성균관대학교 정보통신대학원 빅데이터학과 - seong-gyungwandaehaggyo jeongbotongsindaehag-won bigdeiteohaggwa

COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 한 Yes 1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다. GSIA012 IT컨버젼스 2 4 전공 석사 1-5 IT 컨설팅학과 한 Yes 본 과목에서는 IT컨버젼스의 개념과 응용 서비스에 대해 전반적으로 소개한다. IT컨버전스는 전혀 다른 분야로 여겨지던 이종 산업 간의 영역이 허물어지고 융합되어 새로운 부가가치를 가진 신개념의 IT서비스를 창출해 내는 것으로서 정보기술 환경에 급격한 변화를 가져오고 있으며, 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경을 가능케 하는 원동력이 되고 있다. 따라서 유비쿼터스 시대를 선도하는 전문가로서의 기술 및 정책 결정 능력 배양을 주요 목적으로 한다. GSIA014 경영정보시스템 2 4 전공 석사 1-5 IT 컨설팅학과 한 Yes 본 과목에서는 경영정보시스템의 중요 주제들에 대한 전반적 개요를 소개한다. 우선, 소프트웨어, DBMS, 인터넷, 인공지능과 같은 중요 IT 기술들을 리뷰한다. 그 후, eCommerce, SCM, BPR, ERM, eProcurement, SIS와 같은 경영정보시스템의 현 이슈와 정보 계획 및 관리 기술들에 대해서 다룬다. GSIA015 의사결정시스템 2 4 전공 석사 1-5 IT 컨설팅학과 한 Yes 본 과목에서는 의사결정 시스템에 대한 기본적인 이론 및 개념들을 소개하고, 정의하기 힘든 경영의사결정 문제들을 정식화하여 해결하기 위한 여러 모델링 방법 및 분석 기법들을 학습한다. 또한 실세계에서 직면할 수 있는 다양한 의사결정 분석 사례들에 대해서 소개한다. GSIA025 정보전략최고책임자(CIO)전략적리더십 2 4 전공 석사 1-5 IT 컨설팅학과 한 Yes 본 강좌는 매우 빠른 속도로 변화를 거듭하고 있는 글로벌 비즈니스 환경에서 보조를 맞추어 발전하도록 수강학생들을 지도하는데 있음. 정보통신대학원 학생들이, 나날이 그 위상이 달라지고 있는 미래형 CIO가 될 수 있도록 역량을 함양, 축적시키고 잠재력을 갖도록 함. 실무적, 실질적인 경험들과 스킬, 전략과 정보전략최고책임자(CIO)로서 반드시 갖추어야 할 자격을 충족시킬 수 있는 방법들을 소개하고 있는 5가지 최신의 교재들을 중심으로 그 중 핵심부분 만을 선별하여 한 학기 과정에 적합하도록 구성하여 강의하는 것을 목표로 함 GSID001 빅데이터입문 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 이 과목은 빅데이터의 개념, 이슈, 문제들을 소개한다. 다양한 도메인에서서의 데이터 저장, 마이닝, 분석, 시각화, 응용 등의 이슈를 다룬다. 더불어 하둡, HDFS, 맵리듀스를 기반으로 사용하는 툴, 알고리즘, 플랫폼에 대한 실제적인 경험을 갖게 된다. 학생들은 비즈니스, 공학, 사회학, 생명과학 분야에서 현장 프로젝트나 케이스 연구를 통한 실용적인 지식을 얻게 된다. GSID002 빅데이터와사이버보안 2 4 전공 석사 1-5 - No 전통적인 사이버 보안시스템은 정형화된 규칙에 위반여부로 위협의 수준을 결정한다. 사아버상에서의 공격 기법들이 발전하면서 기존의 정형화된 규칙을 우회하는 지능적인 기법들이 생겨나고 이로 인해 보안시스템이 무능화되는 것을 경험하였다. 빅데이터 기반의 분석 플랫폼을 활용하면 다양한 데이터를 수집하고 분석해서 새로운 위협에 선제적으로 대응이 가능해진다. 본 과목에서는 빅데이터의 인텔리젼스(intelligence)를 활용한 보안시스템 요구사항 및 설계방법에 대하여 학습한다. GSID003 데이터베이스 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목은 데이터베이스의 전반적인 기초 개념 및 이론들을 공부한다. 소개되는 주요 내용은 DBMS의 개념, ER 모델링, 관계형 모델, 관계형 대수, SQL, 정규화, 관계형 스키마 분해, 저장 구조, 파일 구조, 데이터 웨어하우스 등이며, 요구사항 사례 별로 데이터베이스 설계를 하여 이를 SQL로 구축해보는 연습을 경험한다. GSID004 데이터베이스시스템 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 전반적인 기초 개념 및 이론들을 공부한다. 소개되는 주요 내용은 DBMS의 주요 기능, 데이터 저장 방법, 외부 정렬, 트리 인덱싱, 해시 인덱싱, 질의 처리 최적화, 물리적 설계 및 튜닝, 트랜젝션 관리, 동시성 제어, 회복 기법 등이다. GSID005 데이터마이닝 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 빅데이터로부터 패턴을 발견하는 기법에 관한 이론과 응용사례등을 공부한다. 주요 내용은 abnormaly 검출, 연관규칙 학습, 군집화, 분류, 회귀분석, 요약등이며, 이들 기법을 텍스트 마이닝, opinion 마이닝등 다양한 분야에 적용한 사례들을 소개한다. GSID006 빅데이터플랫폼 2 4 전공 석사 1-5 - No 본 과목은 하둡 이해 및 구조, 아키텍쳐 및 기본개념, 설치 및 기초 사용법 이해 등을 이론과 원리를 다룬다. 특히 하둡 에코시스템의 HDFS/Mapreduce/Hbase/Pig/Hive 개념 이해를 통한 공개 SW의 패키지를 통한 플랫폼 구현도 병행한다. GSID007 빅데이터처리및분석 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목은 HDFS 동작원리 이해, 분산처리 소개, 분산병렬 프레임워크 이해, Mapreduce 아키텍쳐 및 병렬처리 이해 및 실습을 다룬다. 더불어 하둡 에코시스템의 고급 병렬 프레임워크 상에서 실제 데이터 적용 및 분석의 소규모 과제도 진행한다. GSID008 인공지능 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목은 인공지능의 전반적인 이론 및 응용기술들을 공부한다. 탐색, 휴리스틱 탐색, 지식의 표현, 결정이론, 신경망 학습, 베이지언 추론, 패턴인식, 지도학습 및 비지도 학습등의 기본 기계 학습알고리즘을 소개한다. GSID009 기계학습 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목은 기계학습의 최신이론 및 응용기술들을 공부한다. 예제로부터의 학습을 위한 지도학습 및 비지도학습의 다양한 기계학습 알고리즘을 응용예제와 함께 소개한다. 베이지언 네트워크, 다층 신경망, 딥 러닝, 유전자 알고리즘, 클러스터링 등을 다룬다. GSID010 통계학개론 2 4 전공 석사 1-5 - No 확률이론, 확률분포, 표본이론, 신뢰구간의 추정과 설정, 가설검정, 회귀분석과 상관분석, 다중회귀분석, chi-square 검정등의 통계학기초이론을 다룬다. GSID012 데이터시각화 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 공부한다. 주요 내용은 2차원 벡터 그래픽스, 그래픽스 프로그래밍, 차트, 그래프, animation등의 시각화의 기초 , 관계 시각화, 텍스트 및 DB등의 정보의 시각화 등이다. GSID013 알고리즘해석 2 4 전공 석사 1-5 - No 본 과목은 알고리즘의 시간/공간 복잡도, 점화식 (recurrences), 알고리즘 설계 기술, 알고리즘 복잡도의 하한가, 그래프/행렬/집합 알고리즘, 정렬 알고리즘, 대수-기하 알고리즘, 다루기 어려운 난제 (intractable problem) 등의 문제들에 대해 깊은 이해를 하는 것을 목표로 한다. GSID014 분산시스템 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목에서는 분산 시스템에서의 각종 기본적인 이론들에 대해 다룬다. 우선은 분산 시스템을 구축하기 위한 기본적인 모델 및 구조에 대해 공부하고, 다음으로 통신 기법 및 프로세스 동기화 기법, 교착상태 해결 기법, 네이밍, 분산 화일 시스템 등에 대해 공부한다. 마지막으로 클라이언트-서버 환경과 분산 객체 시스템에 대해 공부한다. GSID015 빅데이터세미나 2 4 전공 석사 1-5 - No 빅데이터 분석 기술 최신 동향, 분석 사례, Open Source 프로그램, 신규 Tool 등의 주제를 선정하고 관련 자료를 조사, 발표하고 특징 등을 논의한다. GSID016 클라우드컴퓨팅 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 이 과목은 클라우드 컴퓨팅의 기초원리, 기술, 응용과 최근의 R&D를 소개한다. 또한 학생들이 클라우드 네트워크 구축과 다양한 기법을 실험하는 기회를 제공하여 현장 실습을 경험하게 된다. 토픽으로는 통신요구사항, 클라우드 컴퓨팅 구조모델, 플랫폼, 서비스, 보안, 프라이버시, 신뢰관리, 자원 분배, QoS 등을 포함한다. GSID017 자료구조및알고리즘 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목에서는 실제 문제의 솔루션을 설계하기 위한 도구로서 사용되는 자료구조와 알고리즘을 소개한다. 알고리즘의 해석, 리스트, 스택, 큐등의 추상화 자료구조, 이진트리, AVL 트리등의 트리구조, 트리순회 알고리즘, 최단경로, 최소 스패닝트리등의 그래프 알고리즘, 정렬 알고리즘들의 주제들이 소개된다. GSID018 비정형데이터분석 2 4 전공 석사 1-8 한 Yes 본 교과목에서는 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등과 같은 고급 빅데이터 분석 기술을 학습한다. 자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴 또는 관계를 추출하여 가치와 의미있는 정보를 찾아내는 (1) 텍스트 마이닝 기술, 어떤 사안이나 인물, 이슈, 이벤트에서 사람들의 의견이나 평가 등을 추출하는 (2) 오피니언 마이닝 기술, 소셜 미디어에 올라오는 글과 사용자를 분석해 소비자의 흐름이나 패턴 등을 분석하는 (3) 소셜 네트워크 분석 등을 심층적으로 학습한다. GSID019 R프로그래밍 2 4 전공 석사 1-8 한 Yes 이 과목은 학생들이 R을 이용한 스킬 개발과 통계문제 해결을 위한 기회를 제공한다. 학생들은 효율적인 데이터 분석을 위해 R 프로그램과 사용법을 알게된다. 통계적 프로그램 환경하에서 필요한 소프트웨어 설치 및 세팅, 일반적인 프로그래밍 개념도 익히게 된다. 이 과목은 데이터 처리 및 기본 통계분석을 강조한다. 이 과목은 기초 통계의 기본지식이 필요하고 기초 컴퓨터 프로그래밍의 사전 경험을 필요로 하지는 않는다. GSID020 데이터분석언어 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 이 과목에서는 프로그래밍에 대한 전반적인 소개를 하고 학생들은 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 프로그래밍 개념을 배우고 실습합니다. 계산 방식을 생각하는 방법에 초점을 두고 있으며 학생들은 문제를 해결하고 구체적으로 파이썬에서 기본 알고리즘을 설계 및 구현하기 위해 작은 프로그램을 작성하는 법을 배우고 실습합니다. 또한 데이터 집약적인 응용 프로그램을 다루면서 Python 언어와 그 라이브러리로 데이터를 조작, 처리, 정리 및 분석하는 방법을 배웁니다. GSID021 운영체제 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 과목에서는 운영체제에 대한 개념, 구조, 기능들을 전반적으로 살펴 본 후, 운영체제의 핵심 기능인 프로세스 관리, 프로세서 관리, 파일 시스템, 메모리 관리 등의 구체적인 기능들을 공부한다. 특히, Unix 및 Linux 운영체제의 각 기능별 핵심 메커니즘들을 공부하며, 궁극적으로 학생들로 하여금 운영체제의 기능별 설계 및 개선을 위한 실무적인 능력을 갖추도록 한다. GSID022 자연어처리응용 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 이 과목은 인공지능 분야 중 자연어처리를 배우는 과목이다. 자연어란 사람들이 커뮤니케이션 할 때 사용하는 도구이다. 이런 자연어를 자연어처리를 통해 컴퓨터가 이해함으로써 컴퓨터는 사람과 커뮤니케이션을 할 수 있고 또한 세상의 지식을 학습할 수 있게 된다. 이 과목에서 학생들은 자연어처리의 세부 분야들(예: 기계번역, 대화시스템, 감정분석 등)과 이를 해결하는 인공지능 모델 및 알고리즘을 배울 것이다. GSID023 인공지능프로그래밍기초 2 4 전공 석사 1-5 한 Yes 본 강좌는 프로그래밍에 대한 지식이 없는 빅데이터학과의 비전공 배경 진입학생을 대상으로 인공지능 활용에서 가장 많이 활용되는 프로그래밍 언어인 파이썬의 기본 개념을 전달한다. 그 후, 인공지능 활용을 위한 기본적인 패키지와 시각화, 실제 데이터 분석과 응용을 수행할 수 있는 강의를 제공하는 것을 목적으로 한다. GSID024 데이터사이언스를위한선형대수 2 4 전공 석사 1-4 한 Yes AI와 빅데이터 분석 방법론의 기초가 되는 행렬, 벡터공간과벡터공간에서의선형변환을학습한다. 선형방정식,행렬식,실제n차원벡터공간,추상적벡터공간및그공리,선형독립,벡터공간,선형변환,고유값및고유벡터의솔루션의행렬사용및적용,행렬인수분해및직교성을학습학고 이를 응용한 분석기술을 소개한다. GSIS002 시스템보안 2 4 전공 석사 1-5 정보보호학과 - No 본 강의에서는 정보보호이론을 바탕으로 대칭암호방식, 공개키 암호방식, 영지식 상호증명 등의 시스템적용에 대해서 다루고, 이런 암호방식들을 이용한 개인식별, 인증, 디지틀 서명, 키관리 등의 서비스들과 통신 보안 및 네트워크 보안을 시스템 보안측면에서 강의한다. GSIS009 컨텐츠보호 2 4 전공 석사 1-5 정보보호학과 한 Yes 멀티미디어 및 디지털 컨텐츠 보호 시스템과 암호알고리즘, 암호프로토콜, 핑거프린팅, 워터마킹등과 같은 컨텐츠 보호 기술에 대하여 강의한다. 또한 그 응용분야에 대하여 강의한다.