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Liu K.,Yu Y.,Liu Y.,Tang J.,Liang X.,Chu X.,Zhou Z.
2022 / BioMedical Engineering Online
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본 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기반 휠체어에 컴퓨터 비전 및 증강 현실 기술을 결합하여 자동 상호 작용 전략을 제시합니다. 실험 결과, 제안된 시스템은 실내 환경에서 높은 정확도(83.6% - 자동, 84.1% - 반자동)와 정보 전달률(8.2 bits/min - 자동, 8.3 bits/min - 반자동)을 보였으며, 자동 모드에서 목표 도달 시간이 단축되었습니다(42.4s).
Toward brain-computer interfacing
Computers for handicapped persons : 4th International Conference, ICCHP '94, Vienna, Austria, September 14-16, 1994 : proceedings
Signal processing and machine learning for brain-machine interfaces
Brain-computer interfacing : an introduction
뉴럴 링크 : 21세기를 이끄는 거대한 연결, 뇌-컴퓨터 인터페이스 =
Universal access in human-computer interaction : 14th International Conference, UAHCI 2020, held as part of the 22nd HCI International Conference, HCII 2020, Copenhagen, Denmark, July 19-24, 2020, Proceedings
Collaborative dialogue technologies in distance learning
Brain-Computer Interface Research : A State-of-the-Art Summary 7
Brain-computer interfaces : principles and practice
Behavioral biometrics : a remote access approach
Intelligent Robotics and Applications : 15th International Conference, ICIRA 2022, Harbin, China, August 1–3, 2022, Proceedings, Part III
Brain Art : Brain-Computer Interfaces for Artistic Expression
Smart technology for aging, disability, and independence : the state of the science
Atlas of orthoses and assistive devices
Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management. Posture, Motion and Health : 11th International Conference, DHM 2020, Held as Part of the 22nd HCI International Conference, HCII 2020, Copenhagen, Denmark, July 19–24, 2020, Proceedings, Part I
Machine learning in non-stationary environments : introduction to covariate shift adaptation
Human interaction with complex systems : conceptual principles and design practice
Human-Computer Interaction – INTERACT 2019 : 17th IFIP TC 13 International Conference, Paphos, Cyprus, September 2–6, 2019, Proceedings, Part III
Advances in body-centric wireless communication : applications and state-of-the-art
Assistive technology and artificial intelligence : applications in robotics, user interfaces, and natural language processing
Fernández-Rodríguez Á; Velasco-Álvarez F; Ron-Angevin R · 2016
Journal of neural engineering
Cruz A.,Pires G.,Lopes A.,Carona C.,Nunes U.J. · 2021
IEEE Transactions on Human-Machine Systems
Ryan DB; Colwell KA; Throckmorton CS; Collins LM; Caves K; Sellers EW · 2018
Clinical EEG and neuroscience
Schwarz A.,Höller M.K.,Pereira J.,Ofner P.,Ofner P.,Müller-Putz G.R. · 2020
Journal of Neural Engineering
Zhang R; Li Y; Yan Y; Zhang H; Wu S; Yu T; Gu Z · 2016
IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
Kirill Kokorin; Syeda R. Zehra; Jing Mu; Peter Yoo; David B. Grayden; Sam E. John · 2024
IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Chen W.,Chen S.K.,Liu Y.H.,Chen Y.J.,Chen C.S. · 2022
Biosensors
Francesco De Pace; Federico Manuri; Matteo Bosco; Andrea Sanna; Hannes Kaufmann · 2024
IEEE Transactions on Human-Machine Systems
Leeb, R; Carlson, T; Tonin, L; Millán, JdR · 2013
Biomedical Engineering / Biomedizinische Technik
Branco M.P.,Pels E.G.M.,Sars R.H.,Aarnoutse E.J.,Ramsey N.F.,Vansteensel M.J.,Nijboer F. · 2021
Neurorehabilitation and Neural Repair
De Pace, F.; Manuri, F.; Bosco, M.; Sanna, A.; Kaufmann, H. · 2024
IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Human-Machine Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Human-Mach. Syst.
Vidya Nandikolla; Bryan Ghoslin; Kevin Matsuno; Daniel A. Medina Portilla · 2022
Journal of Robotics
Rivera-Flor H.,Gurve D.,Floriano A.,Delisle-Rodriguez D.,Mello R.,Bastos-Filho T. · 2022
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Hamilton Rivera-Flor; Dharmendra Gurve; Alan Floriano; Denis Delisle-Rodriguez; Ricardo Mello; Teodiano Bastos-Filho · 2022
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Tan Y; Lin Y; Zang B; Gao X; Yong Y; Yang J; Li S · 2022
Journal of neuroscience methods
Chen X.,Zhao B.,Wang Y.,Gao X. · 2019
Journal of Neural Engineering
Wang, Yao; Zhang, Mingxing; Li, Meng; Cui, Hongyan; Chen, Xiaogang · 2024
Cognitive Neurodynamics
Brent J. Lance; Scott E. Kerick; Anthony J. Ries; Kelvin S. Oie; Kaleb McDowell · 2012
Proceedings of the IEEE
Young D.,Willett F.,Memberg W.D.,Murphy B.,Rezaii P.,Walter B.,Sweet J.,Miller J.,Shenoy K.V.,Hochberg L.R.,Kirsch R.F.,Ajiboye A.B. · 2019
Journal of Neural Engineering
Travis K. van Leeuwen; Vidya K. Nandikolla · 2020
Journal of Engineering and Science in Medical Diagnostics and Therapy
전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기 등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶 속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기 위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.공통 / 대학원
21세기에 들어와 기계학습과 딥러닝 등의 AI 기술의 급격한 발전이 빅데이터와 고성능 컴퓨터와 결합되며 이전과는 다른 차원의 활용 가능성을 보여주면서 급속도로 산업과 생활에 보급되고 있다. 그러나, 현재의 빅데이터 기반 기계학습 위주 AI의 한계는 분명하며 AI 개념의 창시자와 개발자들이 꿈꾸던 기술에 못 미친다는 것이 전문가들의 한결같은 견해이다. 차세대 AI 기술의 핵심 중 하나는 뇌의 자연지능을 닮은 AI(Brain-like AI)의 구현이다. 본 교과목은 뇌의 인지기능에 기반을 둔 자연지능과 컴퓨터 기반 인공지능의 공통점과 차이점에 대한 체계적 고찰을 통해 학생들이 인공지능과 자연지능 연구 및 기술 개발을 위한 미래지향적 안목을 기를 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 인간의 인지 및 행동에 관심이 있는 다양한 분야의 학생은 인공지능과 자연지능의 비교를 통해 인간의 고유성에 대한 통찰 및 인공지능 기술의 활용에 대해 배울 수 있으며, 반대로 인공지능에 관심이 있는 학생은 진정한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 뇌인지과학적 배경을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전필 / 학사
첨단융합학부 신입생들의 전공탐색을 위한 공통필수과목으로서, 차세대지능형반도체, 융합데이터과학, 지속가능기술, 디지털헬스케어, 혁신신약 등 첨단융합학부의 다양한 전공 분야를 소개한다. 각 분야에서 개발되고 있는 첨단융합기술의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하고, 각 분야에서 활약하고 있는 리더 특강을 통해 학생들이 졸업 후의 미래를 구체적으로 살펴볼 수 있도록 지도한다. 또한 융합의 의미와 필요성을 소개하고, 기술창업/연구/정책리더십 등 첨단융합전공의 미래 진로를 소개한다. 특히, 기업가 정신 및 도전의식(기술창업), 첨단융합 연구 기초(창의연구), 첨단융합기술의 사회적 가치(정책리더십) 등 각 교과인증과정으로 진출하는 데 필요한 핵심적 가치에 대해 교육한다.전선 / 학사
첨단 디지털 문화의 핵심요소는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 보다 효율적, 효과적으로 설계하고 운영하는 것이다. HCI를 위한 핵심기술로서 인간과 컴퓨터가 직접 만나고 대화하는 부문인 휴먼인터페이스의 설계를 들 수 있다. 휴먼인터페이스는 시각, 청각, 촉각 등 다양한 요소를 가지고 있으며 대화형화면 설계를 비롯한 휴먼인터페이스의 설계 형태에 따라 시스템과 사용자의 의사소통이 효율적으로 오류 없이 진행되도록 하는 설계 기술이 필요하다. 본 과목에서는 이러한 휴먼인터페이스의 설계 원칙, 인간-컴퓨터 상호작용의 원리와 구현방안, 효과적인 인터페이스 구현방안 등을 학습하고 감성공학, 제품설계, 6시그마 디자인, 소비자 요구사항의 파악기법, 소비자 중심의 제품 설계 등 휴먼인터페이스 설계에 관련된 주변 주제를 연구한다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
모바일, 사물 인터넷, 웨어러블 기기등 다양한 소형 전자 기기들의 발달로, 컴퓨팅의 영역이 교육, 교통, 의료, 보안등 다양한 응용 분야로 빠르게 확장되고 있다. 이에 따라, 미래의 창의적이고 혁신적인 컴퓨팅 응용 및 시스템을 디자인하기 위해서는, 사용자의 새로운 요구사항을 도출하여 추상화 하고, 높은 사용성을 갖춘 인터페이스를 설계하는 인간 중심적 사고가 필수적이다. 또한 사용자 요구사항 및 기기의 특성을 고려하여, 컴퓨터 시스템 및 요소 기술을 새롭게 디자인하고 구현할 수 있어야 한다. 본 과목에서는 인간중심 컴퓨팅의 핵심 연구 분야 (휴먼-컴퓨터 인터렉션, 인터렉션 디자인, 모바일 및 유비쿼터스 컴퓨팅, 소셜 컴퓨팅, 시각화, 접근 가능성) 의 최신 기술을 폭넓게 학습하고, 사용자 중심의 미래형 응용 및 시스템을 설계, 개발하기 위한 역량을 키우는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
본 강의는 기초 과학, 인문학, 공학의 핵심 개념을 융합하여 인간의 마음과 기계 간 양방향 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 뇌와 인지 과학의 기본 개념을 바탕으로 인간의 마음이 생물학적 적응으로서 효율적인 정보 처리를 위해 어떻게 진화했는지, 다양한 방법과 기술을 통해 신경계의 활동을 어떻게 측정, 모델링, 조작할 수 있는지를 학습한다. 이러한 신경과학적 틀을 바탕으로 인공지능의 기본 개념을 소개하며, 기계가 뇌를 모방하고 상호작용할 수 있도록 설계되는 원리를 탐구한다. 강의, 토론, 실습 시연의 활동을 통해 뇌와 인지 과학, 인간-컴퓨터 상호작용, 뇌-기계 인터페이스 분야의 핵심 개념을 통합적으로 다룬다. 이를 통해 학생들이 뇌-인지 기능과 적응적 행동의 생물학적 기전을 이해하고, 뇌 신호를 다루는 방법론과 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 가능성과 제약에 대한 폭넓은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 학사
본 과목은 인터액티브 컴퓨터 시스템의 디자인/구현/평가에 대해 연구하는 분야인 휴먼컴퓨터인터액션 (HCI)의 기본적인 이론과 실용적인 기술들을 소개한다. 먼저 일상적인 물건들의 디자인에 대해 배움으로써 인터액티브 컴퓨터 시스템의 효과적인 디자인의 중요성을 깨닫고, 인터액티브 컴퓨터 시스템의 디자인과 평가에 사용자들을 효과적으로 참여시키기 위한 HCI 이론과 기술을 배운다. 특히, 본 과목에서는 이러한 이론과 기술을 팀 프로젝트를 통하여 실제 문제 해결에 적용해 볼 수 있다.전선 / 대학원
인간의 정서, 인지, 행동 문제는 뇌 기능과 밀접한 관련이 있으며, 생체신호와 뇌파에 대한 컴퓨터 분석 기법을 활용하면 이러한 문제와 연관된 뇌 및 자율신경계 활동을 정량적으로 평가하고 패턴을 분류하는 데 큰 도움을 줄 수 있다. 이 과정은 의학, 간호, 심리, 교육, 체육 등 비전공자들을 위해 설계되었으며, 생체신호 분석 경험이 없는 이들이 임상 연구에 바로 적용할 수 있도록 정량뇌파(QEEG) 및 심박변이도(HRV) 분석의 이론과 측정 장비, 분석 소프트웨어 실습을 제공한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 내용을 주요 강의 내용으로 구성한다.전선 / 대학원
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전필 / 학사
디지털환경으로의 변화를 이해하고 그 산업적 가능성을 모색함에 있어서 무엇보다 우선 요구되는 것은 새로운 디지털기술과 인간간의 상호작용을 이해하는 일이다. 또한 디지털매체를 매개로 새롭게 등장하는 인간 대 인간의 만남, 상호작용, 커뮤니케이션, 대인관계의 발전을 이해하는 일도 새로운 기술발전의 사회적 함의를 이해하는 가장 기본적인 출발점이 된다. 본 과목은 휴먼/컴퓨터 인터페이스 및 컴퓨터매개 커뮤니케이션과 관련된 주요이론 및 연구성과 등을 살펴본다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
사용자 경험은 인간컴퓨터상호작용(HCI)의 한 분야이다. 사용자가 정보기기를 이용함에 있어 시간적 시퀀스와 터치포인트 디자인을 통해 만족도 높은 정보시스템을 설계하는 방법론이다. 본 수업은 사용자 경험의 계보와 구성요소를 이해하고 다양한 사례와 디자인 방법론을 소개한다. 기말 프로젝트는 최신 정보시스템의 사용자 경험을 학생들이 제안한다.전선 / 대학원
이 강좌는 인간과 컴퓨터 상호작용(HCI)에 관한 연구주제를 심도있게 다룬다. HCI의 고전적인 연구와 최근 각광 받는 연구 주제들에 대해서 공부하고, 이를 바탕으로 개인별로 선정한 연구 과제를 수행하며, 연구결과를 가지고 논문형태의 글쓰기를 시도해 봄으로서 향후 연구를 관련 학계에 발표할 수 있는 능력을 배양함을 목표로 한다.