기초공통과목

  CST501 이미지處理特論(AdvancedImageProcessing)[3]

일반적인이미지처리의기법과2차원토모그래피,3차원토모그래피및이미지처리에의한응용을배운다.

CST503 고급인공지능(AdvancedArtificialIntelligence)[3]

지식이론,탐색,학습,인식이론,게임,신경망,유전자알고리즘등과같이인공지능에대한전반적인이론및응용들을깊이있게배운다.특히규칙기반의symbol과신경망의connectionism의차이,장단점,실사회문제들에적용에대해집중적으로배운다.

CST504 고급정보시스템(AdvancedInformationSystem)[3]

멀티미디어환경에서 사용자편의가제고된 정보조직및 정보시스템의설계,분석,모형,및응용사례들에대하여배운다.

CST506 인공신경망(ArtificialNeuralNetworks)[3]

인간의뇌의생물학적신경망에기초한인공신경망의기본 원리 및다양한모델들을소개한다.

CST507 네트워크와컴퓨터보안(NetworkandComputerSecurity)[3]

네트워크에서보안을위한기법들을배운다.기본적인암호학(비밀키,공개키,전자서명등),인증,침입감지,컴퓨터보안모델,전자우편과WWW에서의보안,전자상거래에서의지불방식과전자화폐,방화벽등의주제들을다룬다.

CST509 고급소프트웨어공학(AdvancedSoftwareEngineering)[3]

신뢰성높은소프트웨어의효율적인 개발을 지원하는정형화된분석,설계,구현,시험및유지보수방법들을학습한다.특히,모델기반소프트웨어개발의핵심원리들과응용방법들을연구한다.

CST510 소프트웨어아키텍쳐(SoftwareArchitecture)[3]

소프트웨어아키텍쳐의설계원리와설계모델들을학습하고대표적인소프트웨어아키텍쳐양식들을연구한다.소프트웨어를아키텍쳐수준에서분석,설계,검증하는방법들을학습한다.

CST511 데이타통신특론(AdvancedDataCommunication)[3]

초고속멀티미디어데이타전송에있어서두지점간의연결, 장치들사이의데이타교환및인터페이스,링크제어,데이타통신망에서의내부메카니즘,컴퓨터,터미날,데이타처리장치간의데이타교환을위해필요한구조적원리와특성을다룬다.

CST512 컴퓨터네트워크특론(AdvancedComputerNetwork)[3]

최근의유무선인터넷 프로토콜의전개,멀티미디어통신을 위한네트워크 장치및요소들의신뢰도와보안을위한네트워크제어메커니즘등을다룬다.

CST513 운영체제론(OperatingSystem)[3]

VirtualMachine의개념에서출발하여프로세서관리,메모리관리,프로세서동기화,데드락회피,스케쥴링,가상메모리관리,유닉스파일관리,입출력시스템을다룬다.

CST514 컴퓨터구조론(ComputerArchitecture)[3]

각종CPU의構造,入出力의interface,ROM(ReadOnlyMemory),RAM(RandomAccessMemory)의構成,마이크로프로그램및Interrupt의高級槪念을배운다.

CST515 알고리즘設計및分析(Design&AnalysisofAlgorithm)[3]

電算學에서다루는여러가지알고리즘들의 設計,分析方法들을다룬다.즉Divide-conquer,Greedy方法,Dynamicprogramming들과더불어서 Graphsearch방법,Backtracking 및Branch-and-bound방법들을배운다.또한反復的알고리즘들의Correctness와Recurrence관계들을배우며NP-completeness등과같이Complexity문제를취급한다.

CST517 기계학습(MachineLearning)[3]

신경망,유전자알고리즘등과같이기계학습에관한이론및최근의연구동향들을배운다.

CST518 인간컴퓨터상호작용개론(HumanComputerInteraction)[3]

HCI는인간이 사용하기에적합한인터랙티브 컴퓨터 시스템을설계-평가-구현하는 과정과이를둘러싼주요현상들에대해연구하는학문이다.본과목에서는컴퓨터와인간사이의대화의흐름을매끄럽게 해주고,시스템의 의도와인간의의도가서로잘 전달될수있는시스템을만들기위한HCI연구와이론을다룬다.

CST519 실시간컴퓨팅시스템(Real-timeComputingSystems)[3]

실시간시스템의올바른동작은논리적인 정확성뿐만 아니라수행시간의정확성에의해결정된다. 본과목은실시간컴퓨팅시스템의기본개념과주요연구결과를살펴보고시간적으로예측가능한실시간시스템설계를위한방법론을다룬다.

CST520 패턴인식입문(IntroductiontoPatternRecognition)[3]

패턴인식을이해하기위한필수기초지식에서부터패턴인식의핵심적인알고리즘전반을학습한다.

CST521 데이터마이닝입문(IntroductiontoDataMining)[3]

데이터마이닝을이해하기위한필수기초지식에서부터데이터마이닝의핵심적인알고리즘전반을학습한다.

CST523 통계적 추론 입문(IntroductiontoStatisticalInference)[3]

기본적인통계지식이있는 대학원생들에게통계적추론의원리와방법들을소개한다.통계적추론은모집단들로부터 추출한,랜덤변이가있는표본데이터를토대로모집단들의 특성들을추론하는과정이다.추정과가설검정의원리에의거한실험 설계및분석,회귀 분석등의 방법들을다룬다.

CST524리눅스운영체제(LinuxOperatingSystem)[3]

리눅스운영체제를중심으로운영체제의구조및핵심기능들을다룬다.특히프로세서관리,메모리관리,프로세서동기화,데드락회피,스케쥴링,가상 메모리관리,파일관리,입출력시스템등에대하여학습한다.

CST525 병렬처리(ParallelProcessing)[3]

능률적인병렬처리알고리즘과문제의 분석방법등과함께병렬처리알고리즘을수행하기위한비vonNeumann컴퓨터구조등을배운다.

CST526 그래프이론(GraphTheory)[3]

전산학에서다루는많은그래프문제등을배운다.Euler와hamiltoncycle문제,tree와planargraph이론,strongcomponents와isomorphism문제들에대한알고리즘등을배운다.

CST527 오토마타특론(SpecialTopicsinAutomata)[3]

전산학에서의각종계산모형들:FSA(finitestateautomata).PDA(pushdownautomata),Turing기계및해당되는문법과Chomsky계급구조,Church-Turingthesis등과같은이론들도다룬다.

CST528 계산이론특론(SpecialTopicsinComputationTheory)[3]

계산이론의다음토픽들을배운다.universalTuringmachine,PCP(PostCorrespondenceProblem)Problem,MPCP,추상기계들과Formal언어들과의相關關係와非決定性,다항식reduction,집합P및NP,NP-completeness,Cook및Savitch정리,확률적 Turing기계등.

CST529 IoT(InternetofThings)[3]

IoT교과목에선최근빠르게성장하고있는InternetofThings(사물인터넷)에관한입문과함께IoT시스템의기능을구현하는기술들을습득한다.M2M(MachinetoMachine)과IoT의차이점을학습하고M2M에관한기술도습득하며IoT System Management with NETCONF-YANG, IoT Platforms Design Method, IoTSystems-LogicalDesignusingPython, IoT Physical Devices & Endpoints IoT PhyscialServers & CloudOfferings, Domain Specific IoTs등핵심IoT시스템기술들에대해서학습한다.한편본교과목은TermProject을수행하며TermProject수행중SCI저널논문쓰는방법도습득을함으로서SCI저널논문작성에대한자신감을가질수있도록지도를받음.수강생들이학기말엔TermProject결과로부터SCI저널지및국내등재지등에투고하기위한PaperDraft를쓰게되며추후본과목수강후에도학생들의지도교수와함께저널에투고를위한추가연구와논문작성을이어가도록사후지도를받게된다.

CST530 소프트웨어검증(SoftwareVerificationandValidation)[3]

소프트웨어에요구되는 기능과성능의 만족여부를 검증하는방식과 수단들인시험(testing),리뷰(review),검사(inspection)등에대한체계적인이론과방법들을학습한다.

CST532 스마트이종네트워크(SmartHeterogeneousNetworks)[3]

이종네트워크(HetNets orHeterogeneousNetworks)는5G와6G이동통신의성능을향상시키기위해서스몰셀과매크로셀이서로한네트워크안에서공존하는새로운무선네트워크기술임.LTE-A같은매크로셀의트래픽의부담을WiFi,Bluetooth,ZigBee같은스몰셀이나눠어서(Offloading)전송하는기술로서스마트한소프웨어적인메니지먼트기술이핵심임.벡홀(Backhaul)기술은이종네트워크에서스몰셀과매크로셀을서로연결하기위한필수요소임.본과목에선이러한5G및6G를위한이종네트워크기술과벡홀기술을배우게된다.

CST 533 트래픽분석(TrafficAnalysis)[3]

본과목에서는인터넷트래픽분석의다양한이론및실용적방법론을다룬다.특히,TCP/IPProtocol,Passive및ActiveMonitoring방법론, 실시간트래픽수집및flow생성방법론,트래픽분류,QoS 성능평가기준등을소개한다.

CST 534 네트워크관리(NetworkManagement)[3]

본과목에서는네트워크관리분야의다양한이론및실용적방법론을학습한다.특히,네트워크관리의기능적/비기능적요구사항,SNMP기반네트워크관리체계, SNMPprotocol,SNMP agent와manager등을소개한다.

CST 535 데이터사이언스 IoT(Data Science IoT)[3]

인터넷의 급속한 발전은 초연결사회를 촉진시켜오고 있었고 모든 세상의 사물과 사람이 연결되어가고 있다 (IoT). 이는 데이터의 손쉬운 교환과 빠른 수집을 촉진시켜오고 있다. 이러한 변화는 풍부한 데이터를 발생시켜주었고 의사결정을 하는데 큰 도움이 되는 인프라가 구축되었다. 또한 2020년 전세계 코로나 펜더믹 위기 이후 언택트 (Untact. 비대면) 사회와 문화는 급속한 비대면 산업과 비즈니스의 수요를 불러왔고 데이터 수집 역시 대부분이 언택트화 되어가고 있다. 그러나 이러한 초연결사회에서 생성되는 엄청난 언택트 데이터를 분석하는 기술이 받쳐주어야만 더 빠르고 더 정확한 의사결정과 원인파악을 해낼 수가 있다. 따라서 본 과목에선 초연결사회 (IoT)에서 언택트 데이터 (빅데이터)를 더 빠르고 더 정확하게 분석하는 기법과 이론들을 배울 것이다. 또한 IoT의 엔택트 데이터 수집에 대한 기본적인 개념과 지식도 배울 것임.

  CST 536 블록체인(Blockchain)[3]

블록체인은 시간순서로 일어난 일처리들 (Transactions. 트랜잭션)을 기록한 블록들을 네트워크로 연결한 분산 원장 (Ledger)이다. 하나의 트랜잭션은 액션을 기록한 것임. 블록 안의 트랜잭션들로는 센싱 데이터, 조립부품, 행정서류의 기록, 비즈니스 처리, 상품 오더, 제조 공정 스텝 등 매우 다양한 것들이 들어갈 수 있다. 블록체인은 Public 블록체인과 Private 블록체인 두 가지가 있음. Public 블록체인은 글자 그대로 누구나 블록 안의 내용을 읽고 쓰고 체인 네트워크에 합류할 권한이 있음. 반면에 Private 블록체인은 허가제이고 마스터 노드에 의해서 체인 네트워크 합류 허용 심사를 받기 때문에 합의 (Consensus) 알고리즘 등이 단순화 되면서 Public 블록체인의 큰 단점이었던 과도한 파워 소모와 비현실적인 마이닝 작업이 없어지는 큰 장점들로 인해 산업분야 및 공공행정 분야에서 각광을 받고 있음. 본 과목에선 Private 블록체인을 학습하게 되며 확장성, 합의 메커니즘, 스마트 컨트랙트, DApp, Replica Management, Access Control, Public 블록체인과 호환성 등과 함께 산업분야와 공공행정 분야에서 성공적인 적용사례들을 배우게 될 것임.

CST 537 자율모바일아키텍쳐Ⅰ(Autonomous mobile architecture Ⅰ)[3]

본 과목에서는 모바일 네트워크의 프로토콜을 공부한다. 또한, 최신 논문들에서 제안 된 여러 기술을 공부하고 그에 대해 토론한다.

CST 538 자율모바일아키텍쳐Ⅱ(Autonomous mobile architecture Ⅱ)[3]

본 과목에서는 모바일 네트워크의 프로토콜을 공부한다. 또한, 최신 논문들에서 제안 된 여러 기술을 공부하고 그에 대해 토론한다.

CST 539 고급선형모형및빅데이터(Advanced Linear model for Big Dara) [3]
최근 다양한 분야에서 얻어지는 거대한 데이터는 샘플 사이즈뿐만 아니라 고차원 특징을 지니고 있다. 이 수업에서, 단 시간 내에 생성되는 거대한 데이터를 효율적으로 모형화하는 과정에 대한 통계/전산 이론을 배우고, 실제 응용되는 분야의 데이터를 활용하여 차원 축소, 예측, 진단 등의 응용을 수행한다.

전공과목

CST601 디지탈시스템特論(AdvancedTheoryofDigitalSystems)[3]

Digitalprocessing,digitalcontrol,A/Dconvert,D/Aconvert,인터페이스에대한문제를다각적으로배운다.

CST607 컴퓨터비젼과로보틱스(ComputerVisionandRobotics)[3]

Edgedetection,Imagesegmentation,Model-DirectedSence分析과같은컴퓨터비젼에대한理論과로봇의知識表現,運動計劃등을컴퓨터프로그래밍을통하여배운다.

CST609 고급지능형시스템(AdvancedIntelligentSystems)[3]

최근에소개된정보기술들을응용한지능형시스템에대한기초및기술들을배운다. 본과목은다음주제들을포함한다.디지털컨버전스전략,지능형e-비지니스,유비커터스컴퓨팅,RFID,지능형웹서비스등.

CST611 정보검색특강(SpecialTopicsinInformationRetrieval)[3]

멀티미디어환경의사용자편의가제고된 환경에서 효과적인 하이퍼텍스트검색에대한제반이론,모델등을배우며,응용사례로Z39.50프로토콜을이용한디지털라이브러리등을배운다.

CST612 전문가시스템특강(SpecialTopicsinExpertSystems)[3]

전문가시스템에서배운내용들을더욱발전시켜전문가시스템에대한최근의연구동향들을논문및연구과제들을통해배운다.

CST613 전산학특강(SpecialTopicsinComputerSciences)[3]

어느특정한전산학분야에대해서최근의논문들을통하여최근의전산학동향들을배우며세미나 형식으로연구한다.

CST614 분산처리시스템(DistributedSystems)[3]

대형컴퓨터의분산처리시스템에대한최근의연구동향을배운다.분산처리시스템의구조,설계,protocol,file서비스,보호,안전성등을다룬다.

CST615 정보처리특강(SpecialTopicsinInformationProcessing)[3]

컴퓨터를이용한정보처리및전송에대한이론과연구동향을term project와세미나형식을배운다.

CST620 웹시스템특론(SpecialTopicsinWebSystems)[3]

시맨틱웹,온톨로지,웹프로그래밍및 웹서비스등을포함한웹기반시스템들에대한기초및응용들을다룬다.

CST 621 진화연산(EvolutionComputation)[3]

자연 생태계의적자생존의원리를모방한 진화 연산에관한 기본 원리및응용을소개한다.

CST623 응용수학(AppliedMathematics)[3]

전산학및 공학 문제의수치적해법을위한수학적기법들을소개한다.

CST624 바이오인포매틱스(Bioinformatics)[3]

정보과학을생물학에응용한바이오인포매틱스의원리및방법론들을최근의연구동향과실세계응용분야등과함께배운다.

CST625 고급컴퓨터구조론(AdvancedComputerArchitecture)[3]

고성능컴퓨터상에서의 메모리계층별구조,입출력시스템구조,프로세서및 제어장치의설계기법,마이크로프로그래밍에대하여배우고,파이프라인컴퓨터,Array컴퓨터,다중프로세서(multiprocessor)등의병렬 컴퓨터의 구조및 정보처리 기법을습득한다.

CST626 컴퓨터비전(ComputerVision)[3]

센서와영상시스템의생리적특성,통계적확정,二陣비전(binaryvision)및산업용비전시스템,구조적조명(structuredlightening)과距離測定用센서,스테레오비전을소개하고지능적인시스템에서의영상해석과이해를위한기하학적모델링,시각적세계의표현,영상이해의고속화를위한하드웨어구조등을공부한다.또한이의산업용로봇,자동운전자,자동사진해석등에의응용을소개한다.

CST627 디지털영상처리특론(TopicsinDigitalImageProcessing)[3]

디지털영상처리기법의 최근 연구 동향을 관련 참고문헌과자료를이용한 세미나를 통하여 학습한다.

CST628 계산적통계방법및응용(AppliedComputationalStatistics)[3]

리샘플링, 시뮬레이션등과같은 컴퓨팅에의거한 통계적 데이터분석의 원리와 방법을 다룬다. 베이시안접근법에 중점을 둔다. 그리고 이를 실시간 데이터분석 및 예측분석분야에 응용하는 방법을 다룬다.

CST629 근거리무선통신기술연구(Researchofwirelesspersonalareanetworks)[3]

최근 스마트폰확산에 따른 근거리무선통신기술(NFC,MST,BLE등)을 활용한다양한서비스가주목받고있다. 대표적인 서비스로 모바일결제가 있는데 기존NFC방식에서

마그네틱보안전송(MST) 및 블루투스저전력(BLE) 등으로점차세분화되고있는 실정이다.따라서 근거리무선통신기술에대한 이해와 각 기술별 이슈를 파악하여 실제

서비스개발에 필요한 지식을 습득하고자한다.

 CST 635 컴파일러構成(CompilerConstruction)[3]

프로그래밍言語가機械言語로번역될때까지의 과정에대한 이론과 실습을 배운다.프로그래밍언어의 Syntax및Semanticanalysis들,즉Lexicalanalysis,parsing및Syntaxdirectedanalysis와intermediatecodegeneration 및Targetcodegeneration들에대한理論을프로젝트를통하여실습한다.특히Parsing에서는CFG,PDA,LL 및LR,Operatorprecedenceparsing 등여러가지技法들을배운다.

CST643 객체지향소프트웨어공학(Object-OrientedSoftwareEngineering)[3]    

 객체지향소프트웨어개발의개념,원리,방법론,지원환경등을학습하고객체지향방식에의거한소프트웨어의분석,설계및구현방법들을연구한다.

CST645 소프트웨어명세및분석(SoftwareSpecification&Analysis)[3]

 소프트웨어의핵심적인측면들을추상화하여정형모델로명세하고모델분석을통하여소프트웨어의중요한성질들을검사,평가하는원리와방법들을학습한다.

CST647 IoT 네트워크(IoT Network)[3]

본 과목에서는 IoT 네트워크 최신 기술들을 공부한다. 구체적으로 최신 논문들에서 제안된 IoT를 위한 여러 네트워크 기술을 공부하고 그에 대해 토론한다.

CST648 지능형엣지컴퓨팅(Intelligent Edge Computing) [3]

본 과목에서는 edge cloud와 관련된 최신 기술들을 공부한다. 구체적으로 최신 논문들에서 제안된 edge cloud 성능 향상 및 관련된 이슈 해결을 위한 기술을 공부하고 그에 대해 토론한다.

CST649 고차원자료고급통계분석(Advanced Statistical Analysis of High-Dimensional Data) [3]

최근 다양한 분야에서 생성되고 있는 자료는 상당히 많은 특징값이 개체로부터 측정되는 고차원 특성을 보인다. 본 수업에서는 고차원 자료를 분석/모델링 하기 위해 사용되는 다양한 통계적 기법들에 대한 이론을 익히고, 실제 데이터를 바탕으로 이를 적용하여 데이터 시대의 선도자를 양성하고자 한다.

CST650 데이터사이언스시대의고급시각화(Advanced Visualization for Data Science Era) [3]

데이터 사이언스 시대가 도래함에 따라 주어진 자료를 효율적으로 시각화하는 방법은 매우 중요한 능력이다. 본 수업에서는 복잡한 자료에서 유의미한 관계를 시각화할 수 있는 데이터 사이언스 기술을 배우고 실제 데이터에 적용할 기회를 제공한다. 이를 통해 국제 저널에 출판될 수 있는 수준의 학자로 양성하는 것이 하나의 목표다.

CST654 통신시스템성능분석(CommunicationsystemsperformanceModeling)[3]

컴퓨터 통신시스템의성능분석을위한Stochasticprocess,Queueingtheory,StochaticPetri-Net등의분석및모델링툴을가지고통신시스템Platform의모델링하고 이를 분석하는방법들을다룬다.

CST655 인터넷시스템(InternetSystems)[3]

 TCP/IP개요및구조와NetworkDesign&Troubleshooting,서버설치와관리등인터넷을구축하여운영하고관리하는방법과각종서버의설치운영기술을학습하는과정.

CST657 인터넷응용서비스기술(InternetServiceTechnology)[3]

 인터넷응용서비스를구현하기위한기본기술들을연구한다.특히정보검색엔진,전자상거래 시스템구현기술,인터넷비즈니스를위해필요한기술들을배운다.

CST 658 임베디드시스템 특론(EmbaddedSystem)[3]

임베디드시스템에대한전반적인 지식을습득하고,Target시스템의하드웨어및임베디드리눅스운영체제에대해이론적인 지식을습득한후,Devicedriver개발및설치하고,실제프로젝트를수행하여임베디드소프트웨어를개발하는전과정을다룬다.

CST659 인터넷및네트워크보안(InternetandNetworkSecurity)[3]

본과목은다양한인터넷및네트워크공격들로부터새로운시각에서보안에대한지식과취약성에대하여 배우며,  공격유형의이해및방어를위한방법들을소개함으로써개인정보보호에대한중요성을이해한다.

CST660 무선이동인터넷(WirelessMobileInternet)[3]

이동통신에대한기본개념과이동통신을이해하고 IP와mobileIP를이용한패킷데이터통신방법및 프 로토콜에대한개념을배운다.일반무선통신서비스등의 non-IP네트워크를IP를기반으로하여하나 로통합시킨 AllIPnetwork 관련프로토콜,WAP프로토콜및무선LAN에대한개념과구축을소개한다.

CST662 차세대통신시스템(Next  Generation  Communication  System)[3]

차세대유비퀴터스통신을위한신개념들을다룬다.유무선통합망과유비퀴터스센서네트워크프로토콜개념과응용기술을배운다

CST663 시맨틱웹기반의빅데이터처리(SemanticWeb-basedBig-dataProcessing)[3]

우리는 빅데이터로부터 수행되고 구축된 지능 및 지식에 관한 가장 최근의 연구들을 공부한다. 이와 같은빅데이터 및 지능의 최근 움직임에 비추어서 빅데이터가 있는

시맨틱 웹기반의 컴퓨터 지능을 공학에서 비즈니스까지 배운다. 그리고 계산적 지능에대한 시맨틱웹 및빅데이터기술들의 주요 이슈 및 실제들도 다룬다.

시맨틱웹기술을이용하여연결된빅데이터와소셜네트워크서비스의관계들에대해논의한다.그리고메타데이터의표준화및 빅데이터의“똑똑한연결”등을살피며,

이에관련된원리들에대해서도공부한다.

 CST665 빅데이터처리특론I(SpecialtopicsonBig-dataprocessingI)[3]

우리는빅데이터의이형성,다양성및복잡도등에관한가장최근의연구토픽들을조사한다.시맨틱웹기술에서빅데이터탐색으로의변형및조화등에서일어나는여러가지사항들에대해서도논의한다.

CST666 빅데이터처리특론II(SpecialtopicsonBig-dataprocessingII)[3]

이과목은CST665(빅데이터처리특론I)의다음 과목이다.우리는빅데이터처리에관한가장최근의 연구토픽을조사하며관심토픽은시맨틱스와빅데이터의상호작용에둔다.

CST667 클라우드컴퓨팅과기술(CloudcomputingandTechnology)[3]

이강의는클라우드컴퓨팅과관련기술들-분산컴퓨팅,InfrastructureasaService(IaaS),PlatformasaService(PaaS),ServiceasaService(SaaS)-과기술개발을위한에코시스템을소개한다.수강생들은실습과프로젝트를통해서클라우드서비스와관련기술들을습득한다.

CST668 클라우드컴퓨팅과빅데이터(Cloudcomputingandbigdata)[3]

이강의는클라우드컴퓨팅과관련하여빅데이터이슈와케이스스터디를소개한다.수강생들은빅데이 터분석과연련된프로젝트를통해서클라우드컴퓨팅기반빅데이터처리기술을기술들을습득한다.

CST670 무선센서네트워크(WirelessSensorNetworks)[3]

본과목에서는센싱과프로세싱과통신기능을포함하는초소형,저전력장치인,무선센서네트워크의 새로운분야를학습한다.여기에서는센서의운영체제,무선통신,네트워크프로토콜,시간동기화,위치관리,에너지관리,프로그램추상화,이동성,그리고응용등을다룬다.

CST675 과학빅데이터처리1(ScientificBigDataProcessing1)[3]

과학빅데이터처리와관련된소프트웨어및하드웨어기법에대하여배운다.

CST676 과학빅데이터처리2(ScientificBigDataProcessing2)[3]

과학 빅데이터처리와관련하여입자가속기등최근 응용 분야에대하여배운다.

CST678 모바일클라우드컴퓨팅(MobileCloudComputing)[3]

클라우드컴퓨팅은차세대컴퓨팅 인프라스트럭처로자리잡아가고있다.세상의모든모바일기기들의리소스는미래에클라우드에의지하게될것이다. 이에대비한가장최신의모바일유저를위한클라우드의리소스배분,클라우드모바일통신,모바일유저와클라이드사이의최적화를통한 에너지효율정책등모바일클라우드컴퓨팅기술을본교과목에선배울것이다.

CST679 인지무선네트워크(CognitiveRadioNetworks)[3]

스마트폰,테이블릿피시,기타휴대용 무선디바이스 등의급속한증가와 고해상도의멀티미디어데이터의사용증가로인해서리소스즉 주파수 (스펙트럼)가 점점고갈되어가고 있음.그러나 허가받은(Licensed)스펙트럼중약 70%는사용되어지지않는상태로있다는것에착안하여이러한유휴스펙트럼을스마트한방법으로찾아내어활용하는기술을사용하는무선네트워크를인지무선네트워크라함.또한 WiFi,블루투스같은비허가(Unlicensed)스펙트럼역시도스마트한방법으로유휴상태일때를찾아내서활용하는기술 역시도인지무선네트워크의기술이다.본교과목에선이종네트워크사이에서스펙트럼(밴드)를최대한효율적으로사용할수있는첨단인지무선통신기술을배우게된다.

CST681 인턴쉽I(InternshipI)[2]

대학원과정중전공과연관성이있는연구소나기업에초빙연구원이나인턴사원으로근무하며전문성강화와취업등사회훈련을경험하는과목이다.

CST682인턴쉽II(InternshipII)[2]

대학원과정중전공과연관성이있는연구소나기업에초빙연구원이나인턴사원으로근무하며전문성강화와취업등사회훈련을경험하는과목이다.

CST683 ICT융합세미나(SeminarsinICTConvergenceStudies)[3]

이과목은ICT융합시스템연구분야에서최근이슈가되고있는다양한주제를대상으로강의한다.학기별로개설하는강사에따라주제가달라질수있다.

CST684 ICT융합기술개론(IntroductiontoICTConvergenceTechnology)[3]

ICT융합기술분야에대한학술적정의와분류,그리고에너지,기계,바이오,등기존기술과융합기술,디지털정보융합기술,지능형융합시스템기술의세부분야에대해개론적강의를진행한다.수강생들에게termpaper나termproject가부여될수있다.

CST803 컴퓨터그래픽스특론(TopicsinComputerGraphics)[3]

컴퓨터畵面에화상을生成하기위한하드웨어와소프트웨어의 理論및槪念을다루고프로그래밍 言語를使用하여화상을生成하는方法을학습한다.

CST804 로봇학(Robotics)[3]

로봇의構成,要素,로봇워크스테이션,Control構造,制御裝置, 로봇運動學(kinematics)등에대해학습한다.

CST805 實時間시스템特論(TopicsinReal-TimeSystems)[3]

병원의intensivecare라든지공장관리체계에서실시간적으로데이터를處理해야하는상황에서컴퓨터가 가져야할하드웨어,소프트웨어architecture를살펴본다.최신의논문과간단한 실시간시스템을통하여수업을진행하다.

CST808 컴퓨터비전特論(TopicsinComputerVision)[3]

Hierarchicalmethod,Imagesearch,Motion및Color,Linear(Stylized)representation,Picturedatabase및Robot-imagecoordination등의主題를集中的으로배운다.

CST811인공지능특강(SpecialTopicsinArtificialIntelligence)[3]

인공지능에대하여최근에연구되는고급내용들을실제의응용사례들과연구과제등을통해배운다.

CST812 기계학습특론(SpecialTopicsinMachineLearning)[3]

인공지능에서문제해결방법및개념설정과기계학습에관한방법론및철학,robot모형,학습의이해등에대한최근연구동향과고급이론을배운다.

CST814 소프트웨어특론(SpecialTopicsinComputerSoftware)[3]

컴퓨터소프트웨어분야에 대한한분야를선정하여최근의연구동향들을 깊이있게 학습한다.

CST815 인공지능특수연구1(ResearchinArtificialIntelligenceI)[3]

인공지능과기계학습에대한제반이론및응용에대한최근의연구동향을연구과제와학위논문지도를통해배운다.

CST816 인공지능특수연구2(ResearchinArtificialIntelligenceII)[3]

인공지능과기계학습에대한제반이론및응용에대한최근의연구동향을연구과제와학위논문지도를통해배운다.

CST818 고급운영체제론(AdvancedOperatingSystems)[3]

운영체제의고급설계이론을학습하고대표적인실제운영체제들을비교분석한다.특히분산,병행처리를지원하는운영체제의설계원리와구현방법들을중점적으로다룬다.

CST821신경망특강(SpecialTopicsinNeuralNetworks)[3]