이 과목에서는 컴퓨터공학과 밀접하게 관련된 수학적 내용들에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 가산성, 조합론, 증명기법, 수학적 귀납법, 재귀함수, 재귀관계, 그래프론, 정수론 등에 대하여 다룬다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터공학에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.

인공지능은 사람처럼 생각하고 사람처럼 행동하는 지능적인 기계를 연구한다. 인공지능 기술은 인간의 뇌와 마음의 구조와 작동 원리에 기반하며 인문학, 자연과학, 공학의 학제적인 연구를 필요로 한다. 고전적인 규칙 기반 프로그래밍 방식의 한계를 극복하고, 현대적인 데이터 기반의 딥러닝 방식으로의 전환을 통해서 인공지능은 크게 도약하였다. 앞으로 디지털 데이터 양이 더욱 늘어나고 컴퓨팅 속도가 더욱 빨라지는 4차 산업혁명의 시대에는 인공지능이 전 산업을 혁신하는 핵심 원동력 역할을 할 것으로 기대된다. 이 과목은 인공지능의 원리와 방법 및 활용 분야를 개괄적으로 살펴봄으로써 미래의 창의적 융합인재가 갖추어야 할 소양을 함양하는 것을 목적으로 한다. 인문학, 사회과학, 예술 분야 전공자 뿐만 아니라 자연과학, 의약학, 공학 전공자들에게 인간에 대한 정보과학적인 시각을 이해하고, 디지털 시대에 인공지능에 의한 문제해결 능력과 산업 및 사회 변화에 대한 통찰력을 제공하게 될 것이다. 강의 뿐만 아니라 실습을 통해서 학생들이 인공지능 도구를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 직접 경험할 기회를 제공한다.

인터넷에서의 보안과 프라이버시는 점점 더 중요해지고 있다. 이공계생들 뿐만 아니라 모든 전공의 학부생들도 인터넷 서비스를 사용함에 있어서 어떤 보안 사항들이 이슈가 되고 어떤 프라이버시가 노출되는 위협이 있는지 기본 원리와 대처 방안들을 이해하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 본 강의는 모든 전공의 학생들이 들을 수 있도록 쉽게 구성될 것이다. 본 교과목은 크게 보안과 프라이버시 두 개의 영역으로 구성된다. 보안 분야에서는 보안의 기본 성질 및 개념, 암호화/복호화의 기초, 인증, 보안 장비, 웹의 보안 위협들을 설명한다. 프라이버시 분야에서는 개인 민감정보들을 소셜네트워크에서 어떻게 유출이 가능한지 설명하고, 또한 법적으로 프라이버시가 어떻게 정의되고 어떤 이슈가 있는지 다룬다. 또한 Tor등 익명화 기법을 포함한 프라이버시 강화 기법들을 설명한다. 끝으로 암호화폐와 디지털 포렌식을 다룬다.

학생들이 컴퓨터와 소프트웨어의 원천 기반 기술을 이해하고 장차 각자의 분야에서 미래의 가능한 응용을 창조하거나 예측할 수 있는 안목을 기르도록 한다. - 학생들이 컴퓨터과학의 근간을 이루는 원천 개념을 정확히 이해하도록 해서, 보편만능의 도구라는 컴퓨터의 가능성과 한계를 올바로 파악할 수 있도록 한다. - 지금까지의 정보화 문명은 이제 막 시작에 불과할 뿐이고, 미래에 이루어질 거대한 변화에 비하면 지금까지의 컴퓨터과학의 성과는 매우 미미한 시작임을 상기시킨다. - 컴퓨터과학은 모든 분야(자연과학, 공학, 인문학, 사회학, 예술)의 성과를 바탕으로 자라며 모든 분야를 키우는 보편학문의 성격을 점점 띠고 있고, 다양한 분야의 성장을 가속시키는 인프라가 되고 있음을 구체적인 예를 통해 전달한다.

인류가 만든 모든 도구들은 인간 능력의 한계를 늘 확장시켜왔지만, 컴퓨터라는 도구는 특이하다. 인류가 발명한 대개의 도구는 물리적인 도구이고 다루려면 물리적인 근육이 필요하다. 하지만 컴퓨터는 마음의 도구이고 그 도구를 다루는 방법은 물리적인 근육이 아니라 언어다. 언어로 작성된 텍스트(소프트웨어)를 컴퓨터의 메모리에 실으면 컴퓨터는 그 텍스트가 표현한 할 일을 해 간다. 이런 소프트웨어들로 마음의 도구를 능숙하게 다루며 인간은 놀랍게 확장하고 있다. 이 과목은 다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터라는 마음의 도구를 다루는 소프트웨어적인 문제해결 방식을 쉽게 익히도록 한다. 강의와 실습을 통해서 학생들이 컴퓨터를 다루는 소프트웨어를 어떻게 구성하고 상상할 수 있는 지, 그 사고방식의 강점과 한계를 구체적으로 파악할 수 있도록 돕는다.

컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 프로그래밍 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란 언어와 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.

프로그램의 경험이 없는 초보자를 위해서 C 프로그래밍 언어의 문법과 기초 프로그래밍 기법을 강의한다. 프로그래밍 실습을 통하여 프로그래밍 실력을 배양시키는 것이 강의의 목표이다.

모든 공학의 기초가 되는 수학의 응용분야로서, 공학에 널리 쓰이는 수학의 제반원리 및 응용을 교육하는 과목이다. 미분방정식, 행렬방정식, 라플라스 변환 및 복수함수의 해석, 편미분 방정식과 푸리에 급수 등 공학전반에 걸쳐 응용에 필요한 수학의 해석 기법을 익힌다.

공학수학1의 연속 강좌로, 엔지니어들을 위한 1년 단위의 공학수학 강의 중 2학기 과목이다.

디지털 논리 회로는 컴퓨터 뿐 아니라 각종 디지털 전자 기기의 하드웨어를 구성하는 기본 요소이며 이 강좌를 통해서 기본 지식을 학습한다. 학생들은 논리회로를 구성하는 기본 소자, 조합회로와 순차회로의 설계 이론을 배운다. 이와 병행하여 학습한 이론을 실험을 통해 확인하여 하드웨어 설계의 기초를 공고히 한다.

이 과목에서는 컴퓨터에 의한 문제 해결을 위해 필요한 개념이나 대상물의 표현을 위한 자료 구조와 문제해결을 위한 체계적 사고 방법을 학습한다. 배열, 연결 리스트, 큐, 스택, 우선순위 큐 등의 기본적인 자료구조를 배우고, 검색 트리, 해시 테이블, 균형 잡힌 검색 트리 등 자료의 색인을 위한 자료구조와 그들의 효율성을 배운다. 정렬, 그래프 알고리즘 등 문제 해결에 유용한 도구와 생각하는 방법에 관한 내용도 제공한다. 프로그래밍 과제가 부여되며 이를 위한 최소한의 가이드가 제공된다.

본 강좌에서는 전기,전자회로의 기본 지식을 학습한다. 저항 회로를 중심으로 회로를 분석하는 일반적인 방법을 배우고 캐패시터와 인덕터 회로를 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하는 방법을 배운다. 또한 전자회로의 핵심 소자인 MOS와 Bipolar 트랜지스터의 특성을 학습하고 논리 회로와 증폭회로의 원리를 배운다. 이 과목을 통해서 디지털 하드웨어의 전기적인 특성, 속도와 에너지 소모에 대한 기초지식을 습득한다.

현대 컴퓨터공학의 주요 관심사에 대한 특별한 주제와 관련해서 매주 한번씩 토의한다.

이 과목에서는 컴퓨터를 구성하는 주요 구성 요소들의 기능과 그들 상호간의 작용을 이해하고 이를 바탕으로 컴퓨터 시스템을 구현하는데 사용되는 여러 설계 기법들을 학습한다. 명령어집합, 중앙처리장치, 파이프라이닝, 메모리 계층구조, 입출력장치 등을 다루며 컴퓨터 발전의 역사적 고찰 및 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 필요한 지식을 배운다.

이 과목에서는 Java와 C++ 언어를 이용한 객체지향 프로그래밍을 학습한다. 학생들은 Java와 C++의 기초 및 API에 대하여 배우고, Java와 C++를 이용하여 실제 문제를 제대로 풀 수 있도록 바르게 동작하고 질 좋은 객체지향 소프트웨어를 작성하는 방법에 대하여 배운다.

이과목은 기계중심/구현중심의 프로그래밍을 보완하는 논리중심/기획중심의 프로그래밍 기술을 익히도록 한다. 학생들이 프로그램 작성의 기본 원리, 구성 요소, 프로그래밍 미학등을 습득하게 함으로써, 소프트웨어 시스템이 드러내는 복잡성을 손쉽게 다룰 수 있는 능력과 자신감을 익히게 한다. 더군다나, 프로그램이 기계를 사용하기 위한 도구라는 제한된 시각에서 벗어나 기계가 프로그램 실행을 위한 도구라는 시각을 갖추도록 보정해준다. 이 강의는 프로그래밍 연습(training)이 아니라 프로그래밍 교육(education)이다. 실습언어는 학생들이 명료하고 효과적으로 생각할 수 있게 하는 프로그래밍 교육에 적절한 ML과 Scheme이다. 대형 소프트웨어를 2명이상의 팀이 기획하고, 구현하고, 형상 관리하는 과정을 프로젝트를 통해 익힌다. 대형 소프트웨어를 구성하는 프로젝트를 학기말에 요구한다.

미래의 IT 제품과 서비스를 책임지게 될 컴퓨터공학도에게 새로운 비즈니스 환경에 대한 감수성 함양은 매우 중요한 일이다. 본 과목의 교육목표는 시장 분석, 자금 조달, 성장 관리, 리더십, 조직 내 역할 및 책임 분장 등 IT 기업의 창업과 운영에 수반되는 다양한 요소를 학습하는데 있다. 이들 현안에 대한 이해를 통해 수강생들은 향후 시장성을 고려한 IT 제품과 서비스를 디자인하고, 신규 또는 기존 기업에 대한 분석적 판단을 하고, 자신이 속하게 될 조직에 적극적으로 참여하고 기여할 수 있을 것이다. 토론식 강의 중심으로 진행되며, 주요 성공사례 및 시장현황 등에 대해 외부 초청 인사의 강연도 더해진다. 수강생들은 조사 보고서 및 (개인 또는 팀 별) 발표 과제를 수행하게 된다.

데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다. 주요 학습 주제로 mapreduce, 유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등을 다룬다.

각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이타베이스 시스템에 대한 데이타 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이타베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이타베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.

두 개의 직접 연결된 디바이스 간의 데이타 교환과 관련된 환경에서 전송, 인터페이싱, 링크제어 및 다중화를 이해하고, 또 통신망을 통해 데이타전송 서비스를 제공하는데 필요한 기능과 그 메커니즘을 이해할 수 있도록 한다. 이 교과목에서 취급하는 내용은 다양한 전송매체를 통한 데이터의 전송 및 인코딩, 디지탈 데이터통신 기술, 데이터 링크 제어, 멀티플렉싱, 패킷 교환, 망 경로배정 및 혼잡제어, 근거리망의 종류와 동작원리이다.

본 강의에서는 디지털 신호를 처리하는 기본 지식들을 배우도록 한다. 우선 앞부분에서는 푸리에 변환을 이용한 주파수 영역에서의 신호의 해석과 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 샘플링에 대하여 학습을 한다. 후반부에서는 디지털 필터와 주파수 영역에서의 신호처리, 그리고 고속 푸리에 변환에 대하여 다루고 끝부분에 이미지 처리에 대한 기본적인 개념을 학습하도록 한다.

이 과목은 컴퓨터공학의 기초를 수강한 학부 상급생을 대상으로 선형대수학, 선형 프로그래밍, 비선형 최적화 등의 다양한 계산모델들을 소개한다. 이러한 계산모델들이 컴퓨터공학에서 사용되는 구체적인 실례들을 통하여 이들이 컴퓨터 응용소프트웨어 개발에 어떻게 사용되는지를 살펴본다.이 과목을 수강하기 위해서는 컴퓨터공학에 관한 기본 수준의 지식과 C, C++ 등의 프로그래밍을 할 수 있는 지식이 요구된다. 수업의 진행은 강의와 더불어 여러 가지 프로그래밍 실습을 병행한다.

중대형 소프트웨어를 설계하고 구현하는데 필요한 실용적인 소프트웨어 개발 원리를 배우고 이 원리를 조별 프로젝트를 통해 실제로 중대형 소프트웨어를 개발하는데 적용한다. 이 경험을 바탕으로 올바르고 성능 좋은 소프트웨어를 개발할 수 있는 사고력, 자신감, 능력을 갖추도록 한다.

이 과목에서는 운영 체제와 시스템 프로그래밍을 학습한다. 운영 체제의 중요 개념인 프로세스 관리, 메모리 관리, 파일 시스템과 입출력, 네트워크 프로그래밍, 병렬 프로그래밍 및 동기화 관련 내용들을 배운다. 수강생은 각각의 주제에 대해 이론적인 개념을 적용하는 프로젝트를 수행하여 시스템 프로그래밍을 실제적으로 수행할 수 있는 경험을 쌓는다.

다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.

이 교과목에서는 유한 오토마타, pushdown 오토마타, 튜링 기계 등 여러 오토마타와 정규 문법, 문맥 자유 문법, 무제약 문법 등 여러 문법체계에 대해서 배우고 그들의 관계를 익힌다. 또한 튜링의 명제와 계산 불가성에 대해서 배운다.

이 과목은 운영체제가 무엇이며, 그것이 수행하는 역할은 무엇이며, 또 운영체제가 어떻게 설계되고 만들어지는지를 소개한다. 주요한 주제들로는 프로세스 관리, 저장장치 관리, 입출력 시스템, 분산처리 및 보안 등이다. 이와 함께 Linux 와 같은 실제 운영체제에 대한 소개도 한다.

본 강의는 소프트웨어/하드웨어 설계 실습을 위주로 하며 다음과 같이 이루어진다. 참여 기업은 4명 내외의 그룹이 1-2 학기 동안(학기에 평균 학생당 60시간 투여)에 할 수 있는 프로젝트 리스트를 제안하고, 학생들은 적당한 그룹을 조직하여 해당 기업의 프로젝트를 수행하며, 학기 중 개발 지도는 회사와 지도교수의 협조로 이루어진다. 학기말에는 각 그룹이 진행한 프로젝트에 대한 전체적인 평가와 발표가 이루어진다.

다양한 프로그래밍 언어들이 품고있는 공통된 원리들은 무엇인가? 현재의 프로그래밍 언어들은 얼마만큼 미개한가? 좀더 나아지기 위해서 필요한 것들은 무엇인가? 새로운 프로그래밍 환경을 효과적으로 운용할 수 있는 언어는 무엇인가? 이 강의에서는 이와같은 질문들에 대한 답을 익히거나, 좋은 답을 만들어내기 위해서 필요한 소양을 닦게 됩니다.

전기전자회로 및 논리설계의 이론 지식에 기초하여 실제 디지털 하드웨어 시스템을 설계 구현할 때 필요한 이론과 실제 지식을 습득한다. 습득한 지식과 실습을 통해서 완전한 독립된 디지털 하드웨어 시스템을 직접 설계 및 구현할 수 있는 능력 배양을 목표로 한다. 논리설계에서 배운 이론적인 디지털 회로가 전자회로 소자 특성에 접목되어 실제 디지털 시스템을 구현할때 이론과 실제가 어떻게 다르며, 신호와 전원 무결성이 시스템 동작에 미치는 영향을 공부한다. 아울러 디지털 디바이스가 아닌 여러 입출력 및 통신 디바이스와의 인터페이스를 배운다. 하나의 완전한 독립된 하드웨어 시스템을 구현하기 위한 전원장치를 배우며, LCD 디스플레이 시스템과 호스트 컴퓨터 통신을 공부한다. 실습으로는 모르스부호 연습기를 구현한다.

이 과목은 IT분야에서의 리더쉽을 개발하기 위해 외부 전문가를 초빙하여 사례분석을 통한 리더쉽의 요건을 학습하도록 한다. 일반적인 리더쉽을 발휘하기 위한 기본 자질 뿐만 아니라 IT분야의 특수성을 고려한 리더쉽 기술에 대하여 공부한다.

학습시스템은 환경과의 상호작용을 통한 경험으로부터 지식을 습득하여 스스로 성능을 향상시키는 시스템이다. 기계학습은 학습시스템의 핵심인 경험으로부터 획득한 데이터로부터 모델을 자동으로 생성하고 이를 기반으로 미래 를 예측하는 계산구조와 알고리즘을 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 기계학습은 인터넷 정보검색, 텍스트마이닝, 컴퓨터비젼, 로보틱스, 게임 뿐만 아니라 생명과학과 비즈니스 데이터마이닝 등에 성공적으로 활용되었다. 최근 들어 모바일폰, 스마트 TV등에서 사용자 모델링과 개인화 추천 서비스에 사용되고 있으며 컴퓨터구조, 컴파일러, 운영체제, 통신망 시스템의 모델링 및 성능 예측 등 컴퓨터공학의 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 교과목은 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리, 여러가지 학습 방법에 대한 모델 구조와 학습 알고리즘 및 그 수학적인 기반를 제공하는 것을 목적으로 한다. 패턴분류, 확률관계모델링, 순차적 의사결정과정에 대한 구체적인 학습 구조와 알고리즘을 살펴보며 실제 응용문제 해결을 위한 미니 프로젝트를 통하여 그 활용 방법을 습득한다.

4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, Convolutional Neural Networks 와 Recurrent Neural Networks 에 관한 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, 콘볼류션신경망(CNN), CNN 구조, 반복신경망(RNN), RNN의 응용, 강화학습을 다룬다. 이론은 기존 머신러닝과목에서 다루므로, 이론보다는 실용적 적용능력을 배양하기 이해 딥러닝 관련 소프트웨어 교육을 강조하며, Python에 관한 강의와 실습, Python 수학 라이브러리 numpy에 강의도 실시한다. 또한 Advanced deep learning library인 Tensorflow에 대한 강의와 실습도 병행한다. (공과대학 공통 교과목)

이 과목은 컴퓨터공학의 기초를 수강한 학부 상급생을 대상으로 병렬처리 환경의 소개와 병렬프로그래밍 기법에 대하여 입문수준의 지식을 제공함을 목적으로 한다. 주요 학습주제는 일반적인 병렬처리 환경,특히 교내에서 사용 가능한 병렬컴퓨터의 사용방법과 일반적인 대용량의 계산을 요하는 문제들을 어떻게 병렬프로그래밍 하기위해 분석/설계하는 기법이다. 이 과목을 수강하기 위해서는 컴퓨터공학에 관한 기본 수준의 지식과 C, C++ 등의 프로그래밍을 할 수 있는 지식이 요구된다. 수업의 진행은 강의와 더불어 여러 가지 병렬프로그래밍 실습을 병행한다.

최근 컴퓨팅 기술과 무선통신의 발전에 힘입어 ‘언제, 어디서’든 멀티미디어정보를 처리할 수 있게 되었다. 이러한 이동 컴퓨팅 시스템은 단말기(휴대전화, PDA 등), 유무선 네트워크, 운영체제/미들웨어 등으로 구성되어 있으며, 이들 모두의 통합에 의하여 응용 서비스를 효과적으로 제공할 수 있다. 이동 컴퓨팅은 요소기술로서 분산 컴퓨팅 및 임베디드 시스템 기술에 기초하고 있으며 유비퀴터스 시스템, 이동 상거래, 휴대전화 등에 응용된다. 따라서 이 과목의 목적은 이동 컴퓨팅 구성기술을 이해하고, 단말기 등을 위한 응용 소프트웨어 개발에 대하여 학습하는 데 있다.

이 강의에서는 공개키 암호화, 해시 함수, 디지털 서명, 영지식 증명 등 블록체인의 기반기술과 합의 알고리즘, data feeds, 거버넌스(governance), 결정성(determinism) 등 블록체인의 중요 개념들을 설명한다. 그 뒤에 비트코인, 이더리움, 하이퍼레저 패브릭, 리플 등 대표적인 블록체인 시스템들을 설명한다. 블록체인이 탈중앙화(decentralization)의 핵심 기술임을 설명하기 위해 PoW, PoS, PBFT, Paxos 등의 합의 알고리즘과 Chord, Pastry, Kademlia 등의 P2P 네트워크를 설명한다.

전산학 및 인터넷의 발전으로 검색시스템, 소셜 네트워크 및 온라인 코머스가 빠르게 발전하고 있다. 소셜 네트워크 분석은 인터넷 세상에서 발생하는 빅 데이터를 분석하여 네트워크 구조 및 인간 사이의 상호작용을 규명하는 최신 데이터 분석학문이다. 이 과목에서는 대규모 소셜 네트워크에서 발생하는 상호작용을 이해하는데 필요한 그래프 이론 및 네트워크 이론을 살펴보고 이론을 바탕으로 대규모 온라인 소셜 네트워크의 구조 및 특성, 역동성을 분석한다. 이 과목에서 다루는 주제는 추천시스템, 작은세상 현상, 무작위 네트워크, 웹 검색 및 내비게이션, 정보의 확산, 커뮤니티 및 클러스터 분석, 음양 네트워크, 네트워크 진화, 생물학적 전파 모델링을 포함한다.

이 강의는 크게 두 부분으로 나뉜다: 기계화된 수학과 소프트웨어 검증. 첫 번째 부분에서는 컴퓨터의 도움을 받아 수학을 오류 없이 수행하는 방법을 소개한다. 특히, Coq 증명 보조 도구의 이론과 응용에 대해 배운다. 이 도구는 수학적 정의, 정리 및 증명을 엄밀하게 작성할 수 있게 해주며, 이후에 자동 증명 검사를 수행하여 그 증명의 올바름을 보장한다. 이 강의의 두 번째 부분에서는 소프트웨어 명세를 표현하는 방법, 그리고 작성된 프로그램이 주어진 명세대로 오류 없이 동작함을 엄밀하게 검증하는 방법을 소개한다. 구체적으로, Coq 내에서 Hoare 논리라고 불리는 프로그램 논리를 구현하고, 이를 사용하여 다양한 프로그램을 엄밀하게 검증한다.

소프트웨어 공학은 적절한 기간과 비용의 한도내에서 개발되고 수정되는 소프트웨어 생산품의 생산과 유지를 위한 체계적인 기술과 관리의 학문분야로써 소프트웨어 생산품의 질을 향상시키고 생산성을 증가시키는데 그 목적이 있다. 특히, 소프트웨어 생명주기, 구조적 설계 및 분석기법, 각종 다이어그래밍 기법 등에 대해 배움으로써 고품질의 소프트웨어를 양산할 수 있는 능력을 배양한다.

소프트웨어 공학은 적절한 기간과 비용의 한도 내에서 소프트웨어 생산품의 생산과 유지를 위한 체계적인 기술과 관리의 학문분야로서 소프트웨어 생산품의 질을 향상시키고 생산성을 증가시키는데 그 목적이 있다. 이 강좌에서는 소프트웨어 공학에 대한 폭넓은 시각을 소개하며 주로 큰 규모의 소프트웨어를 개발할 때 널리 사용하는 여러 기법들을 다룬다. 구체적으로 임계 시스템(critical system) 명세와 개발, 검증과 확인, 소프트웨어 비용 산정, 품질 관리, 소프트웨어 진화 등의 주제를 다룬다. 또한 UML, 소프트웨어 메트릭, 재공학과 같은 고급 주제를 대학원생들이 특강 형식을 빌어 소개한다.

양자 컴퓨터는 기존 정보처리장치에서 비효율적인 연산을 양자시스템의 고유한 성질을 활용하여 효율적으로 해결하는 장치이다. 이 강의는 양자 컴퓨터의 작동원리를 이해하는데 필요한 간단한 계산 이론에 대한 소개와 선형대수 기반의 수학적으로 추상화된 양자역학의 기초를 소개한 후, 이를 바탕으로 양자 회로를 구성하는데 필요한 양자 게이트들과 이들을 활용한 양자 알고리즘을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 또한, 대표적인 양자암호 프로토콜들에 대해 살펴보고 양자 오류정정 부호 등 양자 정보의 전반적인 기초 지식과 최근 연구 동향에 대해서도 소개한다.

인간-컴퓨터인터페이스의 기본 개념과 인간 요소 관점에서 인간-컴퓨터 인터페이스를 설계하는 기초 이론을 연구한다.

인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.

컴퓨터 및 인터넷이 사회 인프라로 사용됨에 따라 IT 시스템에서 보안 요구사항, 보안 기본 동작, 보안 시스템의 약점 등을 이해하는 것이 컴퓨터공학자에게는 점점 더 요구되고 있다. 인터넷 보안 시스템을 근본적으로 이해하기 위해서는 암호기술 및 그 수학적 원리를 알아야 가능하다. 본 강의에서는 먼저 암호 기술들을 이해하기 위해 필요한 정수론, 이산 로그, 소인수분해, 해시 함수 등을 설명한다. 그 뒤에는 대칭키 암호기법, 공개키 암호기법, 디지털 서명, 키 관리 등 기본 보안 기술을 다루고, 마지막으로 그 뒤에 공개키기반구조(PKI), 비트코인, TLS, 웹 보안, Tor 등 응용 보안 기술을 다룬다. 본 과목은 컴퓨터 공학을 전공 혹은 부전공으로 하는 학부생들을 대상으로 하며, 학생들이 일반 고등학교 수학과 이산수학을 수강하였으면 무리 없이 본 강의를 수강할 수 있도록 강의 내용을 개발할 것이다.

본 과목의 전반부에서는 ARM 기반의 내장형 시스템 하드웨어의 이해와 주요 부분에 대한 설계지식을 습득한다. 기존 컴퓨터구조 및 관련 과목에서 마이크로프로세서 위주로 컴퓨터구조를 소개하는 것에 대응하여, 본 과목에서는 메모리 시스템, 입출력 및 버스 등의 구조를 강조하여 소개하여, 내장형 시스템 전체의 하드웨어의 이해와 설계 능력을 배양하는데 그 목표를 둔다. 본 강의의 후반부에서는 내장형 시스템을 구성하는 주요 소프트웨어 구성 요소들을 소개하고 내장형 시스템이 요구하는 설계의 요건들을 만족하기 위한 설계 기법들을 학습한다. 실시간 OS, 디바이스 드라이버 등의 기능들을 소개하고 내장형 시스템의 주요 응용(예: 멀티미디어 응용)에 대해서도 익힌다. 개발된 시스템의 성능평가 및 성능 최적화 기법을 다루며 내장형 소프트웨어를 위한 검증기법을 학습한다.

본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성

본 강의는 창의적통합설계 1의 연속 강의로서 창의적통합설계 1에서 수행한 내용을 더욱 발전시킨다. 참여 기업은 창의적통합설계 1에서 수행한 내용에 대한 확장 보완 작업을 창의적통합설계 2에서 진행하게 된다. 학기말에는 각 그룹이 진행한 프로젝트에 대한 전체적인 평가와 발표가 이루어지며, 대외적인 발표회를 갖는다.

고급언어를 어셈블리어로 번역하여 주는 시스템 프로그램인 컴파일러에 관해 배우는 과목으로 컴파일러의 각 단계인 렉시칼분석(lexical analysis), 구문분석(syntax analysis), 의미분석(semantic analysis), 중간코드생성(intermediate code generator), 최적화기법(optimization technique), 목적코드생성(object code generation) 등에 대하여 배우며 미니 컴파일러를 직접 구성해 봄으로써 컴파일러의 구성과 작동원리를 이해하게 된다. 선수 과목으로는 프로그래밍어론, 컴퓨터시스템 개론이 요구된다.

기존의 교과목에서 다루지 못한 새롭게 개발된 컴퓨터 공학 기술들 중 특정 주제를 가르친다. 강의 주제는 매학기 바뀔 수 있으며 강의 계획서에 자세하게 소개된다. 2015년 기준으로, 강의 주제의 예를 들면 빅데이터 분석, 소프트웨어 검증, 딥러닝, 로보틱스, 3차원 프린팅, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷, 양자 컴퓨팅 등이 될 수 있다.

컴퓨터공학부의 교육을 받고 사회로 진출하는 졸업생들은 다른 사람들과 컴퓨터 관련 지식과 경험을 공유하게 된다. 이 교과목의 목표는 수강생들이 컴퓨터공학 교육의 다양한 교수법을 익히고 이를 교육현장에서 활용할 수 있는 능력을 기른다. 이를 위해서 본 교과목에서는 학생들은 먼저 강의전달 기법, 학습과정의 이해, 학생 중심의 강의법, 학생과의 상호작용, 이러닝 등의 교수법을 배운다. 그 후에 이러한 교수법들이 학교 내에서 진행되는 컴퓨터 관련 강좌의 강의, 숙제, 실험 들을 통해 수업 현장에서 어떻게 이루어지는지를 체험하고, 이것들의 장단점을 분석하는 능력을 키운다. 또한 이러한 컴퓨터 교육 방법을 어떻게 개선시킬지 토론하고 새로운 아이디어를 도출한다.

2차원 및 3차원 컴퓨터 그래픽스의 기본원리들을 다룬다. 그래픽스 라이브러리를 이용하여 3차원 영상을 합성하고, 대화형 사용자 인터페이스를 구현하는 기술을 익힌다. 3차원 형상의 표현, 기하학적 변환, 투사법 (projection), 가시변환 (viewing transformation), 숨은 면 제거, 렌더링, 애니메이션, 가시화 알고리즘 등을 다룬다. 프로그래밍 과제들을 통하여 기본 개념들을 간단히 구현하여 본다.

인터넷 기술을 깊이 다루는 학부 수준의 고급 과정이다. 인터넷의 구조, 프로토콜 응용을 자세히 다룬다. OSI 프로토콜, 데이타 통신 기본 개념에 대한 이해가 사전에 요구된다.

컴퓨터 모델링에서는 컴퓨터를 구성하는 각종 자원을 정량적으로 모델링하여 여러 가지 환경하에서 어떻게 동작하는지를 이해하고 성능 분석을 하는 기법을 익힌다. 이를 위해 본 강의에서는 통계적 과정, 분포이론, 확률론등의 기본적 모델링 지식과 함께 실제 시스템에의 적용 방식, 적용 사례 등을 교육한다.

이 과목은 학부 상급생을 대상으로 컴퓨터 및 네트워크 보안의 기본적인 관심 사항 및 기법들을 소개하고, 보안과 관련된 여러 문제점과 해결 방안에 대한 입문 수준의 지식을 제공한다. 주요 학습 주제로는 보안의 정의, 확인과 인증, 접근 제어, 취약성 분석, 보안 모델, 보안 평가, 암호화 기법, 침입 탐지, 시스템 보안, 그리고 네트워크 보안 등을 포함한다. 이 과목을 수강하기 위해서는 운영체제, 컴퓨터 네트워크에 대한 기초 지식이 요구된다.

컴퓨터비전은 학계와 산업계 모두에서 가장 빠르게 발전하는 인공 지능 분야로, 3차원 세계를 기록한 사진 및 동영상과 같은 시작정보들을 획득, 처리, 분석, 이해하는 데에 그 목적이 있다. 본 과목은 학부 4학년생을 위한 과목으로서 컴퓨터비전과 관련한 기초적인 개념과 방법론 및 그 응용을 배운다. 아울러 프로그래밍으로 구성된 과제들과 학기 프로젝트를 통해 실제 영상을 다루는 경험을 쌓는데 주안점을 둔다. 본 수업에서 다루는 주제들은, 영상 처리 및 분할, 특징점 검출, 광학, 영상 추적, 사진기 모델, 3차원 복원, 인물 및 물체 인식과 검출 등을 포함한다.

컴퓨터기술이 전통적인 전자계산 (computing)의 범주를 벗어나서 다른분야와 융합하는 현상은 이제 아주 분명한 정보사회의 흐름으로 나타나고 있다. 본 과목에서는 컴퓨터기술이 다양한 분야 (생명공학 BT, 금융분야 Finance, 미래 자동차 분야 Car Telematics, 휴대 단말기 분야 Handset Devices, etc) 등과 융합되는 과정을 공부하고, 융합에 필요한 기술과 아이디어를 실습하는 내용으로 구성된다.

이 강의에서는 블록 암호, 대칭키/공개키 암호화, 해시 함수, 메시지 인증 코드, 디지털 서명, 키 교환 등 현대 암호학의 대표적인 기술들을 공부한다. 이를 위해 데이터의 기밀성과 무결성, 인증 등 주요 안전성 개념을 정의하고 증명하는 것을 목표로 한다. 또한, 다자간 연산, 동형 암호, 영지식 증명과 차분 프라이버시 등 안전한 계산 프로토콜 구축을 위한 최신 암호기술을 안전성과 성능, 기능성 등 다양한 측면에서 설명하고 최근 연구 동향 및 대표적인 응용 분야들을 소개한다.