융합소프트웨어학과

Department of Convergence Software

학과교육목표

현대 산업은 소프트웨어와의 융합뿐만 아니라 이로 인한 기술, 산업, 서비스 간의 융합도 급격히 이루어지고 있다. 본 학과는 융합소프트웨어 산업의 큰 분야 중의 하나인 콘텐츠와 ICT의 융합 분야와 소프트웨어의 핵심 요체인 임베디드 소프트웨어를 중심으로  산업 전반에 걸쳐 요구되는 소프트웨어 전문인을 양성한다. 컴퓨터 공학의 심도 있는 이론 교육과 함께 융합소프트웨어 응용에 대한 연구 프로젝트 참가와 실무교육을 통하여 시스템 설계 및 구현 능력을 배양하여 유능한 공학도를 양성하고자 한다.

세부 전공분야

석사학위과정 : 융합소프트웨어학

박사학위과정 : 융합소프트웨어학

학과교수소개

성명	직급	최종학위명	전공
송창근	명예 교수	Ph.D(Univ. of Oklahoma)	그래픽스․가상현실․알고리즘․대규모과학계산
김종대	교수	공학박사(한국과학기술원)	영상처리, BIO-IT System
박찬영	교수	공학박사(한국과학기술원)	컴퓨터 네트워크, BIO-IT System
김유섭	교수	공학박사(서울대)	자연어처리, 기계학습
김선정	교수	이학박사(고려대)	컴퓨터그래픽스, General purpose GPU 프로그래밍
김은주	부교수	공학박사(명지대)	인터넷 정보처리
김의직	부교수	공학박사(고려대)	무선 통신 네트워크
곽병일	조교수	공학박사(고려대)	정보보호
신범주	조교수	공학박사(서울대)	GNSS, 실내항법, 머신러닝, 인공지능

내 규

제1조(목적) 이 내규는 대학원 학칙 및 제반 규정이 정한 범위내에서 학과가 필요한 규정을 정하는데 그 목적이 있다.

제2조(전공분야) 본 학과에는 컴퓨터공학 전공분야를 둔다.

제3조(입학전형) 서류전형 및 구술시험을 다음 배점표에 따라 선발한다.

서류전형은 70점(출신대학(대학원)성적 40점, 출신대학(대학원) 기초 선수과목 이수정도 20점, 연구계획의 충실도 10점)이고, 구술시험 30점(일반교양이해정도 10점, 전공이해정도 10점, 외국어 이해정도 10점)이다.

각 항목별 A, B, C, D 등급의 산정기준은 다음과 같다.

1. 서류전형

가. 출신대학성적(4.5만점 기준)

A등급 : 전학년 성적평균이 3.5이상일 경우

B등급 : 전학년 성적평균이 3.0 이상 3.5 미만일 경우

C등급 : 전학년 성적평균이 2.5 이상 3.0 미만일 경우

D등급 : 전학년 성적평균이 2.5 미만일 경우

나. 기초선수과목 이수정도

A등급 : 전공과목의 성적이 매우 우수할 경우

B등급 : 전공과목의 성적이 우수할 경우

C등급 : 전공과목의 성적이 보통일 경우

D등급 : 미흡할 경우

다. 연구계획의 충실도

A등급 : 연구계획서의 충실도가 매우 우수할 경우

B등급 : 연구계획의 충실도가 우수할 경우

C등급 : 연구계획의 충실도가 보통일 경우

D등급 : 연구계획의 충실도가 미흡할 경우

2. 구술시험

가. 일반교양이해정도

A등급 : 구술시험결과 90점 이상일 경우

B등급 : 구술시험결과 80점 이상 90점 미만일 경우

C등급 : 구술시험결과 70점 이상 80점 미만일 경우

D등급 : 구술시험결과 70점 미만일 경우

나. 전공이해정도

A등급 : 구술시험결과 90점 이상일 경우

B등급 : 구술시험결과 80점 이상 90점 미만일 경우

C등급 : 구술시험결과 70점 이상 80점 미만일 경우

D등급 : 구술시험결과 70점 미만일 경우

다. 외국어 이해정도

A등급 : TOEIC 점수가 550점 이상일 경우

B등급 : TOEIC 점수가 450점 이상 550점 미만일 경우

C등급 : TOEIC 점수가 350점 이상 450점 미만일 경우

D등급 : TOEIC 점수가 350점 미만일 경우

(단, TOEIC 시험결과를 제시하지 못하는 경우, 영어구술시험에 의하여 평가함)

제4조(공통과목) 석사학위과정 학생은 공통과목으로 지정된 교과목의 이수를 권장한다.

제5조(선수과목) 전공 및 학위과정별로 선수과목은 지정하지 않는다.

제6조(학부, 석사학위과정 연계 과목) 학부 2~4학년 학생이 수강한 석사학위과정 과목은 9학점만 인정한다.

제7조(타학과 또는 타전공 인정과목) 타 학과에서 개설된 전공과목은 학과장이 인정한 경우 본 학과의 전공과목으로 인정한다.

제8조(보충과목) 보충과목 이수가 필요하다고 인정되면 학과장이 이수해야할 보충과목을 결정한다.

제9조(외국어시험) 학위청구논문 제출을 위한 외국어시험은 석․박사학위과정 모두 영어로 한다.

제10조(종합시험 과목) 종합시험 과목은 응시생이 수강한 과목 중에서 석사학위과정은 2과목, 박사학위과정은 3과목을 선택한 과목으로 한다.

제11조(종합시험 대체기준) 종합시험 응시자격을 갖춘 학생으로 아래 조건을 충족한 학생에 한하여 대체한다.

① SCIE급 이상 제1저자로 게재한 경우

제12조(학위논문 제출자격) 박사학위논문 학생은 입학 후 국․내외 전공관련 학술지에 1편이상의 논문 게재 실적이 있어야 박사학위 논문을 제출할 수 있다.

제13조(학위청구논문공개발표) 박사학위과정의 학위청구시 학위청구논문에 대한 공개발표를 실시하여야 한다.

부   칙

① 이 개정 내규는 2015년도 3월 1일부터 시행한다.

② 이 개정 내규는 2021년도 4월 1일부터 시행한다.

③ 이 개정 내규는 2022년도 9월 1일부터 시행한다.

▶ 교과과정

▷ 논문과목

코드번호	이수구분	교 과 목 명	학 점	수강대상
G00101	논문	논문연구Ⅰ(SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION I)	2	석‧박사공용
G00102	논문	논문연구Ⅱ(SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅱ)	2	석‧박사공용
G00103	논문	논문연구Ⅲ(SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅲ)	2	석‧박사공용
G00104	논문	논문연구Ⅳ(SUPERVISED RESEARCH FOR DISSERTATION Ⅳ)	2	석‧박사공용

▷ 공통과목

코드번호	이수구분	교 과 목 명	학 점	수강대상
G90988	공통	고급자료구조 및 알고리즘(Advanced Data structure and Algorithm)	3-3-0	석‧박사공용
G90501	공통	확률 및 불규칙변수론(Probability and Random Variable)	3-3-0	석‧박사공용
G90502	공통	Bio IT융합(Bio IT Convergence)	3-3-0	석‧박사공용
G90503	공통	Contents IT융합(Contents IT Convergence)	3-3-0	석‧박사공용
G90504	공통	기계학습특강(Topics in Machine learning)	3-3-0	석‧박사공용
G90505	공통	영어논문작성법(Technical Writing in English)	3-3-0	석‧박사공용

▷ 전공선택과목

코드번호	교 과 목 명	학 점	수강대상
G90506	가상현실과 증강현실(Virtual Reality and Augmented Reality)	3-3-0	석‧박사공용
G90507	인간 및 컴퓨터 상호작용(Human Computer Interaction)	3-3-0	석‧박사공용
G01984	고급영상처리(Advanced Image Processing)	3-3-0	석‧박사공용
G90508	영상분석(Image Analysis)	3-3-0	석‧박사공용
G90934	사이버 물리 시스템(Cyber Physical System)	3-3-0	석‧박사공용
G01942	자연어처리(Natural Language Processing)	3-3-0	석‧박사공용
G90014	자연어처리 특론 (Topics in Natural Language Processing)	3-3-0	석‧박사공용
G90509	컴퓨터그래픽스 특론(Topics in Computer Graphics)	3-3-0	석‧박사공용
G90510	컴퓨터그래픽스 세미나(Topics in Computer Graphics)	3-3-0	석‧박사공용
G90511	컴퓨터그래픽스 응용(Applied Computer Graphics)	3-3-0	석‧박사공용
G90512	센서 네트워크(Sensor Network)	3-3-0	석‧박사공용
G90513	무선 네트워크(Wireless Network)	3-3-0	석‧박사공용
G90539	융합정보통신특론(Topics in Convergence Information and Communications)	3-3-0	석‧박사공용
G01931	컴퓨터 네트워크 특강(Topics in Computer Network)	3-3-0	석‧박사공용
G90514	컴퓨터 네트워크 프로젝트(Computer Network Projects)	3-3-0	석‧박사공용
G90515	융합 소프트웨어 특강(Topics in Convergence Software)	3-3-0	석‧박사공용
G90622	컴퓨터비젼(Computer Vision)	3-3-0	석‧박사공용
G90623	3차원기하처리론(Theory of 3D Geometry Processing)	3-3-0	석‧박사공용
G90625	BIT 융합 세미나 (Bio IT Convergence Seminar)	3-3-0	석‧박사공용
G90626	BIT 융합 기술 특론 (Topics in Bio IT Convergence Technology)	3-3-0	석‧박사공용
G91328	고급 네트워크 보안(Advanced Network Security)	3-3-0	석‧박사공용
G91329	정보보안특론(Topics in Information Security)	3-3-0	석‧박사공용
G91330	큐잉이론(Queuing Theory)	3-3-0	석‧박사공용
G91331	최적제어설계(Optimization and Control Design)	3-3-0	석‧박사공용
G91332	SW 캡스톤디자인(SW Capstone Design)	3-2-2	석‧박사공용

교과목 해설

공통과목

고급자료구조 및 알고리즘

(Advanced Data structure and Algorithm)

고속 알고리즘 설계에 필수적인 복잡한 데이터 구조화 문제를 다루고 알고리즘의 정의와 특성을 소개하고 분석 방법에 대하여 소개한다. 알고리즘의 동작 방식에 따라 분할 정복 알고리즘, 그리디 알고리즘, 동적계획 알고리즘에 속하는 알고리즘들을 비교 및 분석한다. 또한, 정렬 및 탐색 알고리즘들, NP-완전 문제, 근사 알고리즘, Back tracking 기법, Brach-and Bound 기법, 유전자 알고리즘. Simulated Annealing 기법들에 대해서도 소개한다.

확률 및 불규칙변수론

(Probability and Random Variable)

This course introduces students to probability and random variables. Topics include distribution functions, binomial, geometric, and Poisson distributions. The other topics covered are uniform, exponential, normal, gamma and beta distributions; conditional probability; Bayes theorem; joint distributions; Chebyshev inequality; law of large numbers; and central limit theorem. And random processes such as Bernoulli and Poisson processes and Markov chains are included.

Bio IT융합

(Bio IT Convergence)

바이오 장비를 중심으로 임베디드 시스템이 다루는 물리공간들의 특성과 감시 및 제어 방법 등을 다룬다. 온도 제어, 펌프 및 밸브, 형광 검출 등 실제 바이오 장비에서 다루는 감시 및 제어 장치를 구동해 보고 바이오 장비에 특화된 문제를 이해해 본다.

Contents IT융합

(Contents IT Convergence)

콘텐츠가 디지털화 되면서 IT 기술들과 접목되어 콘텐츠 IT라는 새로운 분야가 탄생되고, 모바일 기기와 초고속 통신망의 발전으로 인해 콘텐츠의 융복합화 및 스마트화가 가속되고 있다. 본 교과목에서는 콘텐츠 IT 기술이 다양한 분야와 융합되는 과정을 실습한다. RaspberryPi와 같은 임베디드 장비나 스마트 장비와의 콘텐츠 IT 기술 융합, 빅데이터 또는 인공지능과 같은 최신 기술과의 콘텐츠 IT 융합 등을 학습한다.

기계학습

(Machine Learning)

기계학습 과목에서는 데이터로부터 학습할 수 있는 다양한 알고리즘에 대하여 학습한다. 기계학습은 인공지능에서 분화된 전산학 분야의 하나로써 주로 수학이나 통계학과 매우 밀접한 관계를 가지고 있다. 본 과목에서는 결정 트리 학습, 연관 규칙 학습, 인공 신경망, 지지 벡터 기계, 군집화, 베이지안 망, 강화 학습, 표현 학습 등에 대해서 알아볼 것이며 다양한 공개 소프트웨어 등을 사용하거나 직접 프로그래밍을 하여 다양한 응용 분야에서 기계학습이 어떻게 활용될 수 있는 지를 학습할 것이다.

영어논문작성법

(Technical Writing in English)

본 과목에서는 대학원생들에게 영어로 논문을 작성하는 기법을 학습하도록 한다.

전공선택과목

가상현실과 증강현실

(Virtual Reality and Augmented Reality)

Virtual Reality is a high-end user-computer interface that involves real time simulation and interaction through sensorial channels. These sensorial modalities are visual, auditory, tactile, smell and taste. In the course the definition of virtual reality is discussed. Input devices such as trackers, gloves and etc. and output devices of graphic, sound and haptic displays are introduced. Software issues such as modeling, VR programming are also followed. And human factors about performance studies, health and safety are discussed. Lastly VR applications are explored briefly.

인간 및 컴퓨터 상호작용

(Human Computer Interaction)

3D 사용자 인터페이스에 관련된 분야들에 대해 강의한다. 3D 사용자 인터페이스의 설계에 영향을 주는 부분과 3D 사용자 인터페이스에서 다루는 주제들에 대해서 이해를 해야 할 뿐만 아니라 3D 사용자 인터페이스가 영향을 주는 분야에 대해서도 설명한다. 좀 더 구체적으로 3D 사용자 인터페이스에서 다루는 분야에서는 3D 대화형 기술과 인터페이스 구성 요소, 3D UI 설계 접근 방법, 3D UI 평가 방법들 그리고 3D UI 소프트웨어 도구들에 대하여 소개한다.

고급영상처리

(Advanced Image Processing)

응용에 근거하여 영상신호처리기법을 배운다. 공간 영역에서 영상에 관한 기본연산과 히스토그램을 이용한 영상처리 방법을 배우고, 주파수영역에서 영상처리를 위한 주파수 변환, 공간 영역과 주파수 영역에서의 선형, 비선형 필터 등의 원리를 이해하고 실제로 구현해본다.

영상분석

(Image Analysis)

영상해석을 위한 영상전처리 및 이진화를 통한 배경의 분리, 모포로지 연산을 통한  물체의 분리, 지역적 혹은 전역 특징의 추출 방법, 패턴인식 등을 배운다. 고정된 물체 집합에서 물체를 인식해 내는 과정을 구현해 본다.

사이버 물리 시스템

(Cyber Physical System)

Cyber space와 Physical world 간의 상호 작용의 관점에서 임베디드 시스템을 학습한다. Dynamics, Computation Model 등과 함께 임베디드 시스템 프로세서의 메모리구조, 입출력, 멀티태스킹, 스케줄링 등과 같은 주요 개념들을 실제 임베디드 시스템에서 구현해 보면서 원리를 익힌다.

자연어처리

(Natural Language Processing)

자연어처리는 컴퓨터와 인간 언어 사이의 상호작용과 관련한 전산학, 인공지능, 언어학이 서로 융합된 분야이다. 자연어처리는 또한 인간-컴퓨터 상호작용의 한 분야이기도 하다. 자연어처리 수업에서는 형태소 분석, 품사 태깅, 구문 분석, 의미 분석, 화용 분석 등에 대해서 학습할 것이며, 자동 요약, 기계 학습, 개체명 인식, 질의 응답, 관계 추출, 감성 분석과 같은 응용에 대해서도 학습할 것이다. 특히 현대 자연어처리 알고리즘은 기계학습에 기반하기 때문에 이와 관련하여 통계 기반의 다양한 알고리즘에 대해서도 학습할 것이다.

자연어처리 특론

(Topics in Natural Language Processing)

자연어처리 특론에서는 자연어처리의 현재 연구 진행 상황을 파악하고, 이를 실제로 구현함으로써 최신 연구 동향에 충실한다. 또한 최근 자연어처리 제분야에 적용되고 있는 다양한 형태의 딥러닝 방법론을 학습함으로써 실제 문제 해결에 있어 이론의 토대를 습득하고 실제 활용의 폭을 넓힌다.

컴퓨터그래픽스 특론

(Topics in Computer Graphics)

The goal of this course is to expose students to a wide range of state-of-the-art research, techniques, and systems in the field of computer graphics. The format of the course will consist of weekly seminars, where each student will be responsible for presenting 3-4 seminars AND participating in seminars other than his or her own. Students will be graded on the quality of their presentations and accompanying write-up as well as their participation in classroom discussions.

컴퓨터그래픽스 세미나

(Computer Graphics Seminar)

This course introduces students to some research issues about computer graphics. It covers the theories and practices of current CG technologies. The goal of the course is to provide the understanding of computer graphics system, geometric modeling, non-photorealistic rendering, character animation, fluid dynamics, video applications, game and design, farbrication, GPU programming, and so on.

컴퓨터그래픽스 응용

(Applied Computer Graphics)

This course introduces students the advanced theory of computer graphics and its applications. It covers major aspects of digital image generation: geometric modeling, computer animation, and rendering. The goal of the course is to provide a strong foundation for computer graphics principles, and provide a hands-on introduction to recent advanced topics, e.g., subdivision surfaces, real-time global illumination, and physically based animation.

센서 네트워크

(Sensor Network)

본 과목에서는 자원이 제약된 센서 노드들에 대한 소프트웨어 디자인, 자율적 네트워크 구성, 에너지 효율적인 MAC 및 라우팅 프로토콜, 위치인식, 시간동기 및 협력적인 시그널 프로세싱과 같은 센서 네트워크의 핵심 기술들에 대하여 학습한다.

무선네트워크

(Wireless Network)

본 과목에서는 무선 센서 네트워크, 무선 이동 네트워크 (MANET), WLAN, ZigBee

등 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 다양한 무선 네트워크 형태를 학습한다.

융합정보통신 특론

(Topics in Convergence Information and Communications)

본 과목은 다양한 ICT융합기술에 대한 소개와 관련 기반 기술에 대한 이해를 위한 과목으로 ICT융합의 원동력이 되는 사물인터넷, 사물지능통신 및 차세대 소프트웨어 기술 등 실제 사례에 대해 학습한다.

컴퓨터 네트워크 특강

(Topics in Computer Network)

컴퓨터 네트워크의 최신 트렌드를 반영하여 새로운 이슈에 대한 개념과 문제점, 방법론 등을 다룬다.

컴퓨터 네트워크 프로젝트

(Computer Network Projects)

프로젝트 기반의 과목으로 컴퓨터 네트워크를 활용한 프로젝트를 수행한다. 주제는 모바일 네트워크, 컴퓨터 네트워크 시뮬레이션, 네트워크 통계 및 빅 데이터 등을 다룰 수 있다.

융합소프트웨어 특강

(Topics in Convergence Software)

융합 소프트웨어의 취지에 맞게 순수 IT가 아닌 다른 학문, 기술 등과의 융합에 대한 개념과 이를 구현하기 위한 기술, 방법론 등을 다룬다.

컴퓨터비젼

(Computer Vision)

이미지 기반으로 실제 물체의 3차원 기하정보를 복원하는 컴퓨터비젼의 이론을 학습하고 그 응용분야를 소개한다. 컴퓨터비젼은 영상에 나타난 장면의 실제 3차원 구조를 파악하는 데 유용하게 사용되며 이는 증강현실 등의 분야에서 가상의 물체와 실제 물체 간의 상호작용 등을 구현하는 데 필수적인 요소이다. 관련 분야의 최신 논문을 소개함으로써 현재의 동향을 분석한다.

3차원기하처리론

(Theory of 3D Geometry Processing)

3차원 가상공간의 자료구조 이론을 학습하고 그 응용분야를 소개한다. 3차원 그래픽스 이론의 바탕이 되는 점 집합 및 메쉬 구조를 표현하는 다양한 방식을 학습하고, 그 계산량 및 소요 메모리 등을 최적화하는 기법에 대해서 알아본다.

BIT 융합 세미나

(Bio IT Convergence Seminar)
BIT 융합 기술의 기본과 현재의 최신 기술들을 공학적 측면에서 이해하고 이를 해결하기 위한 기술들을 알아본다. 특히 임베디드 및 SW 기술을 활용한 해결 사례들을 분석한다.

BIT 융합 기술 특론

(Topics in Bio IT Convergence Technology)
BIT 분야의 새로운 이슈들을 살펴보고 이를 공학적 관점에서 해결할 수 있는 방안들을 토론한다. 이를 위해 해결방법은 있으나 아직 공학적으로 도전이 더 필요한 과제와 현재 해결책이 나오지 않은 과제들을 분류하여 해결방법을 모색한다.

고급 네트워크 보안(Advanced Network Security)

데이터분석 기술 기본과 최신 정보보안 기술들을 학습하고, Data-driven Security 관점에서 머신러닝⋅ 딥러닝 기법을 적용한 도메인별 정보보안 활용방법 및 사례를 알아본다.

정보보안특론(Topics in Information Security)

침해사고 재발, 유사 위협에 대한 대응절차 및 대응방법을 소개하고, 데이터 분석, 로그 분석, 시각화 이론 및 도구를 통한 초기 대응 및 실시간 대응방법들을 알아본다.

큐잉이론(Queuing Theory)

컴퓨터 통신시스템, 제품공정 등의 성능을 분석하는 기본 이론인 큐잉이론에 대하여 학습한다. 특히 시스템을 모델링하고 성능을 분석할 수 있는 방법 등을 익히고 실제 통신시스템에서 적용할 수 있도록 연습한다.

최적제어설계(Optimization and Control Design)

Convex optimization을 이용하여 전기, 통신, 바이오 및 산업공학 분야에 걸쳐있는 시스템 설계, 제어, 판단 등과 같은 다양한 응용문제를 살펴본다. 실질적으로 CVX라는 최적화 소프트웨어를 이용하여 실제 응용문제에 대해서 최적화된 값을 구해내는 연습을 병행한다.

SW 캡스톤디자인(SW Capstone Design)

창의적 종합설계 능력을 갖춘 SW 인재 양성을 목적으로 하는 교과목으로, 산업 현장에서 부딪히는 문제 해결 능력을 키우기 위해 SW 기획부터 제작까지 일련의 과정을 직접 수행한다.