement and considerations.
  • 교과목명 국문 : 이동통신 네트워크 학점 3
    영문 : Mobile Communication Networks
    (개요) 본 강좌에서는 이동통신 네트워크에 대한 기본 이해를 강의하며, 이를 통하여 GSM, CDMA, WCDMA, HSPA, LTE 분야에 대한 MAC 계층, 신호 계층, 트래픽 전송 계층, 액세스 네트워크, 코어 네트워크 기술을 습득하도록 한다. 아울러, 프로젝트의 수행을 통해서 MAC 계층이 어떻게 동작하는지와 서비스 계층의 프로토콜이 동작하는 원리를 네트워크 시뮬레이터와 오픈소스 SIP엔진을 통하여 이해하도록 한다. 이를 통하여 수강자는 이동통신에 대한 현재의 기술을 이해할 수 있다.
    (Overall) This lecture provides basic theory of mobile communication networks such as GSM, CDMA, WCDMA, HSPA, and LTE including MAC layer, signaling plane, bearer plane, access network, and core network, in view of protocols and its operation. In addition, by doing project, students will understand how the MAC and service layer protocol is implemented through network simulators and open source SIP engines. Therefore, students have detail knowledge using current mobile communication network technology.
  • 교과목명 국문 : 미래인터넷 학점 3
    영문 : Future Internet
    (개요) 이 강의에서는 현재 인터넷과 인터넷의 문제점에 대해 알아본다. 또한, 미래 인터넷을 고안하기 위한 접근방법을 알아본다. 또한 우리는 미래 인터넷의 운영적인 측면에 초점을 맞춘다. 우리는 미래 인터넷을 위해 현재 인터넷의 문제점을 극복하는 방법을 제시하고 이용 가능한 분야에 대해 토론한다. 그래서 이 과목은 미래 인터넷을 연구하는데 필요한 여러 가지 규칙과 기술에 대해 토론 할 것이다.
    (Overall) In this course, we review the current Internet and investigate its problems. We will also examine the evolutionary and revolutionary approaches for designing the Future Internet. And we will focus on the manageability aspect of the Future Internet. We will then discuss and come up with possible areas or methods for overcoming the existing problems for the Future Internet. So, this class will be discussed principles and technologies arising from the need to spread the research areas of Future Internet.
  • 교과목명 국문 : 오픈소스 네트워킹 학점 3
    영문 : Open Source Networking
    (개요) SDN/NFV(Software Defined Networking/Network Function Virtualization)으로 대변되는 오픈소스 네트워킹으로의 패러다임 변화를 실전적인 소프트웨어 개발과 실증을 통하여 학습하도록 한다.
    (Overall) Students achieve practical software development and verification capability for the paradigm shift to open source software and hardware networking through SDN/NFV(Software Defined Networking/Network Function Virtualization).
  • 교과목명 국문 : 정보보호 특론 학점 3
    영문 : Advanced Information Security
    (개요) 암호학의 기본 이론 및 실용적인 암호 기법과 네트워크와 보안, 외부 침입 및 공격에 대한 대책 등 컴퓨터의 보안 체계에 관한 내용을 다룬다.
    (Overall) This course covers different aspects of security and privacy of data residing on some storage medium or communicated over a communication line. The aim is to help students understand the important concepts of security. Security is concerned with the protection of data and ensures privacy through various security mechanisms.
  • 교과목명 국문 : 네트워크 최적화 학점 3
    영문 : Network Optimization
    (개요) 이 과목의 주제는 통신 네트워크를 모델링하고 디자인하기 위해 최적화 이론과 응용을 배운다. 최적화 이론은 이미 연구 분야에서 잘 알려져 있다. 그러나 최신의 진보된 통신 네트워크를 통해 네트워크 분석을 위한 가장 기본적인 부분으로 접근을 해보고 최적화 이론을 이용하여 디자인 해본다.
    (Overall) In this class, the main topics that are covered are convex optimization theory and its application to modeling and design for communication networks. Optimization theory has been mainly well-known for a long history of operation research. However, with recent advancement in its applications to communication networks, it is hoped that this class will provide a fundamental approach to the field of network analysis and design using convex optimization.
  • 교과목명 국문 : 네트워크 시뮬레이션 학점 3
    영문 : Network Simulation
    (개요) 컴퓨터를 이용한 네트워크 시스템의 성능 평가 및 분석을 위한 방안에 대하여 연구한다. 이를 통하여 네트워크 시스템의 시뮬레이션에 필요한 주요 도구들과 도구의 활용 방안, 그리고 신뢰성을 증가시키기 위한 다양한 시뮬레이션 기법을 습득한다.
    (Overall) The course on the methods for performance evaluation and analysis of a network system using a computer. Utilization of the major tools and tools needed for the simulation of network systems and learn a variety of techniques.
  • 교과목명 국문 : 알고리즘 특론 학점 3
    영문 : Advanced Algorithms
    (개요) 특정 문제 분야에 적합한 고도의 알고리즘의 기법 및 분류에 대해 배운다.
    (Overall) Students will learn advanced algorithm techniques and classification for specific area.
  • 교과목명 국문 : 인공지능 특론 학점 3
    영문 : Advanced Artificial Intelligence
    (개요) 인공지능의 실제적 응용에 사용될 기계학습, 휴리스틱 탐색, 추론 등을 배우며, 응용분야들의 예들을 어떻게 해결할 수 있는지를 다룬다.
    (Overall) This course lectures inference, heuristic, machine learning. They will be used in practical application of artificial intelligence.
  • 교과목명 국문 : 기계학습 학점 3
    영문 : Machine Learning
    (개요) 기계학습은 경험을 통한 퍼포먼스의 자동적인 개선을 하는 컴퓨터 프로그램과 연관되어있다. 이 과정은 다양한 관점에서 기계학습의 이론과 실제 알고리즘을 다룬다. 이 강의는 베이즈 네트워크, 의사 결정 트리 학습, 서포트 벡터 머신, 통계적 학습 방법 등에 대해 다룬다.
    (Overall) Machine Learning is concerned with computer programs that automatically improve their performance through experience. This course covers the theory and practical algorithms for machine learning from a variety of perspectives. We cover topics such as Bayesian networks, decision tree learning, Support Vector Machines, statistical learning methods, unsupervised learning and reinforcement learning. The course covers theoretical concepts such as inductive bias, the PAC learning framework, Bayesian learning methods, margin-based learning, and Occam's Razor.
  • 교과목명 국문 : 데이터 마이닝 학점 3
    영문 : Data Mining
    (개요) 방대한 데이터로부터 알려지지 않은 지식을 추출하기 위한 데이터마이닝에 대한 개념과 이를 위한 기술들을 소개한다. 연관 규칙, 분류, 군집 등의 마이닝 모델에 대한 효율적인 알고리즘을 다룬다.
    (Overall) We introduce data mining to extract unknown knowledge in enormous data and its technology. We deal with effective algorithms for mining models such as association rules, classification, and clustering.
  • 교과목명 국문 : 시맨틱 웹 학점 3
    영문 : Semantic Web
    (개요) 이 과정은 시맨틱 웹의 사용법 및 기술들을 학생들에게 제공하기 위해 설계 되었다. 시맨틱 웹 기술은 과거에 불가능하거나 또는 실용적이지 않았던 것들을 수행하기 위한 유동성이 있고 강력한 툴을 제공한다.
    (Overall) The course is designed to provide students with the insight of Semantic Web and the Semantic Web technologies in use. Semantic Web technologies provide flexible and powerful tools to accomplish things that were not possible or not practical in the traditional web or in past.
  • 교과목명 국문 : 빅데이터 분석 학점 3
    영문 : Big Data Analysis
    (개요) 대규모 데이터의 저장과 검색, 데이터 분석 알고리즘 등 빅데이터의 분석에 필요한 기술을 다룬다.
    (Overall) This course studies technology for big data analysis such as storage and retrieval of large-scale data and data analysis algorithms.
  • 교과목명 국문 : 전문가 시스템 학점 3
    영문 : Expert System
    (개요) 전문가시스템의 개요를 다룬 후, 전문가 시스템의 특성, 분야, 도구 및 실례들을 공부한다.
    또한 불확실성 처리 및 지식습득도 다룬다.
    (Overall) After covering outline of export system, we study the characteristic of expert system, field, tool. Also we treat uncertainty disposal and knowledge.
  • 교과목명 국문 : 패턴인식 학점 3
    영문 : Pattern Recognition
    (개요) 통계적(Statistical), 구문론적(Syntactical), 구조적(Structural), 신경망을 이용한 패턴인식에 관한 기본 개념을 소개하고 이들을 영상인식에 적용하는 사례를 공부한다.
    (Overall) This course introduces the basic concepts, theories, and algorithms for pattern recognition and machine learning. These are used in computer vision, image processing, speech recognition, data mining, statistics, and bioinformatics. Topics include: Bayesian decision theory, parametric and non-parametric learning, clustering, component analysis, support vector machines, and boosting.