컴퓨터공학과

Department of Computer Engineering

학과교육목표

컴퓨터공학은 컴퓨터 활용의 하드․소프트웨어 그리고 정보통신에 대하여 탐구하는 학문이다. 오늘날 정보사회는 자료의 신속한 수집과 축적 및 분석을 통하여 새로운 정보를 창출하고 이를 이용하여 인류의 생활이 보다 윤택하게 된다. 이러한 정보의 창출에는 컴퓨터와 통신이 토대가 되므로 현대사회에서 컴퓨터와 통신에 대한 탐구는 산업 발전에 큰 영향을 미치게 된 것이다. 따라서 컴퓨터공학과 교육은 컴퓨터 이용기술의 습득과 연구를 통하여 유능한 인재를 정보처리 전문인을 양성함으로써 현대사회에 광범위하게 이용되고 있는 컴퓨터를 보다 가치있고 유용하게 할 수 있는 사회인을 배출하고, 더 나아가 다음 세대의 컴퓨터와 정보통신시스템을 연구 개발할 수 있는 인재를 양성한다.

세부 전공분야

석사학위과정 : 컴퓨터공학

박사학위과정 : 컴퓨터공학

학과교수소개

성명	직급	최종학위명	전공
윤지희	명예교수	공학박사(日本九州大)	데이터베이스․텍스트처리
김 진	명예교수	Ph.D(MichiganState University)	생물정보학․알고리즘
주한규	교수	Ph.D(Arizona State University)	소프트웨어공학․정보보호
고영웅	교수	이학박사(고려대)	운영체제
이정근	교수	공학박사(광주과학기술원)	비동기회로및시스템설계
노원종	부교수	공학박사(고려대)	이동통신
임성훈	조교수	공학박사(KAIST)	정보이론
허종욱	조교수	공학박사(KAIST)	영상 및 멀티미디어 처리
최종환	조교수	공학박사(연세대)	인공지능 신약개발
김효승	조교수	공학박사(고려대)	정보보호

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(선수과목) 전공 및 학위과정별로 선수과목은 지정하지 않는다.

제5조(학부, 석사학위과정 연계 과목) 학부 2~4학년 학생이 수강한 석사학위과정 과목은 9학점만 인정한다.

제6조(타학과 또는 타전공 인정과목) 융합소프트웨어학과, 전자공학과, 인공지능융합학과에서 개설한 전공과목을 본 학과의 전공과목으로 인정한다.

제7조(보충과목) 보충과목 이수가 필요하다고 인정되면 학과장이 이수해야할 보충과목을 결정한다.

제8조(외국어시험) 학위청구논문 제출을 위한 외국어시험은 석․박사학위과정 모두 영어로 한다.

제9조(종합시험 과목) 종합시험 과목은 응시생이 수강한 과목 중에서 석사학위과정은 2과목, 박사학위과정은 3과목을 선택한 과목으로 한다. 단, SCIE이상 학술지에 제1저자로 게재될 경우 종합시험을 대체할 수 있다.

제10조(학위논문 제출자격) 박사학위논문 학생은 입학 후 국․내외 전공관련 학술지에 1편이상의 논문 게재 실적이 있어야 박사학위 논문을 제출할 수 있다.

제11조(학위청구논문공개발표) 박사학위과정의 학위청구시 학위청구논문에 대한 공개발표를 실시하여야 한다.

부   칙

① 이 개정 내규는 2005년도 3월 1일부터 시행한다.

② 이 개정 내규는 2019년도 3월 1일부터 시행한다.

③ 이 개정 내규는 2021년도 4월 1일부터 시행한다.

④ 이 개정 내규는 2021년도 9월 1일부터 시행한다.

▶ 교과과정

▷ 전공선택과목

코드번호	교 과 목 명	학 점	수강대상
G01940	고급컴퓨터구조론 (Advanced Computer Architecture)	3-3-0	석‧박사공용
G01935	고급운영체제 (Advanced Operating System)	3-3-0	석‧박사공용
G01898	고급프로그래밍언어 (Advanced Programming Language)	3-3-0	석‧박사공용
G01901	고급데이타베이스론 (Advanced Database)	3-3-0	석‧박사공용
G01956	고급알고리즘 (Advanced Algorithms)	3-3-0	석‧박사공용
G01941	고급컴퓨터통신망Ⅰ (Advanced Computer Networks Ⅰ)	3-3-0	석‧박사공용
G01903	고급패턴인식론 (Advanced Pattern Recognition)	3-3-0	석‧박사공용
G03209	고급정보보호 (Advanced Information Security)	3-3-0	석‧박사공용
G90489	무선네트워크개론 (Introduction to Wireless Network)	3-3-0	석‧박사공용
G01949	병렬컴퓨터구조 (Parallel Computer Architecture)	3-3-0	석‧박사공용
G01906	강화학습 (Reinforcement Learning)	3-3-0	석‧박사공용
G91262	빅데이터 최적화 (Big Data Optimization)	3-3-0	석‧박사공용
G90497	데이타베이스시스템세미나 (Seminars in Database Systems)	3-3-0	석‧박사공용
G03229	빅데이터 데이터베이스 (Big Data in Database System)	3-3-0	석‧박사공용
G01943	신경회로망 (Neural Networks)	3-3-0	석‧박사공용
G01970	고급컴퓨터비젼 (Advanced Computer Vision)	3-3-0	석‧박사공용
G01924	고급소프트웨어공학 (Advanced Software Engineering)	3-3-0	석‧박사공용
G90492	고급네트워크이론 (Advanced Network Theory)	3-3-0	석‧박사공용
G90498	고급시스템프로그래밍 (Advanced System Programming)	3-3-0	석‧박사공용
G90494	컴퓨터구조세미나 (Seminars in Computer Architecture)	3-3-0	석‧박사공용
G01948	고급컴퓨터통신망Ⅱ (Advanced Computer Networks Ⅱ)	3-3-0	석‧박사공용
G01963	영상처리특론 (Topics in Image Processing)	3-3-0	석‧박사공용
G90496	컴퓨터네트워크소프트웨어 (Computer Network Software)	3-3-0	석‧박사공용
G90495	컴퓨터구조특론 (Topics in Computer Architecture)	3-3-0	석‧박사공용
G01945	고급전산학특강Ⅰ (Advanced Topics in Computer Science Ⅰ)	3-3-0	석‧박사공용
G01950	고급전산학특강Ⅱ (Advanced Topics in Computer Science Ⅱ)	3-3-0	석‧박사공용
G90493	고급데이터통신 (Advanced Data Communications)	3-3-0	석‧박사공용
G90499	모바일컴퓨팅세미나 (Seminars in Mobile Computing)	3-3-0	석‧박사공용
G90490	무선통신시스템세미나 (Seminars in Wireless Communication Networks)	3-3-0	석‧박사공용
G03207	병렬시스템프로그래밍 (Parallel System Programming)	3-3-0	석‧박사공용
G90491	무선통신시스템특론 (Topics in Wireless Communication Networks)	3-3-0	석‧박사공용
G03211	고급생물정보학 (Advanced Bioinformatics)	3-3-0	석‧박사공용
G03212	현장연구실습Ⅰ (Field Training and Research I)	3-3-0	석‧박사공용
G91456	정보이론(Information Theory)	3-3-0	석‧박사공용
G91457	생성 모델(Generative Model)	3-3-0	석‧박사공용

교과목 해설

전공선택과목

고급컴퓨터구조론

(Advanced Computer Architecture)

컴퓨터 시스템의 전반적인 개요로 CPU의 구조, 메모리구조, 입출력 구조를 배우고, 새로운 개념의 기능 유니트들로 처리하는 컴퓨터 설계 개념을 배운다.

고급운영체제(Advanced Operating System)

최근에 발표된 O․S의 기법에 대하여 seminar 형식으로 진행된다.

고급프로그래밍언어

(Advanced Programming Language)

고급 프로그래밍언어의 특성을 비교 분석한다. 현재까지 발표된 프로그래밍 언어에서 구현된 자료구조, 제어구조, data abstraction, 병행성 등의 특징을 분석하여 보다 효율적인 언어를 설계한다.

고급데이타베이스론(Advanced Database)

지적, 효율적 데이터베이스 시스템 개발을 위한 객체 지향 데이터모델, 제반 이론, 활용에 대하여 학습한다.

고급알고리즘(Advanced Algorithms)

다양한 문제들에 대한 알고리즘의 설계 기법들을 Divide and Conquer, Greedy, Dynamic Programming, Backtracking 그리고 Branch and Bound 등으로 분류하고, 이들의 특징을 여구하며 개발에 필요한 지식들을 공부한다. 다루는 문제의 범위는 Graph, Searching & Sorting, Symbol Tabal, File 등이다. 하한 이론(lower bound theory)과 NP-complete 문제에 대한 소개가 이어진다.

고급컴퓨터통신망Ⅰ

(Advanced Computer Networks Ⅰ)

컴퓨터 통신에 관련된 프로토콜의 기능 및 종류를 배우고, ISO의 OSI 참조 모델의 각 계층별 기능, TCP/IP, X.25 등의 프로토콜과 이와 관련된 통신 소프트웨어를 배운다.

고급패턴인식론

(Advanced Pattern Recognition)

컴퓨터를 사용해서 영상, 문자, 음성 등을 어떻게 인식할 수 있는가에 대한 방법을 학습한다. 통계적으로 이상적인 방법, 경정함수를 이용하는 방법, 입력 자료의 분포를 추정하기 힘든 경우에 사용하는 방법, 군집화방법, 신경회로망을 이용한 인식방법, 시계열로 표현된 자료에 대한 인식방법 등을 소개하고, 구조적 정보를 이용하는 방법을 알아본다. 아울러 구체적인 예로써 문자를 인식하는 시스템을 구현하는 예를 보인다.

고급정보보호

(Advanced Information Security)

정보의 누출을 방지하기 위한 암호화 기법, 데이터의 변경을 방지하는 무결정, 인증, 전자 서명 등에 대하여 공부하고 이들 기법을 이용한 인터넷 정보보호, 스마트 카드, 전자화폐 등에 대하여 살펴본다.

무선네트워크개론

(Introduction to Wireless Network)

무선 셀룰러 네트워크, 무선랜, 무선 저속네트워크, 무선 멀티미디어 네트워크 등의 다양한 무선 솔루션들의 계층별 기반 프로토콜 이해와 시뮬레이터 활용을 통한 구현 및 디자인 과정을 통해 무선 네트워크 전반에 대한 이해를 향상시킨다.

병렬컴퓨터구조(Parallel Computer Architecture)

컴퓨터의 성능을 향상시키기 위하여 구조적 설계, 다중처리, 분산처리, 파이프라인 프로세서, 벡터 프로세서의 구조와 설계방법 등을 배운다.

강화학습

(Reinforcement Learning)

마코프 결정 프로세스, 벨만 방정식 등 강화 학습의 기본 이론을 배우고, 큐 러닝, 정책 그래디언트 등 기본적인 강화학습 기법과 딥 러닝에 기반한 강화학습 기법인 DQN, Actor-Critic등을 소개하여 다양한 강화 학습 기법에 대한 이해를 높인다.

빅데이터최적화

(Big Data Optimization)

빅데이터 기반의 솔루션 도출을 위한 최적화 및 통계적 학습 기법을 배운다. 기계학습, 데이터 모델링, 최적화 기술을 활용하는 데이터 중심적인 문제 해결 방법을 소개하고 구현 방법을 살펴본다.

데이타베이스시스템세미나

(Seminars in Database System)

현재의 거의 모든 컴퓨터 시스템에는 데이터베이스가 연동되어 존재한다. 거대한 웹 검색 엔진에서부터 휴대용 PDA에 이르기까지 데이터베이스의 응용 분야는 다양하다. 이러한 데이터베이스의 응용에 대해서 학습한다.

빅데이터 데이터베이스

(Big Data in Database System)

빅데이터 저장/관리 시스템 및 대규모 데이터 분석/응용 기법에 대하여 학습한다. 주요 학습 내용은 분산 파일 시스템, key-value 저장법, NoSQL 시스템, MapReduce, Apache Spark, streaming data, graph database 등을 포함한다.

신경회로망(Neural Networks)

사람의 뇌는 신경세포들로 연결된 망 형태로 볼 수 있다. 신경세포들을 간단한 형태로 모델링해서 이들을 조합함으로써 사람과 비슷하게 연상기억, 인식, 학습 등 기능을하도록 하는 방법들을 학습한다. 신경회로망의 일반적 형태를 알아본 후 Hopfied network, Backpropagation network, Adative Resonance Theory, Self Organizing Feature Map, Learning Vector Quantization, Counterpropagation network, Necognitron 등 다양한 신경회로망의 동작 및 학습 방법에 대해 알아본다. 또한 simulation package를 통해 각 신경회로망의 동작 예를 실험해 본다.

고급컴퓨터비젼 (Advanced Computer Vision)

컴퓨터를 이용해서 영상을 해석 또는 인식하는 방법을 학습한다. 영상을 표현하고 저장하는 방법, 이진 영상(binary image)에 대한 윤곽선, 골격선, 연결된 영역 등을 추출하고 면적, 둘레, 모멘트 등 정보를 구하는 과정, 형태학적 연산, 일반 영상(gray-level image)의 이진화, 경계선 추출 및 연결, 정보 추출, 색영상의 표현 등을 알아본 후 영상을 인식하는 방법을 간단히 학습한다. 아울러 컴퓨터 비젼 패키지를 사용해서 실제로 영상을 인식하는 시스템을 구현해 본다.

고급소프트웨어공학

(Advanced Software Engineering)

소프트웨어의 품질과 생산성을 향상시키기 위한 프로그램의 설계 방법으로 자료 흐름 중심 설계, 자료구조 중심 설계, 대상중심 설계, 실시간 시스템 설계 방법과 소프트웨어시스템 테스트, 소프트웨어의 유지 및 보수 방법을 배운다.

고급네트워크이론

(Advanced Network Theory)

컴퓨터 네트워크에 대한 이론을 학습하고, 통신 프로토콜의 구조, 컴퓨터 네트워크상의 라우딩, 복잡도 제어 등의 알고리즘에 대해 학습한다.

고급시스템프로그래밍

(Advanced System Programming)

빠르게 변화하고 있는 정보통신 네트워크의 변화 추세에 맞추어 최신의 네트워크 기술 및 서비스에 대해 알아본다.

컴퓨터구조세미나

(Seminars in Computer Architecture)

최신 고성능/저전력/고신뢰 컴퓨터 구조에 대한 세미나 수업을 진행하며, 외부 컴퓨터 구조 전문가 특강 및 학생발표를 통하여 수업을 진행한다.

고급컴퓨터통신망Ⅱ

(Advanced Computer Networks Ⅱ)

이동 통신에 기반을 둔 컴퓨터 통신으로 이동체간의 데이터 전달과정, Handoff 처리 프로토콜, 이동체간에 멀티미디어 서비스를 위한 프로토콜, 고속의 통신 프로토콜 등과 성능 평가에 대하여 배운다.

영상처리특론

(Seminars in Computer Architecture)

최신 영상 처리 알고리즘 및 기술에 대해서 살펴본다. 특히, 산업체에서 활용되고 있는 다양한 영상 처리 시스템 및 핵심 알고리즘에 대해서 강의한다.

컴퓨터네트워크소프트웨어

(Computer Network Software)

빠르게 변화하고 있는 정보통신 네트워크의 변화 추세에 맞추어 최신의 네트워크 기술 및 서비스에 대해 알아본다.

컴퓨터구조특론

(Topics in Computer Architecture)

컴퓨터 구조에서의 최신 토픽을 설정하고 이에 대한 심화된 강의를 진행한다. 특히, 최근 인공지능/빅데이터에 대한 수요가 높아짐에 따라 이를 가속할 수 있는 컴퓨터구조에 대해서 살펴본다.

고급전산학특강Ⅰ

(Advanced Topics in Computer Science Ⅰ)

계산기능 및 복잡성 이론에 대해서 배운다. 계산기능 이론에서는 계산의 일반적인 모델을 세우고 디지털 컴퓨터의 기본적인 능력과 그 한계를 연구한다. 이는 컴퓨터로는 해결할 수 없을 것이라 믿어지는 중요한 실질적인 문제를 배움으로서 그 중요성을 인식하게 된다. 복잡성이론에서는 해결할 수 있는 문제들을 해결하기 위해 사용되는 자원에 따라 분리하고 실제 많은 흥미롭고 중요한 문제가 풀 수 있는 문제같지 않음을 보인다.

고급전산학특강Ⅱ

(Advanced Topics in Computer Science Ⅱ)

고속 컴퓨터를 중심으로한 컴퓨터의 구조와 시스템 설명언어를 배운다. 여러 가지 다른 컴퓨터 구조들의 역사, 성격과 이면의 형이상학적 개념들을 배운다. 특별한 목적의 프로세서, 멀티프로세서, 네트윅, 시분할시스템 및 분산환경에 대해 다룬다. 병렬 계산의 모델과 병렬알고리즘의 SIMD 혹은 MIMD 기계에서의 구현, VLSI와의 관계, 광대역 컴퓨터 통신망상의 분산환경 및 프로토콜 등을 다룸으로써 소프트웨어와 기술 그리고 컴퓨터 구조를 종합적으로 고찰한다.

고급데이터통신

(Advanced Data Communications)

빠르게 변화하고 있는 정보통신 네트워크의 변화 추세에 맞추어 최신의 네트워크 기술 및 서비스에 대해 알아본다.

모바일컴퓨팅세미나

(Seminars in Mobile Computing)

모바일 컴퓨팅이란 무선 인터넷을 기반으로 하는 모든 컴퓨팅 기술에 대한 연구를 진행하는 분야이다. 모바일 컴퓨팅을 구성하는 기술요소를 중심으로 학습한다.

무선통신시스템세미나

(Seminars in Wireless Communication Networks)

빠르게 변화하고 있는 정보통신 네트워크의 변화 추세에 맞추어 최신의 네트워크 기술 및 서비스에 대해 알아본다.

병렬시스템프로그래밍

(Parallel System Programming)

클러스터 시스템 상에서의 프로그래밍 환경에 대해서 공부하고 실제 프로그래밍 실습을 통해 병렬 프로그래밍의 기법을 강의한다. 병렬 프로그래밍 환경의 두 축인 메시지 패싱 프로그래밍 환경과 분산 공유 메모리 시스템의 동작 원리를 공부하고 리눅스 환경에서 클러스터 시스템을 구축하는 기법에 대해서 공부한다. 또한 구축된 리눅스 클러스터 환경에의 MPI와 PVM, DSM 시스템을 활용하여 병렬 시스템 프로그래밍의 실제를 공부한다.

무선통신시스템특론

(Topics in Wireless Communication Networks)

빠르게 변화하고 있는 정보통신 네트워크의 변화 추세에 맞추어 최신의 네트워크 기술 및 서비스에 대해 알아본다.

고급생물정보학

(Advanced Bioinformatics)

생물 정보학 입문의 내용이 보다 심화된 과정으로, 생물정보학에 사용되고 고급 알고리즘, 데이터베이스 검색기술, 데이터마이닝, 고급AI 기술, 생명정보산업 등에 대하여 논한다.

현장연구실습 1

(Field Training and Research I)

지도교수의 연구지도와 현장실습의 연계를 통해 학생들의 실무 연구개발 역량을 강화하고 산업체 또는 연구기관 등으로의 사회진출을 위한 사전훈련의 기회를 마련한다.

정보이론

(Information Theory)

정보통신의 기본 과제인 정보전달과 정보저장에 존재하는 근본적인 한계를 공부한다. 정보량의 개념과 정의, 정보원의 손상 없이 짧게 표현할 수 있는 정보원 부호이론, 잡음이 존재하는 전송로에서 전송부호 신뢰성 한계, 손상과 표현부호 길이와의 관계를 다룬다.

생성 모델

(Generative Model)

생성 모델의 수학적인 이론을 살펴보고, VAE, GAN, Flow, Diffusion 등 다양한 심층생성모델의 동작 및 학습 알고리즘에 대해 학습한다.