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AR SW/플랫폼 특화 교육과정 2023년도 가을학기 입시설명회 동영상 바로가기
목표
- 핵심역량과 신산업 선도 능력 갖춘 융합형 AR R&D 인력 양성
방향
- 현장 수요형 증강현실분야 융합교육과정
- 기업 수요형 프로젝트 수업 운영
- 국제협력을 통한 글로벌 교육프로그램
교육과정
이수 학점 구분
| 전공 구분 | 공통 필수 | 전공 필수 | CT-AR 기초/전공 필수 | CT-AR 전공선택 | 자유선택 | 연구 | 계 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 석사 | 3 | 3 | 6 | 9 | 3 | 9 | 33 |
| 박사 | 3 | 3 | 6 | 18 | 3 | 27 | 60 |
필수학점 및 전공 트랙
| 특화 트랙 | CT-AR 기초필수 | CT-AR 전공필수 | CT-AR 전공선택 (기초) | CT-AR 전공선택 (심화) | CT-AR 전공선택 (응용) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR SW / 플랫폼 특화과정 | 환경인식 및 지능증강 | CTP445 (*GCT545) 증강현실 | GCT700 산학 연계 AR Project |
CS576 컴퓨터 비전 EE535 영상처리 AI501,2,3,5 인공지능 AI506 DM&S EE531 통계적학습이론 |
EE634 패턴 인식 EE636 비디오 처리 EE667 다중시점기하학 AI604 CV 위한 DL AI606 추천시스템 |
EE734 영상이해 EE735 컴퓨터 시각 CS770 CV특강 EE817 CS특강 EE837 SP 특강 GCT721 CG 특강 GCT741 HCI 특강 GCT722 VR 특강 CGT770 특강 (AH, ARP 제외) |
| 실감증강 | GCT522 (CS580) CG 이론과 응용 |
GCT525 모션그래픽스 GCT535 멀티미디어 음향기술 |
||||
| 상호작용 | GCT505 (CS584, KSE531) HCI |
GCT547 HCI 동역학 GCT555 3D 인터랙션 디자인 |
||||
| 증강휴먼 |
GCT5xx 증강휴먼 GCT504 사이버심리학 GCT561 과학기술의 개념과 과학적 사고 |
GCT573 인지와 정서 GCT576 소셜 컴퓨팅 |
교과목 상세
CT-AR 기초/전공 필수
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 기초필수 | 증강현실 (Augmented Reality) | 증강현실에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용을 소개하는 과목이다. 점차 증강현실의 핵심인 컴퓨터 비젼, 영상처리 및 이해, 컴퓨터 그래픽스, 3차원 상호작용, 사용자 경험, 평가 등을 통합적으로 다룬다. 이 과목의 다양한 팀 프로젝트를 통해 학생들은 증강현실의 기본 지식과 함께 기본적인 연구 수행 방법을 익힌다. | 3 |
| 전공필수 | 산학 연계 AR Project | 증강현실 관련 프로젝트를 실제로 기획하고 디자인하는 프로젝트 과목으로 다양한 증강현실 미디어의 특성을 파악하고 여러 관련 분야의 대한 이해를 바탕 새로운 아이디어를 제시한다. 실제의 증강현실 관련 프로젝트 진행을 통해 이러한 프로젝트의 진행에 대한 실제의 경험을 얻는 것에 목적을 둔다. | 3 |
전공선택 : 환경 인식 및 지능증강 기초 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 컴퓨터 비전 | The goal of this course is to provide students with theory and application of computer vision. Major topics include digital image fundamentals, binary vision, gray-level vision, 3-D vision, motion detection and analysis, computer vision system hardware and architecture, CAD-based vision, knowledge-based vision, neural-network-based vision | 3 |
| 전공선택 | 영상처리 | 여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배운다. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상재구성, 영상분할 등으로 이루어져 있다. | 3 |
| 전공선택 | 인공지능 |
<인공지능을 위한 기계학습> 본 과목에서는 현 세대 인공지능의 핵심인 기계학습의 기초에 대하여 배운다. <심층학습> 본 과목에서는 주어진 기계학습 태스크를 풀기 위하여 여러 레이어의 비선형 변환을 자동으로 학습하는 딥러닝 방법론의 기초에 대하여 배운다. <인공지능을 위한 수학> 인공지능에 필요한 수학적인 개념들을 소개한다. 선형대수, 다변수 해석학, 확률론 (혹은 통계), 알고리즘, 이산수학, 정보이론 등에서 머신러닝, 딥러닝 분야에서 빈번히 쓰이는 핵심적이고 기초적인 수학 개념 및 관련 정리들을 소개하고 응용 사례를 다룬다. <인공지능을 위한 프로그래밍> 공지능 프로그래밍은 다양한 모델의 학습을 용이하게 하기 위해서 새롭게 대두된 딥러닝 및 혼합형 모델을 학습하고 추론하는 통합된 프레임워크이다. 본 과목에서는 딥러닝 모델 및 학습을 위한 프로그래밍 방법론과 딥러닝과 확률 모델을 통합적으로 프로그래밍 하는 방법론을 배운다. <인공지능을 위한 최적화> 인공지능의 수많은 알고리즘은 주어진 데이터를 바탕으로 목적함수를 설정하고 해당 목적함수를 최적화하는 방법으로 학습한다. |
3 |
| 전공선택 | 데이터 마이닝 및 검색 | 데이터의 종류와 양이 폭발적으로 증가함에 따라, 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증대되고 있다. 이 과목에서는 데이터 마이닝, 검색, 탐색, 그리고 전처리와 관련된 다양한 주제를 다룬다. 특히 효율적인 알고리즘 그리고 여러 문제에 응용 가능한 도구를 소개하는 것에 초점을 맞춘다. | 3 |
| 전공선택 | 통계적 학습이론 | 이 과목은 학생들에게 최근 머신 러닝 기술과 알고리즘들을 소개하고, 기초적인 개념과 직관력을 심어주는 것을 목적으로 한다. 강의에서 다룰 내용은 perceptron과 같은 고전적 개념에서부터 boosting, support vector machine, graphical model 등 최신 개념까지 포괄한다. 이 강의에서 소개될 대부분의 알고리즘은 통계적 추론을 기반으로 한다. | 3 |
전공선택 : 환경 인식 및 지능증강 심화 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 패턴인식 | Bayes 결정이론, 모수형 확률 밀도 함수 추정, 비모수형 확률 밀도 함수 추정 및 인식 기법, 특징 변환 및 선정, 선형 판별 함수, Support Vector Machine, 다계층 신경회로망, 비관리형 학습법, Clustering 등 통계적 방법에 근거한 패턴 인식 기법들에 관하여 강의한다 | 3 |
| 전공선택 | 영상처리 | 여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배운다. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상재구성, 영상분할 등으로 이루어져 있다. | 3 |
| 전공선택 | 다중 시점 기하학 | 삼차원 컴퓨터 비전 분야에서 필요로 하는 핵심적인 개념과 기법들을 다룬다. 주요 주제는 사영 기하, 좌표계 변환, 좌표 변환 행렬 추정, 카메라 모델, 카메라 행렬 추정, epipolar geometry, 바탕행렬, 바탕행렬 추정, 사영 복원, trifocal tensor, 3차원 구조 계산 등이다. | 3 |
| 전공선택 | 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법 | 이 교과목은 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법에 대한 개론을 제공하며 convolutional neural network을 이해하고 이를 영상 분류, 물체 위치 추정 및 검출 등의 시각 인식 문제에 응용하는 방법을 이해하는 데 중점을 둔다. 수강생들은 기말 프로젝트에서 자신이 선택한 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위하여 심층 신경망을 구현해 본다. | 3 |
| 전공선택 | 추천 시스템 | 추천 시스템은 각 사용자에게 유용한 정보를 선택적으로 제공함으로써, 정보의 홍수 속에서의 효율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 이 과목에서는 협업 필터링, 내용 기반 추천, 성능 평가, 확장성, 보안 이슈 등 추천 시스템과 관련된 다양한 주제를 다룬다. | 3 |
전공선택 : 실강증감 기초 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 컴퓨터 그래픽스이론 및 응용 | 컴퓨터 그래픽스에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용 방법을 교수하는 과목이다. 컴퓨터 그래픽스의 개요 및 역사, 가장 근간이 되는 개념 등을 강의한다. 학생들은 가장 널리 활용되고 있는 상용 3D 소프트웨어인 마야의 API 및 Python Scripting, Mel 등을 활용하여 그래픽스 프로그래밍을 익히게 된다. 그래픽스 이론이 어떻게 현장에서 사용되는지의 이해를 돕기 위하여 국내외의 선두 CG 회사로부터 Guest Speaker를 초청하여 최신 영화나 애니메이션에 사용되는 기술들을 알아본다. | 3 |
전공선택 : 실강증감 심화 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 모션 그래픽스 | 컴퓨터 애니메이션, 게임, 가상 현실, 인터랙티브 미디어 등의 주요 시각적 구성 요소인 가상 객체의 운동 표현·해석·생성 문제를 다룬다. 학생들은 점, 고체, 유체, 캐릭터 등의 모델링 및 이들 가상 객체의 운동 생성을 위한 다양한 이론 및 계산 절차를 학습하고, 프로젝트 수행을 통해 응용 기술을 습득한다. | 3 |
전공선택 : 상호작용 기초 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 인간과 컴퓨터 상호작용 | 인간과 컴퓨터의 상호작용을 분석, 설계, 응용하는 전 과정에 걸친 관련 지식과 적용 능력을 배양한다. 특히 문화적 맥락과 사용자 요구의 반영으로부터 시작하여 태스크의 분석, 인터페이스의 설계, 사용성 평가, 최근 연구 동향 등을 다룬다. | 3 |
전공선택 : 상호작용 심화 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 인간-컴퓨터 상호작용의 동역학 | 기존 인간-컴퓨터 상호작용 연구는 인지심리적 관점에서 인간을 정보처리장치로 간주하고 사용자와 컴퓨터 사이의 정보교환 과정에서 발생하는 인터페이스 설계 이슈들에 대해 다뤘다. 이 수업은 지각제어이론에 비탕하여 사용자의 정신을 역동적 제어기로 이해하고 그것에 기반한 인터페이스 설계 방법론들에 대해 다룬다. | 3 |
| 전공선택 | 3D 인터랙션 디자인 | 3D 인터렉션 디자인에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용을 소개하는 과목이다. 3D 인터렉션의 개요 및 역사, 가장 근간이 되는 개념, 핵심 주제 등을 다룬다. 이 과목의 다양한 팀 프로젝트를 통해 학생들은 3D 인터렉션 분야의 기본 지식과 함께 기본적인 연구 수행 방법을 익힌다. |
전공선택 : 증강휴먼 기초 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 증강휴먼 | 인간의 인지력과 능력을 향상시키기 위한 증강현실 인터페이스와 플랫폼을 구현하기 위한 이슈를 다뤘다. 이 수업에서는 디지털 정보와 AR안경을 활용하여 인간의 육체적, 지적, 사회적 능력을 확장하기 위한 방법에 다룬다. | 3 |
| 전공선택 | 사이버 심리학 | 사이버 심리학은 인간-기술 상호작용 맥락에서 인간의 마음과 행동을 연구하는 학문입니다. 21세기에 대두된 새로운 분야로서 사이버심리학은 인간의 행동을 변화시킬 수 있는 새로운 사회문화적 맥락으로서 인터넷, 모바일 서비스, 온라인 게임, 가상 세계, 디지털 미디어 등 진화하는 새로운 문화 기술의 출현과 상호작용이 개인과 집단의 심리적 경험과 라이프스타일, 사회적 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 탐색합니다. 본 수업에서는 사용자 중심의 심리사회적 경험 관점을 바탕으로 인간과 문화 기술의 상호작용 과정에 대해 이해하고자 합니다. | 3 |
전공선택 : 증강휴먼 심화 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 인지와 정서 | 모든 문화 활동은 인간과 환경의 상호작용에서 비롯되는 정보의 표상과 표현에 의하여 결정된다. 인지과학은 인간의 제 행동이 인간의 인지구조에 의하여 설명되며, 이는 인간의 정서를 이해하는 과학적 도구가 될 수 있음을 보였다. 이 과목은 인간인지의 제 양상, 지각, 기억, 주의, 문제해결의 특성들을 살피고, 정서에 대한 이해를 추구한다. 이를 바탕으로 최근 인지와 정서의 연구에 도입된 계산모델들을 적용하여 인간 인지와 정서활동으로 생성되는 문화 활동과 그 결과물의 이해와 창출을 도모한다. | 3 |
| 전공선택 | 소셜 컴퓨팅 | 이 수업에서는 SNS에 대한 연구들과 인간 행위에 대한 사회학적 이론들을 함께 토론한다. 사회학적 행위이론은 소셜컴퓨팅 연구자들의 데이터 해석을 풍부하게 해줄 것이다. 수강생들은 사회학적 분석틀을 설계하고 이에 기반하여 데이터 분석 결과를 해석하는 연습을 한다. | 3 |
전공선택 : (공통)응용 과정
| 구 분 | 과목명 | 과목개요 | 학점 |
|---|---|---|---|
| 전공선택 | 영상이해 | 이 과정에서는 정지영상 및 동영상의 내용을 이해하기 위한 이론과 방법론에 대해 공부한다. 여러 가지 패턴인식 기법들이 소개되고 그들을 영상 이해에 적용하는 방법에 대해 설명한다. | 3 |
| 전공선택 | 컴퓨터를 이용한 시각기법 | 본 과목에서는 광학 영상으로부터 유용한 정보를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 다양한 방법론의 원리와 응용을 다룬다. 구체적 주제는 (1) 영상 취득에 관한 기하학적 및 측광학적 모델, (2) 영상으로부터 유용한 특징정보를 얻어내는 방법, (3) 다중 영상 분석을 통해 3차원 구조를 알아내는 방법, (4) 영상 분할 및 추적 등 중간 단계의 비전 기술 및 (5) 궁극적인 물체 인식 방법론의 다섯 부분으로 구성된다. | 3 |
| 전공선택 | 컴퓨터비전 특강 | This course consists of lectures about major topics related to computer vision, seminars, and projects. Recent major topics are motion detection and analysis, parallel computer vision systems, CAD-based 3-D vision, knowledge-based vision, neural network-based vision, etc. | 3 |
| 전공선택 | 컴퓨터공학특강 | 컴퓨터공학 분야에서 중요하거나 현재의 흐름을 파악할 수 있는 주제를 집중적으로 다룬다. | 3 |
| 전공선택 | 컴퓨터그래픽스 특강 | 기하모델링, 영상생성 및 처리, 동작생성과 제어에 관한 컴퓨터 그래픽스 관련 고급 연구주제를 다룬다. 최근의 연구결과를 조사, 분석하고, 연구주제에 관련된 근본문제와 연구방향을 토론한다. | 3 |
| 전공선택 | 인간과 컴퓨터 상호작용 특강 | 인간과 컴퓨터간의 상호작용에 관련된 제반 기술적 문제를 대상으로 한다. 인간과 컴퓨터 상호작용은 소프트웨어 및 하드웨어 뿐 아니라 인체학, 사회학, 심리학 등의 분야와 관련을 가진다. 본 과목은 HCI의 여러 분야 중 한 주제에 대해서 최근 연구동향을 조사하고 분석하여 향후 연구방향에 대해 토론한다. | 3 |
| 전공선택 | 가상현실 특강 | 가상현실의 이론과 실제를 다룬다. 실재감과 현실감에 대한 이슈를 중심으로 공학적, 심리학적 이슈와 응용성들을 다루게 된다. 주요 주제는 다음과 같다. 가상현실시스템의 아키텍처, 시스템 설계와 구현, 응용 시스템 구현, 네트웍을 이용한 공유가상세계의 구성과 그 응용. | 3 |
입학 및 지원 혜택
| 모집 과정 및 인원 |
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| 모집 일정 |
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| 지원 방법 |
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| 문의처 |
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| 지원 혜택 |
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