정보융합학부

게시판 리스트

과목명	과목설명
데이터애널리틱스	데이터애널리틱스는 딥러닝과 프로세스마이닝을 다루는 교과목이다. 딥러닝은 기계학습의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 훈련하는 학문이며, 프로세스 마이닝은 이벤트 로그를 기반으로 프로세스 모델, 예측 등 프로세스 관련 지식을 도출하는 학문이다. 이와 관련하여 본 교과목은 관련 알고리즘 개념 학습 및 오픈 라이브러리를 통한 적용 및 구현을 목적으로 한다.
ICT융합전략	디지털 경영에 관한 기본적인 이론과 사례를 학습한 후, 디지털 혁신, 비즈니스 트렌트, 그리고 비즈니스 모델을 학습한다. 빅데이터, IoT, 클라우드, 딥러닝 같은 ICT 기술이 발달함에 따라 개인고객은 물론 기업고객의 눈높이와 기대가 향상되었고, 이에 따라 향상된 서비스를 제공하는 비즈니스 모델이 출현하고 있다. 금융, 통신, 유통, 관광, 문화, 제조, 방송 등 산업 전 분야에 걸쳐 기존 비즈니스 모델을 업그레이드한 디지털 모델(아마존, 예스24, 직방, 배민, 에어비앤비, 카카오, 링크드인 등)과 전혀 새로운 융합 모델(페이스북, YouTube, 우버, 소카, 카뱅, NETFLIX, Twitter, what3words, 공유오피스, 당근마켓, 야놀자, 쿠팡 등)이 글로벌 시장에서 치열하게 경쟁 중이다. 본 교과목을 통해 길러진 인사이트를 활용하여 학생 스스로 나만의 비즈니스 모델 또는 창업 아이디어를 구현해 본다.
산학협력캡스톤설계1	졸업을 앞둔 학생들이 그 동안 학부 과정에서 배운 소프트웨어 지식과 기술을 종합하여 현업의 다학제적인 개방형 문제를 해결하는 기회를 갖도록 한다. 학생들은 팀을 이루어 자신들이 도출한 문제해결 방식을 검증하기 위하여 실제로 동작하는 애플리케이션을 제작한다. 팀 단위의 작업을 통하여 팀 운영, 일정 관리, 마일스톤 점검, 마감 일정 준수, 팀원 간의 의사소통 능력 등 실제 산업 현장에서 마주치게 되는 상황들을 경험하고 그 대응방식을 학습한다.
빅데이터프로그래밍	빅데이터 언어의 대표적인 파이썬 프로그래밍에 대해 다룬다. 파이썬의 기초, 기본 문법을 비롯하여 다양한 프로그래밍 예제를 실습한다. 또한 파이썬의 가장 큰 장점인 다양한 라이브러리에 대해서 알아본다. tkInter를 통한 GUI 프로그래밍, Numpy, PlotLib, Pandas등을 활용한 파이썬 프로그래밍에 대해 살펴보도록 한다.
산학협력캡스톤설계2	졸업 논문을 작성하기 위한 프로세스를 체계적으로 준비하여 완성한다. 팀 프로젝트를 통해 진행되고, 컨셉 설계부터 최종 결과물까지의 전체 과정을 수행해본다. 이러한 결과물을 활용하여 논문제출, 특허 출원, 및 포트폴리오 개발을 진행하여 취업과 연계한다.
데이터시각화	본과목에서는 다양한 데이터셋을 경험하며 데이터를 보는 눈을 기르고, 비주얼애널리틱스 관점에서 데이터를 요약, 집계, 다차원분석 방법론을 학습한다. 데이터마트를 설계/구축하고, Tableau라는 소프트웨어와 연동하여 OLAP 분석을 구현하는 역량을 기른다. 엑셀을 어느 정도 사용할 줄 안다면 비IT 전공자가 수강해도 좋은 과목이다.
가상현실	가상현실 공간에 몰입도 높은 체험을 가능하게 하는 특수한 기기(예. Oculus Quest)를 통한 체험 시뮬레이션을 실습한다. 몰입 환경을 위한 최신 기술을 소개하고, 가상의 몰입형 콘텐츠 제작을 위해 컴퓨터그래픽스의 주요 기술을 언리얼엔진을 통해 실습하고, AI 기술과 접목된 콘텐츠 제작을 배운다.
MLOps 엔지니어링	본 교과목은 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반 기술을 소개함과 동시에 최근 널리 활용되고 있는 인공지능 학습 기법을 배우고 실습을 진행한다. 인공지능 알고리즘을 활용하여 비즈니스의 문제를 해결하고 실용적인 서비스를 제공하기 위한 구체적인 사례를 다루고 실습을 수행한다. 특히, 실시간 데이터를 수집 단계에서 자주 활용되는 publish/subscribe 구조의 통신 메세지 방식에 대해 설명하고 Kafka 또는 RabbitMQ를 기준으로 AI 서비스 통신 서비스를 체험한다. 실시간 추론과 실시간 모델 업데이트에 대한 내용을 제공한다. 이외 autoML의 일부 역할을 수행하여 자주 활용되는 wandb, clearml 오픈소스 툴과 함께 MLOps의 model lifecyle을 실습할 수 있는 kuberflow 플랫폼을 함께 다루어 본다.
컴퓨터비전및응용	컴퓨터비전 분야에서 최근 머신러닝 및 딥러닝을 응용한 다양한 방법들에 대해서 학습한다. 특히, 딥러닝 모델이 어떻게 기저 함수를 학습시켜서 기존의 선형 회귀 모델이 가지고 있는 한계점을 극복하는지 수학적 이론을 살펴본다.
증강현실	사용자 시야/화면에 가상의 모델을 투영하여 보이는 기술을 다운다. 3차원 컴퓨터비전의 트래킹과 카메라의 동작에 대한 이해를 바탕으로 컴퓨터그래픽스로 가상의 객체를 실제 카메라의 촬영 구조에 투영하여 현실 공간에 가상 모델을 합성하는 방법을 배운다. 다양한 AI 생성모델을 소개하고 이를 활용한 증강현실 콘텐츠 제작의 가능성을 확인한다.