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Yu, Ho Yeong; Kim, So Ho; Kim, Jae Geun
2022 / Global Ecology and Conservation
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본 연구는 컴퓨팅 사고력 기반의 문제 해결 능력 강화를 통해 하드웨어공학 전공교과의 역량을 강화하기 위한 교육 방안을 제시한다. 수학 및 확률/통계 교육, 프로그래밍 교육과의 연계를 통해 컴퓨팅 사고력을 증진시키고, 이를 통해 하드웨어공학 전공 교육의 시너지 효과를 극대화하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 탐구 수업의 필요성, 컴퓨팅 사고력 증대를 위한 수학의 역할, 문제 해결 능력 강화를 위한 수학의 역할 등을 제시한다.
엔트리로 시작하는 로봇 활용 SW 교육 : 햄스터 : 엔트리와 햄스터로 시작하는 나의 첫 프로그래밍
Learning mathematics in elementary and middle schools
(4차 산업혁명 시대 창의융합형 인재 양성을 위한) 소프트웨어 교육의 이론과 실제
Sets, logic and maths for computing
Insight through computing : a MATLAB introduction to computational science and engineering
The SimCalc vision and contributions : democratizing access to important mathematics
난생처음 컴퓨팅 사고 with 스크래치
Applied numerical methods
Computer-based learning environments and problem solving
Logic and computation : proceedings of a workshop held at Carnegie Mellon University, June 30-July 2, 1987
기계요소설계
Probability applications in mechanical design
Applied numerical methods
이산수학 express
System engineering and automation : an interactive educational approach
소프트웨어와 컴퓨팅 사고
Advances in integrated and sustainable supply chain planning : concepts, methods, tools and solution approaches toward a platform for industrial practice
New information technologies : a challenge for education.
Parallel scientific computing in C++ and MPI : a seamless approach to parallel algorithms and their implementation
Introduction to probability and statistics for science, engineering, and finance
예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
이승우예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
이승우한국데이터정보과학회지
이승우예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
이승우The International Journal of Advanced Culture Technology
이승우, 이상원수학교육
김선희; 박경미; 이환철한국데이터정보과학회지
이승우The International Journal of Advanced Culture Technology
이승우, 이상원한국데이터정보과학회지
이승우大学教育 / University Education
孙胜涛; 张世辉한국데이터정보과학회지
이승우한국데이터정보과학회지
이승우ACM Transactions on Computing Education
Exter, M.; Caskurlu, S.; Fernandez, T.정보교육학회논문지
한병래; 구정모; 송태옥컴퓨터교육학회 논문지
김경규, 이종연Asia-pacific Journal of Multimedia services convergent with Art, Humanities, and Sociology
Seung-Woo LeeThe International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
이승우, 이상원한국데이터정보과학회지
이승우교육공학연구
최형신한국데이터정보과학회지
이승우공통 / 대학원
컴퓨팅, 기계학습 알고리즘 및 확률/통계의 추론적 사고를 결합한 데이터사이언스는 데이터로부터 통찰력과 새로운 지식을 도출하고 이를 바탕으로 실제적인 문제를 해결하는 새로운 패러다임을 제공하고 있다. 본 과목은 여러 전공의 대학원에 들어온 학생들이 데이터를 이용해서 문제를 해결하는데 필요한 기본적인 이론 지식과 분석 능력 배양 등 융복합역량 함양을 목적으로 한다. 이에 더불어 학생들에게 데이터 중심적인 사고와 이를 통한 의사 결정 및 문제 해결도 가르친다.전필 / 학사
본 과목은 통계학 전공에 필요한 계산적 사고력, 즉 논리로 표현하는 문제 해결 방법 및 논리적으로 컴퓨터 프로그램을 작성하는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 특히 프로그래밍과 프로그래밍 언어의 기본 개념, 즉 데이터 구조, 추상화, 계층화, 모듈화, 반복, 재귀, 절차적 사고, 가치 지향 사고, 재사용, 계산복잡도, 자료형 등에 대해 공부한다. 개념의 구체화를 위한 도구로 특정 프로그래밍 언어(예: R)를 사용할 수 있으나, 다루는 내용은 언어 중립적이다. 추가적으로 함수적 프로그래밍과 객체 지향 프로그래밍 패러다임에 주의를 기울이며, 자료 분석을 위한 데이터 랭글링, 조작 및 탐색의 기초에 대해 다루고 다양한 데이터 유형의 추세를 시각화, 제시 및 전달하는 방법에 대해서도 공부한다.교양 / 학사
다양한 전공의 학생들에게 컴퓨터를 이용한 문제해결 방식을 익힐 수 있는 강의를 제공한다. 이를 통해 컴퓨터를 창의적으로 활용하는 방법과 컴퓨터프로그래밍을 각자 자신의 전공에 효과적으로 이용할 수 있는 가능성을 이해하도록 한다. 이 과목은 12가지 계산적 사고의 개념(데이터 정리하기, 속내용 감추기, 조립식으로 생각하기, 계층쌍기로 생각하기, 끼리끼리 포장하기, 반복으로 생각하기, 재귀적으로 생각하기, 순서로 생각하기, 상태나 값으로 생각하기, 틀을 짜서 재사용하기, 실행비용 생각하기, 올바른지 확인하기)과 7가지 데이터 사고의 개념(무작위, 확률, 두루 살펴보기, 비교탐색해서 예측하기, 경향파악해서 예측하기, 원인헤아리기, 분류하기)을 이해하고 실습을 통해 직접 경험할 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 과목은 자연과학대학 학부생을 대상으로 하여, 세부 학부/학과에 관계없이 자연과학대학 학부생이 함양해야 하는 프로그래밍 및 인공지능 지식을 갖추도록 돕는 것을 목표로 합니다. 특히 프로그래밍 및 인공지능과 관련된 방대한 내용 중 자연과학을 전공하는 데 실질적으로 필요한 전산학, 계산과학, 통계학, 심층신경망 분야의 기초지식을 습득하고, 그에 대한 실습을 직접 해보도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 자연과학대학의 기존 인공지능/계산과학/데이터과학 전공과목의 수강에 앞서, 학부생들이 프로그래밍 능력과 함께 이를 자연과학의 문제에 직접 적용할 수 있는 능력을 갖추도록 하기 위함입니다. 본 과목에서는 이론과 실습을 병행하여, 향후 자연과학 연구에서 맞닥뜨릴 수 있는 실제 문제와 데이터를 인공지능을 이용하여 다루고 해결해 볼 수 있는 기회를 학부생들에게 제공하고자 합니다. 기초 수준의 컴퓨팅/프로그래밍 능력을 갖춘 학생은 본 과목을 이수한 후, 자연과학의 세부 분야에서 인공지능과 프로그래밍이 어떻게 활용되는지 이해하고, 향후 연구에 직접 활용할 수 있는 능력을 함양하게 될 것입니다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.전선 / 대학원
본 과목은 산업 현장에서 발생하는 다양한 확률적 문제를 이해할 수 있는 통계적 지식을 소개하고, 소프트웨어를 활용하여 사례를 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기의 전반부에는 확률 변수 및 분포(이산분포, 뿌와송분포, 정규분포, 감마분포 등등), 통계적 추론·추정에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 제품 생산과 품질관리 등에 어떻게 활용할 수 있는지 배운다. 또한 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있는 다수의 예제를 학습하고, R 프로그램을 이용한 실습을 수행한다. 학기 후반부는 공학도로서 사례 중심의 문제 해결 능력을 배양하기 위한 강의가 제공된다. 제시된 사례를 바탕으로, 학생들은 스스로 문제 정의 – 변수 정의 – 가설 수립 – 통계 모형 설정 – 모형 분석 – 결과 해석의 과정을 거치게 되고, 이를 통해 산업 현장에서 발생하는 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있다. 이론 학습 위주의 기존 통계 강의와 대비했을 때, 공학자를 위한 통계는 제품의 품질관리, 신뢰도 향상 등과 관련된 다양한 사례를 직접 해결해 봄으로써 통계학을 이용한 공학적 문제 해결 능력을 실질적으로 높일 수 있다는 면에서 차별성이 있다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전필 / 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.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.교양 / 학사
학생들이 컴퓨터와 소프트웨어의 원천 기반 기술을 이해하고 장차 각자의 분야에서 미래의 가능한 응용을 창조하거나 예측할 수 있는 안목을 기르도록 한다. - 학생들이 컴퓨터과학의 근간을 이루는 원천 개념을 정확히 이해하도록 해서, 보편만능의 도구라는 컴퓨터의 가능성과 한계를 올바로 파악할 수 있도록 한다. - 지금까지의 정보화 문명은 이제 막 시작에 불과할 뿐이고, 미래에 이루어질 거대한 변화에 비하면 지금까지의 컴퓨터과학의 성과는 매우 미미한 시작임을 상기시킨다. - 컴퓨터과학은 모든 분야(자연과학, 공학, 인문학, 사회학, 예술)의 성과를 바탕으로 자라며 모든 분야를 키우는 보편학문의 성격을 점점 띠고 있고, 다양한 분야의 성장을 가속시키는 인프라가 되고 있음을 구체적인 예를 통해 전달한다.전필 / 대학원
컴퓨터과학 및 공학은 모든 분야(자연과학, 공학, 인문학, 사회학, 예술)의 성과를 바탕으로 자라며 모든 분야를 키우는 보편학문의 성격을 점점 띄고있다. 이 과목에서는 컴퓨터시스템과 소프트웨어시스템의 기초 원리를 강의함으로써 학생들이 디지털포렌식등의 응용분야를 보는 시각을 넓히고, 미래 가능한 응용을 창조하거나 예측할 수 있는 안목을 갖추도록 한다. 강의내용은, 컴퓨터라는 보편만능의 도구(Universal Machine)가 고안된 과정, 그것이 공학자들에 의해 실제 디지털 컴퓨터로 구현된 원리, 그 컴퓨터를 움직이는 소프트웨어들을 구축하는 원리 등을 강의한다. 특히 컴퓨터가 처리하는 디지털 정보 시스템들의 디자인, 가지고 있는 문제점들, 그리고 그러한 문제들의 해결책들을 살펴본다.전선 / 학사
학부과정의 물리학에서 많이 사용되는 수학을 공부한다. 물리현상의 기술에서 수학적 어려움을 극복할 수 있도록 하여 물리 문제를 다룰 수 있는 교육에의 적용 능력을 키우는 것을 목적으로 한다. 주요내용은 벡터해석, 일반좌표계, 행렬, 군론, 급수전개, 복소변수론 등이다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터공학과 밀접하게 관련된 수학적 내용들에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 가산성, 조합론, 증명기법, 수학적 귀납법, 재귀함수, 재귀관계, 그래프론, 정수론 등에 대하여 다룬다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터공학에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.전선 / 학사
이과목은 기계중심/구현중심의 프로그래밍을 보완하는 논리중심/기획중심의 프로그래밍 기술을 익히도록 한다. 학생들이 프로그램 작성의 기본 원리, 구성 요소, 프로그래밍 미학등을 습득하게 함으로써, 소프트웨어 시스템이 드러내는 복잡성을 손쉽게 다룰 수 있는 능력과 자신감을 익히게 한다. 더군다나, 프로그램이 기계를 사용하기 위한 도구라는 제한된 시각에서 벗어나 기계가 프로그램 실행을 위한 도구라는 시각을 갖추도록 보정해준다. 이 강의는 프로그래밍 연습(training)이 아니라 프로그래밍 교육(education)이다. 실습언어는 학생들이 명료하고 효과적으로 생각할 수 있게 하는 프로그래밍 교육에 적절한 ML과 Scheme이다. 대형 소프트웨어를 2명이상의 팀이 기획하고, 구현하고, 형상 관리하는 과정을 프로젝트를 통해 익힌다. 대형 소프트웨어를 구성하는 프로젝트를 학기말에 요구한다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터를 구성하는 주요 구성 요소들의 기능과 그들 상호간의 작용을 이해하고 이를 바탕으로 컴퓨터 시스템을 구현하는데 사용되는 여러 설계 기법들을 학습한다. 명령어집합, 중앙처리장치, 파이프라이닝, 메모리 계층구조, 입출력장치 등을 다루며 컴퓨터 발전의 역사적 고찰 및 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 필요한 지식을 배운다.전선 / 학사
이 강의는 인공지능 시대의 도래와 디지털 대전환의 흐름에 따라 중요성이 더욱 커진 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계하는 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생들은 모둠을 이루어 수학 교수학습을 위한 탐구형 소프트웨어, 인공지능 기술 등의 테크놀로지 통합 환경의 종류와 특성을 조사 및 체험하면서 수학적 역량 기반 융합 수업 설계 방향과 절차를 도출한다. 모둠별로 도출한 방향과 절차에 따라 수업을 설계하되 문제 생성, 하위 과제 구현, 프로젝트 제안의 세 활동은 공통으로 진행한다. 구체적으로, 중등 수학으로 해결할 수 있는 실생활 및 타 분야의 문제를 생성하고, 이를 하위 과제로 구현하여 중등 학생에게 제공할 모둠 프로젝트를 설계하며, 토론 및 건설적인 비판을 바탕으로 개선한다. 이로부터 중등 수학교육의 다양한 상황에 적합한 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 학사
이 교과목의 전반부에서는 최근에 컴퓨터의 발전으로 많은 공학문제의 해를 수치적으로 구하는경향에 맞추어 수치해법의 기초를 다룬 다음 주로 2차 편미분 방정식의 수치해를 열어가지 서로 다른 경계조건에 따라 구하는 방법을 익힌다. 후반부에서는 자료를 처리하는 통계적 방법과 신뢰성구간을 다루며, 또한 대상변수의 확률을 구하는 방법과 확률함수의 성질을 다룬다.전선 / 학사
이 과목에서는 블록체인의 개념, 역사, 특징, 사례 등 전반적인 내용을 다룸으로써 수강생들의 블록체인 활용 능력을 배양시킨다. 그리고 이러한 능력을 바탕으로 이 과목에서는 빅데이터의 활용이 필수적인 인지컴퓨팅의 분야에서 블록체인이 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보고자 한다. .