교육

커리큘럼

대학원 커리큘럼

크로스리스팅 교과목
학정번호-분반-실습 과목명 학점 분류
CSI5100-01 프로그래밍언어 3 -

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CSI6104-01 조합론적최적화 3 -

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CSI6532-01 컴퓨터구조론 3 -

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CSI6558-01 소프트웨어에이젼트 3 -

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CSI7102-01 고급패턴인식 3 -

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CSI7587-01 비주얼컴퓨팅특강1 3 -

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CSI7615-01 차세대 컴퓨터 기술특강 3 -

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CSI7618-01 계산영상학특론 3 -

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CSI8741-01 데이터베이스시스템특강 3 -

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CSI6101-01 데이터웨어하우스시스템 3 -

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CSI6701-01 인간과컴퓨터의인터렉션특강 3 -

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CSI8192-01 컴퓨터시스템특강 3 -

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CSI8734-01 컴퓨터구조특강 3 -

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CSI8782-01 데이터베이스시스템응용 3 -

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CSI5201-01 게임기획및개발 3 -

강의설명

이 과목은 여름 방학 집중강의 과목으로 2020년 8월 10일 (월) ~ 14일(금), 8월 17일(월) ~ 19일(수) 의 8일간 매일 6시간 (오전 10시 ~ 오후 5시) 씩 총 48시간을 강의합니다. 수강신청은 먼저 하되, 강의는 여름방학에 하게 됩니다. 이 과목은 유니티를 사용한 게임 월드와 레벨 디자인, 게임 UI 디자인, 게임 캐릭터 디자인, 게임 엔진 프로그래밍, 2D/3D 모델링 및 렌더링, 게임 물리 및 애니메이션을 포함하여 비디오 게임의 디자인 및 개발의 주요 측면을 다룹니다. 이 과목은 학생들이 다양한 플랫폼의 비디오 게임을 구축하기 위해 습득한 지식과 기술을 적용하는 방법을 배우는 프로젝트 기반 과정입니다.

CSI6203-01 가상현실과문제해결 3 -

강의설명

가상현실을 이용한 다양한 문제해결의 사례를 조사 연구해 보고, 이를 바탕으로 문제 해결을 위한 새로운 아이디어를 창출, 이를 구현해 본다. 여기서 해결해야 할 문제란 현재 가상현실 시스템이 가진 한계, 가상현실을 통한 다양한 사회적 문제 해결 등을 광범위한 영역을 포함한다. 본 과목은 고등교육혁신원과 대학원이 주관하는 사회문제 해결형 대학원 교과목에 해당하며, 사회적 가치를 제시하는 실험결과물을 도출하는 것을 목표로 한다. 수업 결과물 중 일부는 고등교육혁신원과 대학원에서 추후 사회혁신활동 결과물로 활용될 수 있다.

CSI6529-01 컴퓨터과학도를위한선형계획법 3 -

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CSI6541-01 데이타베이스 시스템 3 -

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이 과목에서는 일반적인 관계형 데이터베이스 시스템의 질의 처리 및 데이터 저장 방식에 대한 내용을 다룬다. 세부 내용으로는 데이터 저장 구조, 인덱싱 방법, 질의 처리 알고리즘, 트랜잭션 관리, 동시성 제어, 복구 등이 있다.

CSI7106-01 멀티코어컴퓨팅토픽 3 -

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CSI7623-01 소셜및지식그래프 분석 3 -

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CSI7688-01 광대역통합망구조특강 3 -

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CSI8103-01 고급계산이론 3 -

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EEE7501-01 신경망 3 -

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IIE6100-01 고등지능정보공학 3 -

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MEU6013-01 유체모델링기반심혈관계질병예측기술 3 -

강의설명

본 수업은 대학원생을 대상으로 공학-의학의 융복합 학문에 대한 이해와 이를 기반으로 심혈관계 질병 유무 여부의 공학적 판단의 기초를 논의하기 위함임.본 수업을 성공적으로 수강한 학생들은 심혈관 의료기기 전문가와 함께 스텐트 또는 관련 의료기기 개발을 위한 유체역학의 이해를 돕고 논의된 공학/의학 지식을 바탕으로 응용 가능한 융복합형 인재를 양성하는 것을 목표로 한다.

진단 예측을 위한 컴퓨터 시뮬레이션, 기계학습, physiology 등의 기초 강의와 심혈관병원 내 다양한 수요에 대한 경험을 실제 적용할 예정이다.심혈관 의료기기의 개발은 의학적 필요성을 바탕으로 공학 지식을 적용한 디바이스의 설계, 해석, 제작 및 동물실험 등의 융합적 지식 및 연구 방법이 필요하다. 의학적 필요성 및 심혈관 질환의 기초 설명과 동물실험 등은 의과대학 교원에 의한 강의 진행 및 과제 지도가 필요하고 디바이스의 설계, 해석, 제작, 시험 등은 공과대학 교원에 의한 강의 진행 및 과제 지도가 필요하다.

따라서 공학적 기초 지식 강의 뿐 아니라 심혈관계 질병 관련 연구자도 초청하여 의학적 기초 지식과 기술 수요에 대한 토론의 장을 마련한다.수업은 매주 진행되는 강의와 프로젝트 수행을 위한 융복합 프로젝트 팀과의 회의로 병행하며 수강생들이 심혈관계 질병 관련 기초지식과 의료기기 제작 아이디어 논의를 위해 본 수업에 참여하는 교수는 매주 진행되는 수업과 미팅에 참석해서 관련 강의 및 자문을 진행할 예정이다.

수업 중 진행할 term project의 주제는 아래와 같다.

1. 전산유체역학 및 기계학습 기반 심혈관 내 혈류역학 예측 모델 개발

성공적으로 수업을 수강한 학생은 아래의 결과가 예상된다.

1. 컴퓨터 디자인 기반 유체역학을 바탕으로 심혈관 의학 기술로의 적용.
2. 심혈관계 주제의 의학 기술 시스템의 최적화 및 응용.
3. 문제의 발견, 적용, 수학적/공학적 공식화를 통한 문제 해결 능력.
4. 공과대-의과대의 유기적인 융합을 통한 사회적 책임 배양과 상이한 분야간 소통능력 증진.
5. 의학기술 및 공학기술에서의 최신 연구 경향 파악 및 문제 해결 능력 배양.

AAI5004-01 인공지능가속기 3 -

강의설명

이 강의는 고성능/저전력 인공신경망(Neural Network) 추론/학습을 위해 설계된 다양한 인공신경망 가속기(Neural Processing Unit, NPU)들의 하드웨어 구조 및 특성을 학습한다. 우선 이미지 처리 등에서 뛰어난 추론 성능을 달성하는 Convolutional Neural Network(CNN)들의 핵심 레이어(Layer)인 Convolutional Layer의 연산이 어떠한지를 복습하고, Convolutional Layer 가속을 위해 2차원 Systolic Array 및 Multiplier-Adder Tree 하드웨어 구조를 기반으로 하는 CNN 가속을 위한 NPU들의 하드웨어 구조들을 학습한다. 이와 더불어 CNN의 특성들 중 하나인 Weight와 Activation의 Sparsity를 활용하여 더 짧은 추론 시간, 더 높은 추론 처리량, 그리고 더 낮은 에너지 소모량을 달성하는 다양한 하드웨어 최적화 기법들을 학습하여 인공신경망 가속을 위한 Hardware-Software Co-Design 기법들을 학습한다. 그 후, 데이터 간 시간적 관계를 고려하여 다른 Task들에서 더 높은 추론 정확도를 달성하는 Long Short-Term Memory(LSTM) 및 Gated Recurrent Unit(GRU) 기반 Recurrent Neural Network(RNN)들을 위한 NPU들의 하드웨어 구조, 더 나아가 자연어 처리(Natural Language Processing) 및 추천 시스템(Facebook DLRM 등)이 활용하는 Embedding 및 Attention을 가속하기 위한 최신 NPU 하드웨어 구조들 또한 학습한다.

AAI5005-01 그래프및네트워크분석 3 -

강의설명

그래프와 네트워크는 공학, 과학, 사회과학, 뇌과학 등 다양한 분야에서 데이터와 시스템을 표현하는 강력한 방법이다. 본 과목은 그래프 및 네트워크 데이터에 대한 표현, 분석 및 기계학습 기법을 다룬다.

CSI6103-01 검색및텍스트분석 3 -

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CSI6106-01 패턴인식시스템 3 -

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CSI6202-01 빅데이터분석시스템 3 -

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CSI6512-01 알고리즘분석 3 -

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CSI6589-01 고급컴퓨터비젼 3 -

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CSI7103-01 인공지능특강 3 -

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- 본 강의는 최근 많은 관심을 끌고 있는 딥러닝으로 표현하는 데이터 임베딩의 기술과 응용에 대해서 소개한다.
- 언어, 그래프, 영상, 다중 데이터 분야에서 활용되는 딥러닝기반 임베딩 기술의 연구동향을 파악하고, 핵심 이슈에 대한 방법론을 익힌다.
- 이와 관련한 텀프로젝트를 수행하여 실질적인 경험을 쌓는다.

EEE7331-01 딥러닝특론 3 -

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AAI5002-01 데이터사이언스와강화학습 3 -

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AAI5003-01 자연어처리를위한딥러닝 3 -

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AAI5106-01 병렬및분산처리프로그래밍 3 -

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AAI5601-01 통계분석 3 -

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CSI6107-01 근사알고리즘개론 3 -

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CSI6510-01 미래를 만나다 3 -

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본 과목은 대학원생들에게 최신의 컴퓨터 시스템 분야(컴퓨터 구조, 운영체제, 시스템 소프트웨어 및 하드웨어)를 세미나 형식으로 소개한다. 국내 최고의 연구실적을 갖춘 교수 및 연구원들로 강좌를 구성하며, 세미나와 자유로운 토론 형식으로 진행된다.

CSI6531-01 고급운영체제 3 -

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CSI6535-01 컴퓨터망 3 -

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CSI6557-01 진화연산 3 -

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CSI7105-01 계산이론특강 3 -

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CSI7619-01 딥러닝기반컴퓨터비전특론 3 -

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CSI8783-01 고급광대역통합망구조특강 3 -

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AAI5007-01-00 생성적적대신경망 3 -

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CSI6201-01-00 데이터마이닝 3 -

강의설명

컴퓨터 및 데이터베이스 기술의 활발한 적용으로 생산되는 방대한 양의 운영데이터로부터 유용한 지식을 탐사하는 과정을 설계하고 구현하는 방법에 대해 강의한다. 연관규칙, 빈발항목, 순차 패턴, 클러스터링 등 다양한 데이터 마이닝 기법을 습득한다.

CSI6502-01-00 계산이론 3 -

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CSI6545-01-00 컴퓨테이셔널인터랙션디자인 3 -

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CSI6574-01-00 시맨틱웹서비스 3 -

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본 교과목은 지식그래프 및 시맨틱 웹의 개념, 핵심 이론 및 기술을 소개한다. 시맨틱 웹 관련 최신기술을 활용하여 도메인 지식을 표현, 탐색 그리고 통합하는 방법을 학습한다.

CSI6702-01-00 딥러닝을활용한컴퓨터비전 3 -

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CSI8102-01-00 지식기반시스템응용 3 -

강의설명

다양한 센서로 얻어진 일상생활의 로그정보를 해석하고 서비스를 제공하기 위한 지식기반 시스템 기술 학습 및 실제 텀-프로젝트를 통한 실기 능력습득
- 지식 기반 시스템 기술 학습
- 지식 표현, 습득, 관리, 공유 이해
- Data Mining, Probabilistic Modeling, Deep Learning 이해
- 로그 정보의 획득, 전처리, 해석, 모델링, 시각화, 서비스 개발

CSI8105-01-00 고급컴파일러설계 3 -

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CSI8765-01-00 디펜더블컴퓨팅특강 3 -

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임베디드 시스템 및 데스크탑 시스템을 이루는 컴퓨터는 더욱 많은 분야에서 활용되고 있으며, 특히 사이버 세상과 인간 세상을 연결하는 공간에서 이용되므로안전성과 신뢰성 등의 디펜더블 컴퓨팅 특성이 요구된다. 이러한 디펜더블 컴퓨터 시스템을 위한 다양한 최신 기술 동향을 분석하고 연구한다. 특히 소프트 에러와 같은 최신 문제를 분석하고 연구내용을 공유하여 학기말 과제로 기술 보고서를 제출한다.

MED9092-01-00 인공지능개론및의료데이터활용 3 -

강의설명

지도교수의 지도하에 개별 연구 수행

CSI6202-01 빅데이타분석시스템 3 -

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CSI8760-01 시각인식특강 3 -

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CSI8104-01 시맨틱웹서비스특강 3 -

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CSI6102-01 무선네트워크기술특강 3 -

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CSI6536-01 네트워크프로토콜및해석 3 -

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본 교과목에서는 인터넷 사용자를 지원하는 다양한 네트워크 구조와 서비스의 특성을 학습한다. Internet of Things (IoT) 등 새롭게 등장한 네트워크와 사용자 서비스의 QoS (Quality of Service)를 지원하기 위해서 기존 네트워크 프로토콜 및 알고리즘을 해석해보고, 최신 네트워크 프로토콜의 구조에 대한 심화된 지식을 습득하는 것을 목표로 한다.

CSI6505-01 멀티코어프로그래밍기초 3 -

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CSI6205-01 프로세서마이크로아키텍처 3 -

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CSI6207-01 AI를위한메모리중심시스템구조 3 -

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AAI5001 기계학습및패턴인식 3 -

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AAI5002 데이터사이언스와 강화학습 3 -

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AAI5003 자연어처리를 위한 딥러닝 3 -

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AAI6002 인공지능과법 3 -

강의설명

인공지능과 관련된 법적 쟁점을 다양한 법학분야의 관점에서 팀티칭하여, 인공지능의 개발 및 실용화에 필요한 기초적인 법적 지식을 제공함