전공소개

정보융합시스템학과

KWANGWOON UNIVERSITY

스마트융합대학원은 여러분의 소중한 꿈과 미래를 선도합니다.

학과소개

광운대학교 스마트융합대학원 정보융합시스템학과는 ICT 융합 기술 분야의 기술혁신을 이끌고 갈 전문인 양성을 목표로 한다. 인간의 정보요구와 정보 활용을 이해하고, 우리 사회에서의 정보의 역할을 파악하며, 문화를 이해하는 스마트 인프라 설계에 교육 중점을 둔다. 컴퓨터융합시스템, 미디어융합시스템 세부 전공 구성을 통해 지능정보, 콘텐츠, 연결, 시스템, 인간에 대한 융복합교육을 목표로 한다.


학위 명칭 : 공학석사



주요 교과목 소개

공통교과목
전공명 내용
ICT특론

본 과목 ICT 응용은 산업에 요구되는 연구 개발 전문 인력의 양성에 교육 목표를 두고 있다. ICT의 개념을 소개하고 분야별로 ICT의 응용 및 4차 산업 혁명에 도움이 되는 요소들을 소개한다.

확률통계특론

기계학습에 기초가 되는 확률 규칙, 다양한 공리, 베이지안 이론, 분산과 기댓값, 조건부 확률 및 결합 확률 분포 및 다양한 확률 분포를 학습한다.

다변수미적분학

딥러닝에 필요한 기본 미분, 적분, 편미분, 벡터값 함수, 방향 그라디언트 등을 이해하고, 기계학습의 다양한 비용함수의 최적화 과정을 학습한다.

소프트웨어 프로세스 설계론

본 과목은 소프트웨어 개발 방법론의 프로세스 설계 기법들을 다룬다. 프로세스들에 대하여 개요,절차,활동/태스크 관리 기법들을 학습한다. 또한, 실무 특성에 따라 최적 프로세스를 선택하며, 프로세스 별 정제 및 이주 기법도 학습한다.

선형대수학특론

딥러닝 연구에 필요한 선형대수학 심화 과정을 학습한다. 공학적 문제를 모델링하고 컴퓨터 그래픽스, 수치해석, 신호처리, 기계학습 등등에 활용되는 이론을 학습한다.

지능형영상처리

인공지능 기본 이론인 추론방법, 정리 증명 등에 대하여 강의하며, CNN 기반 인공지능 시스템을 설계하고 분석하기 위한 알고리즘과 이론적인 메카니즘을 학습한다.

빅데이터처리

빅데이터 분석 솔루션을 체계적으로 이해하는 것을 학습목적으로 한다. 이를 위해 빅데이터 처리절차 및 기술, 데이터 연계 및 통합기술, 정보자원 관리 방법을 학습하며, 최근의 응용 사례에 이해하고 적용한다.

컴퓨터융합시스템
전공명 내용
네트워크특론

네트워크의 확산 및 컴퓨팅 능력의 급속한 발전에 따라 스마트 객체 기반 컴퓨팅 환경으로 전환되고 있다. 본 과목에서는 네트워크의 기본적인 지식을 학습하고, 다양한 네트워크 프로토콜의 특성에 대하여 논의한다.

신호및시스템특론

다양한 자료의 전기적 신호의 수학적 표현 방법과 시스템 표현 방법을 학습하고, 다양한 도메인 변환 방법 및 표현 방법을 학습한다.

기계학습특론

기계학습에서 필요한 파라미터 설정과 검증, 훈련 시간, 편향 분산(bias-variance)의 트레이드오프의 이해를 기반으로 한 언더피팅(underfitting)과 오버피팅(overfitting)의 식별모델의 복잡도, 특징(features) 수 등에 대하여 고려하고 알고리즘 선택하여 올바른 신뢰 구간과 불확실성 추정 알고리즘과 이론적인 메커니즘을 학습한다.

서버-클라이언트시스템

클라이언트 서버 모델(client-server model)로서 클라이언트와 서버로 나뉘는 네트워크 아키텍처를 학습한다. 네트워크 프로그램 및 특정 시스템이 클라이언트-서버 구조 구성 및 공유 데이터의 처리 및 저장, 네트워크 활동 관리에 대해 학습한다.

객체지향프로그램

고수준의 객체지향 프로그래밍 언어는 컴퓨터 관련 문제를 표현하고 해결할 수 있는 가장 기본적인 메커니즘이다. 본 교과목에서는 객체지향 프로그래밍 언어인 C++에 대한 이론 및 실습하고, 실무에 필요한 프로그래밍 능력을 배양한다.

분산 컴퓨팅 특론

분산 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅으로 발전하고 있다. 이 본 과목은 클라우드 컴퓨팅의 기본이 되는 분산컴퓨팅의 특징을 이해하고, 분산 시스템을 구성하는 요소와 구축할 때 고려해야 하는 이슈들을 학습한다.

미디어융합시스템
전공명 내용
데이터시각화

빅데이터를 효과적으로 시각화하는 기법을 학습한다. 기본적인 데이터의 시각화 디자인 기법과 평가 방법에 더하여 다변량/텍스트/네트워크 데이터 등 다양한 형태의 데이터에 대한 시각화 기법을 R 및 Python 언어를 통해 구현 및 검증한다.

비정형데이터분석

빅데이터 환경에서 생산되는 다양한 형태의 데이터(웹, 텍스트, 멀티미디어)에 대한 수집, 처리 및 분석에 대한 방법론 및 텍스트나 음성 인식/분석을 위한 NLP(Natural Language Processing)의 이론과 기술을 Python 언어로 구현 실습 수행한다.

데이터 패브릭 분석론

정보화 시대에 발생하는 빅데이터를 체계적으로 통합적으로 상호운영할 수 있도록 ETL(Extract, Transform, Load)을 위한 기법과 머신러닝과 오케스트라 플랫폼을 융합하는 데 필요한 구성요서 설계들을 학습한다.

객체디자인패턴특론

본 과목은 대표적인 GoF패턴에 대해서 소개하고, 실무에서 디자인패턴을 사용한 예제를 통해 설계 역량을 내재화한다. 그리고 전략패턴, 옵저버패턴, 팩토리 패턴, 데코레이터 패턴, 싱글턴 패턴, 메소드 패턴 등의 프로그래밍 언어 설계 기법에 대해 학습한다.

휴먼 인터페이스 기술

본 과목에서는 실감형 디스플레이 장치를 통하여 보는 화면을 사람이 컴퓨터의 키보드나 마우스를 다루듯이 컨트롤 할 수 있는 인터페이스 기술들이 어떤 것들이 있는지 살펴보고, 이를 구현하기 위한 제반 사항에 대해 학습한다.

3D그래픽스특론

3D 컴퓨터 그래픽스를 구성하는 모델링, 렌더링, 애메이션 기본 이론과 시스템에 대해 학습한다. 또한 본 과목에서는 3D 모델링 기술을 위한 캘리브레이션, 정합 등의 영상처리 기술을 학습한다.

VR/AR콘텐츠

본 교과목은 AR(증강현실)과 VR(가상현실) 시스템에 기반을 둔 응용 기술 학습에 목적을 둔다. AR, VR HMD를 이용한 콘텐츠 기획 구현을 해 봄으로 하드웨어, 소프트웨어, 콘텐츠 제작 프로세스를 이해한다.