광운대학교 정보융합학부

정보융합학부

4차산업혁명으로 물리적 공간 및 디지털적 공간의 경계가 희석되는 기술 융합의 시대가 도래함에 따라 인공 지능(AI) 기술을 바탕으로 미래사회 변화에 유연하게 대처하고 새로운 것을 만들어낼 수 있는 창의적 융합형 인재가 요구되고 있습니다.이러한 시대적 흐름에 따라 신설된 정보융합학부는 AI 사회에서 직면할 문제들을 해결할 수 있는 능력을 갖춘 융합형 AI 인재를 양성하고 있습니다. AI 기술을 통한 빅데이터의 생성, 취합 및 분석을 위한 데이터사이언스 전공과 영상 컨텐츠의 생성, 가공, 처리를 위한 비주얼 테크놀로지 전공의 체계적인 교육과정을 제공합니다. 정보 융합학부는 AI 기술이 이끄는 미래 사회를 선도할 창의적인 인재를 기다리고 있습니다.

위치 : 새빛관 404호

학과문의 : 02-940-5144

홈페이지 : https://ic.kw.ac.kr/

교과목 안내

이산수학

이산 수학은 연속 데이터가 아닌 비연속(분리) 데이터를 다루는 수학 구조이다. 컴퓨터 및 정보 처리 분야(예, 컴퓨터 알고리즘, 프로그램 언어, 암호학 , 소프트웨어 개발등)에서 주어진 문제을 설명하거나 연구하는데 유용하게 사용됩니다. 본 수업에서는 논리 이론, 집합 이론,관계, 그래프 이론 등 이산 수학의 주요 주제를 학습합니다.

그래픽디자인

멀티미디어 및 뉴미디어를 제작하는데 있어서 기본적인 조형과 색채를 학술적으로 이해하고 활용하는 방법을 익힌다. 시각디자인 이론 및 컴퓨터그래픽 디자인 실습의 심화 학습하는 과정으로 디자인 테크닉 및 소프트웨어 활용 능력 향상을 목적으로 한다.

객체지향프로그래밍

객체에 대한 기본 지식을 익힌 후에 객체지향 개념인 클래스, 인스턴스, 객체, 상속, 다형성, 캡슐화 등을 이해하고, 프로그래밍이론을 응용할 수 있는 능력을 배양하기 위해 필수적인 이론을 강의한다.

AI 수학

본 강좌는 인공지능 기술에 사용되는 기초 수학에 대해 소개한다. 인공지능에 이용되는 수학이론들은 다양하다. 이들 각각의 이론들은 인공지능과 무관하게 발전되고 있으므로 전통적으로 이들은 주제에 따라 개별 교과목에서 다루어져 왔다. 이로 인하여 인공지능의 핵심 원리를 이해하는데 있어 수학은 높은 장벽으로 인식되고 있다. 본 강좌는 인공지능 동작원리를 이해하기 위한 높은 진입장벽을 낮추고 인공지능 기술을 이해할 수 있는 핵심적인 수학적 도구들을 소개한다.

인터랙티브미디어개론

최근 웹제작은 다양한 브라우저와 디바이스 이슈에 대응하면서 사용자에게 좋은 경험을 제공할 수 있는 기능을 구현하는데 초점이 맞추어지고 있다. 본 수업에서는 인터렉티브 미디어인 인터넷, 모바일기기에 적합한 디자인을 구현하기 위한 HTML/CSS를 중심으로 기술적인 기법과 프로세스를 배운다.

컴퓨터네트워크

본 강좌는 인터넷을 통해 데이터 발신지에서 최종 목적지 까지 데이터가 전송되는 과정을 이해하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 인터넷의 구조와 구성요소 및 이들의 기능과 역할을 소개한다. 이 후 이들 구성요소들을 사이에 데이터 전달을 위해 필요한 다양한 인터넷 프로토콜들을 소개한다.

빅데이터언어

빅데이터 분석 시 주로 활용되는 파이썬(Python) 프로그래밍 언어의 문법, 자료구조 등의 기초적인 언어의 특성 및 특징들을 학습하고, 컴퓨팅 사고적인 능력과 응용력을 배양하기 위한 다양한 기본적인 컴퓨터 프로그래밍을 실습하도록 한다.

자료구조

컴퓨터 소프트웨어를 설계 작성하는데 자주 사용되는 기본적인 자료구조인 배열, 리스트, 스택, 큐, 트리, 그래프, 해쉬 테이블 등에 대한 개념을 이해하고, 이들을 프로그래밍언어를 이용하여 구현해봄으로써 프로그래밍 능력을 향상시킨다.

모바일프로그래밍

본 교과목은 자바 프로그래밍 언어에 기반한 모바일 프로그래밍 개요를 학습한다. 구체적으로 자바 프로그래밍 언어의 문법을 익히고 이를 이용한 문제 해결 기법을 학습한 후, 안드로이드 플랫폼 환경에서 프로그램을 개발하는 과정을 익힌다.

오픈소스소프트웨어

오픈소스 SW의 기본적인 개념 및 원리에 대해 이해하고, 오픈소스 SW 개발 과정의 각 단계에서 주로 사용되는 도구들의 실무적인 활용 능력을 키운다. 오픈소스 SW가 실제로 성공적으로 적용되고 있는 사례를 배우며, 실제 오픈소스 개발 프로세스 및 공동 작업, 협업 과정을 프로젝트를 통해 경험하여, 이를 통해 실제적인 오픈소스 SW 개발 역량을 키운다.

인터랙티브심리학

인터랙티브 디자인 프로세스에 인간의 여러가지 심리 요인들을 접목하여 다차원적인 경험이 가능하게끔 하는 디자인을 위한 심리학을 학습한다. 인간의 시각, 인지, 기억, 감정, 언어, 결정 등과 관련된 심리학을 인터랙티브 디자인에 접목하는 방법을 익힌다. 또한 인지심리학 이론이 데이터 시각화에 어떻게 반영되는지에 대한 과정도 소개한다.

데이터베이스

관계형 데이터베이스 시스템을 중심으로 데이터베이스 시스템의 개념, 데이터모델링, SQL(Structured Query Language), 트랜잭션관리, 데이터 보호 등의 내용을 다룬다. 수강생들은 데이터베이스 시스템의 목적, 구성 등에 대한 개념을 정립하고 과제와 실습을 통하여 데이터베이스 구축과 활용에 대하여 학습한다.

IoT 프로그래밍

IoT(Internet of Things) 및 오픈소스 하드웨어 시스템 및 개념을 소개하고, 오픈소스 하드웨어(아두이노, 라즈베리파이 등)를 중심으로 다양한 센서와 액추에이터 사용법을 다룬 후 웹 및 모바일 및 기타 통신 환경에서 IoT 시스템을 활용할 수 있는 프로그래밍 기법을 학습하고, 실제 IoT 시스템 구축 프로젝트를 통해 실무 능력을 함양한다.

UI/UX 디자인

디지털 제품을 포함한 모든 제품은, 기술 중심이 아닌 사용자 중심에서 만족스러운 사용자 경험 (User Experience)를 제공해야 한다. 본 수업은 UX/UI디자인에 필요한 프로세스 및 관련 이론을 배우고, 이를 구현할 수 있는 능력을 배양하기 위해 Adobe XD, 챗봇 관련 프로그램을 배운다.

실험설계및분석

실험계획법이란, 실험을 계획하고, 이를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석하는 법을 의미한다. 교과목을 통해 어떠한 통계적 방법으로 데이터를 분석하면 최소의 실험횟수에서 최대의 정보를 얻을 수 있는가에 대한 학문적 이론을 배우게 된다. 특히 사용자를 대상으로 하는 실험을 중심으로 설계 및 통계 분석을 학습한다. 통계 프로그램은 미니탭과 R 언어를 사용한다.

텍스트및오피니언마이닝

감성 분석은 사람들의 의견, 감정, 정서, 태도를 연구하는 전산 분야이다. 기업과 사회에서도 점점 더 중요성을 인식하기 시작하였다. 많은 연구 주제를 제공하고 있으며, 특히 평판 분석이나 소셜 트랜드 분석에 관심있는 사람들에게 유용한 통찰력을 제공해준다. 문서로부터 텍스트를 추출해 이를 하나의 레코드로 만들어 단어 구성에 따라 마트를 구성하고, 이들 간의 관계를 이용해 감성분석이나 워드 클라우드를 수행하고, 이 정보를 클러스터링이나 분류와 사회연결망 분석에 활용할 수 있다.

비주얼컴퓨팅

시각적 데이터를 분석하고 합성하기 위한 영상처리, 컴퓨터비전, 컴퓨터그래픽스 기초 및 응용 등을 익힌다. 모델링, 애니메이션, 가상현실 등 그래픽스 관련 분야의 전반적인 기술을 배우고, 다양한 컴퓨팅 환경에서의 비쥬얼 인터페이스, 비쥬얼리제이션 등 최신 기술을 학습한다.

데이터마이닝

본 과정은 데이터로부터 의미있는 패턴을 탐색하고 학습모델을 구축하고 활용하는 기법을 배우는 과정이다. 특히, 다변량 데이터로부터 유용한 정보를 탐색하고 추출하는 기초 분석능력으로부터, 선형/비선형적 데이터 패턴에 기반을 둔 학습모델을 구축하고 결과를 해석하는 일련의 과정을 교육한다. 구체적인 수업내용으로는 데이터 전처리와 탐색적 분석, 선형/로지스틱 회귀, 트리 계열 알고리즘, 뉴럴 네트워크, 차원 축소 알고리즘을 배운다. 실습은 R언어를 기반으로 오픈소스 라이브러리를 활용하여 데이터를 다루고 알고리즘을 구현하며 활용능력을 배양한다.

정보디자인

인간과 정보 간 효과적인 소통을 위하여, 사람의 인지 능력에 부합하도록 정보의 구조와 내용을 시각적으로 표현하는 디자인 기법을 습득한다. 시각 디자인 과정의 일부로써, 다양한 디자인 툴을 통해 복잡하거나 구조화되지 않은 데이터를 시각적으로 표현하여 그 뜻을 명확하고 분명하게 보이기 위한 능력을 함양한다.

IoT시스템설계

본 강좌에서는 IoT 시스템을 구성하는 요소들인 things와 Internet을 데이터의 흐름 관점에서 소개한다. 이를 위해 본 과정에서는 오픈소스 하드웨어를 이용하여 things를 구현하고 things에서 수집한 데이터를 Internet을 통해 원격지의 데이터 저장소에 저장하는 방법을 소개한다. 또한 PC나 스마트폰과 같은 외부 제어 장치들이 Internet을 통해 things의 동작을 제어하는 방법을 소개한다.

HCI와UX평가

HCI(Human-Computer Interaction)는 인간-컴퓨터 간의 상호작용으로써, 이러한 상호작용 시 발생하는 경험을 사용자경험(UX)라고 일컫는다. 사용자의 니즈를 파악하여 컴퓨터 시스템을 설계-평가-구현하는 과정에서 필요한 이론적 배경을 학습하고, 관련된 방법론을 배운다. 특히 HCI 및 UX와 관련된 다양한 평가방법을 체계적으로 학습하고 실습해본다.

소셜네트워크분석

사람들은 생각, 경험, 정보를 서로 공유하고, 이런 관계를 통해 사회연결망을 구성한다. 소셜네트워크 분석은 이렇게 형성된 네트워크에 대한 심층적인 분석이라고 할 수 있다. 주요 분석 주제는 집단의 응집력 파악, 각 참여자(개인/그룹/기관)의 네트워크 내 역할 및 위상 판별, 참여자의 역할변화 예측, 전체 네트워크의 성장/확산 예측, 그리고 조직성과와의 관계측정이다.

빅데이터처리및응용

빅데이터 처리의 핵심 데이터베이스 모델인 NoSQL 데이터 모델 및 데이터베이스의 개념 및 이론을 학습하고, Hadoop 기반의 빅데이터 분산 파일 시스템 및 MapReduce 기반의 병렬 처리 프로세싱 프레임워크 및 다양한 빅데이터 데이터 저장 및 처리 기술 등을 학습하고 실제 빅데이터 처리 시스템의 구축 실습을 통해 응용력을 배양한다.

컴퓨터그래픽스

본 과목에서는 2차원 및 3차원 컴퓨터 그래픽스의 기본원리들을 다룬다. 3차원 형상의 표현, 기하학적 변환, 투사법, 가시변환, 숨은 면 제거, 렌더링, 애니메이션, 가시화 알고리즘 등의 이론을 다루며, 그래픽스 라이브러리를 활용한 실습을 병행한다.

웹프로그래밍

우리 일상과 밀접한 관계를 맺고 있는 인터넷 및 웹 환경에서 동작하는 프로그램을 개발하기 위한 이론과 관련 기술을 다룬다. 클라이언트에서 활용 가능한 언어와 GUI에 대한 개념을 복습하고, 서버에서 활용 가능한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 학습한다. 또한, 데이터베이스와 연동하여 SNS, 게시판 등의 서비스를 실제로 구현해보는 것을 목표로 한다.

인터랙티브 AI

인공지능 알고리즘을 활용하여 비즈니스의 문제를 해결하고 실용적인 서비스를 제공하기 위한 구체적인 사례를 다루고 실습을 수행한다. 학생들이 직접 대화형 인공지능 모델을 구축해보고, 운영 확장성과 안정성을 확보하기 위한 마이크로서비스 기술을 구현한다. 본 강의는 데이터 가공, 모델 구축, 예측, 형상 관리, 모델 업데이트 자동화를 포함한 유지보수 등의 인공지능 개발 수명 주기를 다룬다.

데이터애널리틱스

본 과목은 데이터마이닝의 연장선에서 통계 및 기계학습 분야에서 활용도 높은 알고리즘을 학습한다. 수업 내용에는 커널 알고리즘, 확률 그래피컬 모델, 시계열 예측, 그리고 준지도학습 알고리즘에 대한 이론 학습과 실습을 병행한다.

ICT융합전략

빅데이터, IoT, 클라우드, 딥러닝 같은 ICT 기술이 발달함에 따라 개인고객은 물론 기업고객의 눈높이와 기대가 향상되었고, 이에 따라 향상된 서비스를 제공하는 비즈니스 모델이 출현하고 있다. 유통, 관광, 문화, 제조, 방송, 디지털업 등 산업 전분야에 걸쳐 기존 비즈니스 모델을 업그레이드한 디지털 모델(아마존, 예스24, 직방, 카카오, 링크드인 등)과 전혀 새로운 융합 모델(페이스북, 우버, 에어비앤비, Twitter, what3words 등)이 글로벌 시장에서 치열하게 경쟁 중이다. 본 교과목을 통해 길러진 인사이트를 활용하여 학생 스스로 나만의 비즈니스 모델을 개발해 본다.

VR/AR설계

VR/AR 기술의 최신 트렌드에 대해 학습하고, 컨텐츠 디자인 시 고려해야 할 물리적/인지적 특성에 대해 배운다. 또한 VR/AR 컨텐츠 제작을 위한 기술적 능력을 배양하기 위해 Unity 프로그램을 통해 컨텐츠를 개발해 본다.

산학협력캡스톤설계1

졸업을 앞둔 학생들이 그 동안 학부 과정에서 배운 소프트웨어 지식과 기술을 종합하여 실세계의 다학제적인 개방형 문제를 해결하는 기회를 갖도록 한다. 기능적 요구사항의 정의, 개념화, 분석, 위험 요소 분석, 아이디어 선택, 실제 구현 등의 공학적 설계 과정에 대하여 배우고 실제 문제에 적용한다. 또한 학생들은 팀을 이루어서 자신들이 도출한 문제해결 방식을 검증하기 위하여 실제로 동작하는 시제품을 제작한다. 팀 단위의 작업을 통하여 학생들은 조직 운영, 일정 관리, 마일스톤 점검, 마감 일정 준수, 팀원 간의 의사소통 능력 등 실제 산업 현장에서 마주치게 되는 상황들을 경험하고 그 대응방식을 배우게 된다.

기계학습

본 과정에서는 패턴을 찾고 예측을 하는 각종 기법 등을 토대로 비즈니스 인사이트를 이끌어 내는 방법을 살펴본다. 관련된 각종 알고리즘을 이해하고, 이를 통한 문제 해결과 사례를 실습한다. 학생들은 다양한 기계학습 모델을 탐색하고, 신경망을 구축하는 방법, 효율적인 기계학습 알고리즘을 프로그래밍하는 방법, 앱 개발에 기계학습 모델을 내재시키는 방법, 군집분석을 통하여 데이터의 구조나 숨겨진 패턴 등을 찾아내는 방법 등을 학습한다.

데이터시각화

디지털 시대의 학습자는 대용량 데이터에 노출되어 있으며, 따라서 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하고, 필요한 정보를 효율적이고 명확하게 제공하는 데이터시각화 역량이 필요하다. 본과목에서는 다양한 데이터셋을 경험하며 데이터를 보는 눈을 기르고, 비주얼애널리틱스 관점에서 데이터를 요약, 집계, 다차원분석하는 방법론을 학습한다. 분석용 데이터베이스인 데이터마트를 설계하고 구축한 후, 비주얼툴과 연동하여 OLAP 분석을 구현한다.

빅데이터기획분석론

이 과정에서는 비즈니스에서 데이터의 중요성, 빅데이터를 다루는 방법, 비즈니스에서의 데이터사이언스 활용법, 데이터사이언스와 빅데이터 분석을 이용한 경쟁력 강화 방안, 빅데이터 분석을 통한 위험회피 방안, 빅데이터 분석 기획 방법론 등을 모의 프로젝트 수행을 통하여 배우고 익힌다.

산학협력캡스톤설계2

산학협력캡스톤설계1 교과목의 연장선에서, 이 과목은 학생들이 지속적으로 실제 현장의 다학제적 개방형 문제를 해결하는 기회를 제공한다. 팀원들은 학계 및 업계의 전문가들로부터 산업 디자인, 소프트웨어 개발, 시장 분석, 지적 재산권, 기업 구성, 각종 규약과 표준, 산업 윤리 등 다양한 현장 문제와 그에 대응하는 방법에 관해 배울 기회를 얻는다. 학기가 마무리되는 시점에, 학생들은 동료 학생들, 지도교수들, 학계 및 업계의 전문가들 앞에서 자신들이 개발한 시제품에 대해 설명하는 기회를 갖게 된다.

담당부서 : 인공지능융합대학 교학팀 / 연락처 : 02-940-5571