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본 연구는 4차 산업혁명 시대의 핵심인 사물인터넷을 효율적으로 관리하기 위해 오픈소스 마인드맵 도구인 OKMindmap과 Node-RED 서비스를 연계한 웹 기반 IoT 관리 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 라즈베리파이에 카메라, 온도/습도 센서, 전동기 제어 모듈을 장착하여 기본적인 기능을 구현했으며, 향후 아두이노 및 SOC 연계를 통해 확장할 계획이다.
사물인터넷을 위한 리눅스 프로그래밍 with 라즈베리파이
Interoperability and open-source solutions for the internet of things : International Workshop, FP7 OpenIoT Project, held in conjunction with SoftCOM 2014, Split, Croatia, September 18, 2014, Invited papers
미래정부 혁신사례집 : 4차 산업기술활용
(하드웨어 기반의) 내장형 시스템
IoT 기반의 임베디드시스템 : AVR ATmega128+라즈베리파이3
Building internet of things with the Arduino.
(4차 산업혁명을 시작하는 기술) IoT 플랫폼 =
포스트 코로나 로드맵 : 팬데믹 이후 미래 기술과 4차 산업혁명
사물인터넷 with python 실전 프로젝트 가이드 : 센싱부터 음성 인식까지 HW, SW 완벽 기법서
경영정보시스템
Enterprise information systems : 11th international conference ; proceedings, ICEIS 2009, Milan, Italy, May 6 - 10, 2009
Future wireless networks and information systems.
Windows 10 IoT 프로그래밍 : 라즈베리파이와 Windows 10 IoT 코어, Azure IoT 스위트를 활용한 IoT 프로그래밍 가이드
(사물인터넷을 위한) 파이썬 네트워크 프로그래밍
(IoT 사물인터넷을 위한) 라즈베리파이 4 정석
(한번에 이해되는) 아두이노 : 기초부터 프로젝트까지
Worldwide computing and its applications, WWCA'98 : Second International Conference, Tsukuba, Japan, March 1998 : proceedings
스마트 IoT 프로젝트 : 스마트 온도 조절기, 머신 비전, 자율 주행 자동차 로봇 포함 다양한 사물 인터넷 구현
(2018) 공간정보, 위치정보 산업현황과 수요산업 전망
(2017) 한국을 바꾸는 7가지 ICT 트렌드
한국통신학회논문지
최선오, 이영준, 최재혁, 김종배Mehran University Research Journal of Engineering and Technology
UMAIR SAEEDIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Mohd Yazed Ahmad; Mohd Nashrul Mohd Zubir; Tousif Amin Faisal Md; Unaizah Obaidellah; Faisal Mahmud; Nahrizul Adib Kadri; Zuraidah AbdullahSensors (Switzerland)
Badii C.,Bellini P.,Difino A.,Nesi P.,Pantaleo G.,Paolucci M.Journal of Science and Technology Policy Management
Alam M.,Siddiqui M.I.Wireless Networks
Gao H.,Duan Y.,Shao L.,Sun X.苏州市职业大学学报
陈永强; 刘韬; CHEN Yong-qiang; LIU Tao상품문화디자인학연구
유홍택IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Martikkala, Antti; Wiikinkoski, Olli; Asadi, Reza; Queguineur, Antoine; Ylä-Autio, Aapo; Flores Ituarte, IñigoAnnales des Telecommunications/Annals of Telecommunications
Longo, F.; Bruneo, D.; Distefano, S.; Merlino, G.; Puliafito, A.멀티미디어학회논문지
허석렬; 이호영; 이완직Engineering Structures
Peng Z.,Li J.,Hao H.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Yasirli Amri; Mukhammad Andri Setiawan전자공학회논문지
이후진, 남문현六盘水师范学院学报 / Journal of Liupanshui Normal University
沈晖寅; Shen HuiyinProcedia Computer Science
Neha Sharma; Sherin Zafar; Usha BatraInternational Journal of Distributed Sensor Networks
Kim J.W.,Sul S.H.,Choi J.B.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Amri, Y.; Setiawan, M.A.Sustainable Futures
Hamdy W.,Al-Awamry A.,Mostafa N.전기전자학회논문지
김미희, 김영민전선 / 학사
이 강의는 자동차, 로봇, 스마트폰을 비롯한 여러 산업기기와 생활 가전 전 분야에 활용되는 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 기술을 적용하여, 다양한 객체들을 설계하고 제작하는 실습을 수행함으로써, 설계 감각과 창의성을 키우는 데 목적이 있다. 학생들은 코딩으로 사물인터넷(IoT)을 구동시키고 모니터링하는 방법을 학습한다. 마이크로 컨트롤러(아두이노, 라즈베리파이 등)를 활용하여 컴퓨터의 구조를 이해하고, 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지 등 다양한 센서와 디스플레이, 모터 등 구동 장치들이 연결되는 것을 확인하고, 그 원리를 이해할 수 있도록 한다. 또한 IoT의 다양한 응용사례를 경험함으로써 기초부터 시제품 개발에 이르는 타 공학 설계 교과목들과도 연계할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
이 강의는 다양하게 주어진 목표물의 설계 및 제작 실습을 사물인터넷(IoT)을 응용하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 사물인터넷 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷을 위한 응용 개발, 시스템 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습한다. 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습한다. 설계된 임베디드 시스템의 동작을 검증하고, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과보고서 작성 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
4차 산업혁명의 핵심 기술인 빅데이터, 사물인터넷 등과 함께 정보통신 기술을 활용해 저장하고 처리해야 하는 정보의 양은 폭발적으로 증가하고 있다. 이와 함께 고전적 폰 노이만 컴퓨팅 구조의 폰 노이만 병목현상, 낮은 에너지 효율 등의 문제를 해결할 수 있는 Processing-in-memory, Neuromorphic Computing 등의 새로운 기술의 개발 필요성이 높아지고 있다. 본 강의에서는 이와 같은 새로운 컴퓨팅 기술을 이해하고 해당 기술에 활용되기 위한 재료가 갖추어야 할 물성 및 실제 연구되고 있는 여러 재료에 대해서 배운다.전선 / 학사
월드와이드웹 (WWW: World Wide Web) 으로 촉발된 인터넷 혁명은 다양한 웹 (Web) 관련 기술의 발전과 함께 이루어졌다. 이 수업에서는 먼저 인터넷의 발전 과정과 그 과정에서의 웹 (Web)이 우리사회를 어떻게 변화시켰는지에 대해 배우고, 인터넷의 기반 기술인 HTML과 CSS를 비롯, 웹 어플리케이션을 구축하기 위한 프로그래밍을 학습한다.전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 학사
최근 컴퓨팅 기술과 무선통신의 발전에 힘입어 “언제, 어디서”든 멀티미디어정보를 처리할 수 있게 되었다. 이러한 모바일 컴퓨팅 시스템은 단말기(스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 등), 유무선 네트워크, 운영체제/미들웨어 등으로 구성되어 있으며, 이들 모두의 통합에 의하여 응용 서비스를 효과적으로 제공할 수 있다. 모바일 컴퓨팅은 요소기술로서 분산 컴퓨팅 및 임베디드 시스템 기술에 기초하고 있으며 유비쿼터스 시스템, 이동 상거래, 휴대전화 등에 응용된다. 따라서 이 과목의 목적은 모바일 컴퓨팅 구성기술을 이해하고, 단말기 등을 위한 응용 소프트웨어 개발에 대하여 학습하는데 있다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.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
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 IoT를 중심으로 포괄적 사물 연결 기술의 발전에 의해 과거 일방향 중앙관리식을 지양하면서 발생하고 있는 양방향 탈중앙화(decentralization)와 관련하여, 이를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 주변 환경의 불확실성에 대처하기 위해서 자율 운항 선박에 필요한 탈중앙적 제어통제 시스템, 효율적 자율 운항 선박 운용을 위한 해상 무선 통신 및 e-Navigation 시스템, 해양 신재생 에너지를 독립적으로 생산, 소비, 전송이 가능한 해양 에너지 복합 공급기지 또는 인공섬을 위한 해양공간 활용 기술, 해상 연료공급(벙커링) 제어 및 유동 해석, 해양 자원생산 설계 및 제어, 신재생에너지 클러스터 구축, 해양 실시간 모니터링 및 예측 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 탈중앙화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 탈중앙화 기술을 적용할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.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.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
최근 AI 가속기와 AI 칩은 자율 주행 차, 스마트 홈, 로봇 공학 등에 필연적으로 사용될 것이기 때문에 향후 경제 성장에 중요한 역할을 하게 될 것이다. AI 칩은 저 전력을 사용하여 인공 지능 작업을 더 빠르게 처리하도록 특별히 설계된 차세대 마이크로 프로세서를 의미한다. 이 수업에서는 AI 애플리케이션을 위한 디지털 시스템 설계와 관련된 기본적인 지식을 공부하게 되며 크게 2부분으로 나뉜다. 첫 번째 파트는 RISC-V 프로세서, SRAM / DRAM 메모리 및 메모리 컨트롤러, 버스 상호 연결 및 인터페이스 (예 : UART, I2C)와 관련한 중요 주제를 배움. 두 번째 파트에서는 첫 번째 파트에서 더 발전해서 카메라 인터페이스 및 디스플레이 패널과 같은 고급 주제를 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
본 교과목은 빅데이터 혁신공유대학(COSS) ‘AI 기반 데이터 창업’ 마이크로디그리(MD) 연계융합교과목으로, 데이터 기반 창업의 핵심인 비즈니스 모델 설계를 다룹니다. 실제 스타트업과 함께 정의한 문제를 출발점으로 하여, 린 스타트업(Lean Startup) 방법론을 적용해 가설을 수립하고 시장검증 과정을 통해 체계적으로 검토합니다. 수강생은 데이터 기반 비즈니스 모델(BM) 캔버스를 작성하며, 고객 인터뷰와 시장조사를 통해 실질적 피드백을 확보합니다. 또한 경쟁사 분석을 수행한 뒤, 차별화된 가치 제안(Value Proposition)을 도출하는 과정도 설계합니다. AI 도구 활용 실습 중심의 BM 캔버스 워크숍을 통해 아이디어를 시각화하고, 고객 니즈에 맞춘 전략적 의사결정 역량을 함양하게 됩니다. 최종적으로 수강생들은 검증된 비즈니스 모델 캔버스와 초기 시장진입(GTM) 전략 초안을 완성하여, 이후 단계의 비즈니스 실행 계획 수립에 활용할 수 있는 구체적 근거를 마련하게 됩니다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.