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교과목명 교과목 내용 개요
고급알고리즘
(Advanced Algorithms)
학부의 알고리즘 과목에 이어서 효율적인 알고리즘의 설계와 분석에 대하여 깊이 있게 공부한다. 다루는 주제는 그래프 알고리즘, 대수적 알고리즘, 스트링 알고리즘, 기하 알고리즘, 근사 알고리즘 등이다.
고급확률과정
(Advanced Stochastic Processes)
이 과목은 컴퓨터공학을 포함한 공학문제에서의 다양한 종류의 확률현상을 다룬다. 주요 내용으로는 확률변수, 확률분포함수, 마코프체인, 포아송 프로세스 및 리뉴얼 프로세스등이 있다.
고급계산이론
(Advanced Theory of Computation)
계산가능 이론 (computability theory)과 계산복잡도 이론 (complexity theory)을 다룬다. 계산가능 이론에서는 튜링기계 (Turing machine), 결정 가능/불가능 (decidable/undecidable) 문제들, 계산 가능/불가능 함수들, reduction의 개념, 형식언어와 논리에서의 여러 가지 결정 불가능 문제의 증명, Post의 대응 문제, Recursion theorem 등을 공부한다. 계산복잡도 이론에서는 계산복잡도의 개념, P, NP, NP-complete, PSPACE, PSPACE-complete, Hierarchy theorems 등을 다룬다.
고급 컴퓨터구조
(Advanced Computer Architecture)
학부에서 다룬 각 분야별 컴퓨터 구조를 깊이 있게 다룬다. 분야별 내용을 나열하면 다음과 같다. Fundamentals of Computer Design, Instruction Set Architecture, Scalability and Performance issues, Principles of Parallelism, Memory-Hierarchy, Interconnection Networks, Multiprocessors including Cache Coherence, and Multicore issues 등에 관한 주제를 최신 교재와 논문들을 중심으로 심도 있게 연구한다.
고급운영체제
(Advanced Operating System)
이 강의에서는 Liux 운영체제의 구조 및 구현을 연구한다. 특히 로더, 쉘 프로그래밍 등을 학습하고, 주요 Linux source code를 중심으로 Linux의 주요 자료구조, 모듈 관리, VFS, 장치드라이버, 네트워크 관련 모듈, 장치 드라이버나 주요 시스템 호출의 구현 기법을 살펴본다.
시스템성능평가
(System Performance Evaluation)
CPU, I/O, O/S, Network, DBMS 등으로 구성된 시스템 분석 및 모델링, 벤치마킹, 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하기 위해서 필요한 시스템 모델링 방법, 모델 설계 방법, 구현 방법 등 시스템 성능평가에 관한 기초 지식을 습득하고, 기존의 대표적인 시스템들을 예로, 설계 및 성능평가 방법들을 살펴보고 이와 관련된 주제들을 최신 논문과 사례들을 중심으로 연구하고 학습한다.
고급스토리지시스템 (Advanced Storage Systems) 본 과목에서는 개별 스토리지 장치에서 확장성 있는 분산 시스템을 위한 운영체제, 데이터베이스, 네트워킹 기술을 포함하여 스토리지 시스템의 설계, 구현, 사용을 학습한다. 뿐만 아니라, 실제 시스템의 사용 케이스를 연구하며, 최근 차세대 메모리를 활용한 스토리지 기술과 빅데이터 스토리지 핵심 기술을 학습한다.
소프트웨어요구공학
(Software Requirements Engineering)
본 과목에서는 소프트웨어 요구사항 분석과 설계에 필요한 심도 있는 지식을 습득하도록 한다. SW공학의 간단한 개요와 더불어 SW개발 방법론에서의 SW 요구사항 분석과 설계 기술을 학습한다. 또한, SW 개발 대상을 문제로 제시하고 학생들이 해당 SW 개발을 위한 요구분석과 설계 과정을 주도적으로 진행하도록 한다
고급컴퓨터네트워크
(Advanced Computer Networks)
학부에서 습득한 컴퓨터 통신과 인터넷 관련 지식을 기반으로 현 인터넷에서 사용되고 있거나 새롭게 부각되고 있는 네트워크 계층과 전송 계층, 그리고 이동 단말을 지원하기 위한 네트워크 계층 프로토콜에 대한 심화된 이해를 갖도록 한다. 현 일상생활을 지배하고 있는 인터넷에 대한 심화된 지식을 습득하게 됨으로써 네트워크를 활용하거나 네트워크를 기반으로 한 과목 수강과 연구를 보다 체계적이고 현실성 있게 진행할 수 있을 것이다.
고급데이터베이스
(Advanced Database)
본 교과에서는 학생들이 데이터베이스 분야의 최신 연구 이슈를 학생들이 이해할 수 있도록 한다. 즉, 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계형 데이터베이스, XML 데이터베이스, 멀티미디어 데이터베이스, 차세대 플래시 메모리 기반 데이터베이스 등을 다룬다.
고급정보보호
(Advanced Information Security)
본 과목은 정보 보호에 대한 고급 이론을 이해하는 것을 목표로 한다. 먼저 정보보호의 의미, 중요성, 그리고 목표를 이해하고, 이후 정보보호에 관련된 암호학, 보안 모델 및 정책, 운영체제 보안, 프로그램 보안, 악성 코드, 보안 평가와 관리 등의 고급 이론들을 연구한다.
정보검색
(Information Retrieval)
정보 검색의 모델, 블리언 모델, 벡터공간 모델, 인지과학적 모델을 기반으로 하는 검색 모형등을 배운다. 또한 인터넷 검색을 중심으로 필요한 기술, 인덱스 추출, 필터링, 클러스터링, 개념 기반 검색 등에 관련된 기술을 논문을 중심으로 배운다. 응용을 위하여 인터넷상에서 검색할 수 있는 시스템을 간단히 만들고 기술을 프로젝트별로 구현하는 과제를 수행한다.
사물인터넷                                        (Internet of Things) 유비쿼터스 센서네트워크가 갖는 특성을 이해하기 위하여 무선 센서네트워크 구조 및 관련 통신 프로토콜을 공부한다. 센서네트워크에 관련된 에너지 관리, 데이터 수집 및 처리, 추적 관리, 보안, 신뢰성, 미들웨어, 성능 등에 대한 기술요소들을 다룬다.
네트워크부호이론
(Network Coding Theory)
본 과목에서는 통신망을 통해 정보를 효율적으로 오류 없이 전송하는데 필요한 기술을 다룬다. 이를 위해 수학적으로 정보량을 다루는 정보 이론과, 정보 전송 시에 망자원의 효율적인 사용을 위한 정보압축 이론 및 정보 전달 시에 발생하는 전송오류를 극복하기 위한 오류제어와 오류정정 기술을 다루는 부호 이론과, 망 내에서 수행되는 부호기술인 네트워크부호이론을 학습한다.
IoT특강                                           (Special Topics on IoT) 본 교과에서는 사물인터넷(Internet of Things)과 관련된 최근 연구개발 및 응용서비스 동향을 중심으로 디바이스플랫폼, 네트워크, 데이터분석 등 주요 기술요소들을 다룬다.
전산생물학
(Computational biology)
생물학 관련 데이터를 분석하는 알고리즘에 대하여 공부한다. 다루는 주제는 분자생물학의 간략한 개요를 소개하고, 이어서 motif finding, genome rearrangements, sequence alignment, gene prediction, fragment assembly, peptide sequencing, similarity search, gene expression analysis, evolutionary trees 등의 문제를 다룬다.
고급인공지능
(Advanced Artificial Intelligence)
지식표현과 추론을 집중적으로 공부한다. 특히 Ontology Engineering을 위한 지식 표현 및 추론을 중심으로 공부하며, 이에 대한 사례연구 중심으로 심도 있게 다룬다.
컴퓨터시스템보안
(Computer System Security)
컴퓨터 시스템 내에서 발생할 수 있는 보안 문제들과 이를 해결하기 위한 방법을 자세히 다룬다. 프로그램에서 흔히 발생하는 여러 가지 에러들과 이를 이용한 침입 방법들을 연구하고, 이에 대처하기 위한 보안 방법들 (sandbox, virtual machine, 역할 기반 접근제어, 호스트 기반의 침입탐지 시스템 등)을 연구한다.
고급소프트웨어공학
(Advanced Software Engineering)
본 강좌는 소프트웨어 공학에 대한 고급 수준의 강좌로서 기존의 소프트웨어 공학의 개념, 방법론, 기법 등을 분석 평가하고 그것의 한계성 내지는 제약성을 극복하기 위해서 새롭게 대두되고 있는 객체지향적 소프트웨어 공학 ( O.O.S.E),시스템 공학, 컴포넌트 기반 소프트웨어공학 (Component Based S.E) 및 아키텍쳐 기반 소프트웨어 공학 ( Architecture Based S.E)등에 관해서 그것들의 새로운 개념 그리고 방법론 기법 등에 대해서 포괄적으로 고찰하고 현실 적용환경을 분석 평가해 봄으로서 향후 이 분야가 어떻게 발전해 갈 것인가에 대한 감각을 가지도록 하는데 목적을 둔다.
서비스지향컴퓨팅
(Service Oriented Computing)
이 과목에서는 서비스지향 컴퓨팅의 원리와 개념, 아키텍쳐, 이론적 배경, 기법, 그리고 표준안 등에 대하여 다룬다. 우선, 서비스지향 컴퓨팅의 대표적인 표준으로 웹서비스 (Web Service) 개념과 현재 기술동향을 살펴보고, 서비스지향 컴퓨팅을 구성하는 대표적인 요소기술인 서비스 모델링 및 명세 (service description) 기법, 서비스 결합 (service composition) 및 실행 모델, 서비스 선택 (service selection) 기법, 그리고 서비스 협력 (collaboration) 기법 등에 대하여 공부한다.
분산컴포넌트시스템
(Distributed Component Systems)
본 강의 에서는 분산 객체 및 분산 컴포넌트 시스템에 대한 이론 및 실제 활용 방법에 대하여 공부한다. 본 강의에서 다루게 되는 내용은 다음과 같다.
1. 분산 시스템의 특징
2. 분산 미들웨어 및 프레임워크의 기본 개념 및 기술 소개
3. 분산 객체 미들웨어 시스템(CORBA, Java RMI) 의 구조 및 활용 방법
4. 분산 컴포넌트 미들웨어 시스템 (CCM, EJB) 의 구조 및 활용 방법
정보보호 응용 특강
(Special Topics in Information Security Applications)
특강 형식으로 운영되며, 강의 내용은 정보 보호 분야의 최신 주제와 응용 사례를 다룬다.
데이터베이스특강
(Special Topics in Database)
데이터베이스 분야의 최신 연구 분야를 다룬다. 즉, 웹 2.0 기반의 웹 데이터베이스, 플래시 메모리 기반 데이터베이스, XML 데이터베이스, 분산 데이터베이스 등을 다룬다.
이동컴퓨팅
(Mobile Computing)
본 교과목에서는 이동 컴퓨팅 시스템의 주요 특징인 이동성, 휴대성, 그리고 무선 연결성을 지원하기 위한 주제들을 다룬다. 세부 주제들의 예로, 무선랜을 중심으로 한 근거리 무선 네크워킹 기술과 이동 애드혹 네트워킹 기술, 이동성 관리 기술 및 에너지 효율성 관리 기술 등을 들 수 있다.
모바일임베디드네트워크
(Mobile Embedded Networks)
본 교과목은 임베디드기술, 모바일 컴퓨팅기술, 네트워크기술이 종합적으로 융합되어 최근 새롭게 형성되고 있는 모바일 유비쿼터스 네트워크 분야의 기본 기술을 다룬다. 주요한 교과내용은 다음과 같다. 임베디드 소프트웨어, 임베디드 플랫폼기술, 모바일 컴퓨팅, 임베디드 네트워크, 센서네트워크, 센서네트워크 시뮬레이션 기술 등 임베디드 모바일 분야의 주요한 연구 분야들을 논문 세미나, 강의, 실험, 팀프로젝트 등을 통하여 다루게 된다.
실시간시스템
(Real-Time Systems)
시간제약이 요구되는 실시간처리 시스템에 관한 이론 및 응용을 연구한다. Hard/soft real-time systems, clock-driven scheduling, priority-driven scheduling, aperiodic and sporadic jobs, resource access control, real-time communication, real-time operating systems, real-time data management 등에 대한 내용들을 다룬다.
시스템응용특강
(Special Topics in Systems and Applications)
본 교과목에서는 네트워크로 연결된 분산 시스템 및 응용 분야에 관한 최신 고급 주제들을 다룬다. 따라서, 세부 주제는 매학기 다를 수 있다.
고급분산시스템
(Advanced Distributed Systems)
네트워크로 연결된 다수의 독립적인 시스템을 한 개의 커다란 시스템처럼 이용하기 위한 분산시스템의 구조, 구성 요소의 기능 및 설계에 관련된 이론을 연구하고 구현을 통하여 이해를 돕는다. 분산처리의 이론 및 응용, 동기화 문제, load balancing, remote procedure call, file sharing, fault-tolerance, replication, consistency 등에 관한 내용이 포함된다.
초고속통신망
(Broadband Information Networks)
통신시스템의 성능분석을 위한 다양한 기법을 소개하고, 앞으로 통신전공 논문을 작성하는데 꼭 필요한 기본적인 기법은 자세히 강의한다. 특히 텔레트래픽 이론에 기반하여 회선, 패킷, 셀 레벨 트래픽 특성을 모델링하고 이를 회선교환, 패킷교환, 셀교환 등의 통신 시스템에 적용하여 성능을 예측하는 기법 등을 소개한다. 후반부에 배우는 텔레트래픽 이론의 기반이 되는 확률 및 확률과정, 큐잉이론 등을 전반부에 복습하게 된다.
멀티미디어통신
(Multimedia Communication)
본 과목은 기본적인 멀티미디어 압축과 통신 시스템을 배우고, 멀티미디어 네트워크의 성능을 수학적으로 분석하고 시뮬레이션할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 본 과목은 세 개의 파트로 구성된다. 1) 멀티미디어 압축 표준, 멀티미디어 서비스 및 네트워크 구조. 2) 기존 및 최근의 유무선 융합 네트워크 환경에서의 멀티미디어 서비스 성능분석을 위한 수학적 접근 및 시뮬레이션 방법론. 3) 멀티미디어 통신 및 서비스 기술의 최신 동향 소개.
이동통신망
(Mobile Communications and Networks)
이동통신망 구성 및 의 동작원리를 이해하기 위하여 셀룰라, 무선랜, 에드혹 및 메쉬망 등의 이동망 구조, 엑세스 프로토콜, 무선자원 및 네트워크 자원관리, 핸드오버 기법, 이동성 및 위치관리, QoS, 라우팅, Mobile IP, Wireless TCP 등의 차세대 이동통신망 관련한 주제를 공부한다.
무선통신
(Wireless Communications)
무선통신의 원리를 이해하기 위하여 셀룰라, Indoor 환경에서의 페이딩 채널 분석, 디지털 변조방식 및 성능분석, 무선채널 간섭극복 기법, 다이버시티 및 MIMO 기술, 무선채널 할당 기법, 스펙트럼 확산 기술, FDMA, TDMA, CDMA OFDMA 등 다중접속시스템에 대하여 공부한다.
컴퓨터통신 특강 1
(Special Topics I in Computer Communications)
특강 형식으로 운영되며, 강의 내용은 컴퓨터 통신 분야의 최신 주제, 표준 그리고 응용분야를 다룬다.
컴퓨터통신 특강 2
(Special Topics II in Computer Communications)
특강 형식으로 운영되며, 강의 내용은 컴퓨터 통신 분야의 최신 주제, 표준 그리고 응용분야를 다룬다.
컴퓨터네트워크보안
(Computer Network Security)
신분확인 및 인증, 접근제어, 기밀성, 무결성, 부인방지 및 재사용 방지 등의 통신 보안의 필수 개념에 입각하여, 새로이 등장하고 있는 무선 Ad-hoc 이동통신 네트워크의 보안문제가 주요 주제가 된다. 주제와 관련되는 주요 키워드는 다음과 같은 것들이다 : IEEE802.11 WLAN, Bluetooth, HyperLAN, WMN (Wireless Mesh Network), Ubiquitous Sensor Network, Security Mobility.
유비쿼터스 센서네트워크
(Ubiquitous Sensor Networks)
유비쿼터스 센서네트워크가 갖는 특성을 이해하기 위하여 무선 센서네트워크 구조 및 관련 통신 프로토콜을 공부한다. 센서네트워크에 관련된 에너지 관리, 데이터 수집 및 처리, 추적 관리, 보안, 신뢰성, 미들웨어, 성능 등에 대한 기술요소들을 다룬다.
무선자원관리
(Radio Resource Management)
본 교과목에서는 무선이동통신망에서 핵심 연구 과제인 무선 자원 관리를 다룬다. 차세대 이동통신망을 중심으로 랜덤프로세스, 채널 모델, 자원 할당, 정보이론 등에 관해 배우게 되며 학생들이 관련 연구를 할 수 있도록 프로젝트를 수행한다.
IT제품 보안평가론
(IT Security Evaluation Theory)
본 과목에서는 정보보호제품의 보안성을 평가하기 위해 ISO 국제표준인 CC/CEM을 근간으로 보호프로파일(PP) 및 정보보호제품의 보안기능성 및 보증문서를 체계적으로 평가 할 수 있는 실무 능력 배양을 목적으로 한다.
클라우드 컴퓨팅
(Cloud Computing)
현재 IT 환경에서 가장 중요한 패러다임은 클라우드 컴퓨팅이며, 많은 연구자들이 클라우드 컴퓨팅을 통해 더 효율적이고 성능이 높은 자원 제공이 가능하며 나아가서 새로운 형태의 서비스 및 애플리케이션(응용체계)의 제공이 가능하다고 예상하고 있다. 이 On-demand 기반의 컴퓨팅 패러다임에서는 여러 컴퓨팅 기술들을 필요로 하고 있으며, 본 과목에서는 이와 같은 기술들과 이 클라우드 컴퓨팅 패러다임을 응용한 응용체계들에 대해 공부한다. 세부 주제로는 클라우드 컴퓨팅의 개요와 시스템 모델, 클러스터 컴퓨팅, 가상화 기술, 클라우드 프로그래밍 환경, SOA, Internet of Thing 등을 다룬다.
고급데이터마이닝
(Advanced Data Mining)
본 과목은 데이터 마이닝과 기계 학습 분야의 고급 수준 강좌로, 고전적인 방법론에서부터 최신 학습 알고리즘에 이르기까지 실제 응용에서 유용하게 사용되고 있는 다양한 기법들을 소개한다. 다양한 분류 (classification) 기법, 고차원 회귀분석 (regression) 모델, 군집화 (clustering), bagging and boosting, 요인 분석 (factor analysis), 은닉마르코프 모델 (hidden markov model), 그리고 확률 그래프 모델 (probabilistic graphical model) 등을 다룬다.
디펜더블시스템                          (Dependable Systems) 본 교과에서는 디펜더블 시스템의 원리와 응용 등에 대하여 다룬다. 주요 내용으로는 디펜더블 시스템의 개요, 디펜더빌리티 평가 방법, 실용 가능한 디펜더블 시스템 설계, 신뢰성을 고려한 설계, 소프트웨어 결함허용 등이 있다.
분산병렬프로그래밍
(Distributed and Parallel Programming)
분산병렬프로그래밍은 여러 연산(task or job)을 동시에 수행하여 대규모 컴퓨팅 문제를 해결하는 것으로 고성능 컴퓨팅 파워(High Performance Computing/ High Throughput Computing)를 제공하기 위해 사용되어 왔다. 최근에 문제의 크기가 기하급수적으로 커지며 (빅데이터), multicore 및 manycore (GPGPU)의 등장 및 MapReduce 프로그래밍 모델의 확산에 따라 병렬프로그래밍의 필요성이 다시 대두되고 있어 본 과목을 통해서
분산병렬프로그래밍의 이론 및 응용사례를 통해 학습한다. 본 과목에서는 병렬프로그래밍의 기반이 되는 플랫폼, 모델과 함께 전통적인 고성능 컴퓨터/클러스터 기반의 Parallel Programming Tool인 MPI, 최근 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터와 관련하여 주목을 받고 있는 MapReduce (Hadoop) 및 CUDA (PyCUDA) 등의 GPGPU를 활용한 병렬처리에 대해 학습한다.
현장실습1/2                                            (Internship I/II) ICT 관련 산업체 혹은 연구소에서 실제 연구개발 업무에 인턴으로 참여함으로써 현장 실무 능력을 배양한다.

 

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