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전공
[B03200] 운영체제특론 ADVANCED OPERATING SYSTEMS (3(3))
멀티미디어통신공학과 여러 운영체제들 중에서 가장 대표적인 시스템인 UNIX운영체제에 대한 내부구조를 심도있게 파악하고, 운영체제의 이론들의 실현 및 동작과정의 이해를 증진시킨다. 본 강의의 핵심 주제는 커널의 구조, 버퍼캐쉬관리기법, 파일의 내부표현 및 파일시스템의 호출, 프로세스의 양식과 생성과정, 스케줄링 및 제어 알고리즘, 메모리관리기법과 디스크 I/O시스템의 주고 등이다. 컴퓨터공학과 본 강의에서는 운영체제론을 이수한 대학원생을 대상으로 하는 현재까지 개발된 운영체제 중에서 가장 대표적인 시스템인 UNIX 운영체제에 대한 내부구조를 심도있게 살펴보고자 한다. 이러한 과정을 거침으로써 수강생들은 학부과정에서 배운 개념적인 운영체제의 이론들이 실제로 어떻게 구현되며 동작하는가에 대한 이해를 증진하게 될 것이다. 본강의에서 다루게 될 주요내용으로는 UNIX 운영체제의 핵심이 되는 Kernel의 기본구조, 버퍼 캐쉬 관리기법, 화일의 내부 표현 양식 및 화일 시스템에 대한 시스템 호출의 구현 양식, 프로세스의 표현 양식과 프로세스의 생성, 스케줄링 및 제어에 관계된 몇가지 알고리즘, 메모리 관리기법과 디스크 I/O 시스템의 구조를 들 수 있다.
[B03451] 이동통신특론 SPECIAL TOPICS ON MOBILE COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
이동통신에 대한 기초지식을 함양하고 셀룰러시스템과 차세대 개인통신망을 구현하는 주요 기술들을 이해한다. 이동전화의 역사와 변천 및 전파특성을 알아보고 이동통신시스템의 구성, 주파수 재사용, 핸드오버, 로밍 등 셀룰러 이동전화의 기술과 이동전화 시스템의 다중화 방식을 이해한다.
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
인공지능 기술은 향후 ICT 분야를 중심으로 다양한 산업군에 폭넓게 응용될 산업 기반 기술으로 빠르게 인식되고 있다. 인공지능과 머신러닝의 기초과목에서 배운 이론을 다양한 응용들에 적용하는 기법들과 핵심 소프트웨어들에 대한 지식은 필수적이다. 본 과목에서는 인공지능의 핵심 기술인 regression, FCN (Fully Connected Network), CNN (Convolutional Neural Network) 등에 대해 다룬다.
[B03873] 정보이론 INFORMATION THEORY (3(3))
데이타의 저장, 감축, 송신 등을 효율적으로 수행하기 위한 정보이론의 기초를 학습한다. 정보의 수학적 정의와 그 성질, 엔트로피, 정보원(Information)의 부호화 정리, 통신로(Communication channel)의 용량 및 Rate-distortion 함수, 부호이론 등을 다룬다
[B04358] 컴퓨터구조특론 ADVANCED COMPUTER ARCHITECTURE (3(3))
컴퓨터공학과/멀티미디어통신공학과 2005-1영문명:ADVANCED COMPUTER ARCHITECTURE 학부과정의 컴퓨터구조 과목의 심화과정으로서 컴퓨터 시스템의 각 구성요소에 대한 설계 기술을 성능과 비용의 관점에서 고찰한다. 세부 항목은 다음과 같다. 1. 컴퓨터 시스템의 성능과 비용 2. 명령의 종류와 형식 3. RISC(Reduced Instruction Set Computer)의 기본 구성 4. Pipeline의 원리와 Hazard 및 대책 5. 기억 계층, Cache 기억, 가상기억 6. 입출력 성능, 종류, Bus, CPU와의 interfacing 7. 병렬컴퓨터구조 *정보통신공학과 (SPECIAL TOPICS ON COMPUTER ARCHITECTURE) 정보통신공학에 기반이 되는 컴퓨터 구조에 대하여 강의한다. 세부 내용은 다음과 같다. ●Central Processing Unit(CPU) ●Memory Management ●I/O Interface ●Microcomputer Buses ●Operating Systems ●Parallel Processing ●Distributed Processing ●Network Programming 통계학과 디지털 논리게이트의 특징, 조합회로와 순서회로의 분석 및 설계절차, 레지스터, 쉬프트레지스터, 카운터, Prom, Pal, Pla, 명령어와 중앙처리장치, 제어기, 입력과 출력, 그리고 고성능 컴퓨터의 구조적 특성을 연구 교육한다. 정보통신공학(2010) 본 과정은 최신의 컴퓨터 구조 기술 및 동향을 소개하며, 시뮬레이션을 기반으로 하는 컴퓨터 성능 분석에 대하여 학습한다. 주요 학습내용은 SuperScalar Architecture, VLIW Architecture, Multi-core Architecture, Storage System, SimpleScalar를 활용한 성능 비교 이다.
[B04368] 컴퓨터네트워크특론 ADVANCED COMPUTER NETWORKS (3(3))
컴퓨터공학과 컴퓨터네트워크, 특히 최첨단의 고속네트워크를 구축하기 위한 설계 기술을 다룬다. 다루는 내용은, ATM통신망 설계기술, LAN설계 기술, 라우터 및 게이터웨이 구조, 무선 네트워크 기술, 통신망 구축 및 관리 기술, 네트워크의 모니터링 및 네트워크장치 관리 기술 등에 기반한 구체적 설계 기술을 다룬다. 정보통신공학과/멀티미디어통신공학과 2005-1 차세대 인터넷(NGI ; Next Generation Internet)과 초고속 정보통신망의 최신 기술을 분석한다. 세부사항으로 다음 주제를 다룬다. ●NGI protocol suite : IPv6, IDRP ●DiffServ, IntServ ●MPLS ●Mobile IP ●Gigabit networking, GII (Global Information Infrastructure) ●Residential Broadband Network ●IP-over-ATM, IP-over-SDH ●ATM-based intranet ●Wireless ATM
[B04528] 패턴인식특론 ADVANCED PATTERN RECOGNITION (3(3))
머신러닝에 기반한 패턴인식은 다양한 산업에 미치는 파급효과가 크고, 미래의 유망 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 통계적인 데이터의 분석에 바탕을 둔 특징추출 (PCA, LDA) 기법 및 다양한 분류기법들에 대한 종합적인 이론과 이를 실제적인 상황에 적용할 능력을 배양하는 것을 목표로 두고 있다.
[B06117] 디지털신호처리특론 SPECIAL TOPICS ON DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
이산신호 및 시스템, 연속신호의 표본화, Z-변환, 시불변 선형 시스템의 주파수 분석, 이산 시스템의 구조, 선형 디지털 여파기 설계법, 이산 퓨리에 변환(DFT), 고속 퓨리에 변환(FFT)등의 다양한 기본 신호처리 기법들은 물론, 비선형 디지털 여파기, Multi-rate 신호처리, 캡스트럼 분석 등과 같은 각종 고급 신호처리 기법들을 배운다.
[B06118] 디지털통신공학특론 DIGITAL COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
통신이론의 기초와 최근의 디지털통신에 대해 이해하고 시스템 설계 및 응용할 수 있는 능력을 기른다. 또한 이동통신을 이해할 수 있는 기초를 다진다. 신호의 종류 및 랜덤과정을 다루어 확산대역통신의 기초를 익히고 변복조 이론, 채널부호화, 동기와 다중화, 소스 코딩, 암호화와 복호화를 학습한다.
[B06135] 무선통신공학특론 SPECIAL TOPICS ON WIRELESS COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
정보통신공학과/멀티미디어통신공학과 2005-1 이동통신에 대한 기초지식을 함양하고 셀룰러시스템과 차세대 개인통신망을 구현하는 주요 기술을 이해한다. 이동전화의 역사와 변천 및 전파특성을 알아보고 이동통신시스템의 구성, 주파수 재사용, 핸드오버, 로밍 등 셀룰러 이동전화의 기술과 이동전화 시스템의 다중화 방식을 이해한다.
[B06473] 통신시스템응용 APPLICATION OF COMMUNICATION SYSTEM (3(3))
통신시스템의 각종 통신 방식을 알고 시스템 분석 및 응용을 다룬다. 세부내용은 다음과 같다. :Paging system의 특성, WLL의 특성, COMA/PCS 기술의 특성과 장단점, GSM 서비스 및 특성과 구조, IMT-2000의 정의 및 서비스와 향후 방향, Mobile Multimedia의 서비스 내용, GPS System의 특성 및 구조, Satellite communication system의 개요 및 역사와 서비스 내용, Smart-Antenna 기술의 특성, Adaptive-Modulation의 기술적 특성
[B06607] 데이터통신특론 ADVANCED DATA COMMUNICATIONS (3(3))
[컴퓨터공학과] 디지털통신 및 고속통신 기술을 중심으로 하는 데이터통신 관련 이론 및 기술에 대한 과목이다. 다루는 내용은 신호처리 기술, 전송매체기술, 전송 기술, 다중화 기술, 에러제어 기술, 암호와 기술등 OSI 7계층의 데이터링크계층 이하의 기술을 중점으로 강의 목표를 달성할 수 있는 대상기술을 다룬다. [정보통신공학과] 멀티미디어 정보를 광대역 통신망을 통하여 전달하기 위한 정보 통신 공학의 최신 기반기술을 다루며, 세부분야로서 고속 데이터 통신망, 고속 LAN, 차세대 인터넷(Next Generation Internet : NGI), 멀티미디어 정보통신을 위한 광대역 정보통신망, GMPLS/DWDM Optical network 분야의 최신 기술을 강의한다. [멀티미디어통신공학과] 2005-1 영문명:SPECIAL TOPICS ON DATA COMMUNICATION 멀티미디어 정보를 광대역 통신망을 통하여 전달하기 위한 정보 통신 공학의 최신 기반기술을 다루며, 세부분야로서 고속 데이터 통신망, 고속 LAN, 차세대 인터넷(Next Generation Internet : NGI), 멀티미디어 정보통신을 위한 광대역 정보통신망, ATM/B-ISDN 분야의 최신 기술을 강의한다.
[B08776] 통신망운용및관리 OPERATION AND MANAGEMENT OF TELECOMMUNICATION NETWORKS (3(3))
정보통신망을 효율적으로 운용, 관리하기 위한 기반기술을 강의한다. 현재 Internet 기반의 통신망 운용 및 관리를 위한 SNMP 기술과, ATM/B-ISDN등의 Public Telecommunication Network을 관리하기 위한 TMN 체계의 통신망 관리 체계 및 세부사항을 분석한다.
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
이 강좌는 석사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
[B09290] 개별연구(2) INDEPENDENT STUDY (2) (3(3))
이 강좌는 박사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
[B09426] 특수문제연구(1) SPECIAL STUDY (1) (3(3))
이 강좌는 각 전공분야에서 새롭게 대두되고 있는 최신 학문분야를 소개하기 위한 것이다. 다른 전공과 연계된 학제간 성격의 교과목으로도 개설된다. 2010-1 급부상하는 새로운 소재, 합성기술, 가공기술 등 특수문제 학습.
[B09427] 특수문제연구(2) SPECIAL STUDY (2) (3(3))
이 강좌는 각 전공분야에서 새롭게 대두되고 있는 최신 학문분야를 소개하기 위한 것이다. 다른 전공과 연계된 학제간 성격의 교과목으로도 개설된다. 2010-1 급부상하는 새로운 소재, 합성기술, 가공기술 등 특수문제 학습.
[B09555] 영상신호처리특론 SPECIAL TOPICS ON IMAGE SIGNAL PROCESSING (3(3))
1-차원 신호에 주로 사용되던 각종 신호처리 기법들이 어떻게 2-차원으로 확장되어져서 영상 신호에 적용되는가를 배운다. 이를 위해 영상 표현 및 표본화, 칼라 표현법 등과 같은 일반적인 영상 데이터 관련 기본 개념을 먼저 소개하고, 분할 및 비분할 방식의 다차원 필터링 시스템, 영상 변환, 화질 향상, 영상 복원, 컴퓨터 비젼 등의 각종 영상 신호처리 기법 등을 심도있게 다룬다. *정보통신공학과 1-차원 신호에 주로 사용되던 각종 신호처리 기법들이 어떻게 2-차원으로 확장되어져서 영상 신호에 적용되는가를 배운다. 이를 위해 영상 표현 및 표본화, 칼라 표현법 등과 같은 일반적인 영상 데이터 관련 기본 개념을 먼저 소개하고, 분할 및 비분할 방식의 다차원 필터링 시스템, 영상 변환, 화질 향상, 영상 복원, 컴퓨터 비젼 등의 각종 영상 신호처리 기법 등을 심도 있게 다룬다.
[B09559] 고급디지털신호처리 ADVANCED DSP (3(3))
정보통신공학과> 본 과목에서는 학부에서 배운 디지털 신호 처리 (DSP) 기술을 기반으로 하여 다양한 멀티미디어 신호에 직접 적용하여 실제 신호처리에서 발생하는 문제점에 대해서 다룬다. 이를 위해서 본 과정에서는 정지영상, 동영상 및 오디오 신호에 대해서 필터링, 표본화, 양자화 및 주파수 해석에 대해서 심도 있는 학습을 한다. 또한, 다양한 프로젝트를 통해서 고급과정의 디지털 신호처리에 쓰이는 이론에 대한 이해를 한다.
[B09990] 최신정보통신공학(1) ADVANCED TOPICS IN INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING(1) (3(3))
*정보통신공학과 정보통신공학 전반에 걸쳐 최근의 주요한 연구 주제들을 개별 토픽위주로 학습한다. 이 교과목은 개설학기마다 정보통신공학의 주요 영역중의 한 영역을 대상으로 디자인되며 대상 영역별 최근 연구 주제를 학습한다.
[B09991] 최신정보통신공학(2) ADVANCED TOPICS IN INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING (2) (3(3))
*정보통신공학과 정보통신공학 전반에 걸쳐 최근의 주요한 연구 주제들을 개별 토픽위주로 학습한다. 이 교과목은 개설학기마다 정보통신공학의 주요 영역중의 한 영역을 대상으로 디자인되며 대상 영역별 최근 연구 주제를 학습한다.
[B09992] 고급디지털통신공학 ADVANCED DIGITAL COMMUNICATIONS (3(3))
*정보통신공학과
최근의 디지털통신 시스템에 쓰이는 전송방식 및 부호화 방식에 대하여 소개한다. 세부적인 내용은 다음과 같다.
- 확산대역 통신 방식
- 다중 반송파 전송 방식
- UWB 기술
- 시공간 부호 기술
- MIMO system
- Turbo-like codes
[B09994] 모바일네트워크특론 SPECIAL TOPICS IN MOBILE NETWORKS (3(3))
정보통신공학과 모바일 네트워크의 다양한 구조 및 서비스에 대해서 학습하고 최근 연구 주제를 개별 토픽위주로 학습한다. 주요 기술 영역은 mobility management, location management and paging, QoS management in mobile environment, upper layer performance enhancement 등이며 IETF, GPP 및 GPP2의 솔루션을 학습한다.
[B09997] 멀티미디어신호처리특론 SPECIAL TOPICS IN MULTIMEDIA SIGNAL PROCESSING (3(3))
정보통신공학과 음성, 영상, 오디오, 비디오 및 3차원 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 대용량 멀티미디어 데이터에 직접 활용 가능한 각종 신호처리 기법에 대해 학습한다. 각종 멀티미디어신호의 신호원 표현방법, 데이터의 구조, 각종 변환 방식 분야 등을 학습한다. 또한, 이들 멀티미디어 데이터의 압축 기술 및 저작권 보호 기술 등과 같은 멀티미디어 신호의 응용 전반에 대해 다룬다.
[B11298] 대기이론 QUEUEING THEORY (3(3))
큐에 대한 전반적인 수학적 분석 방법을 다룬다. 큐에 도착하는 프로세스, 대기 프로세스, 서비스 프로세스에 대한 수학적 분석을 하게 된다. 이러한 분석을 통하여 다양한 시스템 성능 측정이 가능하게 된다. 평균 대기 시간, 시스템 상태 확률, 상태 천이 확률 등을 배운다.
[B11299] 네트워크보안특론 ADVANCED NETWORK SECURITY (3(3))
본 강좌에서는 네트워크 및 컴퓨터 보안의 전반에 대해 다룬다. 구체적으로 다루는 내용은 다음과 같다. 첫 번째로 응용 암호 분야와 관련한 1) 해쉬 알고리즘/대칭키 및 공개키/전자 서명 등의 기본적인 암호 알고리즘 2) 키 관리 및 인증 프로토콜 에 대해 배운다. 둘째로 네트워크 시스템 보안과 관련하여 1) 라우킹 보안 2) IP 계층 보안 3) 명명 보안 (Naming security) 4) 서비스 거부 및 스팸 에 대해 배운다. 마지막으로 응용 보안과 관련하여 1) 익명성과 프라이버시 2) 웹 보안 분야에 대해 다룬다.
[B12131] 차량통신특론 ADVANCED TOPICS IN VEHICLE COMMUNICATION (3(3))
본 과목은 자율 주행 및 지능형 교통 시스템의 핵심 기반 기술인 차량 통신(V2X) 기술의 심화 이론과 실제 적용 방안을 다룹니다. 주요 내용으로는 DSRC 및 C-V2X 등 주요 통신 표준의 기술적 차이점과 성능 분석, V2V, V2I, V2P 등 다양한 통신 시나리오에서의 매체 접근 제어(MAC) 및 라우팅 프로토콜을 탐구합니다. 또한, 대규모 차량 네트워크 환경에서의 통신 지연 시간(Latency) 최소화 기법, 통신 보안 및 프라이버시 문제, 그리고 5G/6G 네트워크와 연계된 엣지 컴퓨팅 기반 V2X 서비스 등 최신 연구 동향을 분석하여 미래 모빌리티 환경의 통신 시스템 설계 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B13133] 정보통신융합현장실습(1) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(1) (1(1))
기업체 또는 연구소에 현장 파견 교육을 받고, 교과목 담당 교수에게 확인 및 지도를 받아 대학원 학생들의 실무 능력 기초 배양을 목표로 하는 교과목. 학생이 한학기 동안 연구하는 문제는 기업체 또는 연구소 담당자와 학생, 교수가 상의하여 결정.
[B13134] 정보통신융합현장실습(2) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(2) (1(1))
기업체 또는 연구소에 현장 파견 교육을 받고, 교과목 담당 교수에게 확인 및 지도를 받아 대학원 학생들의 실무 능력 기초 배양을 목표로 하는 교과목. 학생이 한학기 동안 연구하는 문제는 기업체 또는 연구소 담당자와 학생, 교수가 상의하여 결정.
[B13135] 정보통신융합현장실습(3) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(3) (2(2))
기업체 또는 연구소에 현장 파견 교육을 받고, 교과목 담당 교수에게 확인 및 지도를 받아 대학원 학생들의 실무 능력 향상을 목표로 하는 교과목. 학생이 한학기 동안 연구하는 심층 문제는 기업체 또는 연구소 담당자와 학생, 교수가 상의하여 결정.
[B13136] 정보통신융합현장실습(4) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(4) (2(2))
기업체 또는 연구소에 현장 파견 교육을 받고, 교과목 담당 교수에게 확인 및 지도를 받아 대학원 학생들의 실무 능력 향상을 목표로 하는 교과목. 학생이 한학기 동안 연구하는 심층 문제는 기업체 또는 연구소 담당자와 학생, 교수가 상의하여 결정.
[B13137] 최적화특론 SPECIAL TOPICS IN OPTIMIZATION (3(3))
본 과목에서는 선형, 비선형 최적화 및 NP-hard 문제에 대한 근사해법을 다룬다. 특히, 가우스 조던 소거법을 바탕으로 행렬의 중요 성질을 확립하고 이를 바탕으로 심플렉스 해법에 대한 명확한 이해를 하며, 비선형 계획에 대한 개론적인 강의를 제공한다. 또한, 선형시스템 이론을 바탕으로 정수계획법의 이론과 응용을 배운다.
[B13383] 정보통신공학과세미나(1) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING Ⅰ (1(1))
이 세미나 과정에서는 정보통신공학을 전공으로 하는 대학원생 중에서 학위 논문을 준비하면서 관련된 논문 주제의 주요 연구 내용을 발표하고, 유사 주제 및 다른 주제로 연구하는 다른 학생들과 다양한 토론을 통하여 더욱 향상된 학위 논문이 완성될 수 있도록 하는 기회를 제공한다.
[B13384] 정보통신공학과세미나(2) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING Ⅱ (1(1))
이 세미나 과정에서는 정보통신공학을 전공으로 하는 대학원생 중에서 학위 논문을 준비하면서 관련된 논문 주제의 주요 연구 내용을 발표하고, 유사 주제 및 다른 주제로 연구하는 다른 학생들과 다양한 토론을 통하여 더욱 향상된 학위 논문이 완성될 수 있도록 하는 기회를 제공한다.
[B13385] 머신러닝특론 SPECIAL TOPICS ON MACHINE LEARNING (3(3))
머신러닝은 다양한 분야의 문제를 학습을 통해 해결하는 핵심 ICT 기술로 부상하고 있다. 본 과목에서는 Bayesian classifier, K-means clustering, KNN, random forest, SVM 등의 다양한 머신 러닝 기법들에 대한 학습을 한다.
[B13609] 시각인공지능특론 SPECIAL TOPICS ON VISUAL INTELLIGENCE (3(3))
인공지능 기술은 향후 ICT 분야를 중심으로 다양한 산업군에 폭넓게 응용될 산업 기반 기술으로 빠르게 인식되고 있다. 본 과목에서는 시각 인공지능 (이하 시각지능)의 다양한 핵심 문제인 분류, 검출, 인식등의 문제들에 대해 심도있게 다룬다.
[B13610] 인공지능응용 ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATION (3(3))
인공지능 공개 Software (Tensorflow PyTorch 등)에 대한 기술에 대한 이해와 활용 능력을 배양한다. 이를 통해 다양한 분야의 현실적인 문제를 인공지능 기술을 통해 해결하는 문제해결형 능력 배양을 목표로 한다.
[B13611] 데이터사이언스 DATA SCIENCE (3(3))
이 과목은 데이터 과학의 기초를 다루며, 특히 데이터 수집, 전처리, 변형, 시각화 및 분석, 데이터 모델링을 위한 수학 및 통계 기초, 데이터 마이닝 알고리즘에 대한 내용을 학습한다.
[B13860] 정보통신공학과세미나(3) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING III (1(1))
이 세미나 과정에서는 정보통신공학을 전공으로 하는 대학원생 중에서 학위 논문을 준비하면서 관련된 논문 주제의 주요 연구 내용을 발표하고, 유사 주제 및 다른 주제로 연구하는 다른 학생들과 다양한 토론을 통하여 더욱 향상된 학위 논문이 완성될 수 있도록 하는 기회를 제공한다.
[B13861] 정보통신공학과세미나(4) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING IV (1(1))
이 세미나 과정에서는 정보통신공학을 전공으로 하는 대학원생 중에서 학위 논문을 준비하면서 관련된 논문 주제의 주요 연구 내용을 발표하고, 유사 주제 및 다른 주제로 연구하는 다른 학생들과 다양한 토론을 통하여 더욱 향상된 학위 논문이 완성될 수 있도록 하는 기회를 제공한다.
[B14418] 3D컴퓨터비전특론 ADVANCED TOPICS IN 3D COMPUTER VISION (3(3))
본 과목은 현실 세계의 3차원 구조를 인지하고 모델링하는 3차원 컴퓨터 비전 분야의 심화된 이론과 최신 알고리즘을 다룹니다. 주요 내용으로는 다중 시점 기하학(Multi-View Geometry)의 수학적 기초, SfM (Structure from Motion), SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 등의 3차원 복원 및 위치 추정 기법을 탐구합니다. 또한, LiDAR 및 깊이 카메라(Depth Camera)와 같은 3차원 센서 데이터(Point Cloud) 처리, 3D CNN 및 Transformer를 활용한 3차원 객체 인식 및 분할, 그리고 신경 방사 필드(NeRF)와 같은 최신 3D 생성 및 렌더링 기술을 중점적으로 분석합니다.
[B14419] AI모델역공학기법 ADVANCED AI MODEL REVERSE ENGINEERING TECHNIQUES (3(3))
본 과목은 배포된 인공지능 모델의 내부 구조, 학습 데이터, 또는 지적 재산권을 분석하고 추출하는 AI 모델 역공학(Reverse Engineering) 기법을 심층적으로 다룹니다. 주요 내용으로는 모델 추출 공격(Model Extraction/Stealing), 모델의 출력 결과를 분석하여 학습 데이터의 정보를 유추하는 멤버십 추론 공격(Membership Inference Attack), 그리고 모델의 취약점을 탐색하여 IP를 보호하는 방어 메커니즘을 탐구합니다. 또한, LLM 및 Generative AI 모델의 프롬프트 역공학 및 모델 워터마킹 등 최신 보안 위협 및 대응 전략을 분석하여, 인공지능 시스템의 신뢰성 및 보안을 확보하는 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14420] 고급강화학습 ADVANCED REINFORCEMENT LEARNING (3(3))
본 과목은 강화 학습(RL)의 이론적 토대와 최신 알고리즘을 심층적으로 다룹니다. 주요 내용으로는 MDP (Markov Decision Process)의 수학적 분석을 바탕으로, 가치 기반(Q-Learning, DQN) 및 정책 기반(Policy Gradient, REINFORCE) 방법론을 탐구합니다. 나아가, 액터-크리틱(A2C, A3C), 트러스트 리전(TRPO, PPO) 등 현대적인 심층 강화 학습(DRL) 프레임워크를 심도 있게 분석합니다. 또한, 오프라인 RL (Offline RL), 멀티 에이전트 RL (MARL), 탐험과 이용(Exploration vs. Exploitation) 문제 해결 기법 등 최신 연구 주제와 로봇 제어, 자율 시스템과 같은 복잡한 환경에서의 응용을 중점적으로 다룹니다.
[B14421] 고급자연어처리 ADVANCED NATURAL LANGUAGE PROCESSING (3(3))
본 과목은 자연어 처리 분야의 최신 연구 동향과 딥러닝 기반 모델을 심층적으로 다룹니다. 주요 내용으로는 단어 임베딩(Word Embedding)의 고급 모델링 기법, 순환 신경망(RNN) 및 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 이론과 응용, 그리고 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 사전 학습 및 미세 조정(Fine-tuning) 전략을 깊이 있게 탐구합니다. 또한, 기계 번역, 요약, 질의응답 시스템 등 다양한 응용 분야에서 발생하는 복잡한 문제(예: 편향, 설명 가능성)를 해결하기 위한 최신 방법론과 평가 기법을 비판적으로 분석하는 것을 목표로 합니다.
[B14422] 기능안전SW특론 ADVANCED TOPICS IN FUNCTIONAL SAFETY SOFTWARE (3(3))
본 과목은 자동차, 항공, 산업 제어 시스템 등 안전이 필수적인 환경에서 사용되는 소프트웨어의 기능 안전(Functional Safety) 확보를 위한 심화 이론 및 국제 표준을 다룹니다. 주요 내용으로는 ISO 26262 (자동차) 및 IEC 61508 (일반 산업) 등 주요 안전 표준의 요구사항을 분석하고, ASIL 등급 결정, 안전 생명주기(Safety Lifecycle) 전반에 걸친 소프트웨어 안전 아키텍처 설계 및 HW/SW 인터페이스 정의 기법을 탐구합니다. 또한, Fail-Operational 및 Fail-Safe 시스템 구현을 위한 오류 검출, 진단 및 완화(Mitigation) 기술, 안전성 분석 기법(FTA, FMEA) 등 소프트웨어의 안전 무결성을 보장하는 고급 실무 방법론을 중점적으로 다룹니다.
[B14423] 디지털포렌식 ADVANCED DIGITAL FORENSICS (3(3))
본 과목은 디지털 증거의 식별, 수집, 보존, 분석, 그리고 보고서 작성에 이르는 디지털 포렌식 전 과정의 심화 이론 및 실습 기법을 다룹니다. 주요 내용으로는 휘발성 및 비휘발성 저장 매체에서의 데이터 복구 및 아티팩트 분석, 모바일 장치 및 클라우드 환경에서의 포렌식 기술, 그리고 네트워크 트래픽 분석을 통한 침입 경로 추적을 탐구합니다. 또한, 안티 포렌식(Anti-Forensics) 기법에 대한 대응 전략, 법적 절차 및 증거 능력 확보를 위한 체인 오브 커스터디(Chain of Custody) 관리 등 실제 수사 및 보안 사고 대응에 필수적인 고급 방법론을 중점적으로 다룹니다.
[B14424] 빅데이터분석특론 ADVANCED TOPICS IN BIG DATA ANALYTICS (3(3))
본 과목은 대용량 데이터(Volume), 고속 데이터(Velocity), 다양한 데이터(Variety) 처리의 문제 해결에 초점을 맞추어 빅데이터 분석의 고급 이론과 실제 구현 기술을 다룹니다. 주요 내용으로는 분산 파일 시스템(HDFS) 및 분산 처리 프레임워크(Spark, Flink)의 심층 분석, 대규모 데이터 마이닝 및 머신러닝 알고리즘의 병렬 및 분산 처리 최적화 기법을 탐구합니다. 또한, 스트리밍 데이터 처리 아키텍처, 클라우드 기반 빅데이터 서비스 활용, 그리고 데이터 거버넌스 및 윤리적 고려 사항 등 산업 현장에서 요구되는 최신 기술과 실무적인 문제 해결 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14425] 산학협력캡스톤디자인(1) INDUSTRY-ACADEMIA CAPSTONE DESIGN PROJECT (1) (3(3))
본 과목은 학생들이 기업 또는 산업체의 실제 문제 해결을 목표로 팀을 구성하고, 대학원 과정에서 습득한 이론적 지식과 첨단 기술(AI, Big Data, IoT 등)을 통합적으로 적용하여 창의적인 시스템이나 서비스를 설계 및 구현하는 실무 중심의 프로젝트입니다. 학생들은 산업체 멘토와 지도교수의 공동 지도를 받으며 문제 정의, 설계, 개발, 테스트, 그리고 최종 발표 및 시연에 이르는 전 과정을 수행하고, 이를 통해 실제 산업 현장의 요구 사항을 이해하고 충족시키는 실질적인 문제 해결 능력과 협업 능력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
[B14426] 산학협력캡스톤디자인(2) INDUSTRY-ACADEMIA CAPSTONE DESIGN PROJECT (2) (3(3))
본 과목은 학생들이 기업 또는 산업체의 실제 문제 해결을 목표로 팀을 구성하고, 대학원 과정에서 습득한 이론적 지식과 첨단 기술(AI, Big Data, IoT 등)을 통합적으로 적용하여 창의적인 시스템이나 서비스를 설계 및 구현하는 실무 중심의 프로젝트입니다. 학생들은 산업체 멘토와 지도교수의 공동 지도를 받으며 문제 정의, 설계, 개발, 테스트, 그리고 최종 발표 및 시연에 이르는 전 과정을 수행하고, 이를 통해 실제 산업 현장의 요구 사항을 이해하고 충족시키는 실질적인 문제 해결 능력과 협업 능력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
[B14427] 생성형인공지능 GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
본 과목은 데이터의 잠재적 패턴을 학습하여 새롭고 독창적인 콘텐츠(이미지, 텍스트, 코드, 음성 등)를 생성하는 생성형 인공지능의 핵심 원리와 고급 모델을 다룹니다. 주요 내용으로는 변이형 자동 인코더(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN)의 구조와 한계, 그리고 텍스트 및 이미지 생성 분야를 혁신하고 있는 확산 모델(Diffusion Models) 및 대규모 언어 모델(LLMs)의 아키텍처(Transformer)를 심층적으로 탐구합니다. 또한, 조건부 생성, 모델 평가 지표, 프롬프트 엔지니어링 및 윤리적 문제 등 실제 응용에 필요한 심화 주제를 다루고, 다양한 산업 분야에서의 활용 방안을 분석합니다.
[B14428] 소프트웨어보안 ADVANCED SOFTWARE SECURITY (3(3))
본 과목은 소프트웨어의 설계, 구현, 테스트 전 과정에서 발생하는 보안 취약점을 분석하고 방어하는 심화된 소프트웨어 보안 기술을 다룹니다. 주요 내용으로는 메모리 취약점(Buffer Overflow, Use-After-Free), 웹 애플리케이션 취약점(XSS, SQL Injection), 그리고 정적 및 동적 분석 도구를 활용한 보안 취약점 식별 기법을 탐구합니다. 또한, 보안을 고려한 설계 원칙(Security by Design), Secure Coding 기법, 그리고 컴파일러 및 운영체제 수준에서의 완화 기술(ASLR, DEP) 등 안전한 소프트웨어를 개발하고 유지보수하는 고급 방법론을 중점적으로 다룹니다.
[B14429] 스마트IoT특론 ADVANCED TOPICS IN SMART IOT SYSTEMS (3(3))
본 과목은 사물 인터넷(IoT) 기술을 인공지능(AI) 및 엣지 컴퓨팅과 결합한 스마트 IoT 시스템의 심화된 설계 및 구현 원리를 다룹니다. 주요 내용으로는 센서 데이터 융합 및 데이터 전처리 기술, 에너지 효율적인 저전력 통신 프로토콜(LoRa, NB-IoT)의 심층 분석, 그리고 IoT 환경에서 실시간 의사 결정을 위한 엣지 AI 및 경량 머신러닝 모델의 최적화 기법을 탐구합니다. 또한, IoT 보안 및 프라이버시 문제, 블록체인을 활용한 분산 IoT 데이터 관리, 그리고 스마트 팩토리, 스마트 시티 등 실제 응용 분야의 최신 연구 동향을 비판적으로 분석합니다.
[B14430] 엣지컴퓨팅 ADVANCED EDGE COMPUTING (3(3))
본 과목은 클라우드 컴퓨팅의 한계를 극복하고 실시간 데이터 처리를 지원하는 엣지 컴퓨팅의 핵심 아키텍처와 기술적 과제를 심층적으로 다룹니다. 주요 내용으로는 엣지 노드(IoT 장치)의 자원 제약 조건 분석, 분산 캐싱 및 데이터 관리 전략, 그리고 지연 시간(Latency) 최소화를 위한 엣지 오케스트레이션(Kubernetes on Edge) 기법을 탐구합니다. 특히, IoT 환경에서 실시간 의사 결정을 위한 경량 AI 모델 배포 및 연합 학습(Federated Learning) 프로토콜 등 최신 연구 동향을 분석하고, 자율 주행, 스마트 팩토리와 같은 응용 분야에서의 시스템 구현 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14431] 인공지능경영전략 AI MANAGEMENT AND BUSINESS STRATEGY (3(3))
본 과목은 인공지능 기술을 조직의 핵심 동력으로 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 비즈니스 혁신을 추진하는 경영 전략적 관점을 심도 있게 다룹니다. 주요 내용으로는 AI 도입의 경제적 효과 분석, AI 기반 의사 결정 시스템 설계, 데이터 중심의 조직 문화 구축 방안을 탐구합니다. 또한, AI 프로젝트의 투자 및 성과 평가(ROI), 윤리적 거버넌스 및 법적 책임 문제, 그리고 챗봇, 자동화 등 생성형 AI 기술을 활용한 고객 경험 혁신 전략 등 AI 시대의 리더십과 전략적 방향을 제시합니다.
[B14432] 인공지능산학세미나(1) SEMINAR ON AI INDUSTRY-ACADEMIA COLLABORATION (1) (1(1))
본 세미나 과목은 인공지능 분야의 최신 연구 동향과 산업 현장의 실제 문제 및 적용 사례를 연결하여 심도 있게 논의합니다. 국내외 AI 관련 기업 및 연구소 전문가들을 초빙하여 강연을 듣고, 딥러닝, 생성형 AI, 빅데이터 분석 등 첨단 AI 기술이 산업계의 다양한 분야(제조, 의료, 금융 등)에서 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 분석합니다. 학생들은 세미나 발표 및 토론을 통해 학문적 지식을 실무적 관점으로 확장하고, 산학 협력 프로젝트 기획 및 수행에 필요한 통찰력과 네트워킹 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14433] 인공지능산학세미나(2) SEMINAR ON AI INDUSTRY-ACADEMIA COLLABORATION (2) (1(1))
본 세미나 과목은 인공지능 분야의 최신 연구 동향과 산업 현장의 실제 문제 및 적용 사례를 연결하여 심도 있게 논의합니다. 국내외 AI 관련 기업 및 연구소 전문가들을 초빙하여 강연을 듣고, 딥러닝, 생성형 AI, 빅데이터 분석 등 첨단 AI 기술이 산업계의 다양한 분야(제조, 의료, 금융 등)에서 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 분석합니다. 학생들은 세미나 발표 및 토론을 통해 학문적 지식을 실무적 관점으로 확장하고, 산학 협력 프로젝트 기획 및 수행에 필요한 통찰력과 네트워킹 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14434] 자율주행센서특론 ADVANCED TOPICS IN AUTONOMOUS DRIVING SENSORS (3(3))
본 과목은 자율 주행 시스템의 인지(Perception) 및 환경 모델링에 핵심적인 센서 기술의 심층적인 이론과 응용을 다룹니다. 주요 내용으로는 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라 등 주요 자율 주행 센서의 동작 원리, 데이터 특성 및 한계를 분석합니다. 또한, 악천후 환경에서의 센서 퓨전(Sensor Fusion) 및 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 추정 알고리즘, 센서 데이터 기반의 객체 검출 및 추적, 그리고 캘리브레이션 기법 등 고신뢰성 자율 주행 시스템 구현에 필수적인 고급 기술을 중점적으로 다룹니다.
[B14435] 지능형네트워크 INTELLIGENT NETWORKING SYSTEMS (3(3))
본 과목은 네트워크 인프라에 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 융합하여 자율적 운영과 성능 최적화를 달성하는 지능형 네트워크 기술을 심층적으로 다룹니다. 주요 내용으로는 SDN 및 NFV 아키텍처를 기반으로 한 네트워크 자동화 및 관리 기술, 네트워크 트래픽 분석을 위한 딥러닝 기반 예측 모델, 그리고 강화 학습(RL)을 활용한 동적인 자원 할당 및 경로 최적화 기법을 탐구합니다. 나아가, 5G/6G 환경에서의 네트워크 슬라이싱 및 보안 관리, 그리고 Zero-Touch 네트워크 운영 등 최신 연구 동향과 실제 구현 사례를 분석하여, 미래 네트워크 설계 및 운영 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14436] 차량OS특론 ADVANCED TOPICS IN VEHICULAR OPERATING SYSTEMS (3(3))
본 과목은 자율 주행 및 스마트 차량 시스템을 위한 차량용 운영체제(VOS)의 심층적인 구조와 설계 원리를 다룹니다. 주요 내용으로는 AUTOSAR, Android Automotive 등 주요 플랫폼의 아키텍처 분석, 안전 필수 시스템을 위한 실시간 운영체제(RTOS)의 특성과 Safety Integrity Level (ASIL) 표준 준수 방안을 탐구합니다. 또한, 차량 내 이기종 ECU 간의 통신 기술(CAN, FlexRay, Automotive Ethernet)과 OTA 업데이트, 기능 안전(Functional Safety), 그리고 V2X 통신을 위한 네트워크 및 보안 프로토콜 등 미래 모빌리티 시스템 구축에 필수적인 고급 주제들을 중점적으로 다룹니다.
[B14437] 컴퓨터비전 ADVANCED COMPUTER VISION (3(3))
본 과목은 이미지와 영상 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하고 해석하는 컴퓨터 비전 분야의 고급 알고리즘과 최신 딥러닝 기법을 심층적으로 다룹니다. 전통적인 영상 처리 기술을 복습하는 것을 시작으로, CNN 아키텍처(ResNet, Transformer 등)의 심화 분석, 객체 검출 및 분할(Object Detection and Segmentation), 3차원 비전(3D Vision), 그리고 생성 모델(Generative Models) 및 도메인 적응(Domain Adaptation)과 같은 현대적인 주제를 깊이 있게 탐구합니다. 또한, 자율 주행, 의료 영상 분석 등 실생활에서의 다양한 응용 사례를 연구하며, 실제 문제를 해결하기 위한 비전 시스템 설계 능력을 배양하는 것을 목표로 합니다.
[B14438] 컴퓨터비전과딥러닝 COMPUTER VISION AND DEEP LEARNING (3(3))
본 과목은 컴퓨터 비전(CV) 분야를 딥러닝(Deep Learning) 기술의 관점에서 재해석하고 심층적으로 탐구합니다. 주요 내용으로는 이미지 및 영상 처리의 기본 원리를 바탕으로 CNN 및 Transformer 기반의 최신 딥러닝 아키텍처를 분석하고, 이를 활용하여 이미지 분류, 객체 검출(Detection), 시맨틱 분할(Segmentation) 등 핵심 비전 과제를 해결하는 방법을 배웁니다. 또한, 데이터셋의 한계를 극복하기 위한 전이 학습(Transfer Learning), 도메인 적응(Domain Adaptation), 그리고 실시간 시스템 구축을 위한 모델 최적화 및 경량화 기법 등 실제 산업 응용에 필요한 심화 기술을 중점적으로 다룹니다.
[B14439] 클라우드컴퓨팅 ADVANCED CLOUD COMPUTING (3(3))
본 과목은 클라우드 컴퓨팅 환경의 핵심 원리, 아키텍처, 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS)을 심도 있게 탐구합니다. 주요 내용으로는 가상화 기술 및 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes)을 통한 자원 관리 및 배포 전략을 분석하며, 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 애플리케이션 개발 방법론과 Microservices Architecture (MSA) 설계 기법을 중점적으로 다룹니다. 또한, 클라우드 환경에서의 확장성, 고가용성, 보안 및 비용 최적화 문제에 대한 심화된 해결책과, 멀티 클라우드(Multi-Cloud) 및 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 등 최신 산업 동향을 비판적으로 분석하는 것을 목표로 합니다.
[B14457] 침입탐지시스템 ADVANCED INTRUSION DETECTION SYSTEMS (3(3))
본 과목은 네트워크 및 호스트 기반 환경에서 발생하는 컴퓨터 침입 행위를 탐지하고 분석하는 침입 탐지 시스템(IDS)의 심화 이론 및 최신 기술을 다룹니다. 주요 내용으로는 오용 탐지(Misuse Detection) 및 이상 탐지(Anomaly Detection) 기법의 알고리즘적 차이점 분석, 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 지능형 탐지 모델 설계, 그리고 대규모 트래픽 환경에서의 IDS 성능 평가 및 최적화 기법을 탐구합니다. 또한, SIEM 시스템과의 연동, 침입 방지 시스템(IPS)과의 연합 방어 전략, 그리고 APT 공격 등 최신 보안 위협에 대응하는 위협 인텔리전스 기반의 분석 기법을 중점적으로 다룹니다.
기초공통
[B02348] 선형대수학 LINEAR ALGEBRA (3(3))
정보통신 공학 계열 학생들에서 필요한 선형대수학의 개념을 강의한다. 강의 내용으로 선형 방정식 및 행렬 시스템, 행렬식, 2차원 및 3차원 공간에서의 벡터, 벡터 공간, 행렬, Eigen value, Eigen vector, 선형연립방정식의 해, 선형사상 (Linear Transformations), 벡터 공간에서의 내적, 선형 대수의 응용, 선형 대수에 대한 수치해석 방법, 복소수 벡터 공간 등을 다룬다.
[B09989] 임베디드시스템응용 APPLIED EMBEDDED SYSTEM (3(3))
임베디드시스템의 디자인 과정을 하드웨어 및 소프트웨어 관점에서 학습하고 간단한 임베디드 응용 시스템을 직접 디자인해본다. 임베디드 시스템의 디자인 과정의 주요 요소들을 학습하고 임베디드시스템 기능의 효율적인 하드웨어/소프트웨어 구현방법을 학습한다.
[B10703] 공업경영 ENGINEERING MANAGEMENT (3(3))
본 과목은 정보통신을 전공하는 정보통신, 또는 컴퓨터공학과 학생들을 대상으로 미시적, 거시적 양 관점에서 정보통신공학기술의 관리와 경영에 대한 지식을 학습한다. 미시적 관점에서는 기업에서의 정보통신기술의 응용과 전략적 활용, 그리고 창업대상으로의 정보통신사업에 대한 주요이슈들을 중심으로 학습하며, 거시적 관점에서는 세계 정보통신시장의 현황과 전망, 기술표준과 미래 발전동향 등을 학습하고자 한다. 우선 경영학적 관점에서 현대 경영학의 개념과 경영전략 등을 개괄적으로 살펴본 뒤, 기업경영의 전략적 우위를 위하여 활용되고 있는 정보통신기술을 요소기술별로 분석, 정리, 공부한다. 이후 사례를 중심으로 기업에서의 정보통신기술의 활용 측면을 학습하고, 창업대상으로서의 정보통신사업과 시장을 분석해 본다. 또한 전반적인 세계 정보통신산업의 수요와 미래 전망, 거대 통신기업의 전략적 제휴 관계와 인수합병, 다각화 전략 등을 중심으로 한 세계통신시장의 환경과 특성을 공부한다. 마지막으로 첨단 정보통신 요소기술의 종류와 발전 전망, 그리고 기술 표준의 문제 등을 논의토록 한다.
[B11244] 고급프로그래밍 ADVANCED PROGRAMMING (3(3))
정보통신 시스템 및 정보통신 프로토콜을 구성하는 통신 소프트웨어들을 효율적으로 설계 및 구현하기 위한 객체 지향 (object-oriented) 소프트웨어 설계 및 구현 기법을 강의한다. 세부적인 내용으로 다음 사항을 다룬다 : - Object modeling - Dynamic modeling & functional modeling - Design methodology - System Modeling & object design - From design to implementation - Programming style - Object-oriented language vs. Non-object oriented languages - Relational databases - Term projects : Applications & Experimental Labs.
[B12057] 정보통신융합설계 CONVERGENCE DESIGN WITH INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY (3(3))
정보통신공학의 기본 기술을 바탕으로 다양한 융합설계를 체계적으로 수행할 수 있는 능력을 배양한다. 특히 정보통신공학의 기본지식인 컴퓨터 네트워크와 임베디드시스템을 기본으로 신호처리, 이동통신, 시스템 및 네트워크 보안 등 정보통신 융합설계에 관련된 내용을 배우며, 클라우드 컴퓨팅, 스마트 자동차, 스마트 그리드, 에너지관리 및 제어시스템 등의 다양한 분야에 적용할 수 있는 시스템의 체계적인 설계, 성능분석 및 평가 기법을 배운다. 정보통신융합설계과목에서는 산업체가 제안한 capstone design project를 함께 수행함으로써, 대학원생들의 정보통신공학분야 실무지식을 향상시킬 수 있게 한다.
[B12718] 확률및랜덤프로세스 PROBABILITY AND RANDOM PROCESS (3(3))
본 교과목에서는 기초 확률 이론 및 통계 법칙에 대해서 복습하고, 통신관련 분야에서 전반적으로 사용되는 수학의 기초를 다지기 위하여 random variable 뿐만 아니라 최신 인터넷 트래픽 분석을 위해 필요한 각종 분포, 추계적 과정 (stochastic process), 기초 대기 이론 (queueing theory) 등에 대해서 다룬다. 그 이외에 신호처리 분야에서 많이 사용되는 고급 선형대수학도 선택적으로 다룬다.
[B14414] 고급알고리즘 ADVANCED ALGORITHMS (3(3))
본 과목은 학부 알고리즘 과목에서 다루는 기본 개념(정렬, 탐색, 그래프 기본)을 넘어, 알고리즘 설계 및 분석 기법에 대한 심층적인 이해를 목표로 합니다. 주요 내용으로는 동적 계획법(Dynamic Programming), 그리디 알고리즘의 고급 응용, 복잡한 그래프 이론(최대 유량, 매칭), 그리고 NP-완전(NP-Completeness) 이론과 같은 계산 복잡도 분석을 다룹니다. 또한, 확률적 알고리즘(Randomized Algorithms), 근사 알고리즘(Approximation Algorithms), 온라인 알고리즘 등 최신 연구 분야와 실생활에서의 최적화 문제 해결 기법을 심도 있게 탐구합니다.
[B14415] 블록체인특론 ADVANCED TOPICS IN BLOCKCHAIN TECHNOLOGY (3(3))
본 교과목은 블록체인 기술의 근본적인 원리(분산 원장, 합의 알고리즘, 암호학)를 심층적으로 탐구하고, 주요 플랫폼(이더리움, 솔라나 등)의 구조 및 스마트 계약(Smart Contract)의 설계와 보안 취약점을 분석하는 고급 과정입니다. 또한, 금융(DeFi), 공급망, 디지털 신원 등 다양한 산업 분야에서의 실제 응용 사례를 연구하며, 영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs), 확장성 솔루션(Layer 2), 온톨로지 기반 시맨틱 웹과 블록체인의 융합 등 최신 연구 동향과 미래 발전 방향을 비판적으로 논의하는 것을 목표로 합니다.
[B14416] 인공지능수학 MATHEMATICS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
본 과목은 인공지능, 특히 딥러닝 알고리즘의 작동 원리를 이해하고 구현하는 데 필수적인 수학적 기초를 다룹니다. 주요 내용으로는 선형대수(Linear Algebra)를 통해 텐서(Tensor)와 데이터의 변환을 이해하고, 미적분학(Calculus)을 활용하여 역전파(Backpropagation)와 경사 하강법(Gradient Descent)의 최적화 과정을 분석합니다. 또한, 데이터의 확률적 모델링을 위한 확률 및 통계(Probability and Statistics)의 개념(베이즈 정리, 최대우도 추정)과, 데이터의 고차원 구조를 파악하는 주성분 분석(PCA) 등의 차원 축소 기법을 심도 있게 탐구하는 것을 목표로 합니다.
[B14417] 현대암호학 MODERN CRYPTOGRAPHY (3(3))
본 과목은 현대 암호학의 이론적 기초와 실용적 응용을 다루는 심화 과정으로, 정보 보안의 세 가지 핵심 목표(기밀성, 무결성, 가용성)를 달성하기 위한 수학적 알고리즘을 탐구합니다. 주요 내용은 대칭 키 암호(Symmetric-key Cryptography)와 공개 키 암호(Public-key Cryptography)의 설계 원리, 해시 함수, 그리고 RSA 및 타원 곡선 암호(ECC)의 수학적 배경입니다. 나아가, 블록체인 및 분산 시스템에서 중요한 역할을 하는 디지털 서명(Digital Signatures), 키 분배, 영지식 증명(Zero-Knowledge Proofs)과 같은 고급 암호 프로토콜을 깊이 있게 분석하고, 양자 컴퓨터 시대에 대비한 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography)의 최신 연구 동향을 다룹니다.
논문대체
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
석사학위청구논문의 제출에 갈음하여 논문에 상응하는 학습경험 및 결과 등을 포함하는 논문대체과제를 수행하는 과목으로, 논문대체 학위 제도를 시행하는 학과에서 부여하는 논문대체 과제를 수행하고 학위논문대체요건 심사에 통과하여야 한다.
전공
[B03200] 운영체제특론 ADVANCED OPERATING SYSTEMS (3(3))
This course provides recent trrends and technologies in operating systems, including real-time operating systems, parallel and distributed systems which wasn't covered in undergraduate courses. The main topics include real-time scheduling, virtualization technology, NAND-based storage system, parallel and distributed systems, multi-core scheduling, cluster system, supercomputing.
[B03451] 이동통신특론 SPECIAL TOPICS ON MOBILE COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING(정보통신공학과) To cultivate the basic knowledge about mobile communication, to understand the major technologies for realizing cellular system and next generation personal communication systems. To understand the history of cellular phone, to understand multiplexing method of mobile system and cellular phone technology, structure of mobile communication system, frequency reuse, hand over, roaming
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
AI is rapidly recognized as a powerful generic technology which can be broadly deployable to various industries. This subject studies the AI core technologies, such as regression, FCN (Fully Connected Network), CNN (Convolutional Neural Network).
[B03873] 정보이론 INFORMATION THEORY (3(3))
As fundamentals related to storage, compression, and transmission of data, probability and information theories are covered in this course. The mathematical definition of information and its properties, entropy, channel coding theorem as well as capacity of communication channel are introduced. Finally, the rate-distortion function and coding theory are also covered.
[B04358] 컴퓨터구조특론 ADVANCED COMPUTER ARCHITECTURE (3(3))
정보통신공학과 INFORMATION AND COMMUNICATION ENGIEERING This course covers the up-to-date advanced technologies of Computer Architecture for Telecommunication Engineering. Following items are introduced in datail : ●Central Processing Unit(CPU) ●Memory Management ●I/O Interface ●Microcomputer Buses ●Operating Systems ●Parallel Processing ●Distributed Processing ●Network Programming 멀티미디어통신공학과 2005-1/컴퓨터공학과 In this course, we discuss component design technologies of computer systems in the viewpoint of performance and costs. Major topics to be discussed are as follows. 1. Performance and costs of computer systems 2. Instruction types 3. Basic configuration of RISC (Reduced Instruction Set Computer) 4. Theory of pipeline and hazard recovery mechanism 5. Memory layer, cache memory, virtual memory 6. Input/Output performance, Bus, CPU interfaces 정보통신공학과(2010) This course provides next-generation technologies and trends of computer architecture, and study how to evalute computer performance based on simulation methodology. The main topics include superscalar architecture, VLIW architecture, multi-core architecture, storage system, performance comparison based on simplescalar.
[B04368] 컴퓨터네트워크특론 ADVANCED COMPUTER NETWORKS (3(3))
정보통신공학과/멀티미디어통신공학과 2005-1 This course covers the up-to-date advanced technologies of NGI(Next generation Internet) and broadband telecommunication networks. Following intems are introduced in detail : ●NGI protocol suite : IPv6, IDRP ●DiffServ, IntServ ●MPOA/NHRP, MPLS ●Mobile IP ●Gigabit networking, GII (Global Information Infrstructure) ●Residential Broadband Network ●IP-over-ATM, IP-over-SDH ●ATM-based intranet ●Wireless ATM
[B04528] 패턴인식특론 ADVANCED PATTERN RECOGNITION (3(3))
The pattern recognition based on machine learning has huge impact on the various industry and is emerged as enabling technology for the future market. In this subject, the feature extraction methods based on statistical data analysis such PCA, LDA are discussed. Also the various classification technologies will be investigated in this subject. Our goal is to build the ability to apply these technologies to the practical problem
[B06117] 디지털신호처리특론 SPECIAL TOPICS ON DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
This course covers various basic digital signal processing techniques such as discrete signal and systems sampling of continuous-time signals, the Z-transform, transform analysis of linear time invariant(LTl) systems, structures of discrete-time system, linear digital llR and FlR filter design techniques, discrete Fourier transform, and fast Fourier Transform(FFT). Some advanced techniques such as non-linear filter, multi-rate signal processing and cepstrum analysis are also included.
[B06118] 디지털통신공학특론 DIGITAL COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
This course intends to understand the basic communication theories and recntly digital commuication to grow the capacities of system design and applications. We deal with the kinds of signals, random processing in order to study spread bandwidth communication, in detail, modulation/demidulation theory, channel coding, synchronization, multiplexing, source coding, encryption/decryption.
[B06135] 무선통신공학특론 SPECIAL TOPICS ON WIRELESS COMMUNICATION ENGINEERING (3(3))
정보통신공학과/멀티미디어통신공학과 2005-1 To cultivate the basic knowledge about mobile communication, to understand the major technologies for realizing cellular system and next generation personal communication systems. To understand the history of cellular phone, to understand multiplexing method of mobile system and cellular phone technology ; structure of mobile communication system frequency reuse, hand over, roaming
[B06473] 통신시스템응용 APPLICATION OF COMMUNICATION SYSTEM (3(3))
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGIEERING(정보통신공학과) This course deals with system analysis and applications, known communications methods of communication system. Following issues are covered : Features of Paging system, characteristics of WLL(wireless local loop), features of COMA/PCS technique, structure and features of GSM, definition of IMT-2000, Moile Multimedia, GPS System, Satellite communication system, Smart-Antenna technique, Adaptive-Modulation technique.
[B06607] 데이터통신특론 ADVANCED DATA COMMUNICATIONS (3(3))
정보통신공학과 This course covers the advanced telecommunication technologies to transfermultimedia information the broadband networks. The advanced issues of highspeed data networks, highspeed LAN technologies, next generation internet(NGl), broadband telecommunication networks for multimedia communications, and ATM/B-ISDN are analyzed in detail. 멀티미디어통신공학과 2005-1 This course covers the advanced telecommunication technologies to transfermultimedia information the broadband networks. The advanced issues of highspeed data networks, highspeed LAN technologies, next generation internet(NGl), broadband telecommunication networks for multimedia communications, and ATM/B-ISDN are analyzed in detail.
[B08776] 통신망운용및관리 OPERATION AND MANAGEMENT OF TELECOMMUNICATION NETWORKS (3(3))
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING This course covers the advanced topics in the management of telecommunication networks. The SNMP-based internet managements, TMN(Telecommunication Management Network)-based management of public telecommunication networks, such as ATM/B-ISDN are discussed in detail.
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
This course is offered to make it possible for a master's degree student to thoroughly investigate a topic related to his or her research interest.
[B09290] 개별연구(2) INDEPENDENT STUDY (2) (3(3))
This course is offered to make it possible for a doctoral degree student to thoroughly investigate a topic related to his or her research interest.
[B09426] 특수문제연구(1) SPECIAL STUDY (1) (3(3))
The goal of this course is to introduce a newly emerging research topics. The class may be offered jointly with another departments. 한국회화 This class is intended to introduce recent academic fields that are newly emerging in each major fields. This class is also opened as an inter-disciplinary subject in association with other major. 2010-1 Special study for emerging materials, synthesis and fabrication.
[B09427] 특수문제연구(2) SPECIAL STUDY (2) (3(3))
The goal of this course is to introduce a newly emerging research topics. The class may be offered jointly with another departments. 2010-1 Special study for emerging materials, synthesis and fabrication.
[B09555] 영상신호처리특론 SPECIAL TOPICS ON IMAGE SIGNAL PROCESSING (3(3))
This course covers concepts of various 2-D signal processing techniques and their applications in image signal processing. The general concepts of image data such as image representation, sampling, colour image representation are introduced. We deal some application techniques including separable and non-separable multi-dimensional filters, image transformation, image enhancement, image restoration, computer vision and etc. *정보통신공학과 This course covers concepts of various 2-D signal processing techniques and their applications in image signal processing. The general concepts of image data such as image representation, sampling, colour image representation are introduced. We deal some application techniques including separable and non-separable multi-dimensional filters, image transformation, image enhancement, image restoration, computer vision and etc.
[B09559] 고급디지털신호처리 ADVANCED DSP (3(3))
정보통신공학과> In this subject, we investigate the various real problems when processing the real multimedia data, such as still image, video, audio signals. We investigate the filtering, sampling, quantization and frequency analysis for the still image, video, audio signals. As the preliminary course, DSP (Digital Signal Processing) is required for this lecture.
[B09990] 최신정보통신공학(1) ADVANCED TOPICS IN INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING(1) (3(3))
*정보통신공학과 This course covers the cutting-edge research issues in the fields of the information and communication engineering. This course is offered based on the special topics designed for the semester.
[B09991] 최신정보통신공학(2) ADVANCED TOPICS IN INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERING (2) (3(3))
*정보통신공학과 This course covers the cutting-edge research issues in the fields of the information and communication engineering. This course is offered based on the special topics designed for the semester.
[B09992] 고급디지털통신공학 ADVANCED DIGITAL COMMUNICATIONS (3(3))
*정보통신공학과 This course covers the advanced issues related to the modern witreless digital communications. Specifically, we will cover the most recently used transmission and coding schemes such as -Spread Spectrum systems -OFDM -UWB -Space-Time codes -MIMO -Turbo-like codes
[B09994] 모바일네트워크특론 SPECIAL TOPICS IN MOBILE NETWORKS (3(3))
정보통신공학과 This course studies technical issues in mobile network architecture and services. It covers a set of solutions from IETF, 3GPP and 3GPP2 for mobility management, location management and paging, QoS management in mobile environment and upper-layer performance enhancement, etc.
[B09997] 멀티미디어신호처리특론 SPECIAL TOPICS IN MULTIMEDIA SIGNAL PROCESSING (3(3))
정보통신공학과 This course will focus on the study of signal processing techniques for numerous multimedia data such as speech, audio, image, video, and 3-D computer graphics. This course will cover basic concepts on source signal model, its representation techniques, data structures, and various kinds of transform techniques. In addition, this course covers also various applications for multimedia signal, including data compression techniques, and copyright protection techniques, and so on.
[B11298] 대기이론 QUEUEING THEORY (3(3))
The mathematical study of waiting lines (or queues) is covered. The theory enables mathematical analysis of several related processes, including arriving at the queue, waiting in the queue, and being served by the server(s) at the front of the queue. The theory permits the derivation and calculation of several performance measures including the average waiting time in the queue or the system, the expected number waiting or receiving service and the probability of encountering the system in certain states, such as empty, full, having an available server or having to wait a certain time to be served.
[B11299] 네트워크보안특론 ADVANCED NETWORK SECURITY (3(3))
This course covers many aspects of securing networks and computer systems. There are three topics that this course deals with: the first topic is applied cryptography including basic cryptographic algorithms, key management and authentication protocols. As the second, the security issues over network infrastructures are covered, which contains routing security, IP-layer security, naming security, and denial-of-service and spam attacks. As the final issue, we address application security area as anonymity and privacy, and web security.
[B12131] 차량통신특론 ADVANCED TOPICS IN VEHICLE COMMUNICATION (3(3))
This course covers advanced theories and practical applications of Vehicular Communications (V2X) technology, which serves as the core foundation for autonomous driving and Intelligent Transportation Systems (ITS). Key topics include analyzing the technical differences and performance of major communication standards, such as DSRC and C-V2X, and exploring Media Access Control (MAC) and routing protocols for various communication scenarios (V2V, V2I, V2P). Furthermore, the curriculum focuses on analyzing state-of-the-art research trends, including techniques for minimizing communication latency in large-scale vehicular networks, addressing communication security and privacy issues, and utilizing Edge Computing-based V2X services integrated with 5G/6G networks, aiming to develop skills in designing communication systems for future mobility.
[B13133] 정보통신융합현장실습(1) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(1) (1(1))
This course provides graduate students with an opportunity to learn some background knowledge about the cooperating company or research institute by giving them a chance to work in those industry or research-oriented organizations.
[B13134] 정보통신융합현장실습(2) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(2) (1(1))
This course provides graduate students with an opportunity to learn some background knowledge about the cooperating company or research institute by giving them a chance to work in those industry or research-oriented organizations.
[B13135] 정보통신융합현장실습(3) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(3) (2(2))
This course provides graduate students with an opportunity to enhance their practical capability in the area of the cooperating company or research institute by giving them a chance to work in those industry or research-oriented organizations.
[B13136] 정보통신융합현장실습(4) ICT CONVERGENCE PRACTICAL TRAINING(4) (2(2))
This course provides graduate students with an opportunity to enhance their practical capability in the area of the cooperating company or research institute by giving them a chance to work in those industry or research-oriented organizations.
[B13137] 최적화특론 SPECIAL TOPICS IN OPTIMIZATION (3(3))
In this course, we discuss about linear and non-linear optimization in addition to the approximation to the NP-hard problems. We establish the important characteristics of the matrix by the Gauss-Jordan elimination and use it to understand the Simpliex method for the linear programming. Further, we deliver a lecture on the basic non-linear programming.
[B13383] 정보통신공학과세미나(1) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING Ⅰ (1(1))
This seminar course gives the opportunities for the graduate students majoring in Information and Communications Engineering to complete their thesis by means of presenting some papers related to their research topic and discussing with the other students who are studying the same topic and the different topic.
[B13384] 정보통신공학과세미나(2) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING Ⅱ (1(1))
This seminar course gives the opportunities for the graduate students majoring in Information and Communications Engineering to complete their thesis by means of presenting some papers related to their research topic and discussing with the other students who are studying the same topic and the different topic.
[B13385] 머신러닝특론 SPECIAL TOPICS ON MACHINE LEARNING (3(3))
Machine learning(ML) is rapidly recognized as a powerful generic technology which can be broadly deployable to various industries. This subject studies the ML core technologies, such as Bayesian classifier, K-means clustering, KNN, random forest, SVM, etc.
[B13609] 시각인공지능특론 SPECIAL TOPICS ON VISUAL INTELLIGENCE (3(3))
AI is rapidly recognized as a powerful generic technology which can be broadly deployable to various industries. This subject studies the Visual AI core technologies, such as classification, detection, and recognition, etc.
[B13610] 인공지능응용 ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATION (3(3))
AI is rapidly recognized as a powerful generic technology which can be broadly deployable to various industries. This subject studies the Visual AI core technologies, such as classification, detection, and recognition, etc. For the development of application ability, the AI open softwares, such as Tensorflow, PyToch, etc, are also utilized. The goal of this subject is to nurture the ability by using the AI technology to solve the practical problems in the various fields.
[B13611] 데이터사이언스 DATA SCIENCE (3(3))
This course covers the fundamentals of data science. Topics include data collection, preprocessing and transformation, visualization and exploratory analysis, and the mathematical and statistical foundations for data modeling, as well as introductions to data mining algorithms.
[B13860] 정보통신공학과세미나(3) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING III (1(1))
This seminar course gives the opportunities for the graduate students majoring in Information and Communications Engineering to complete their thesis by means of presenting some papers related to their research topic and discussing with the other students who are studying the same topic and the different topic.
[B13861] 정보통신공학과세미나(4) SEMINAR ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS ENGINEERING IV (1(1))
This seminar course gives the opportunities for the graduate students majoring in Information and Communications Engineering to complete their thesis by means of presenting some papers related to their research topic and discussing with the other students who are studying the same topic and the different topic.
[B14418] 3D컴퓨터비전특론 ADVANCED TOPICS IN 3D COMPUTER VISION (3(3))
This course covers advanced theories and state-of-the-art algorithms in 3D Computer Vision, focusing on the perception and modeling of real-world 3D structures. Key topics include the mathematical foundations of Multi-View Geometry, and techniques for 3D Reconstruction and localization such as SfM (Structure from Motion) and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Furthermore, the curriculum concentrates on processing 3D sensor data (Point Clouds) from LiDAR and depth cameras, utilizing 3D CNNs and Transformers for 3D object recognition and segmentation, and analyzing cutting-edge 3D generation and rendering technologies like Neural Radiance Fields (NeRF).
[B14419] AI모델역공학기법 ADVANCED AI MODEL REVERSE ENGINEERING TECHNIQUES (3(3))
This course provides an in-depth study of AI Model Reverse Engineering techniques focused on analyzing and extracting the internal structure, training data, or intellectual property of deployed AI models. Key topics include understanding Model Extraction/Stealing Attacks, analyzing Membership Inference Attacks to deduce training data membership from model outputs, and exploring defensive mechanisms to protect model IP by identifying vulnerabilities. Furthermore, the curriculum concentrates on contemporary security threats and mitigation strategies, such as Prompt Reverse Engineering and Model Watermarking in LLMs and Generative AI, aiming to cultivate the skills necessary to ensure the trustworthiness and security of modern AI systems.
[B14420] 고급강화학습 ADVANCED REINFORCEMENT LEARNING (3(3))
This course provides a deep dive into the theoretical foundations and state-of-the-art algorithms in Reinforcement Learning (RL). Key topics include the mathematical analysis of MDPs, the exploration of value-based (DQN) and policy-based (Policy Gradient) methodologies, and an in-depth analysis of modern Deep Reinforcement Learning (DRL) frameworks like Actor-Critic (PPO, TRPO) methods. Furthermore, the curriculum focuses on advanced research topics such as Offline RL, Multi-Agent RL (MARL), sophisticated techniques for addressing the exploration-exploitation dilemma, and their applications in complex real-world environments like robotics and autonomous systems.
[B14421] 고급자연어처리 ADVANCED NATURAL LANGUAGE PROCESSING (3(3))
This course provides an in-depth study of cutting-edge research trends and deep learning-based models in the field of Natural Language Processing. Key topics include advanced modeling techniques for Word Embeddings, the theory and application of Recurrent Neural Networks (RNNs) and Transformer architectures, and the pre-training and fine-tuning strategies of Large Language Models (LLMs). Furthermore, the course aims to critically analyze the latest methodologies and evaluation metrics used to address complex challenges (e.g., bias, explainability) arising in various NLP applications, such as machine translation, summarization, and question-answering systems.
[B14422] 기능안전SW특론 ADVANCED TOPICS IN FUNCTIONAL SAFETY SOFTWARE (3(3))
This course covers advanced theory and international standards essential for ensuring the Functional Safety of Software used in safety-critical environments such as automotive, aerospace, and industrial control systems. Key topics include analyzing the requirements of major safety standards like ISO 26262 (automotive) and IEC 61508 (industrial), exploring techniques for ASIL determination, designing software safety architectures across the Safety Lifecycle, and defining HW/SW interfaces. Furthermore, the curriculum focuses on advanced practical methodologies, including fault detection, diagnosis, and mitigation techniques for implementing Fail-Operational and Fail-Safe systems, and safety analysis methods (FTA, FMEA) to guarantee software safety integrity.
[B14423] 디지털포렌식 ADVANCED DIGITAL FORENSICS (3(3))
This course provides an in-depth study of advanced theories and practical techniques covering the entire digital forensics lifecycle, including the identification, collection, preservation, analysis, and reporting of digital evidence. Key topics include data recovery and artifact analysis from volatile and non-volatile storage media, specialized forensic techniques for mobile devices and cloud environments, and intrusion path tracing through network traffic analysis. Furthermore, the curriculum focuses on advanced methodologies essential for real-world investigations and incident response, such as strategies for countering Anti-Forensics techniques and managing the Chain of Custody to ensure legal admissibility and integrity of evidence.
[B14424] 빅데이터분석특론 ADVANCED TOPICS IN BIG DATA ANALYTICS (3(3))
This course focuses on advanced theories and practical implementation techniques for Big Data Analytics, emphasizing solutions for handling Volume, Velocity, and Variety challenges. Key topics include an in-depth analysis of Distributed File Systems (HDFS) and Distributed Processing Frameworks (Spark, Flink), along with optimization methods for parallel and distributed processing of large-scale data mining and machine learning algorithms. Furthermore, the curriculum aims to cultivate practical problem-solving skills and cover current industry demands, such as streaming data processing architectures, leveraging cloud-based Big Data services, and addressing issues related to data governance and ethical considerations.
[B14425] 산학협력캡스톤디자인(1) INDUSTRY-ACADEMIA CAPSTONE DESIGN PROJECT (1) (3(3))
This course is a practical, project-based offering where students form teams to address real-world problems presented by companies or industry partners, applying their advanced theoretical knowledge and cutting-edge technologies (AI, Big Data, IoT, etc.) acquired during graduate studies to design and implement creative systems or services. Under the joint mentorship of industry experts and a faculty advisor, students execute the entire process—from problem definition, design, and development to testing and final demonstration—aiming to maximize their practical problem-solving and collaboration skills by understanding and meeting the demands of the actual industrial environment.
[B14426] 산학협력캡스톤디자인(2) INDUSTRY-ACADEMIA CAPSTONE DESIGN PROJECT (2) (3(3))
This course is a practical, project-based offering where students form teams to address real-world problems presented by companies or industry partners, applying their advanced theoretical knowledge and cutting-edge technologies (AI, Big Data, IoT, etc.) acquired during graduate studies to design and implement creative systems or services. Under the joint mentorship of industry experts and a faculty advisor, students execute the entire process—from problem definition, design, and development to testing and final demonstration—aiming to maximize their practical problem-solving and collaboration skills by understanding and meeting the demands of the actual industrial environment.
[B14427] 생성형인공지능 GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
This course provides a comprehensive study of the core principles and advanced models of Generative Artificial Intelligence, which is capable of learning latent data patterns to create novel and authentic content (images, text, code, and audio). Key topics include the architecture and limitations of Variational Autoencoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs), and a deep exploration of the Diffusion Models and Large Language Models (LLMs) that are revolutionizing text and image generation. Furthermore, the curriculum addresses advanced practical subjects such as conditional generation, model evaluation metrics, Prompt Engineering, and ethical challenges, analyzing their widespread application across various industries.
[B14428] 소프트웨어보안 ADVANCED SOFTWARE SECURITY (3(3))
This course provides an in-depth study of advanced software security techniques for analyzing and defending against vulnerabilities arising throughout the software's design, implementation, and testing lifecycle. Key topics include analyzing memory corruption vulnerabilities (Buffer Overflow, Use-After-Free), web application vulnerabilities (XSS, SQL Injection), and utilizing static and dynamic analysis tools for security flaw identification. Furthermore, the curriculum emphasizes advanced methodologies for developing and maintaining secure software, such as Security by Design principles, Secure Coding practices, and mitigation techniques (ASLR, DEP) implemented at the compiler and operating system levels.
[B14429] 스마트IoT특론 ADVANCED TOPICS IN SMART IOT SYSTEMS (3(3))
This course covers the advanced design and implementation principles of Smart IoT Systems, integrating Internet of Things (IoT) technology with Artificial Intelligence (AI) and Edge Computing. Key topics include advanced techniques for sensor data fusion and preprocessing, in-depth analysis of energy-efficient low-power communication protocols (LoRa, NB-IoT), and optimization methods for Edge AI and lightweight machine learning models essential for real-time decision-making in IoT environments. Furthermore, the curriculum critically analyzes IoT security and privacy challenges, distributed IoT data management using blockchain, and the latest research trends in practical applications such as smart factories and smart cities.
[B14430] 엣지컴퓨팅 ADVANCED EDGE COMPUTING (3(3))
This course provides an in-depth study of the core architectures and technical challenges of Edge Computing, focusing on solutions that overcome the limitations of cloud computing and enable real-time data processing. Key topics include analyzing the resource constraints of edge nodes (IoT devices), strategies for distributed caching and data management, and Edge Orchestration techniques (Kubernetes on Edge) aimed at minimizing latency. Furthermore, the curriculum concentrates on the latest research trends, such as deploying lightweight AI models for real-time decision-making and Federated Learning protocols in IoT environments, with the goal of developing practical system implementation skills for applications like autonomous driving and smart factories.
[B14431] 인공지능경영전략 AI MANAGEMENT AND BUSINESS STRATEGY (3(3))
This course provides an in-depth exploration of the strategic management perspectives necessary to leverage Artificial Intelligence (AI) technology as a core organizational driver for achieving competitive advantage and driving business innovation. Key topics include analyzing the economic impact of AI adoption, designing AI-driven decision-making systems, and establishing data-centric organizational cultures. Furthermore, the curriculum addresses advanced strategic issues such as investment and performance evaluation (ROI) for AI projects, ethical governance and legal liability, and customer experience innovation strategies utilizing Generative AI tools like chatbots and automation, thereby defining leadership and strategic direction in the AI era.
[B14432] 인공지능산학세미나(1) SEMINAR ON AI INDUSTRY-ACADEMIA COLLABORATION (1) (1(1))
This seminar course deeply discusses the latest research trends in Artificial Intelligence (AI) while linking them with real-world problems and practical applications within the industry. The curriculum involves inviting experts from leading AI companies and research institutions for lectures, and analyzing specific case studies on how advanced AI technologies, such as deep learning, Generative AI, and big data analytics, are being applied across various industrial sectors (e.g., manufacturing, healthcare, finance). Students are expected to expand their academic knowledge into practical insights through presentations and discussions, aiming to develop the necessary foresight and networking skills for planning and executing industry-academia collaboration projects.
[B14433] 인공지능산학세미나(2) SEMINAR ON AI INDUSTRY-ACADEMIA COLLABORATION (2) (1(1))
This seminar course deeply discusses the latest research trends in Artificial Intelligence (AI) while linking them with real-world problems and practical applications within the industry. The curriculum involves inviting experts from leading AI companies and research institutions for lectures, and analyzing specific case studies on how advanced AI technologies, such as deep learning, Generative AI, and big data analytics, are being applied across various industrial sectors (e.g., manufacturing, healthcare, finance). Students are expected to expand their academic knowledge into practical insights through presentations and discussions, aiming to develop the necessary foresight and networking skills for planning and executing industry-academia collaboration projects.
[B14434] 자율주행센서특론 ADVANCED TOPICS IN AUTONOMOUS DRIVING SENSORS (3(3))
This course provides an in-depth study of sensor technologies critical for perception and environmental modeling in autonomous driving systems. Key topics include analyzing the operating principles, data characteristics, and limitations of major autonomous vehicle sensors, such as LiDAR, Radar, and Cameras. Furthermore, the curriculum focuses on advanced techniques essential for implementing high-reliability autonomous systems, including Sensor Fusion and Kalman Filter algorithms for robust estimation in adverse conditions, object detection and tracking based on multi-sensor data, and precise sensor calibration methodologies.
[B14435] 지능형네트워크 INTELLIGENT NETWORKING SYSTEMS (3(3))
This course provides an in-depth study of Intelligent Networking Systems, which integrate Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques into network infrastructure to achieve autonomous operation and performance optimization. Key topics include network automation and management leveraging SDN and NFV architectures, deep learning-based predictive models for traffic analysis, and Reinforcement Learning (RL) techniques for dynamic resource allocation and route optimization. Furthermore, the curriculum focuses on analyzing state-of-the-art research trends and practical implementations in areas like network slicing and security management in 5G/6G environments, and Zero-Touch network operation, with the goal of developing skills for designing and managing future networks.
[B14436] 차량OS특론 ADVANCED TOPICS IN VEHICULAR OPERATING SYSTEMS (3(3))
This course covers the in-depth architecture and design principles of Vehicular Operating Systems (VOS) essential for autonomous driving and smart vehicle systems. Key topics include analyzing the architectures of major platforms like AUTOSAR and Android Automotive, exploring the characteristics of Real-Time Operating Systems (RTOS) for safety-critical functions, and methods for achieving ASIL (Automotive Safety Integrity Level) compliance. Furthermore, the curriculum focuses on advanced subjects critical for future mobility, such as inter-ECU communication technologies (CAN, Automotive Ethernet), OTA updates, functional safety, and the network and security protocols necessary for V2X (Vehicle-to-Everything) communication.
[B14437] 컴퓨터비전 ADVANCED COMPUTER VISION (3(3))
This course provides an in-depth study of advanced algorithms and cutting-edge deep learning techniques used in Computer Vision to extract and interpret meaningful information from image and video data. Starting with a review of classical image processing, the curriculum involves the advanced analysis of modern $\text{CNN}$ architectures (e.g., ResNet, Transformer), exploring core topics such as Object Detection and Segmentation, 3D Vision, Generative Models, and Domain Adaptation. The ultimate goal is to develop the skills necessary to design sophisticated vision systems by studying various real-world applications in areas like autonomous driving and medical image analysis.
[B14438] 컴퓨터비전과딥러닝 COMPUTER VISION AND DEEP LEARNING (3(3))
This course reinterprets and deeply explores the field of Computer Vision (CV) through the lens of Deep Learning technologies. Starting from the fundamentals of image and video processing, the curriculum analyzes state-of-the-art deep learning architectures based on CNNs and Transformers, and teaches how to apply them to solve core vision tasks such as image classification, object detection, and semantic segmentation. Furthermore, the course emphasizes advanced practical techniques essential for industry applications, including Transfer Learning, Domain Adaptation to mitigate dataset limitations, and model optimization and compression methods for building real-time vision systems.
[B14439] 클라우드컴퓨팅 ADVANCED CLOUD COMPUTING (3(3))
This course provides an in-depth exploration of the core principles, architecture, and service models (IaaS, PaaS, SaaS) of modern cloud computing environments. Key topics include analyzing resource management and deployment strategies through virtualization and container orchestration (Kubernetes), and focusing on methodologies for developing Cloud-Native applications and designing Microservices Architecture (MSA). Furthermore, the curriculum critically analyzes advanced solutions for challenges related to scalability, high availability, security, and cost optimization within the cloud, and investigates the latest industry trends such as Multi-Cloud environments and Edge Computing.
[B14457] 침입탐지시스템 ADVANCED INTRUSION DETECTION SYSTEMS (3(3))
This course provides an in-depth study of the advanced theory and cutting-edge technologies of Intrusion Detection Systems (IDS) for detecting and analyzing computer intrusions in network and host environments. Key topics include algorithmic differences between Misuse Detection and Anomaly Detection, designing intelligent detection models using Machine Learning and Deep Learning, and techniques for IDS performance evaluation and optimization in high-volume traffic environments. Furthermore, the curriculum focuses on advanced defense strategies, such as integration with SIEM systems, coordinated defense with IPS, and Threat Intelligence based analysis methods to counter modern security threats like APT attacks.
기초공통
[B02348] 선형대수학 LINEAR ALGEBRA (3(3))
This course provides the fundamentals the Linear Algebra for the students of Information & Communication Engineering. The topics included in this course are as follows : Systems of Linear Equations and Matrix, Determinants, Vectors in 2-D and 3-D, Vector space, Matrix, Eigen values & Eigen vectors, Solution of the Linear Equations, Linear Transformations, Inner product of Vector Space, Applications of Linear Algebra, Introduction to numerical methods of Linear Algebra, Complex Vector Spaces.
[B09989] 임베디드시스템응용 APPLIED EMBEDDED SYSTEM (3(3))
This course studies the systematic design methodologies for an embedded system consisting of both hardware components and software components. We also verify and practice the design methodologies with a simple real embedded system. It also covers the optimized system implementation with efficient partitioning of a system into software components and hardware components.
[B10703] 공업경영 ENGINEERING MANAGEMENT (3(3))
This course addresses 1) the use of telecommunications technology on business to develop distinct competitive advantages and the way to start a new telecommunications business from the micro perspective, and 2) the present and future of the global telecommunications industry from the macro perspective. The student will first study principles of management, management strategy and competitive potential for strategic use of information systems including interorganizational systems and electronic commerce. The student then will hear about the way to start a new telecommunications business and the current environment of the local and global telecommunications industry. Next topic which the student will further investigate is the global telecommunications market. This will include the environment of the current telecommunications market, strategic alliances of giant global telecommunications companies such as AT&T, MCI, NTT, BT, etc., merger and acquisition of telecommunications companies. The course also includes the discussion of the state-of-the-art of telecommunications technologies and the trends of their standards.
[B11244] 고급프로그래밍 ADVANCED PROGRAMMING (3(3))
This course covers the advanced techniques to design and implement the telecommunication system and telecommunication protocol softwares in object-oriented concept. The contents of lecture includes following issues : - Object modeling - Dynamic modeling & functional modeling - Design methodology - System design & object design - From design to implementation - Programming style - Object-oriented language vs. Non-object oriented languages - Relational databases - Term projects : Applications & Experimental Labs.
[B12057] 정보통신융합설계 CONVERGENCE DESIGN WITH INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY (3(3))
This course covers the basic issues in systematic convergence designs for various applications with information and communication technology. Especially, the basic knowledges of information and communication engineering, such as computer network and embedded system, are studied at first stage. Also, this course covers the step-by-step systematic approaches in convergence design with signal processing, mobile communication, system and network security for various applications, such as cloud computing, smart vehicle, smart grid, energy management and control system. In this course, several capstone design projects which are proposed by industry will be performed in parallel in order to enhance the practical capabilities in the field of information and communication engineering.
[B12718] 확률및랜덤프로세스 PROBABILITY AND RANDOM PROCESS (3(3))
In this class, basic concepts on elementary probability theory and statistics are reviewed first. In order to improve the ability of the graduate students to analyze a given communication system mathematically, a more detailed issues on random variable and stochastic processes are discussed, and an introductory material on queueing theory is provided. In addition, advanced topics on linear algebra might be covered especially focusing on the issues in signal processing and communication theory.
[B14414] 고급알고리즘 ADVANCED ALGORITHMS (3(3))
This course aims to provide a deep understanding of advanced algorithm design and analysis techniques beyond introductory undergraduate material, focusing on sophisticated applications of Dynamic Programming and Greedy Algorithms, complex graph theory (Max Flow, Matching), and computational complexity analysis, including NP-Completeness theory. Furthermore, students will explore advanced topics and modern research areas such as Randomized Algorithms, Approximation Algorithms, and Online Algorithms, engaging in an in-depth study of practical optimization problem-solving methods.
[B14415] 블록체인특론 ADVANCED TOPICS IN BLOCKCHAIN TECHNOLOGY (3(3))
This course offers an in-depth exploration of the foundational principles of blockchain technology, including distributed ledgers, consensus mechanisms, and underlying cryptography, while analyzing the architectures of major platforms (e.g., Ethereum, Solana) and the design and security vulnerabilities of Smart Contracts. Furthermore, the curriculum focuses on advanced research topics such as decentralized finance (DeFi), scalability solutions (Layer 2), Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), and the integration of semantic web technologies with blockchain, critically discussing real-world applications across various industries and projecting future technological advancements.
[B14416] 인공지능수학 MATHEMATICS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
This course covers the essential mathematical foundations required to understand and implement the working principles of Artificial Intelligence, particularly deep learning algorithms. Key topics include Linear Algebra for grasping tensor operations and data transformations, and Calculus for analyzing optimization processes like backpropagation and Gradient Descent. The curriculum also delves into Probability and Statistics for stochastic data modeling (Bayes' Theorem, Maximum Likelihood Estimation) and explores advanced techniques such as Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction and understanding high-dimensional data structures.
[B14417] 현대암호학 MODERN CRYPTOGRAPHY (3(3))
This advanced course explores the theoretical foundations and practical applications of modern cryptography, focusing on mathematical algorithms essential for achieving the three core goals of information security: confidentiality, integrity, and availability. Key topics include the design principles of Symmetric-key Cryptography and Public-key Cryptography, hash functions, and the mathematical underpinnings of RSA and Elliptic Curve Cryptography (ECC). Furthermore, the course deeply analyzes advanced cryptographic protocols crucial for distributed systems, such as Digital Signatures, key distribution, and Zero-Knowledge Proofs (ZKPs), while reviewing the latest research trends in Post-Quantum Cryptography to address the threat of quantum computing.
논문대체
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
This course is for master degree-seeking students who take an option of non-thesis. This option is to conduct assignments by the department which is one of the graduation requirements. Once the academic assignments are approved by the committee, the credit will be accredited which is equivalent to three (3) hour credit course.