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교과과정

학과명: 컴퓨터·AI융합공학과

교육 목표

컴퓨터 및 인공지능 분야는 학문적, 기술적 면에서 가장 빠른 속도로 급변하고 있는 분야 중의 하나이다. 최근에는 응용분야의 발달 또한 가속화되어, 컴퓨터 및 인공지능 응용은 사회 각 분야에서 필수적인 도구 중의 하나로서 자리를 잡아가고 있다. 아울러 전문인력에 대한 사회적 요구 또한 그에 비례하여 증대되어 전문인의 배출이 그 수요를 충족시키지 못하고 있는 현실이다. 따라서 본 학과에서는 이러한 사회적 요구에 부응할 수 있는 이론과 실무를 겸비한 고급 전문 인력 양성을 주 목적으로 한다. 이와 같은 목표실현을 위해 대학원의 세부적인 교육목표를 다음과 같이 지향한다.

  • 컴퓨터·AI융합공학과 대학원 졸업생은 주어진 문제를 논리적으로 분석하고 체계화 된 해결방법을 도출 할 수 있어야 한다.
  • 컴퓨터·AI융합공학과 대학원 졸업생은 전공 관련 최신 기술을 이해하고 해당 분야의 연구개발을 효과적으로 수행할 수 있어야 한다.
  • 컴퓨터·AI융합공학과 대학원 졸업생은 그룹 내에서 공학적 마인드를 가지고 효율적으로 협력할 수 있어야 한다.

교수현황

대학원 - 교과과정 - 교수현황 안내표
교수명 학위 연구 분야
김영학 공학박사  병렬알고리즘, 멀티미디어, 병렬처리
한규필 공학박사  디지털 신호처리, 컴퓨터비전, 컴퓨터그래픽스
오병우 공학박사  텔레매틱스, LBS, 공간 데이터베이스
최태영 공학박사  운영체제, 컴퓨터시스템보안, 알고리즘
김태형 공학박사  컴퓨터네트워크, 프로토콜공학, CASE
황준하 공학박사  지능형시스템, 컴퓨터프로그래밍
고재필 공학박사  패턴인식, 컴퓨터비전, 영상처리
김성영 공학박사  딥러닝, 기계학습, 컴퓨터비전, 멀티미디어
이이섭 공학박사  워크플로우시스템, 소프트웨어공학
윤현주 공학박사  운영체제, 분산시스템, 이동컴퓨팅
정유철 공학박사  자연어 처리 및 기계 학습
안형태 공학박사  컴퓨터네트워크
최동수 공학박사  몰입형 확장현실, 스마트 인터페이스, 햅틱스
김경수 공학박사  인공지능, 머신러닝, 딥러닝 모델 학습 및 최적화
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교과과정

대학원 - 교과과정 - 교과과정 안내표
구분 교과목코드 교과목명(국문) 학점 이론시간 실험시간 평점 반영 여부 학점 반영 여부
전공 CAG001 알고리즘설계및해석 3 3
전공 CAG002 데이터베이스설계 3 3
전공 CAG003 소프트웨어개발방법론 3 3
전공 CAG004 컴퓨터네트워크분석기법 3 3
전공 CAG005 진화형시스템 3 3
전공 CAG006 무선이동네트워크특론 3 3
전공 CAG007 운영체제특론 3 3
전공 CAG008 분산시스템 3 3
전공 CAG009 고급임베디드시스템 3 3
전공 CAG010 고급컴퓨터구조 3 3
전공 CAG011 고급운영체제 3 3
전공 CAG012 고급데이터베이스시스템 3 3
전공 CAG013 고급소프트웨어공학 3 3
전공 CAG014 고급객체지향시스템 3 3
전공 CAG015 인터넷기술특론 3 3
전공 CAG016 소프트웨어공학특론 3 3
전공 CAG017 인공지능수학 3 3
전공 CAG018 인공지능특론 3 3
전공 CAG019 컴퓨터비전 3 3
전공 CAG020 패턴인식특론 3 3
전공 CAG021 영상처리특론 3 3
전공 CAG022 빅데이터특론 3 3
전공 CAG023 자연어처리특론 3 3
전공 CAG024 기계학습특론 3 3
전공 CAG025 최적화 3 3
전공 CAG026 심층학습특론 3 3
전공 CAG027 설명가능한AI 3 3
전공 CAG028 추천시스템 3 3
전공 CAG029 그래프마이닝 3 3
전공 CAG030 강화학습특론 3 3
전공 CAG031 생성모델과비지도학습 3 3
전공 CAG032 인공지능응용 3 3
전공 CAG033 지식그래프 3 3
전공 CAG034 그래프이론 3 3
전공 CAG035 컴퓨터그래픽스특론 3 3
전공 CAG036 가상현실 3 3
전공 CAG037 병렬알고리즘 3 3
전공 CAG038 공간데이터베이스특론 3 3
전공 CAG039 멀티미디어공학특론 3 3
전공 CAG040 HCI특론 3 3
전공 CAG041 클러스터/그리드컴퓨팅 3 3
전공 CAG042 정보및네트워크보안 3 3
전공 CAG043 차세대네트워크특론 3 3
전공 CAG044 스마트앱개발방법론 3 3
전공 CAG045 시계열분석특론 3 3
전공 CAG046 엣지컴퓨팅 3 3
전공 CAG047 메타버스 3 3
전공 CAG048 메타버스프로그래밍 3 3
전공 CAG049 공학문서작성법 3 3
전공 CAG050 IT컨설팅특론 3 3
전공 CAG051 ICT융합기술 3 3
전공 CAG052 테크니컬프리젠테이션 3 3
전공 CAG053 컴퓨터·AI융합공학전문설계(1) 3 3
전공 CAG054 컴퓨터·AI융합공학전문설계(2) 3 3
논문연구 CAG055 석사논문연구 2 2 X X
논문연구 CAG056 박사논문연구(1) 2 2 X X
논문연구 CAG057 박사논문연구(2) 2 2 X X
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교과목 개요

CAG001 알고리즘설계및해석 (Algorithm Design and Analysis) 3-3-0
Algorithm의 원리와 분석, 기존의 Algorithm 해석, NP Problem 등을 연구한다.
CAG002 데이터베이스설계 (Database Management System Design) 3-3-0
학부과정에서 배운 데이터베이스 개념을 기초로 하여 데이터베이스 설계에 관련된 여러 방법론에 대해서 다루며, 나아가 이를 실제 업무에 적용하여 본다. 요구 분석 단계, 개념 설계 단계, 논리적 설계 단계 및 물리적 설계 단계에 관련된 여러 방법론 및 CASE 도구에 대해서 다루며, 특히 데이터 모델링 방법에 중점을 맞추어 강의한다.
CAG003 소프트웨어개발방법론 (Software Development Methodology) 3-3-0
종래의 고전적인 개발방법론의 문제점을 완화 할 수 있는 여러 가지 개발 방법을 다룬다.
CAG004 컴퓨터네트워크분석기법 (Computer Network Performance Analysis) 3-3-0
컴퓨터 네트워크 시스템의 분석을 위해 확률론과 큐잉이론을 바탕으로 한 해석적 방법과 네트워크 분석도구를 위한 시뮬레이션 방법을 습득한다.
CAG005 진화형시스템 (Evolutionary Systems) 3-3-0
Evolutionary computation의 대표적 기법인 genetic algorithm의 기본원리를 소개하고, 이를 바탕으로 genetic algorithm이 일반적인 search와 최적화 문제 및 기계학습 등에 어떻게 활용될 수 있는지를 학습한다. 또한, local optima 문제를 해결하기 위한 다른 meta-heuristic approach들에 대해서도 알아보고 서로 비교, 검토 한다.
CAG006 무선이동네트워크특론 (Topics in Wireless Mobile Networks) 3-3-0
3G/4G, Wibro 등의 최신 무선 이동 네트워크 시스템에서 네트워크 구조, 자원관리, 이동성관리, QoS관리, 네트워크 컨버전스 관련 주요 주제들에 대해 연구한다.
CAG007 운영체제특론 (Topics in Operating Systems) 3-3-0
운영체제 분야의 연구 동향을 파악하고 실시간 운영체제, 고성능 저장 시스템, 임베디드 운영 체제, 이동 컴퓨팅, 분산 운영체제 등 세부 분야의 최신 연구 주제를 탐구한다.
CAG008 분산시스템 (Distributed Systems) 3-3-0
운영체제 및 컴퓨터 네트워크에 대한 기초 지식을 바탕으로 분산 환경에서 작동하는 응용을 지원하기 위한 기본 개념을 학습한다. 프로세스 간 통신, naming, 동기화, 보안, 병행성, 고장 감내 등의 요소를 다루며, 실제 설계 및 구현 연습을 통해 실무 능력을 익힌다.
CAG009 고급임베디드시스템 (Advanced Embedded Systems) 3-3-0
임베디드 시스템 소프트웨어 및 하드웨어 설계, 개발, 검증에 관한 최신 기술에 관해 연구하고 설계 과제를 수행한다.
CAG010 고급컴퓨터구조 (Advanced Computer Architecture) 3-3-0
전자계산기의 연산, 제어, 기억, 입출력 장치의 다양한 설계 예를 공부하고 Pipeline Processor, Multiple Processor ,Special Purpose Computer등에 관하여 연구한다.
CAG011 고급운영체제 (Advanced Operating Systems) 3-3-0
다중 프로세서, 네트워크로 연결된 컴퓨터시스템, 실시간 시스템, 그리고 임베디드 시스템과 같은 특화된 시스템에서 적용되어야 할 운영체제의 기능, 구현 방법들, 그리고 정책들을 다룬다.
CAG012 고급데이터베이스시스템 (Advanced Database System) 3-3-0
현재 가장 널리 사용되고 있는 관계형 데이터베이스 시스템의 문제점과 이를 해결하기 위하여 제안된 여러 시스템들에 대해서 살펴본다. 또한, 진보된 데이터베이스시스템으로서의 지식기반 시스템에 대해서도 살펴본다.
CAG013 고급소프트웨어공학 (Advanced Software Engineering) 3-3-0
신뢰도 높은 Software를 효율적으로 개발하는데 필요한 개발 방법, Project 관리 기법, 개발 환경 등을 다룬다.
CAG014 고급객체지향시스템 (Advanced Object-Oriented System) 3-3-0
객체지향 패러다임은 종래의 구조화 개념에 기초한 방법론과는 아주 다른 사고의 개념으로서 보다 인간의 사고에 가까운 문제 해결 방법론이라 할 수 있다. 본 과목에서는 이러한 객체지향 패러다임의 기본 개념 및 특성, 객체지향 모델링 방법에 대해 다루다. 그리고 객체지향 패러다임이 프로그래밍 언어 분야와 데이터베이스 분야에 어떻게 도입되고 있는 지를 살펴본다.
CAG015 인터넷기술특론 (Topics in Internet Technology) 3-3-0
변화의 속도가 매우 빠른 인터넷 분야에서 최신 인터넷기술을 소개한다. 특히 비즈니스 분야의 핵심 기술 중 하나인 클라우드 기반 클라이언트 서버 기술에 대해 논의하고, 실무 능력 향상을 위해 클라우드와 웹 관련 주요 기술을 실습한다.
CAG016 소프트웨어공학특론 (Topics in Software Engineering) 3-3-0
지금까지 학습한 소프트웨어공학 주제 중에서 산업체 현장에서 사용하고 있는 방법론 및 도구를 습득하여 실무 능력을 배양한다.
CAG017 인공지능수학 (AI Mathematics) 3-3-0
인공지능 분야 공부에 필수적인 수학적인 개념들을 소개한다. 선형대수, 다변수 해석학, 확률론 (혹은 통계), 알고리즘, 이산수학, 정보이론 등에서 머신러닝, 딥러닝 분야에서 자주 쓰이는 핵심적이고 기초적인 수학 개념 및 관련 정리들을 소개하고 응용 사례를 다룬다.
CAG018 인공지능특론 (Topics in Artificial Intelligence) 3-3-0
자연계에서 존재하는 법칙 및 규칙을 간단하게 모델화함으로써 보다 간결한 Rule 결합으로 자연계를 계산기 내부에서 이해, 학습, 표현하는 학문으로서 LISP, PROLOG 언어를 이용하여 인간의 오감, 행동을 이해, 표현하는 것을 목적으로 한다.
CAG019 컴퓨터비전 (Computer Vision) 3-3-0
저수준의 영상분석 방법들과, 스테레오비전, 모션 및 비디오영상처리, 물체인식 및 추적의 이론을 소개하고 실제 응용과제를 수행한다.
CAG020 패턴인식특론 (Topics in Pattern Recognition) 3-3-0
HMM을 비롯한 여러 확률적 방법 및 신경회로망에 의한 패턴인식의 기법들을 다룬다.
CAG021 영상처리특론 (Topics in Image Processing) 3-3-0
연속 영상 특성, 디지털 영상 특성, 2차원 선형 처리, 영상 Restoration, 영상 분석, 영상 Coding 등을 다룬다.
CAG022 빅데이터특론 (Topics in BigData) 3-3-0
데이터 분석을 위한 기본적인 도구로서 R 언어를 습득하여 데이터 분석을 위한 기초 이론을 연구하고 실습한다.
CAG023 자연어처리특론 (Topics in Natural Language Processing) 3-3-0
자연어 처리에 관한 최신 확률기법 및 기계학습기법을 소개한다. 또한 자연어 처리에 관한 연구동향을 최근 논문들을 통해 파악하며, 관련 프로젝트를 통해 자연어처리에 대한 응용능력을 배양한다.
CAG024 기계학습특론 (Topics in Machine Learning) 3-3-0
대량의 데이터를 사용하여 학습모델을 학습하고 추론하기 위해 데이터 수집, 데이터 처리 및 다양한 학습 방법을 학습하고 이를 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 전반적인 과정에 대해 학습한다. 최신 이론 및 응용을 최신 연구동향과 함께 소개하며 토론식 수업을 진행한다.
CAG025 최적화 (Optmizations) 3-3-0
인공지능 및 기계학습 분야에서 소개되는 수많은 알고리즘을 주어진 데이터를 바탕으로 목적함수를 설정하고 해당 목적함수를 최적화하는 방법으로 학습한다. 최신 AI/딥러닝 알고리즘에서 많이 사용되는 최적화 방법론을 살펴보고 성능에 미치는 영향에 대해 학습한다.
CAG026 심층학습특론 (Topics on Deep Learning) 3-3-0
최신 딥러닝 방법론에 대해 다루되, 딥러닝(or 심층 학습)에 대한 이론적 토대와 구현원리에 대해 학습하며, 이를 기반으로 하는 최신 Top-tier 학회에 소개된 모델들을 소개한다.
CAG027 설명가능한AI (eXplanable AI) 3-3-0
설명 가능한 AI는 기계학습 알고리즘/딥러닝으로 작성된 결과를 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있도록 해주는 일련의 프로세스와 방법론으로, AI모델에서 예상되는 영향 및 잠재적 편향을 분석하고, AI기반 의사결정에서 모델 정확성, 공정성, 투명성 및 최종결과를 도출하는 기법에 대해 학습한다.
CAG028 추천시스템 (Recommendation System) 3-3-0
추천 시스템은 최근 동영상, 뉴스 등의 다양한 컨텐츠 추천에 쓰일 뿐만 아니라, 사용자에게 유용한 정보를 선택적으로 제공함으로써, 정보의 홍수 속에서의 효율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 이 과목에서는 collaborative filtering, content-based recommendation 및 정보검색에서의 사용자 만족도, 성능평가, 확장성, 보안 이슈 등 추천 시스템과 관련된 다양한 내용을 학습한다.
CAG029 그래프마이닝 (Graph Mining) 3-3-0
온라인 소셜 네트워크, 전자 상거래 구매 내역, 웹 등 수많은 정보가 그래프의 형태로 표현된다. 이 과목에서는 그래프 데이터의 이해, 분석 및 활용과 관련된 다양한 주제 학습을 토대로, 거대그래프의 구조를 분석하기 위한 탐지 기법 및 클러스터링기법의 적용을 통해 실생활에 존재하는 그래프를 분석하는 기법을 다룬다.
CAG030 강화학습특론 (Topics on Reinforcement Learning) 3-3-0
기계학습 및 인공지능의 중요분야인 강화학습을 위한 심층 학습을 주제로 한다. 최근 심층 강화학습은 지능적인 의사결정이 필요한 모든 분야에 활용되고 있는, 중요 기계학습 기술이다. 이 과목에서는 강화학습의 기초적인 내용부터, 최신 응용사례를 학습한다.
CAG031 생성모델과비지도학습 (Generative Models and Unsupervised Learning) 3-3-0
이 과정의 목표는 생성 모델과 비지도 학습에 대한 심층 토론을 제공하는 것으로, 학생들은 확률 이론, 최적 수송 및 확률적 미분 방정식과 같은 필요한 수학적 도구뿐만 아니라 고전적 GAN에서 최신 모델에 이르는 알고리즘의 특정 구현을 학습한다.
CAG032 인공지능응용 (Artificial Intelligence Applications) 3-3-0
최신 AI기술에 대한 소개와 실제 구현 시 필요한 다양한 기법들과 상업적 응용사례를 다룬다. 구체적으로 network compression, network optimization, knowledge distillation, quantization 등의 실제 활용 사례에 대해 다룰 예정이며, 최신 Top-tier 학회에 나온 연구 내용 및 세부 기술들을 중심으로 진행한다.
CAG033 지식그래프 (Knowledge Graph) 3-3-0
지식그래프는 다양한 정보·지식 소스로 부터 축적한 개체, 사건 또는 개념과 같은 실체에 대한 상호 연결된 설명 모음을 말하며, 컨텍스트 내의 링킹 및 의미론적 메타데이터를 저장하고 있다. 이 과목에서는 지식그래프의 개념, 구축방법론 및 다양한 활용사례에 대해 학습한다.
CAG034 그래프이론 (Graph Theory) 3-3-0
그래프 이론의 입문으로 다양한 대상 사이의 관계를 점과 선으로 구성된 그래프로 모델링하는 기본적인 이론과 활용을 학습하며, 그래프 알고리즘, 해밀턴 그래프, 오일러 그래프, 외판원 문제, 신장트리, 최대흐름 문제, 그래프 동형, 연결성, 매칭 등을 다룬다.
CAG035 컴퓨터그래픽스특론 (Topics in Computer Graphics) 3-3-0
2차원과 3차원의 수학적 방법과 Scale-Conversion, Painting, Shading, Rotation, Clipping Windowing Hidden Surface Algorithm 및 응용 등에 관하여 연구한다.
CAG036 가상현실 (Virtual Reality) 3-3-0
컴퓨터를 이용하여 3차원 모델링 데이터를 실시간으로 렌더링하고 실세계를 가상현실로 표현하는 기술 등을 다루며, 또한 3차원 그래픽 개념 및 웹 환경에서 VRML 등을 이용하여 실시간 렌더링 엔진을 구현하는 방법들을 연구한다.
CAG037 병렬알고리즘 (Parallel Algorithms) 3-3-0
분산처리의 기본적인 개념을 다룬다. 시간 및 상태 관리와 같은 기본적인 개념에서 출발하여 분산 알고리즘, 분산 처리를 위한 미들웨어, 분산 파일 시스템과 메모리 관리를 담당하는 운영체제 등의 주제를 다룬다.
CAG038 공간데이터베이스특론 (Topics in Spatial Database) 3-3-0
유비쿼터스 환경 및 모바일 환경을 위한 기반 데이터이고 속성 및 가변 길이의 기하 데이터로 구성되는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 모델링 기술 및 다차원 공간 인덱스 기술에 대해 연구한다.
CAG039 멀티미디어공학특론 (Topics in Multimedia Engineering) 3-3-0
JPEG, MPEG, P*64, Wav, MP3 등의 멀티미디어 신호에 대한 구조를 학습한다. 멀티미디어 신호의 압축 기법과 코딩 및 디코딩 방법론에 대해 살펴보며 이들 데이터를 활용할 수 있는 응용 분야에 대해 연구한다. 텔레매틱스 및 LBS(Location-based Services, 위치 기반 서비스)를 위해 필요한 기반 기술에 대해 연구한다.
CAG040 HCI특론 (Topics in HCI) 3-3-0
그래픽 사용자 인터페이스를 용이하게 구축할 수 있는 X-Window 시스템의 구조, 프로그래밍 기법 등을 다루고 음성 합성 및 인식 등에 의한 사용자 인터페이스를 구축할 수 있는 기본 개념 등을 다룬다.
CAG041 클러스터/그리드컴퓨팅 (Cluster/Grid Computing) 3-3-0
네트워크로 연결된 컴퓨터들을 활용하여 병렬컴퓨터와 같은 성능을 얻는 방법으로서 클러스터 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅의 개념과 응용 방법을 다루고, 분산처리 시스템, 병렬 알고리즘, 네트워크 보안 등의 기술을 조합하여 시스템을 구축하는 방법을 습득한다.
CAG042 정보및네트워크보안 (Information and Network Security) 3-3-0
인터넷, 네트워크, 시스템분야 등과 같이 다양한 응용영역의 정보 보안 기술 개발과 정보의 처리, 보관, 전송에서의 정보보호를 위한 각종 프로토콜 및 암호 알고리즘에 관한 기술을 다룬다.
CAG043 차세대네트워크특론 (Topics in Next Generation Network) 3-3-0
차세대 인터넷, 이동 통신, 위성 통신, 광통신 등 차세대 네트워크에 대해 연구한다
CAG044 스마트앱개발방법론 (Topics in Smart App Development Methodology) 3-3-0
산업현장에서 응용 가능한 앱 기획/설계/개발 능력을 확보하기 위하여 표준 라이브러리의 개념을 연구하고, 실무 능력 향상을 위하여 실제적 앱 개발 방법론을 학습한다
CAG045 시계열분석특론 (Topics on Time Series Analysis) 3-3-0
시계열 데이터는 시간 간격으로 배치된 데이터들의 일컫는다. 시계열 데이터를 표현하는 이론과 알고리즘(시불면, 시변 모델, 자기회귀모형, 다변시계열 모델, 심층 신경망 기반 예측 등)을 배우며, 금융/주식, 스마트공장의 제조, 의료분야에서의 적용사례에 대해 학습한다.
CAG046 엣지컴퓨팅 (Edge Computing) 3-3-0
클라우드 컴퓨팅과 달리, 최근 사물인터넷 기기의 확산 및 데이터 양의 폭증을 해결하기 위해 분산된 소형 서버를 통하여 실시간으로 처리하는 컴퓨팅 기술을 일컫는다. 방대한 데이터의 수집·처리와 실시간 대응을 위해 요구되는 빠른 데이터 분석에 요구되는 개념, 아키텍쳐, 실제 활용에 대해 학습한다.
CAG047 메타버스 (Metaverse) 3-3-0
메타버스 3차원 가상 공간모델링 방법, 가상인간 형태 모델링 및 제어 방법, 지능적인 가상인간 대화 기능 모델링 ,블록체인 활용 기법 등을 융합하여 창의적인 메타버스 가상공간을 설계하고, 구축하는 프로젝트를 수행한다.
CAG048 메타버스프로그래밍 (Metaverse programming) 3-3-0
메타버스 콘텐츠 개발을 목적으로 프로그래밍 기술을 학습한다. 프로그래밍에 국한되지 않고 메타버스 개발을 위한 개발 도구의 사용법과 메타버스 이용자에 대한 이해와 게임 구현을 위한 기술을 학습하고 메타버스와 관련된 활용 분야에 대해서 이해할 수 있도록 한다.
CAG049 공학문서작성법 (Technical Writing in Computer Science) 3-3-0
공학 분야의 논문 작성법, 공학 용어 선별 사용법, 도표 이용법, 표절 방지, 영어논문 작성법 등 Technical Writing 관련 내용을 학습하고 실제 문서 작성 실습을 수행한다.
CAG050 IT컨설팅특론 (Topics in IT Consulting) 3-3-0
최신의 업무 정보시스템 기술을 연구하고 정보 전략계획 구축 방법론과 사례를 연구하여 경쟁력 있는 정보 전략계획을 수립할 수 있는 능력을 습득한다.
CAG051 ICT융합기술 (ICT Convergence Technology) 3-3-0
ICT 핵심 기술 요소인 ICBMs(IoT Cloud Bigdata Mobile Security)의 요소, 관련 기술, 비즈니스모델 및 시장전망을 소개한다. 또한 ICBMs를 적용한 구체적 사례를 통해, 미래지능정보사회의 비전을 제시하고 현실적 어려움과 이를 해결하기 위한 기술적 해결방안을 논의한다.
CAG052 테크니컬프리젠테이션 (Technical Presentation) 3-3-0
공학 분야의 논문 발표와 관련된 전반적인 방법에 대하여 학습하며 직접 발표를 통해 테크니컬 프리젠테이션 역량을 강화한다. 특히, 슬라이드 작성법, 공학 및 영어 표현의 사용, 한글 및 영어 발표 피드백과 관련된 내용을 학습한다.
CAG053 컴퓨터·AI융합공학전문설계(1) (Technical Projects in Computer·AI Convergence Engineering 1) 3-3-0
컴퓨터공학 및 인공지능 분야의 연구 또는 개발(R &D)을 수행하여 구체적으로 연구 결과를 제시하는 과정으로 반드시 연구 결과를 공식적으로 발표해야 한다.
CAG054 컴퓨터·AI융합공학전문설계(2) (Technical Projects in Computer·AI Convergence Engineering 2) 3-3-0
CAG055 석사논문연구(Master Paper Research Work) 2-2-0
CAG056 박사논문연구(1)(Doctoral Paper Research Work(1)) 2-2-0
CAG057 박사논문연구(2)(Doctoral Paper Research Work(2)) 2-2-0