스마트컴퓨터융합공학과
Department of Smart Computer Convergence
교과 체계도
학년 | 학기 | 이수구분 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 비고 | |
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이론 | 실습 | ||||||
3 | 1 | 교필 | 인터넷윤리 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 1 | 전필 | 운영체제 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 1 | 전필 | 소프트웨어공학 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 1 | 전선 | 제조빅데이터이론및설계 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 1 | 전선 | 컴퓨터네트워크 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 1 | 전필 | 컴퓨터융합기술현장연구1 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 교필 | 유저인터페이스(UI/UX) | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 전필 | 알고리즘 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 전필 | 사물인터넷보안 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 전필 | 웹프로그래밍 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 전선 | 스마트공장시스템분석및설계 | 3 | 3 | 0 | |
3 | 2 | 전필 | 임베디드시스템 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 실시간공정관리및시스템관리계획 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 인공지능시스템 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 산업용빅데이터처리및분석 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 산업용네트워크응용 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 컴퓨터융합기술현장연구2 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 1 | 전선 | 종합설계 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 2 | 전필 | 종합설계2 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 2 | 전선 | IIoT 제어프로그래밍 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 2 | 전선 | 스마트공장융합특론 | 3 | 3 | 0 | |
4 | 2 | 전선 | 머신러닝 | 3 | 3 | 0 |
교과목 개요
교과목명 | 교과목 소개 |
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인터넷윤리 Internet ethics |
- 인터넷윤리의 규범체계를 이해함으로써 IT 기술을 다룸에 있어 옳고 그름, 좋고 나쁨, 윤리적인 것과 비윤리적인 것을 올바르게 판단하여 행동할 수 있는 능력 배양 - 정보공급자 윤리와 정보매체로써 인터넷윤리, 인터넷법과 중독, 개인정보보호와 비식별 조치, 인공지능 시대의 사이버 범죄, 사이버공간소, 디지털리터러시 교육 학습 |
운영체제 operating system |
- 운영체제에 대한 전반적인 이해를 목표로 운영체제의 주요 개념을 소개하고 현대 운영체제의 특징과 문제점들을 처리 할 수 있는 능력 배양 - Linux/Unix에 대한 소개 및 실습을 통하여 운영체제이론을 학습프로세스 관리, 메모리 관리, 파일시스템, I/O 관리에 대한 개념 이해 및 프로세스 관리기법과 메모리 관리 기법을 설계하고 구현 학습 |
소프트웨어공학 Software Engineering |
- 소프트웨어공학의 기본 개념 및 개발 단계에 사용되는 여러 가지 방법에 대하여 세부적으로 배우고 프로세스 개발 및 관리 능력 배양 - S/W공학의 개념과 정의, 구조적 방법론, 정보공학방법론, 객체지향방법론 각각에 대해 시스템 분석, 시스템설계, 프로그래밍 공정에서 필요한 이론 등 학습 |
제조빅데이터 이론 및 설계 Theory and design of manufacturing big data |
- 데이터베이스의 기본 개념과 설계기법 이해와 빅데이터의 특징과 내재하는 구조적인 관계를 이해하고 빅데이터 수집과 저장에 필요한 시스템 모델을 설계하고 구현하는 능력 배양 - 빅데이터 기술에 대한 기본 원리를 이해하고 현재 개발되고 있는 최신 기술, 빅데이터 기술 기본구조, HDFS, 맵리듀스, NoSQL의 개념 및 핵심기술 학습 |
컴퓨터네트워크 Computer network |
- 인터넷의 기반이 되는 TCP/IP 프로토콜을 지원하는 스위치 및 라우터 등 네트워크 장비를 이용하여 기본 개념을 정립 하고 네트워크 설계 능력 배양 - 컴퓨터 네트워킹에서 네트워크구조, 전송매체 및 계층별 프로토콜을 소개하며, 응용계층과 전송계층의 API인 소켓 프로그램을 통해 메시지 전송과정 학습 |
컴퓨터융합기술 현장연구1 Industrial field research I of computer convergence technology |
- 스마트공장의 효율화 및 생산성 향상을 위한 다양한 제조 프로세스에서 컴퓨터기반기술을 활용하고 개선을 위한 현장 실무 능력 배양 - 현장 업무를 프로세스 중심으로 정의하고 이에 따른 프로세스 개선을 위하여 현장 실무를 직접적으로 적용하는 방법을 다양한 적용사례를 조사, 토의과정을 통한 학습 |
유저인터페이스(UI/UX) User Interface / User Experience |
- 사용자 친화적인 웹사이트와 모바일폰 등 제품을 개발하기 위해 문제점을 분석하고, 고객 대상으로 사용자 친화성을 평가하기 위해 심층 인터뷰를 수행한다. - 사용자 경험이 반영된 서비스, 콘텐츠, 제품의 설계방안을 제시하고, 디자인 리서치를 통해 제품 또는 서비스에 대하여 사용자의 요구와 목표를 파악하고 해석한다. - 기능을 수행하기 위한 도구(메뉴, 버튼, 서비스 구조, 시각효과, 사운드 등)를 고안하고 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 설계한다. |
알고리즘 Algorithm |
- 알고리즘에 대한 기본 개념을 이해하고, 과학/공학/경영학 등 광범위한 분야에서 나타나는 많은 중요한 문제들을 해결하는 기본적인 방법과 효율적인 알고리즘을 고안할 수 있는 능력 배양 - 각종 알고리즘의 기본적인 내용을 다루고, 알고리즘의 효율적 표현방법, 분할정복 알고리즘, 그리디/동적계획/정렬 알고리즘에 대하여 프로그래밍 실습과 과제를 통하여 알고리즘 고안 능력 학습 |
사물인터넷보안 Security of IoT Internet |
- 사물인터넷의 보안의 핵심 원리 및 해법에 대하여 배우고 인터넷, 기계, 공장 및 인프라 시설 등 물리시스템을 직접 제어하는 산업용 사물 인터넷에 대한 보안 도전 과제 및 해법에 대한 포괄적인 능력 배양 - IoT보안과 관련하여 핵심 이론 및 실무에 적용 가능한 해법 제시 및 사물인터넷 보안 아키텍처와 사이버보안 대IoT 보안과 사이버 물리시스템, 위험 취약점, 공격대체, IoT 개발을 위한 안전공학 등 최신 기술을 활용한 보안 대책 학습 |
웹프로그래밍 Web Programming |
- 웹 아키텍처와 작동원리를 이해할 수 있도록 설명하고, 웹서버와 클라이언트를 직접 설치하고 운영할 수 있도록 하여 실무에 적용할 수 있는 능력 배양 - 서버를 설치하기 위한 방법과 JSP/ASP 프로그래밍, JDBC/ ADO.NET 프로그래밍의 기본 기술을 습득하고, 이론을 바탕으로 웹 서비스를 제공할 수 있는 분야를 선정하여 웹서버를 운영하는 방법 학습 |
스마트공장시스템 분석 및 설계 System Analysis and Design of Smart Factory |
- UML을 기반으로 한 시스템 분석 설계의 기본 이론 및 설계 방법에 대한 능력 향상과 스마트공장의 수준별, 업종별 시스템 모델의 정의 및 구조를 이해하고 이를 달성하기 위한 프로세스 분석, 시스템 설계 능력 배양 - 스마트공장의 업종별 제조 프로세스, 업무 흐름도를 학습, 품질/설비관리 시스템의 세부 공정별 기능, 기능적 모델링, 구조적 모델링, 동적 모델링, 시스템 아키텍처 설계 방법 학습 |
임베디드시스템 Embedded Systems |
- 산업계에 실제 사용되는 임베디드 시스템의 기본 개념을 이해하고 최적의 모델링, 안정성, 보안 능력, 효율성에 대한 적용 능력 배양 - 디지털 정보가전 및 모바일 기기에 필수적인 임베디드 시스템의 구성요소, 장비에 임베디드 리눅스 포팅 및 교차 개발 환경 구축을 통해 임베디드 시스템 프로그래밍, 입출력 장치들을 제어하기 위한 디바이스 드라이버 제작 및 테스트 프로그램 프로젝트 학습 |
실시간공정관리 및 시스템관리계획 System Management and Planning of Real-time process control |
- 산업현장에서 사용되는 실시간 공정관리의 개념을 이해하고 이를 활용한 공정 품질관리, 장비 예지보전을 통한 스마트 공장 생산관리 시스템을 개발하고 관리할 수 있는 능력 배양 - 실시간 생산관리 체계를 위한 계획편성과, 스케줄링, 설비 및 자원 분배 방법, MES(Manufacturing Execution System)의 기본 개념, 생산이력관리, 실적관리, 품질추적기법에 대한 학습 |
인공지능시스템 Artificial Intelligence System |
- 인간의 문제 접근방식을 컴퓨터에 적용시켜 컴퓨터로 계산 가능한 시간(Polynomial time) 이상의 계산을 요구하는 복잡한 문제의 해결이 가능한 시스템의 개발과 이를 4차 산업 혁명의 적극 활용 및 응용할 수 있는 능력 배양 - 탐색 및 지식표현과 논리, 불확실성 및 퍼지 이론, 전문가 시스템 및 Machine Learning, 인공신경회로망 및 시각, 자연 언어 처리 및 지능형 에이전트 등의 내용 학습 |
산업용빅데이터처리 및 분석 Big Data Processing and Analysis of Industrial |
- 산업용 빅데이터를 활용하여 데이터를 분석하고 데이터해석, 진단, 예측, 예방 등의 경영분석을 위한 합리적인 의사결정을 지원하는 비즈니스 애널리틱스 능력 배양 - 빅데이터 분석기법, 데이터 마이닝 기법의 종류 및 특징을 학습하고, 4차 산업 적용 가능한 스마트 공장의 시스템의 정보를 R을 통해 빅데이터 처리, 분류, 군집화 과정을 학습 |
산업용네트워크응용 Network application of Industrial |
- 산업 현장에서 다양한 장치와 통신방식을 이용하여 네트워크를 설계하고 구축할 수 있는 능력 배양 - 산업에서 표준 네트워킹 디바이스와 프로토콜의 개념 및 기술 이해, PLC 네트워킹, 네트워킹 디바이스 연결을 통한 산업용 네트워크 구성 학습 |
컴퓨터융합기술 현장연구2 Industrial field research II of computer convergence technology |
- 4차 산업 기술을 기반으로 하여 컴퓨터 융합 엔지니어링을 이용하여 제조현장의 경영 혁신 및 경영개선을 위한 현장 적용 사례 수집 및 분석하여 실무 적용 가능한 구조설계능력 배양 - 4차 산업 적용 성공 사례를 수집하고 분석하여 제조현장 시스템에 적용 가능성을 검토하고 이를 공학적 방법론을 적용하여 개선하는 방법을 발표와 토의를 통해 학습 |
종합설계 Capstone Design |
- 공학적인 문제해결능력 습득과 스마트공장 기술 융합 및 팀원 간의 협력을 통한 의사소통 능력과 발표 능력 배양 - 종합설계(Capstone Design)로 대학 교육과정 중 배운 것을 바탕으로 하나의 작품을 기획, 설계, 제작, 발표하는 전 과정을 학습하고 2,3명이 팀을 이루어 작품(스마트공장) 주제 선정과 제안서 발표, 시스템/설계 개발 학습 |
종합설계2 Capstone Design2 |
- 공학적인 문제해결능력 습득과 스마트공장 기술 융합 및 팀원 간의 협력을 통한 의사소통능력과 발표능력을 배양 - 프로토타입 시스템 구현, 본 시스템 구현에 이르는 과정을 수행한다. 각 단계에서 진행 과정을 발표하고 시스템 시연을 수행함으로써 팀원들 사이의 협업을 위한 의사소통과 시스템 개발을 통한 문제 해결 능력, 발표 능력 등을 학습 |
IIoT 제어 프로그래밍 IIoT control programming |
- 스마트공장 센서 네트워크의 핵심 요소인 산업용 사물인터넷(IIoT)의 기본개념들과 활용방법을 습득하고 이를 기반으로 스마트 공장 운영설계 실무에 적용 가능한 IIoT 융합기술 능력 배양 - IIoT 구축을 위한 IoT 센싱장치, 액추에이터의 종류 및 특징, 소프트웨어를 통한 제어과정 이해, 어셈블러, 로더, 컴파일러, 운영체제, 디바이스 드라이버 등 다양한 시스템 소프트웨어를 임베디드 리눅스 시스템 환경에 구현 학습 |
스마트공장융합특론 Special Feature of Smart Factory Convergence |
- 스마트공장의 프로세스 정의 및 방법론을 학습하고 하드웨어 융합/컴퓨터시스템 융합/ICT 융합 생산 시스템과 제품, 공정, 설비, 공장 스마트엔지니어링 기반 ICT융합 생산 시스템을 이해하여 스마트공장 운영설계, HW/SW솔루션 개발 전문 능력 배양 - 스마트공장 운영설계 과정을 학습하고 MES와 센서를 이용한 지능화 생산공정관리, IoT와 사이버물리시스템을 이용한 스마트공장 SW운영 솔루션 등을 추진사례를 기반한 학습 |
머신러닝 Machine Running |
- 시스템의 최적화를 위한 인공지능 및 머신러닝 기법의 기본 개념과 확률통계와 선형대수 등의 내용 학습, 입력센서로부터 입력되는 데이터의 전처리 및 학습 알고리즘의 내용을 학습, 응용실습을 통해 스마트공장에 적용할 수 있는 응용 능력 배양 - 인공신경회로망을 중심으로 한 데이터 학습, 분석 및 테스트 알고리즘의 구현 방법, 스마트 제조시스템을 위해 적용되는 인공지능과 머신러닝을 구성하는 차원축소 등의 데이터수집, 분석 및 처리기법 등 학습 |