발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ESW5026 | 고급운영체제 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 본 수업은 운영체제의 주요 요소들인 프로세스 관리, 메모리 관리 그리고 파일시스템의 디자인과 구현에 관해 기술 발전에 영향을 미친 역사적인 운영체제들의 사례를 중심으로 학습한다. 또한, 최신 하드웨어와 소프트웨어 기술로 인해 향후 운영체제가 발전할 방향을 살펴본다. | |||||||||
| ESW5027 | 고급컴퓨터구조설계 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 본 수업은 최신 프로세서와 메모리 구조를 비롯한 고급 컴퓨터 구조 설계 기법에 대해서 학습한다. 세부 내용은 컴퓨터 성능 측정, 캐쉬 설계, 명령어 수준 병렬성, 멀티 코어 프로세서, 가상 메모리, 스토리지 시스템에 대해서 다룬다. | |||||||||
| ESW5028 | 데이터베이스시스템원론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소프트웨어학과 | - | No | |
| 본 과목에서는 관계형 데이터베이스 및 키밸류 스토어를 포함하는 데이터베이스 시스템의 아키텍처와 핵심 원리를 다룬다. 데이터베이스시스템 아키텍처, 스토리지, 인덱스, 질의처리, 그리고 트랜잭션 관리 등의 주요 주제를 포함하는데, 플래시메모리 저장장치와 비휘발성 메모리를 위한 각 주제의 새로운 설계 아이디어를 중점적으로 다룬다. | |||||||||
| ESW5029 | 소프트웨어공학기술특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소프트웨어학과 | 한 | Yes | |
| 이 과목은 소프트웨어 개발 과정에 대한 다양한 이슈 중 특히 중요한 이슈에 대해 깊이 있는 이해를 제공하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 구조설계, 요구공학, 소프트웨어설계, 소프트웨어시험, 디버깅, 프로젝트관리 등 다양한 이슈 중 매학기 한가지 이슈에 주목하여 심층적인 학습을 가능하게 한다. 이 과목은 학부에서의 소프트웨어공학의 심화과목이다. | |||||||||
| GSGE034 | AI융합창업세미나 | 2 | 4 | 전공 | 석사 | 글로벌창업대학원 | - | No | |
| 본 교과목에서는 창업 분야에서의 최신 이슈와 4차산업혁명 기술 적용과 관련한 전문지식을 외부 전문가들의 세미나를 통해 습득한다. 주제별 외부 전문가를 통해 최근의 창업 정책과 최신 기술동향, 인공지능 및 빅데이터 기술을 적용한 AI기반 기술창업 및 미래 예측 등 다양한 주제를 세미나를 통해 학습하고, 해외 우수 사례조사를 통해 비교 분석하게 된다. | |||||||||
| SFC4001 | 스마트팩토리캡스톤디자인1 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 스마트팩토리에서 산업체지원 프로젝트 코스는 설계, 제조, 서비스 공학, 비즈니스 구현을 공학 교과과정으로 통합하는 산학 파트너쉽이다. 학생들은 설계, 프로토타이핑, 시뮬레이션, 실제 솔루션에 의해 개념에서 구현까지 프로젝트 아이디어를 얻는다. 이 코스는 실세계 엔지니어링 문제들을 해결하기 위하여 학부 교육을 통하여 획득한 지식과 도구들을 적용해보도록 가르친다. | |||||||||
| SFC4002 | 스마트팩토리캡스톤디자인2 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 세계 수준의 엔지니어를 교육하기 위하여, 우리 대학과 파트너를 맺은 산업체를 위한 유일한 기회를 제공한다. 다양한 백그라운드의 학생들로 구성된 팀은 산업체에 의해 지원된 프로젝트를 함께 해결하기 위하여 작업한다. 이러한 팀들은 공학문제를 해결하기 위한 아이디어를 고안해내기 위하여 멘토와 자문교수들과 협력한다. | |||||||||
| SFC5005 | 스마트팩토리응용프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목에서는 스마트팩토리 구현을 위한 임베디드 시스템 디바이스를 개발하기 위한 방법을 가르친다. 제품출시 시간을 줄이기 위하여 미리 만들어진 하드웨어와 소프트웨어 컴포넌트들을 많이 접할 수 있다. 여기에는 프로세스, 운영체제, 보드 및 네트워크 등과 같은 모든 이용 가능한 하드웨어와 소프트웨어를 포함하다. 본 과목에서는 이러한 컴포넌트들을 사용하고 통합하기 위한 방법을 또한 배울 것이다. 이것은 스마트팩토리 구현환경에서 스마트팩토리 디바이스로부터 데이터를 획득하고 이용 가능한 서비스에 의해 사용될 수 있는 클라우드 플랫폼으로 데이터를 전달하는 일련의 과정일 것이다. 예를 들어, 라즈베리파이와 같이 산업현장에 적용 가능한 디바이스와 클라우드 기반 IBM 왓슨 IoT 플랫폼을 사용하여 기본적인 산업 IoT 솔루션을 만들기 위하여 요구된 모든 개발단계를 경험하게 될 것이다. | |||||||||
| SFC5006 | 제조사이버물리시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| CPS는 계산적 알고리즘과 물리적 컨포넌트의 끊김없는 통합으로부터 구축된 공학 시스템이다. CPS의 한 예는 기계가 콤포넌트들과 통신에 의해 다양한 프로세스를 수행할 수 있는 지능적인 제조라인이다. 이 코스는 제조와 서비스 시스템 내의 CPS를 공부한다 (CPPS). 수학적 모델링, 복잡한 공학 시스템을 위한 최적화 등에서 새로운 CPS 이슈들을 공부하고, 특히 제조, 운송, 에너지에서 응용 등이 설명된다. | |||||||||
| SFC5007 | 스마트팩토리클라우드플랫폼 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 많은 상용 클라우드 플랫폼들과 그들의 고수준 아키텍처와 기술적인 내용들의 개요를 제공한다. 그리고 이러한 클라우드 플랫폼 개념과 특징 그리고 클라우드 플랫폼이 클라우드 환경과 소프트웨어 정의 네트워크, 소프트웨어 정의 스토리지 솔루션을 구현 및 구성하고 관리하는 방법을 학생들에게 가르친다. 또한, 이 코스는 필수적으로 제공되는 구현과 구성 관리, 네트워킹과 모니터링 등의 클라우스 플랫폼 컨포넌트를 이용하는 직접적인 경험을 제공한다. | |||||||||
| SFC5008 | 3D프린팅제조응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 3D 프린팅(AM) 기술의 완벽한 이해와 응용 사례들을 학생들에게 제공한다. AM은 개념단계 설계부터 서비스 부품완성까지 완전한 제품 생명주기를 확장한다. 산업계에서 고속의 AM 프로세스, 향상된 재료와 최적화 소프트웨어 등은 AM이 전통적인 생산 기술로 직접 연결되도록 한다. 더욱이 예상할 수 없는 설계 유연성은 새로운 수준의 성능으로 제품을 만들 수 있도록 하고, 감소된 비용과 리스크로 빠르고 반응적인 제품을 만들 수 있는 디지털 주도의 제조 시스템을 가능하게 한다. | |||||||||
| SFC5009 | 스마트팩토리시스템보안 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 이 코스는 제조에서 사이버보안이 직면한 문제와 기술들에 관심이 있는 학생들의 전문성을 개발한다. 이 코스는 클라우드로부터 제조시스템 내에 사이버 위협을 인지하는 것, 사이버 공격으로부터 제조 시스템을 보호하는 것, 제조 시스템 내의 즉각적인 반응과 재난 복구를 향상시키기 위한 것, 마지막으로 제조 시스템을 위한 사이버 보안 솔루션들의 비용을 평가하기 위한 것 등의 스마트 제조에서 주요 도전과제들을 학습한다. | |||||||||
| SFC5010 | 스마트팩토리가상증강현실응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 제조에서 VR과 AR 기술을 다룬다. 제조에서 AR와 VR 기술의 사용은 자주 언급되고 있다. VR/AR기술들은 산업 개발 프로세스의 모든 단계에서 생선성을 높일 수 있다. 이는 초기 설계에서 조립 최적화까지 포함된다. 셋업 비용에도 불구하고 더 많은 제조업에서 시간과 돈을 절약하기 위한 다양한 시도를 실현하고 있고 이를 사례 중심으로 학습한다. | |||||||||
| SFC5011 | 지능형로봇및인공지능응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 로봇과 지능형 시스템의 설계와 분석을 위한 방법론에 대하여 학생들에게 제공한다. 그리고 인공지능(AI)은 최소한의 인간 개입으로 지능적인 행위를 배우고 수행하기 위한 알고리즘의 개발과 분석을 학습한다. 특히, 모델링 다이나믹 시스템, 행위 측정과 컨트롤, 미래 행동의 결정 등을 탐구한다. 교육내용은 상당히 넓고, 코스 수준은 소개 단계로 제공된다. | |||||||||
| SFC5012 | 스마트팩토리모델링및시뮬레이션 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스의 기본적인 목적은 시뮬레이션 모델링이 효율적인 의사결정에 도움이 될 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 코스 내에 한 부분은 이산 이벤트 시뮬레이션 모델링이다. 이산 시스템의 시뮬레이션 모델을 구축하는 측면이 제조와 물류 시설, 공급망 등에서 상세히 설명된다. 컴퓨터 시뮬레이션이 학습으로 성공적으로 시스템을 모델화하고 분석하고 향상시킬 수 있는지를 증명한다. 하나의 시뮬레이션 소프트웨어가 모델을 구축하고 실행하기 위하기 사용될 것이다. 연속 이벤트 시뮬레이션 또한 코스에서 설명된다. | |||||||||
| SFC5013 | 메뉴팩처링프로세스제어 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 코스는 제조 프로세스 내의 통계적 모델링과 제어를 학습한다. 학습 주제는 실험 설계의 사용과 제조 프로세스 물리를 이해하기 위한 반응면 모델링 뿐만 아니라 모델링과 최적화의 결점 등을 포함한다. 통계적 프로세스 제어, 실행단위 적응형 제어, 실시간 피드백 제어 등을 포함하는 다양한 형태가 설명된다. 다양한 응용 사례들이 제조 프로세스에서 소개되고 학습한다. | |||||||||
| SFC5014 | 산업용네트워킹응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 로봇, 원재료 취급, 제조와 다른 제어 프로세스와 같은 산업 프로세스의 다양한 단계에서 인터페이싱에 대한 요구가 증가함에 따라 산업 네트워킹 응용이 많이 진행 중에 있다. 이런 경향은 공장 수준이 아니지만 완벽한 비즈니스 프로세스의 예상치 못한 수준까지 자동화를 가능하게 하고 있다. 이 코스는 산업에서 표준 네트워킹 디바이스와 프로토콜을 설명한다. PLC 네트워킹은 제어와 다수의 프로세스를 위하여 다수의 산업에서 공통적으로 사용되고 있다. 학생들은 네트워킹 디바이스를 실제로 접해보고 산업 네트워크를 직접 구성해본다. | |||||||||
| SFC5015 | 산업인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 인공 지능(AI)은 컴퓨터에서 지능적인 인간 행동을 실현하는 방법을 연구하는 연구 분야이다. 산업에서 AI의 궁극적 인 목표는 자율적으로 문제를 배우고 계획하고 해결할 수있는 컴퓨터를 만드는 것이다. AI는 반세기 이상 동안 연구되어 왔지만 모든 측면에서 인간처럼 지능적인 컴퓨터를 만들 수는 없다. 그러나 많은 성공적인 응용 프로그램이 있다. 어떤 경우에는 AI 기술이 장착 된 컴퓨터가 우리보다 훨씬 지능적 일 수 있다. 산업에서 AI의 주요 연구 주제로는 문제 해결, 추론, 계획, 자연어 이해, 컴퓨터 비전, 자동 프로그래밍, 기계 학습 등이 있다. 물론 이러한 주제는 서로 밀접한 관련이 있다. 예를 들어, 학습을 통해 얻은 지식은 문제 해결과 추론에 모두 사용될 수 있다. 실제로 문제 해결 기술은 학습을 통해 습득해야한다. 또한 문제 해결 방법은 추론과 계획에 유용하다. 또한, 패턴 인식 분야에서 개발 된 방법을 사용하여 자연어 이해와 컴퓨터 비전을 모두 해결할 수 있다. 이 코스에서는 산업에서 AI 이해에 대한 가장 기본적인 지식을 공부한다. 문제 해결을위한 지식 표현 및 추론, 패턴 인식, 퍼지 로직, 신경망 등 몇 가지 기본 검색 알고리즘을 학습한다. | |||||||||
| SFC5016 | 스마트팩토리컨설팅 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 제조업체가 스마트제조 경쟁력을 갖추기 위해 기존 운영 환경을 고려한 현장 중심의 수준 진단 컨설팅과 사업계획서 작성법을 학습한다. 설비 및 장비로부터의 데이터 수집‧분석‧진단 전반에 걸친 스마트팩토리 구축의 이해, 신규 도입을 위한 제조사에 맞춤형 시스템의 제안, 기존 설비‧장비를 활용한 생산현장 데이터의 수집환경 구성 및 구축, 현장의 문제점과 개선 보완에 대한 진단 등을 포함한다. | |||||||||
| SFC5017 | 스마트팩토리구현기술세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목에서는 스마트팩토리 구현기술에서의 최신 이슈와 제조업 혁신을 위한 전문지식을 외부 전문가들의 세미나를 통해 습득한다. 제조업 혁신은 제조현장에 적합한 스마트팩토리 구현이 핵심이다. 산업현장의 생산성 향상을 위해 인공지능, IoT 등 다양한 기술이 융합된 자율화된 공장 구축은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 이에 따라 스마트팩토리 구현기술 분야에 첨단 기술의 활용이 늘어날 예정이다. 본 교과목은 스마트팩토리의 시장 및 기술 트렌드 뿐만 아니라 첨단 제조 기술이 어떻게 적용되고 응용되는지 학습한다. | |||||||||
| SFC5018 | 스마트팩토리융합기술세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목에서는 스마트팩토리 융합기술 분야에서의 최신 이슈와 지능정보 기술 적용과 관련된 전문지식을 외부 전문가들의 세미나를 통해 습득한다. 기존 제조업 환경에 클라우드/엣지컴퓨팅, IoT 센서 데이터, 디지털 트윈, AI 기반의 비전 및RPA 등의 스마트팩토리 융합기술을 결합해 데이터 가치 극대화, 운영 최적화, 통합 품질 관리 등을 구현하는 미래형 제조 시스템이 매우 중요하다. 본 교과목에서는 스마트팩토리에 대한 이해와 전망을 조명함은 물론 주요 융합기술을 분석하고 다양한 디지털 제조 시스템과 솔루션 개발을 위한 전략과 방법론을 학습한다. | |||||||||
| SFC5019 | 제조빅데이터분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목에서는 빅데이터 기술에 대한 전반적인 내용에 대해 다룬다. 먼저, 빅데이터 기술에 대한 기본 원리를 이해하고 현재 개발되고 있는 최신 기술들에 대해 학습한다. 빅데이터 기술의 기본 구조와 함께 핵심인 HDFS, 맵리듀스, NoSQL에 대한 기술적인 내용을 다룬 후, 실시간 빅데이터 처리 기술인 Storm, Kafka, Spark streaming 등의 최신 트렌드에 대해서도 학습한다. 또한 제조 분야에서 빅데이터 프로젝트를 구현하기 위하여 필요한 Machine Leaning 및 데이터 과학 등의 최신 기술도 학습한다. 마지막으로 조별 프로젝트를 통해 특정 제조 영역에서의 현실 문제를 해결하기 위한 빅데이터 시스템을 설계하고 구축 프로젝트를 진행한다. | |||||||||
| SFC5020 | 스마트팩토리융합특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 스마트팩토리에 대한 전반적인 내용을 주요 분야별로 구분하여 다룬다. 미래 산업에서 지속 가능한 경쟁력 확보를 위해서는 제조업 프로세스가 디지털 네트워킹으로 명확하고 고유하게 인식 되어져야 하고, 각 공정은 스스로 의사소통하며 상호 연계되어야 한다. 이를 위하여 관련 지식을 습득하고 이를 현장에 적용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 방안을 토론한다. 또한, AI, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 산업사물인터넷, 제조데이터플랫폼, 제조기술 등의 주요 분야에서 연구동향 및 산업동향 등을 조사하고 학습한다. | |||||||||
| SFC5022 | 산업사물인터넷기술 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 산업에서 응용되고 있는 사물인터넷 기술에 대한 개괄적인 이론과 응용을 소개한다. 특히, 사물인터넷 구조, 다양한 사물인터넷 서비스, 사물인터넷 기술 등을 소개하고 간단한 사물인터넷 응용 서비스 개발을 통해 사물인터넷 개발 방법을 학습한다. 또한, 산업 IoT 디바이스, 네트워크, 플랫폼을 이용한 응용 기술과 서비스를 이해하고 이를 익히기 위하여 프로젝트 수행하고 다양한 디바이스 플랫폼 통해 산업플랫폼 구축에 필요한 기술을 학습한다. | |||||||||
| SFC5023 | 머신비전응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 이 코스는 머신 비전의 산업적 적용에 중점을 둔다. 기본적인 디지털 이미지 처리 및 머신 비전 개념과 로봇 및 자동화 분야에 적용 등을 다룬다. 주제는 디지털 이미지 처리, 이미지 형성, 2차원 변환, 경계 설명자, 모션, 카메라 보정, 로봇 제어를 위한 비전, 3D 비전 및 비전을 지원하는 하드웨어 아키텍처가 포함된다. 또한, 제조환경의 적용사례를 소개하고 산업체 문제해결 프로젝트를 수행한다. | |||||||||
| SFC5024 | 딥러닝기술응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 이 코스는 실제 적용에 중점을 둔 딥러닝 기술과 이론을 소개한다. 고도로 매개변수화된 모델을 최적화하는 데 사용되는 개념 및 방법, 이를 구성하는 모듈 및 공통 신경망 아키텍처 등을 포함한다. 컴퓨터 비전에서 자연어 처리 및 의사 결정(강화 학습)에 이르는 응용 프로그램을 시연한다. 심층 프로그래밍 과제를 통해 학생들은 이러한 기본 구성 요소를 구현하는 방법과 인기 있는 딥러닝 라이브러리인 PyTorch를 사용하여 구성하는 방법을 배운다. 최종 프로젝트에서 학생들은 자신이 열정을 갖고 있는 문제와 함께 이러한 개념을 탐구함으로써 배운 내용을 실제 시나리오에 적용할 것이다. | |||||||||
| SFC5025 | 스마트팩토리융합프로젝트연구 | 3 | 6 | 전공 | 석사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 프로젝트 기반 교과목들을 모두 이수한 학생이 수강해야 하는 과목으로, 산업체 수요기반의 프로젝트 주제를 제안하고 개별 실무 연구를 수행하는 대학원 과정의 개별연구 과목이다. 수강생은 실무 프로젝트 연구주제를 선정하여 프로젝트 지도교수의 확인을 받은 후 연구계획서를 제출하여야 한다. 한 학기동안 해당 연구주제에 대해 심도 깊은 실무프로젝트 연구를 진행한 후 결과보고서 및 판넬 등의 결과물을 제출하여야 하고, 공개발표 평가를 포함한다. | |||||||||
| SFC6000 | 스마트팩토리심화캡스톤디자인1 | 3 | 6 | 전공 | 박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 스마트팩토리융합학과 박사 학위논문 작성을 위하여 산업체 수요기반의 프로젝트 주제를 도출하고 개별 실무 연구를 수행하고 연구학점을 취득한다. 개별 실무 연구는 실무프로젝트 연구계획서를 제출하고, 연구 수행결과의 결과보고서 제출과 발표평가를 포함한다. | |||||||||
| SFC6001 | 스마트팩토리심화캡스톤디자인2 | 3 | 6 | 전공 | 박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 스마트팩토리융합학과 박사 학위논문 작성을 위하여 산업체 수요기반의 프로젝트 주제를 도출하고 개별 실무 연구를 수행하고 연구학점을 취득한다. 개별 실무 연구는 실무프로젝트 연구계획서를 제출하고, 연구 수행결과의 결과보고서 제출과 발표평가를 포함한다. | |||||||||
| SFC6002 | 스마트팩토리박사개별연구1 | 3 | 6 | 전공 | 박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 스마트팩토리융합학과 박사 학위논문 작성을 위한 개별 논문연구를 수행하고 연구학점을 취득한다. 개별 논문 연구는 연구 수행을 위한 관련 기술 리뷰, 연구 방법론 수립, 실험 및 해석적 방법을 적용한 결과의 획득과 분석, 결론의 도출과 학위논문 작성을 포함한다. | |||||||||