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체육교육과
이 강좌에서는 장애인 체육의 다양한 이론들을 바탕으로 하여 현재 장애인 체육의 다양한 이론들을 바탕으로 하여 현재 장애인 체육의 흐름을 파악하는 데 그 목적이 있다. 따라서, 국내외 장애인 체육 저널 및 논문을 소개하는 것 뿐만 아니라 토론을 통해 장애인 체육의 새로운 발전 방향을 모색하는 기회 또한 제공하고자 한다물리·천문학부
이 교과목에서는 학생들이 실제로 실험을 통하여 자연의 다양한 현상을 탐색하고, 또 주위에서 일상적으로 일어나는 일 뒤에 숨어있는 물리 법칙을 이해할 수 있는 기회를 제공한다. 또 다른 목적은 물리, 자연과학, 공학 등 관련 분야의 학생들에게 실험실에서의 종합적인 경험을 갖게 하는 것이다. 이 교과목에서는 힘과 운동, 에너지, 파동, 그리고 열 현상 등과 관련된 실험을 주로 다룬다.경영학과
본 과목은 회계원리를 수강한 학생들을 위하여 중급재무회계의 다양한 주제들을 강의한다. 먼저, 자산, 부채 및 주주지분과 관련한 회계절차를 살펴본 후, 리스회계, 법인세회계, 회계변경 및 오류수정, 현금흐름표, 파생상품회계 등과 같은 특수주제도 다루게 된다. 뿐만 아니라 본 과목은 기업이 재무정보를 창출하는 과정에서 발생하는 당면하는 의사결정의 문제와 이슈도 다룬다. 본 과목을 이수한 학생은 수업 중에 다루었던 문제와 이슈들을 완전히 이해하여, 재무제표를 해석하고 의사결정에 유용한 정보를 찾아낼 수 있어야 한다. 또, 逆으로 재무자료가 주어지면, 이를 이용하여 재무제표를 작성할 수도 있어야 한다. 아울러, 습득한 회계이론과 개념을 말과 글로 자신 있게 표현할 수 있어야 한다.물리·천문학부
우주를 구성하는 기본 단위인 은하의 세계와 우주에 대하여 전반적으로 학습하여 올바른 현대적 우주관을 배양한다. 우리 은하의 구조 및 진화, 정상은하의 특성, 퀘이사와 활동은하의 본질, 우주의 거대구조, 우주의 팽창과 나이, 우주배경복사, 우주론 등을 학습한다. 현대천문학에서 중요한 연구과제인 중력렌즈와 아직도 정체가 명확히 밝혀지지 않고 있는 암흑물질 등을 소개한다.화학생물공학부
이 강의에서는 화학 반응 현상을 이해시켜 최종적으로는 반응기를 설계할 수 있는 능력을 길러주는 것을 목적으로 한다. 화학 반응 전후의 물질수지, 반응물질의 전환율과 반응기 크기의 결정 방법, 화학양론과 반응속도와의 관계 등을 배운 다음 온도가 일정한 상태로 운전되는 회분반응기, 혼합조반응기 및 관형반응기의 설계법, 실험실 규모의 반응기로부터 반응기 설계에 필요한 반응 속도 정수 및 반응차수를 구하는 방법 등에 대하여 개략적으로 배운다. 마지막으로 촉매를 사용하는 불균일계 반응계에서 흡착, 표면반응 및 탈착과정에 대하여 설명하고 실험을 통해 반응기 설계 자료를 구하는 방법, 촉매반응기의 종류 및 기초설계 방법 등에 대하여 이해시킨다.화학생물공학부
본 학부와 관련된 학계 및 산업계에 종사하는 외부인사를 초청하여 강연하는 기회를 제공함으로써 학생들이 연사와 접촉할 수 있는 기회를 증대시키고 학생들의 발표력 향상과 장래의 진로 결정에 도움을 주고자 한다.물리·천문학부
자연과학 또는 공학을 공부하는 학생들에게 물리학의 기본적인 내용을 터득케 하는 과정으로서 중력, 물체의 운동, 에너지, 파동, 열현상 등에 연관된 물질세계의 특성에 대해 물리학적 접근 방법을 배운다. 이공계 학생들에게 공통적으로 필요한 기초교과목으로서의 성격을 강조한다.물리·천문학부
이 교과목은 광학, 열물리, 전자기, 양자물리 등을 포함한 현대 물리학 주제와 관련된 중급 수준의 실험을 학생 스스로 직접 경험하게 하는 것을 목적으로 한다. 물리 연구에 사용되는 실험의 개념과 관련 장비의 작동 원리를 배운다. 무엇보다도 학생들이 물리 개념을 테스트하거나 검증할 수 있고, 실험 결과를 분석하며, 그 결과를 동료 학생들과 토론하고 대화할 수 있는 실험 물리의 기본 소양을 기르는데 중점을 둔다. (※ 수강을 원하는 학생은 <전자학 및 계측론>을 먼저 수강하였거나 아니면 과목 담당교수의 허락을 받을 것)컴퓨터공학부
프로그램의 경험이 없는 초보자를 위해서 C 프로그래밍 언어의 문법과 기초 프로그래밍 기법을 강의한다. 프로그래밍 실습을 통하여 프로그래밍 실력을 배양시키는 것이 강의의 목표이다.
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공과대학 컴퓨터공학부 / 학사
2025-2학기
권장 선수과목 전공설계 1(991.103) , 주제탐구세미나 1(991.101)
프로그램의 경험이 없는 초보자를 위해서 C 프로그래밍 언어의 문법과 기초 프로그래밍 기법을 강의한다. 프로그래밍 실습을 통하여 프로그래밍 실력을 배양시키는 것이 강의의 목표이다.
AI와 글쓰기 : AI를 활용한 글쓰기 집중교육
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The Structure underlying measure phrase sentences
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Technology as translation strategy
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Management and processing of complex data structures : Third Workshop on Information Systems and Artificial Intelligence, Hamburg, Germany, February 28-March 2, 1994 : proceedings
Management and processing of complex data structures : Third Workshop on Information Systems and Artificial Intelligence, Hamburg, Germany, February 28-March 2, 1994 : proceedingsIntroduction to Fortran IV programming
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Microsoft Exchange server 2010 unleashed
Microsoft Exchange server 2010 unleashedFoundations of multidimensional and metric data structures
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Make Python Talk : Build Apps with Voice Control and Speech Recognition.
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(객체지향 원리로 이해하는) Absolute C++
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Java 2 : 30일 완성
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(매킨토시 사용자를 위한) Mac OS X Lion 기본+활용 실무 테크닉
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Scientific computing on supercomputers II
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VoIP handbook : applications, technologies, reliability, and security
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Parallel programming
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Formal syntax and semantics of programming languages : a laboratory based approach
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Graph-theoretic concepts in computer science : 19th international workshop, WG '93, Utrecht, The Netherlands, June 16-18, 1993 : proceedings
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DSP 실험실습
DSP 실험실습
E. J. Lowe and ontology
E. J. Lowe and ontologyIEEE Transactions on Games, Games, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Games
Azizi, E.; Zaman, L.Transactions on Emerging Telecommunications Technologies
Kim H.W.,Le T.T.,Ryu E.S.International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Fan W.,Hou W.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing
Leitersdorf O.,Leitersdorf D.,Gal J.,Dahan M.,Ronen R.,Kvatinsky S.Journal of the Acoustical Society of America
Ming C.,Niu H.,Li Z.,Wang Y.The VLDB Journal: The International Journal on Very Large Data Bases
Chen, Xingguang; Zhu, Rong; Ding, Bolin; Wang, Sibo; Zhou, JingrenPattern Recognition Letters
Luo J.,Wang Y.,Jiang D.IEEE Transactions on Smart Grid
Tsaousoglou G.,Efthymiopoulos N.,Makris P.,Varvarigos E.IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Yu H.,Shen Z.A.,Du P.F.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Wang S.,Wang Z.,Jiang R.,Yan R.,Du L.IEEE Internet of Things Journal
Han Y.,Niyato D.,Leung C.,Kim D.I.,Zhu K.,Feng S.,Shen X.,Miao C.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Thomas J.B.,Chaudhari S.G.,Shihabudheen K.V.,Verma N.K.IEEE Transactions on Sustainable Energy
Khodayar M.,Mohammadi S.,Khodayar M.E.,Wang J.,Liu G.The Visual Computer
Mohamad Haniff Junos; Anis Salwa Mohd KhairuddinINTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE LEARNING, VOL 97
Bose, Avishek Joey; Hamilton, William L.Semantic Web
Omran P.G.,Taylor K.,Rodríguez Méndez S.,Haller A.IEEE Transactions on Communications
Ramalho L.,Fortuna J.,Lu C.,Berg M.,Almeida I.,Klautau A.Expert Systems with Applications
Rospocher M.SN Computer Science
Baiardi M.; Burattini S.; Ciatto G.; Pianini D.데이터가 존재하지 않습니다.
전선 / 대학원
이 과정은 임상 질문을 데이터 분석 및 해석을 위한 연구 설계 및 방법론으로 파싱하는 단계를 포함하며, 분석을 수행하기 전에 필요한 데이터 큐레이션 프로세스에 중점을 둡니다. 데이터베이스의 사례 연구 검토 및 공동 연구 프로젝트가 포함됩니다.전선 / 학사
본 교과목은 통계학습, 기계학습의 기초 이론과 주요 방법론을 소개하고, 컴퓨터 실습을 통해 건설환경공학의 다양한 분야에 이를 실제로 적용하는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다. 주요 내용으로는 선형/비선형 회귀분석, 선형/비선형 분류법, 교차검증, 비지도학습, 강화학습, 선형/비선형 필터 등이 있다. '전선 / 대학원
기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야이다. 본 과목에서는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다.전선 / 학사
산학프로젝트를 근간으로 하는 학생 및 기업 참여형 수업으로, 지도교수 및 학생들의 협의에 따라 유연하게 운영된다. 수업의 목적은 다양한 관점과 창의적인 방법을 활용하여 디자인 프로젝트의 목표를 달성하는 것이며, 학생주체의 자유로운 토의를 기본으로 진행, 개별 프로젝트를 선정하여 기획하고 디자인에 이르기까지의 모든 과정을 논리적 전개과정을 통하여 실행한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 학사
문자의 기초적인 개념의 습득을 통한 그래픽 디자인의 기초 과정이다. 타이포그래피를 다양한 시각전달 매체에 적용해 봄으로써 정보와 이미지의 성격에 따라 달라지는 타이포그래피의 기능을 이해하도록 하며, 표현수단으로서의 타이포그래피를 다양한 시각전달 매체에 활용할 수 있도록 한다. 타이포그래피의 운용에 따라 변화하게 되는 정보전달방법을 경험하도록 하며, 또한 문자의 역사, 과거 인쇄술의 발달과정을 살펴보고 현재의 폰트제작방법, 디지털 인쇄기술을 이해할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 원리를 가르친다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template와 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료 구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFlow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습한다. 이를 바탕으로 적용 분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.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 / 대학원
현대고고학에서 계량적 방법론이 결여된 연구는 생각할 수 없을 만큼, 통계학적, 수학적 분석은 중요한 의미를 지니고 있다. 본 과목에서는 자료의 단순통계처리에서 시작해 눈에 드러나지 않는 자료 속의 유형성 확인에 이르기까지 다양한 통계처리방법에 대해 논의하게 될 것이다. 이러한 다양한 방법을 실제 연구 사례에 적용할 수 있는 능력을 배양하기 위해 실습 과정을 병행하게 될 것이다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.교양 / 학사
파이선 프로그래밍과 컴퓨팅 기본 지식을 보유하고 있는 학생들에게 자연어처리를 소개하고 여러 관련 방법론을 실습하는 수업이다. 텍스트의 전처리에서부터 시작하여 최신 자연어처리 방법론인 트랜스포머에 대해 학습하고, 최종적으로 트랜스포머 기반의 사전학습모델을 활용하여 분류, 요약, 생성, 질의응답시스템, 챗봇 등을 구현해 보도록 한다.전선 / 학사
대상의 관찰을 통하여 그 시각적 표현의 방법을 모색하고, 표현을 위한 테크닉을 실습함으로써 보다 이해하기 쉽고 목적에 맞는 대상의 표현을 할 수 있도록 한다. 선, 형, 명암, 질감 등 다양한 표현매체를 통하여 사실적, 추상적으로 표현하여 봄으로써 대상의 느낌을 목적에 따라 다양하게 시각화하고 전달할 수 있는 능력을 학습한다. 일러스트레이션 제작에 있어서 재료의 선택방법 및 표현방법을 이해, 연구함으로써 폭 넓은 시각적 표현에 따른 창의력 개발에 역점을 둔다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 통계모형을 이용한 고급 자료 분석의 전 단계로 자료에 대한 충분한 이해와 인사이트를 발견하는데 필요한 탐색적 자료 분석 방법들과 이에 도움을 주는 효과적인 시각화 방법에 대한 이론과 응용을 배운다. ▪ 요약통계 ▪ 그래프 문법 원리 ▪ 데이터 랭글링 ▪ 상관성 그래프 요약 (상관관계, 시계열, 인과관계) ▪ 다변량 자료의 시각화 ▪ 시계열 동적 자료의 시각화 ▪ 비정형 자료 시각화 ▪ 인터랙티브 그래프의 이론과 응용(shiny)전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 학사
화학 현상을 설명하는데 근본이 되는 분자 구조-기능 상관관계에 대한 전통적인 원리기반 접근법을 보완하고 확장하는, 데이터 기반 접근법의 원리와 응용에 대해 다룬다. (1) 기초 단계로서, 컴퓨터에서 분자를 표현하는 기법과 여러 분자 데이터에 대해 소개한다. 구체적으로, 분자를 1D, 2D, 3D 표현법으로 나타내는 방법에 대해 익히고, 다양한 화학 데이터베이스에 대해 배우며, 이를 컴퓨터에서 다루어 본다. (2) 더 나아가 분자의 성질을 예측하고 기능성 분자를 설계하기 위해 활용되는 여러 계산 도구 및 기계학습 기법을 소개한다. 전통적인 화학 계산 방법인 양자화학계산과 분자동력학 시뮬레이션의 원리와 관련 소프트웨어에 대해 소개하고, 현대 기계학습 방법으로 전통적인 화학계산 방법을 어떻게 보완하고 한계를 극복할 수 있을지 탐구한다. 더불어 분자 구조 및 성질을 예측하는 모델과 분자 생성 모델의 원리에 대해 배우고 활용한다. (3) 마지막으로, 화학, 생물학, 재료, 공학 등에서 효용성이 높은 분자의 성질을 예측하는 최신 연구 사례에 대해 소개하고 미래 방향에 대해 토론한다.컴퓨터 사이언스가 되기 위한 자료, 강의 모음