fnctId=departmentIntro,fnctNo=831
ACE1312 | 이산수학(Discrete Mathematics) |
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전산학에 필요한 이산수학 개념 - 수학적인 모델 - 알고리즘 언어 - 명제와 논리, 증명법과 집합, 수학적 귀납법과 관계 - 관계와 함수, 무향그래프와 표기법, 유향그래프와 트리 - 형식 언어와 문법, 유한상태와 Turing Machine - 불 대수, 대수 체계, 수치함수와 생성함수, 계차 방정식(Algorithm 분석) |
ACE2105 | 선형대수(Linear Algebra) |
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벡터의 개념, 일차연립방정식의 풀이법, 행렬 연산, 벡터공간, 동역학계의 소개, 고유값과 고유벡터, 선형변 환, 차원과 구조, 대각화에 관련된 이론을 다룬다. |
BIO1001 | 생명과학개론(Introductory Biology) |
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비전공자를 위해 개설되는 과목으로 생물학 전반에 대한 기본적인 지식을 강의하며, 현대생물학의 다양한 영역에서 발견된 새로운 생물학적 사실들의 중요성을 살펴본다. |
CBA1102 | 경영학원론(Principles of Business Administration) |
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전체 강의는 경영학에 대한 기본적 개념에 대한 3가지 주제와 기업활동에 대한 6가지 측면에서의 접근을 기본으로 한다. |
CBA1103 | 경제학(Economics) |
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실업이나 인플레이션은 물론, 경제성장, 빈곤, 환율, 노사관계, 경쟁과 독점, 조세, 국제무역 등 우리의 관심을 끄는 대부분의 경제문제가 경제학의 연구 대상이 된다. 경제학 기초이론에 대한 이해를 돕고, 관련 경제문제와 연계시켜 이론을 현실경제에 접목시켜보고자 한다. 강의진행은 수강생의 이해정도를 고려하여 강의일정을 조절할 수 있다. |
CBA1106 | 회계원론(Principles of Accounting) |
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재무회계정보의 산출과정(accounting cycle)에 대한 이해와 재무제표 구성요소의 회계처리에 대해 강의한다. |
CHM1023 | 일반화학(General Chemistry) |
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화학의 기본원리와 응용분야를 심도있게 소개하고, 우리 주위에서 일어나는 자연현상을 화학의 기본개념을 적용하여 설명한다. |
DSC1001 | 데이터사이언스 개론(Introduction to data science) |
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데이터사이언스에 대하여 소개하고 데이터의 수집, 처리, 분석, 응용과정 전반을 학습하고 이를 어떻게 응용할 지를 학습한다. |
DSC1002 | 기초통계학(Elementary Statistics) |
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데이터 분석을 위한 통계학의 기초적인 이론을 배운다. 자료의 요약정리에서 확률이론 및 분포, 통계적 추론의 기본 내용까지 배운다. |
DSC1003 | 객체지향프로그래밍(Object-Oriented Programming) |
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객체지향 언어인 자바의 특성을 이해하고 문법을 습득한 후 - 자바를 작성하고 실행할 수 있는 환경을 구성하는 능력을 배양한다. - 자바의 문법을 습득하여 프로그램 작성 능력을 배양한다. - 객체지향 언어의 클래스, 캡슐화, 상속 등을 학습한다. |
DSC1004 | 데이터 경제 기초(Introduction to Data Economy) |
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데이터에 기반한 경제사회적 개념을 이해하기 위한 기초적 지식을 함양. 경제, 비지네스, 공학, 법제도 등의 융합적 이슈를 다룸으로 데이터경제의 현상과 이슈들을 정확히 알도록 구성. 이론적 이해를 넘어 현실적으로 전개되고 있는 사회경제적 현상들을 이해하도록 함. |
DSC2001 | 데이터사이언스 프로그래밍(Data Science Programming) |
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최근 인공지능을 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 프로그래밍 언어인 파이썬(Python) 문법을 학습하여 여러 종류의 데이터를 분석 및 시각화하고 실제 문제를 해결하는 능력을 기른다. |
DSC2002 | 데이터베이스(Database) |
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데이터베이스의 필요성, 데이터베이스 관리 시스템의 주요 기능을 학습 - 구축된 데이터베이스의 구조 및 내용을 이해 - 이를 바탕으로 빅데이터 분석에 필요한 정보를 검색 활용 |
DSC2003 | 통계적 추론(Statistical Inference) |
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통계학의 기초가 되는 확률과 확률분포와 기계학습에 필요한 MLE, 엔트로피, KL Divergence 등을 배운다. |
DSC2004 | 회귀분석(Regression Analysis) |
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본 과목은 기존 회귀분석과 범주형 자료분석 과목의 내용을 넓게 포함한다. 변수간 함수적 관계를 탐색하는 방법으로 회귀분석을 접근하여 반응변수의 형태에 따라 다양한 회귀모형 및 이론을 다루며, 주요 내용은 단순선형회귀, 다중선형회귀, 회귀진단, 범주형 자료의 확률분포, 일반화 선형모형이다. |
DSC2005 | 수치해석 및 최적화(Numerical Analysis and Optimization) |
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수치해석은 컴퓨터로 수리적 문제를 푸는 방법론을 다룬다. - 행렬 연산, 비선형 방정식 해 구하기, 행렬 축소, 회귀 보간기법, 수치적분 - 미분 방정식 등 |
DSC2006 | 자료구조론(Data Structure) |
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프로그램 개발에서 필요로 하는 다양한 추상형 자료 타입을 학습한다. 스택, 큐, 데크, 벡터, 리스트, 트리, 우선순위큐, 딕셔너리, 탐색트리 등에 대한 이론적인 이해와 실제 구현을 위한 객체지향 설계 및 알고리즘의 효율성 분석에 대해 학습한다. - 선수 과목으로 객체지향 프로그래밍을 이수하여야 한다. |
DSC2007 | 인터넷프로그래밍(Internet Programming) |
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HTML5, JavaScript, CSS 등과 같은 클라이언트 인터넷 프로그래밍 언어와 서버 인터넷 프로그래밍 언어의 대표 주자인 JSP 및 JDBC 프로그래밍에 대한 기술을 학습하고, 웹페이지 프로그래밍의 주 프레임워크인 스프링 프레임워크를 공부한다. 마지막으로 데이터베이스를 사용하는 웹페이지를 설계하고 구현한다. |
DSC2008 | 통계분석방법(Methods of Statistical Analysis) |
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통계적 관점에서 기초통계학에서 다룬 내용을 활용하여 현실 문제를 해결함, 이를 직접 S/W로 구현하는 것을 실습한다. 또한, 통계분석 사례에 대해 탐구한다. |
DSC2009 | 사회조사방법론(Social Research Methods) |
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사회조사방법 각 단계에 대한 이론적 논의와 실질적 사례를 다루고자 한다. 조사연구 계획 및 디자인, 질문지, 표본추출, 자료수집(Fieldwork), 통계처리, 최종 결과보고서 작성 및 활용 등이 포함된다. 각 단계별로 다양한 방법들을 두루 살펴보고, 방법론적 쟁점들을 다루고 있는 교재와 논문을 요약 소개한다. |
DSC3001 | 통계적 기계학습(Statistical Machine Learning) |
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기계학습의 기본적이고 핵심적인 이론을 이해하고 수학적 풀이과정을 통해 해석한다. 또한, 파이썬을 활용하여 기계학습을 구현한다. |
DSC3002 | 빅데이터시스템(Big Data System) |
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빅데이터에 자주 사용되는 Linux 환경에 대한 경험을 제공하고 데이터의 수집, 분석, 시각화 경험을 제공한다. 또한, 분산처리 플랫폼에 대한 간략한 소개와 사용법에 대하여 살펴본다. |
DSC3003 | 다변량 데이터 분석론(Multivariate Data Analytics) |
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다변량 데이터 분석의 기본이 되는 다차원 정규분포와 관련된 분포 이론들, 주성분분석, 인자분석, 분류와 판별분석, 정준상관분석, 군집분석등의 방법론을 학습한다. |
DSC3004 | 계량경제학(Econometrics) |
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경제문제 분석에 필요한 기초통계이론 및 계량경제 이론을 습득하고 데이터를 활용한 실증 분석 능력을 배양한다. |
DSC3005 | 고객 데이터 분석론(Customer Data Analytics) |
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디지털 시대의 소비자 행동과 마케팅 방식을 소개하고, 디지털 마케팅의 주요 개념과 전략을 다룬다. 특히 다양한 디지털 플랫폼을 활용한 효과적인 마케팅 전략을 기업사례를 통해 구체적으로 살펴본다. |
DSC3006 | 인공지능(Artificial Intelligence) |
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인공지능의 기본개념과 인공지능에서 사용되는 다양한 이론적 기법들을 학습한다. 나아가 딥러닝과 관련된 이론 및 실습을 학습한다. |
DSC3007 | 영상 데이터 분석론(Image Data Analytics) |
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컴퓨터 비전의 개념과 활용 기술에 대해 학습하고, 디지털 영상 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 다루는 기법을 배운다. |
DSC3008 | 경제 데이터 분석론(Economy Data Analytics) |
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경제학을 도메인 지식으로 사용하여 데이터를 분석하는 데이터분석 준전문가를 양성하는 것을 목표로 한다. 빅데이터 이해, 데이터분석 기획에 관한 이론 수업과 함께 기초 통계를 응용한 정보 분석을 학습한다. |
DSC3009 | 금융 데이터 분석론(Financial Data Analysis) |
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본 수업에서는 금융 분야에서 생성되는 시계열 데이터에 대한 개념과 이를 분석하기 위한 도구에 대한 실무 지식을 제공한다. |
DSC3010 | 센서 데이터 분석론(Sensor Data Analytics) |
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본 수업에서는 제조 데이터분석에 필요한 다양한 방법과 실제 실무에서 활용되는 방법을 배운다. 시설 계획 및 배치, 프로세스 분석, 집계 계획, 자재 요구사항 계획, 재고 관리 및 운영 일정에 대한 방법과 사례를 배운다. 특히 최근 제조 현장의 디지털 전환이 가속화됨에 따라 스마트팩토리, 산업용 사물인터넷 등의 도입이 확산되고 있다. 이에 따라 제조 현장에서도 방대한 데이터가 생성되고 있다. 본 강좌에서는 제조 분야의 데이터를 이해하고 분석하는 역량을 개발한다. |
DSC3011 | 국방 데이터 분석론(Military Data Analytics) |
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본 강좌는 통계학 및 다양한 기계학습 방법을 기초로 국방 분야의 데이터 활용 및 실무적 분석 능력을 향상하기 위한 과목이다. |
DSC4001 | 분산처리 기초(Distributed Processing) |
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Java를 활용한 분산 응용 프로그램, 병렬처리, 분산 컴퓨팅, 클라우드 소프트웨어 아키텍쳐 등의 개념과 이론에 대하여 학습한다. |
DSC4002 | 베이지안 분석 방법론(Bayesian Analytics Methods) |
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본 강의에서는 주관적 확률, 사전분포, 극한 사후분포, 베이지안 추정과 검정, 회귀분석 등을 다룬다. |
DSC4003 | 시공간 데이터 분석론(Spatiotemporal Data Analytics) |
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본 강의에서는 공간상에서 관측되는 자료와 시공간으로 관측되는 자료를 분석하는데 사용하는 통계방법론을 배운다. |
DSC4004 | 의료 데이터 분석론(Medical Data Analytics) |
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방대한 양의 의료 데이터의 종류에 대해 이해하고 데이터를 분석할 수 있는 기법에 대해 학습한다. |
DSC4005 | 데이터사이언스 세미나(Data Science Seminar) |
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빅데이터 분석 관련 연구 및 산업체에 계시는 연사를 초청하여 최근 기술의 연구 동향 및 산업계 트렌드를 순환식 세미나를 통해 소개한다. |
DSC4006 | 데이터분석 사례연구(Data Analytics Case Study) |
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기사, 논문, 유투브, 설문 등 다양한 매체를 조사하여 다양한 분야에서 생성된 데이터가 분석되고 있는 사례를 발표한다. |
DSC4007 | 데이터분석 프로젝트(Data Analytics Project) |
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데이터분석 사례연구를 통해 조사한 데이터분석 사례들을 기반으로 개별 및 팀 프로젝트를 수행한다. |
GEB1107 | 의사소통 영어(English Communication: Pre-Intermediate) |
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학생들이 미래의 학술연구와 업무 수행에 능동적이고 창의적으로 대처하는 데 필요한 영어 의사소통 능력을 배양하기 위한 초급 수준의 영어 교과목으로 다양한 학생 중심의 활동을 통해 영어로 의사소통하는 기술을 익히고 연마한다. |
GEB1108 | 의사소통 영어: 중급(English Communication: Intermediate) |
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학생들이 미래의 학술연구와 업무 수행에 능동적이고 창의적으로 대처하는 데 필요한 영어 의사소통 능력을 배양하기 위한 중급 수준의 영어 교과목으로 다양한 학생 중심의 활동을 통해 영어로 의사소통하는 기술을 익히고 연마한다. |
GEB1109 | 의사소통 영어: 고급(English Communication: Advanced) |
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학생들이 미래의 학술연구와 업무 수행에 능동적이고 창의적으로 대처하는 데 필요한 영어 의사소통 능력을 배양하기 위한 고급 수준의 영어 교과목으로 다양한 학생 중심의 활동을 통해 영어로 의사소통하는 기술을 익히고 연마한다. |
GEB1112 | 크로스오버 1 : 인간의 탐색(Crossover Course 1: Humanities) |
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인문학은 학문의 영역인 동시에 모든 인간의 마음속에서 쉼 없이 역동하는 원초적인 탐구정신이다. 그것은 자기가 어떤 존재인지를 이해하고 나아가 어떤 존재로 살아갈 것인지를 결단하려는 인간의 근원적인 욕구에서 출발하여, 문학, 역사, 언어, 사회, 도덕, 문화와 예술 등 인간 정신의 다양한 산물에 대한 성찰로 전진한다. 이런 인문학의 정신은 자연을 이해함으로써 그것을 효율적으로 활용하고 지배하려는 과학기술의 정신과 상호보완적 관계에 있다. 이 강의는 특히 이공계의 학생들을 주된 대상으로 삼아 이처럼 중요하고 필수적이면서도 결핍되어 있기 쉬운 인문학적 정신을 자기 자신에게서 발견하도록 유도한다. 강의에서 수강자는 자아, 공동체, 옳고 그름, 학문, 예술 같은 인문학적 주제들에 대해 읽고, 생각하고, 묻고, 그리고 생각한 것을 말하거나 글로 쓰는 연습을 하고, 이런 과정을 통해 인문학적 지식과 더불어 인문적 감각을 갖추게 될 것이다. |
GEB1114 | 크로스오버 3 : 사회의 탐색(Crossover Course 3: Economics, Business and Law) |
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1. (경제학) 개인의 행동에 관한 7개 원칙, 사람 사이의 상호작용에 관한 7개 원칙, 경제 전체의 구성에 관한 7개 원칙, 금융 및 국제경제에 관한 7개 원칙들로 구분하여 경제학과 경제학적 사고방식을 강의한다. 2. (경영학) 구성원들의 노력을 계획, 조직, 지휘, 통제하는 과정으로 경영의 중요성과 유능한 경영자의 자질, 시장 지향적 고객중심 경영을 위한 마케팅의 여러 측면과 관리, 재무적 관점에서의 경영을 위한 포트폴리오 이론 등을 강의한다. 3. (회계학) 대차 대조표와 손익 계산서 등 재무 제표를 포함한 회계 정보를 어디서 얻고, 어떻게 이해하고, 특정한 판단과 선택을 위해서 회계 정보를 어떻게 분석하고, 그 과정에서 무엇에 주의해야 하는지를 강의한다. 4. (법학) 자유와 책임, 개인간 자유의 상충에 관한 민법적, 형법적 제재와 소송 제도, 계약과 계약이행의 책임, 약자의 보호를 위한 정의와 이를 위한 장치로서 법의 역할과 한계를 강의한다. |
GEB1116 | 프로네시스 세미나(Phronesis Seminar) |
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본 교과목은 신입생들이 바람직한 가치관을 정립하고, 성공적인 대학생활을 영위할 수 있도록 지도하는 신입생 대상 기초교과목이다. 본 교과목은 학생들이 가치 있는 삶의 목적을 수립하고, 성실한 자세로 도전하여 미래를 열어나가는 데 역점을 두며(온라인 인성교육), 자신의 적성과 능력을 토대로 졸업 후의 경력을 수립할 수 있도록 안내한다(오프라인 진로교육). |
GEB1126 | 문제해결을 위한 글쓰기(Writing and Problem Solving) |
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현대 사회가 요구하는 창의적 문제해결력과 의사소통 능력 신장을 위해 학술적 글쓰기 및 실용적 글쓰기의 이론과 방법을 익힌다. 이를 바탕으로 글쓰기와 말하기 능력을 실습을 통해 향상시켜 대학에서의 학습을 효과적으로 하고 사회에서의 활동을 능독적으로 할 수 있는 교양인을 양성하는 데에 강의의 주안점을 둔다. |
GEB1143 | 미래사회와 소프트웨어-IT계열(Software and the Future Society-for the IT Engineering) |
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미래사회의 필수역량으로 강조되고 있는 컴퓨팅적 사고력은 여러 학문 분야의 창의적 생각들을 융합의 바탕위에 실현하기 위한 기본적 소양이다. 컴퓨팅적 사고를 기반으로 우리 생활에 밀접하게 위치하고 있는 다양한 IT기술과 정보환경을 이해하고 나아가 전공 기반위에서 새로운 융합 기술을 창조해 나갈 수 있는 능력을 배양하는 것이 중요하다. 이 강의는 빅데이터, 인공지능, 스마트 모빌리티, 가상·증강현실, 사물인터넷, 정보보호 등의 주제를 통해 그러한 능력 배양을 위한 토대를 제공한다. |
GEB1151 | 커리어 디자인 2(Career Design 2) |
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- 취업시기 도래 이전에 직무선정 및 커리어 설계의 중요성 인지를 통한 취업경쟁력 강화 - 전공맞춤형 직무선정과 산업 및 기업의 대한 이해를 바탕으로한 적절한 취업시기에의 취업성공 도모 - 구직스킬 향상을 통한 채용시장에서의 학생(지원자로서)의 장/단점 파악 |
MTH1001 | 일반수학 1(Calculus 1) |
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일반수학 I은 고등학교에서 배운 함수의 극한, 연속, 미적분과 그의 응용들을 살펴보고 대학수학에서 기본적으로 다루어지는 다양한 유형의 함수의 미분과 적분의 기법을 배운다. 나아가 무한급수의 수렴 여부에 대한 여러 가지 판정법을 다루고 난 후, 함수의 멱급수 표현인 테일러 급수와 이와 연관된 내용들을 배운다. |
MTH1002 | 일반수학 2(Calculus 2) |
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극좌표, 공간도형 및 공간벡터, 편도함수, 다중적분, 주면 및 구면 좌표계 그리고 그린 정리와 스톡스 정리 등에 대해서 공부한다. |
PHY1005 | 일반물리학(General Physics) |
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"개념 정립에 이어 간단한 수식을 사용하여 물리법칙을 유도하고, 이를 응용하여 간단한 실질적 문제에 적용하여 그 물리적 의미를 파악한다. " |