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교과목 안내

3학년 1학기

퍼지 이론 (Fuzzy Theory)
- 퍼지 논리와 퍼지 이론의 기본 개념과 원리를 학습하는 과목입니다. 퍼지 논리의 이론적 배경과 실제 응용에 대해 다루며, 퍼지 세트, 퍼지 연산, 모호성과 불확실성에 대한 이해를 강조합니다. 이를 통해 퍼지 소속도 함수, 퍼지 클러스터링 등을 통해 본격적인 이해의 영역으로 학생들을 인도합니다.
- 프로젝트 중심의 학습 방법을 채택하여 실제 문제를 해결하는 능력을 강화합니다 학생들은 팀 또는 개인으로 퍼지 이론을 적용하여 다양한 실전 문제를 해결하는 프로젝트를 진행하게 됩니다. 이 프로젝트를 통해 학생들은 퍼지 논리와 퍼지 이론을 실제 상황에 적용하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
- 프로젝트의 결과물은 기업체 관계자들을 초청하여 평가회를 실시하는 자리에서 프레젠테이션을 진행합니다. 기업체 관계자들은 학생들의 프로젝트를 평가하고, 퍼지 이론을 어떻게 활용하여 문제를 해결했는지를 평가합니다. 이러한 평가회는 학생들에게 실제 현업에서의 경험과 피드백을 받을 수 있는 중요한 기회가 됩니다. 이 프로젝트 중심의 학습과 평가회를 통해 학생들은 퍼지 이론을 이해하고 실제 상황에 적용하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 기업체 관계자들과의 교류를 통해 실무에서의 요구사항과 경향을 파악하고 개선해 나갈 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 이러한 경험과 능력은 학생들이 취업 시장에서 더욱 뛰어난 경쟁력을 갖출 수 있도록 도움을 줄 것입니다.

퍼지 이론 (Fuzzy Theory)

- 퍼지 논리와 퍼지 이론의 기본 개념과 원리를 학습하는 과목입니다.

퍼지 논리의 이론적 배경과 실제 응용에 대해 다루며, 퍼지 세트, 퍼지 연산, 모호성과 불확실성에 대한 이해를 강조합니다. 이를 통해 퍼지 소속도 함수, 퍼지 클러스터링 등을 통해 본격적인 이해의 영역으로 학생들을 인도합니다.

- 프로젝트 중심의 학습 방법을 채택하여 실제 문제를 해결하는 능력을 강화합니다

학생들은 팀 또는 개인으로 퍼지 이론을 적용하여 다양한 실전 문제를 해결하는 프로젝트를 진행하게 됩니다. 이 프로젝트를 통해 학생들은 퍼지 논리와 퍼지 이론을 실제 상황에 적용하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

- 프로젝트의 결과물은 기업체 관계자들을 초청하여 평가회를 실시하는 자리에서 프레젠테이션을 진행합니다.

기업체 관계자들은 학생들의 프로젝트를 평가하고, 퍼지 이론을 어떻게 활용하여 문제를 해결했는지를 평가합니다. 이러한 평가회는 학생들에게 실제 현업에서의 경험과 피드백을 받을 수 있는 중요한 기회가 됩니다. 이 프로젝트 중심의 학습과 평가회를 통해 학생들은 퍼지 이론을 이해하고 실제 상황에 적용하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 기업체 관계자들과의 교류를 통해 실무에서의 요구사항과 경향을 파악하고 개선해 나갈 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 이러한 경험과 능력은 학생들이 취업 시장에서 더욱 뛰어난 경쟁력을 갖출 수 있도록 도움을 줄 것입니다.

지능형 알고리즘 (Algorithms for Intelligence)
- 알고리즘에 대한 전반적인 내용을 포함하면서, 인공지능 분야의 지능적 처리를 위한 특별한 알고리즘을 학습합니다. 다양한 알고리즘과 자료구조를 학습하고, 이를 통해 문제를 효율적으로 해결하는 능력을 배양합니다. 기초적인 정렬 알고리즘부터 시작하여 그래프 알고리즘, 최단 경로 알고리즘, 동적 계획법 등의 고급 알고리즘을 다루게 됩니다. 또한, AI 분야에서 주로 사용되는 기법들에 대한 이해와 응용을 배우며, 머신 러닝, 딥 러닝, 유전 알고리즘 등의 지능적인 알고리즘을 살펴봅니다.
- 이론뿐만 아니라 실제 응용에도 중점을 두고, 프로젝트 중심의 학습을 진행합니다. 실제 데이터를 활용하여 다양한 알고리즘을 구현하고 평가하는 실습을 수행하며, 문제 해결 능력과 프로그래밍 기술을 향상시킵니다. 이 과목을 통해 학생들은 컴퓨터과학의 알고리즘에 대한 깊은 이해를 얻으면서, AI 분야에서의 지능적인 문제 해결을 위한 능력을 기를 수 있습니다.

지능형 알고리즘 (Algorithms for Intelligence)

- 알고리즘에 대한 전반적인 내용을 포함하면서, 인공지능 분야의 지능적 처리를 위한 특별한 알고리즘을 학습합니다.

다양한 알고리즘과 자료구조를 학습하고, 이를 통해 문제를 효율적으로 해결하는 능력을 배양합니다. 기초적인 정렬 알고리즘부터 시작하여 그래프 알고리즘, 최단 경로 알고리즘, 동적 계획법 등의 고급 알고리즘을 다루게 됩니다. 또한, AI 분야에서 주로 사용되는 기법들에 대한 이해와 응용을 배우며, 머신 러닝, 딥 러닝, 유전 알고리즘 등의 지능적인 알고리즘을 살펴봅니다.

- 이론뿐만 아니라 실제 응용에도 중점을 두고, 프로젝트 중심의 학습을 진행합니다.

실제 데이터를 활용하여 다양한 알고리즘을 구현하고 평가하는 실습을 수행하며, 문제 해결 능력과 프로그래밍 기술을 향상시킵니다. 이 과목을 통해 학생들은 컴퓨터과학의 알고리즘에 대한 깊은 이해를 얻으면서, AI 분야에서의 지능적인 문제 해결을 위한 능력을 기를 수 있습니다.

운영체제 (Operating System)
- 운영체제의 원리와 동작 방식을 학습하며, 시스템을 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다. 운영체제(Opearting System) 과목은 컴퓨터 시스템에서 핵심적인 역할을 담당하는 소프트웨어입니다. 이 과목은 컴퓨터 시스템의 핵심적인 부분인 운영체제에 대해 학습하는데 초점을 맞추고 있습니다. 운영체제의 기본 원리와 동작 방식을 학습하며, 컴퓨터 시스템의 자원을 효율적으로 관리하는 방법에 대해 배우게 됩니다.
- 소프트웨어 개발자와 하드웨어 간의 인터페이스를 제공하는 방법을 배웁니다. 운영체제는 컴퓨터 하드웨어와 응용 소프트웨어 사이의 인터페이스로, 시스템의 자원을 효율적으로 관리하고 응용 프로그램들이 원활하게 동작하도록 지원하는 중요한 소프트웨어입니다. 커널, HAL 등의 개념을 통해 컴퓨터의 자원이 어떻게 관리되는 지 배울 수 있으며, 향후 프로그래밍 시 효율적 관리를 위한 개념을 적용할 수 있게 됩니다.

운영체제 (Operating System)

- 운영체제의 원리와 동작 방식을 학습하며, 시스템을 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다.

운영체제(Opearting System) 과목은 컴퓨터 시스템에서 핵심적인 역할을 담당하는 소프트웨어입니다. 이 과목은 컴퓨터 시스템의 핵심적인 부분인 운영체제에 대해 학습하는데 초점을 맞추고 있습니다. 운영체제의 기본 원리와 동작 방식을 학습하며, 컴퓨터 시스템의 자원을 효율적으로 관리하는 방법에 대해 배우게 됩니다.

- 소프트웨어 개발자와 하드웨어 간의 인터페이스를 제공하는 방법을 배웁니다.

운영체제는 컴퓨터 하드웨어와 응용 소프트웨어 사이의 인터페이스로, 시스템의 자원을 효율적으로 관리하고 응용 프로그램들이 원활하게 동작하도록 지원하는 중요한 소프트웨어입니다. 커널, HAL 등의 개념을 통해 컴퓨터의 자원이 어떻게 관리되는 지 배울 수 있으며, 향후 프로그래밍 시 효율적 관리를 위한 개념을 적용할 수 있게 됩니다.

인공지능 및 컴퓨터 구조 (AI and Computer System Architecture)
- 인공지능(AI) 분야와 컴퓨터 시스템의 상호작용을 깊이 있게 탐구하는 과목입니다. 이 과목은 학생들에게 AI의 핵심 개념과 기술을 이해하는 데 초점을 두면서, 이러한 기술들이 컴퓨터 시스템 내에서 어떻게 동작하는지를 배우도록 합니다. AI를 지원하는 컴퓨터 시스템의 설계와 구축에 대한 이해를 강화하는데 중점을 두며, AI 시스템의 하드웨어적 최적화 방법과 효율적인 구현 전략을 학습하여 실제 응용에 적용할 수 있는 능력을 함양합니다. 또한, 컴퓨터 시스템의 기본 아키텍처와 구성 요소를 포함하여, CPU, GPU를 비롯한 다양한 프로세서 유닛(NPU 등)의 동작 원리에 대한 이해를 배우도록 합니다.
- 컴퓨터 기본적인 구조와 작동 원리, CPU와 GPU, NPU 등 다양한 프로세서 유닛의 역할과 동작 메커니즘을 학습합니다. AI를 지원하는 컴퓨터 시스템의 설계와 구축에 대한 이해를 강화하는데 중점을 둡니다. 특히, 다양한 프로세서 유닛을 효율적으로 활용하는 방법과 최적화 전략을 배우며, 실제 AI 응용에 적합한 시스템을 개발하는 능력을 함양합니다.

인공지능 및 컴퓨터 구조 (AI and Computer System Architecture)

- 인공지능(AI) 분야와 컴퓨터 시스템의 상호작용을 깊이 있게 탐구하는 과목입니다.

이 과목은 학생들에게 AI의 핵심 개념과 기술을 이해하는 데 초점을 두면서, 이러한 기술들이 컴퓨터 시스템 내에서 어떻게 동작하는지를 배우도록 합니다. AI를 지원하는 컴퓨터 시스템의 설계와 구축에 대한 이해를 강화하는데 중점을 두며, AI 시스템의 하드웨어적 최적화 방법과 효율적인 구현 전략을 학습하여 실제 응용에 적용할 수 있는 능력을 함양합니다. 또한, 컴퓨터 시스템의 기본 아키텍처와 구성 요소를 포함하여, CPU, GPU를 비롯한 다양한 프로세서 유닛(NPU 등)의 동작 원리에 대한 이해를 배우도록 합니다.

- 컴퓨터 기본적인 구조와 작동 원리, CPU와 GPU, NPU 등 다양한 프로세서 유닛의 역할과 동작 메커니즘을 학습합니다.

AI를 지원하는 컴퓨터 시스템의 설계와 구축에 대한 이해를 강화하는데 중점을 둡니다. 특히, 다양한 프로세서 유닛을 효율적으로 활용하는 방법과 최적화 전략을 배우며, 실제 AI 응용에 적합한 시스템을 개발하는 능력을 함양합니다.

데이터베이스 (Database)
- 현대적인 데이터 관리 시스템에 대한 이해와 데이터베이스 설계, 구축, 운영에 관한 핵심 개념을 학습하는 과목입니다. 데이터베이스의 기본 개념과 특징, 관계형 데이터 모델, SQL (Structured Query Language)을 비롯한 쿼리 언어의 활용 방법을 배웁니다. 또한, 데이터베이스 설계 원칙과 정규화 기법을 학습하여 효율적이고 안정적인 데이터베이스를 구축하는 방법을 이해합니다.
- 데이터베이스를 통해 정보를 효율적으로 관리하는 능력을 갖추기 위해 중요한 역할을 합니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 구성과 기능, 데이터베이스 설계 원칙, 쿼리 작성 및 최적화, 데이터베이스 보안, 트랜잭션 관리 등이 포함됩니다. 또한, 최신 데이터베이스 기술과 NoSQL 데이터베이스의 활용 방법에 대한 개요도 다루어집니다. 또한, 실제 데이터베이스 시스템을 설계하고 운영하는 실습을 통해 실무에 필요한 능력을 배양하게 됩니다.

데이터베이스 (Database)

- 현대적인 데이터 관리 시스템에 대한 이해와 데이터베이스 설계, 구축, 운영에 관한 핵심 개념을 학습하는 과목입니다.

데이터베이스의 기본 개념과 특징, 관계형 데이터 모델, SQL (Structured Query Language)을 비롯한 쿼리 언어의 활용 방법을 배웁니다. 또한, 데이터베이스 설계 원칙과 정규화 기법을 학습하여 효율적이고 안정적인 데이터베이스를 구축하는 방법을 이해합니다.

- 데이터베이스를 통해 정보를 효율적으로 관리하는 능력을 갖추기 위해 중요한 역할을 합니다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 구성과 기능, 데이터베이스 설계 원칙, 쿼리 작성 및 최적화, 데이터베이스 보안, 트랜잭션 관리 등이 포함됩니다. 또한, 최신 데이터베이스 기술과 NoSQL 데이터베이스의 활용 방법에 대한 개요도 다루어집니다. 또한, 실제 데이터베이스 시스템을 설계하고 운영하는 실습을 통해 실무에 필요한 능력을 배양하게 됩니다.

데이터통신 (Data and Computer Communication)
- 데이터통신은 컴퓨터 네트워크와 데이터 전송에 관련된 기본 개념과 원리를 다루는 과목입니다. 이 과목은 컴퓨터 과학과 정보통신 분야에서 중요한 역할을 하는데, 학생들은 데이터를 효율적으로 전송하는 방법과 프로토콜, 다중화와 다중 접근 기술, 오류 검출 및 정정 기법, 스위칭과 라우팅 등에 대한 기본 지식을 배웁니다.
- 프로토콜 아키텍처를 중심으로 계층 구조의 전반에 대해 학습합니다. 필수적인 데이터통신 분야의 기초 지식을 습득하고, 네트워크 통신 시스템과 프로토콜에 대한 이해를 높이며, 데이터의 신뢰성과 효율성을 강화하는 방법을 배웁니다. 또한 무선 네트워크와 같은 신기술에 대한 이해도 함께 갖추게 됩니다.

데이터통신 (Data and Computer Communication)

- 데이터통신은 컴퓨터 네트워크와 데이터 전송에 관련된 기본 개념과 원리를 다루는 과목입니다.

이 과목은 컴퓨터 과학과 정보통신 분야에서 중요한 역할을 하는데, 학생들은 데이터를 효율적으로 전송하는 방법과 프로토콜, 다중화와 다중 접근 기술, 오류 검출 및 정정 기법, 스위칭과 라우팅 등에 대한 기본 지식을 배웁니다.

- 프로토콜 아키텍처를 중심으로 계층 구조의 전반에 대해 학습합니다.

필수적인 데이터통신 분야의 기초 지식을 습득하고, 네트워크 통신 시스템과 프로토콜에 대한 이해를 높이며, 데이터의 신뢰성과 효율성을 강화하는 방법을 배웁니다. 또한 무선 네트워크와 같은 신기술에 대한 이해도 함께 갖추게 됩니다.

3학년 2학기

컴퓨터비전 (Computer Vision)
- 시각 정보를 처리하여 컴퓨터가 사물을 인식하고 이해하는 기술을 연구하는 학문입니다. 디지털 이미지와 비디오를 이해하고 해석하는 인공지능 분야로, 컴퓨터비전의 기본 개념과 주요 기술들을 다룹니다. 주요 내용으로는 영상 처리 기초, 이미지 필터링, 영상 변환, 객체 검출과 추적, 이미지 분할, 패턴 인식, 깊은 학습 등이 포함됩니다.
- 영상 처리 및 컴퓨터비전에 대한 기초 습득하고, 이미지 처리 기법과 기계학습 알고리즘을 활용하는 능력을 배양합니다. 실제 프로젝트를 통해 자율주행, 얼굴 인식, 의료 영상 분석 등 현실 세계에서의 응용 가능성을 경험하게 됩니다. 또한, 컴퓨터 비전 분야에서 미래 비즈니스와 산업에 적용할 수 있는 기술적 역량을 갖추도록 하며, 현대 인공지능 기술 발전에 발맞춰 성장하는데 필요한 기반을 제공합니다.

컴퓨터비전 (Computer Vision)

- 시각 정보를 처리하여 컴퓨터가 사물을 인식하고 이해하는 기술을 연구하는 학문입니다.

디지털 이미지와 비디오를 이해하고 해석하는 인공지능 분야로, 컴퓨터비전의 기본 개념과 주요 기술들을 다룹니다. 주요 내용으로는 영상 처리 기초, 이미지 필터링, 영상 변환, 객체 검출과 추적, 이미지 분할, 패턴 인식, 깊은 학습 등이 포함됩니다.

- 영상 처리 및 컴퓨터비전에 대한 기초 습득하고, 이미지 처리 기법과 기계학습 알고리즘을 활용하는 능력을 배양합니다.

실제 프로젝트를 통해 자율주행, 얼굴 인식, 의료 영상 분석 등 현실 세계에서의 응용 가능성을 경험하게 됩니다. 또한, 컴퓨터 비전 분야에서 미래 비즈니스와 산업에 적용할 수 있는 기술적 역량을 갖추도록 하며, 현대 인공지능 기술 발전에 발맞춰 성장하는데 필요한 기반을 제공합니다.

기계학습 (Machine Learning)
- 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 자동으로 학습하고 지식을 습득하는 인공지능 분야입니다. 이 과목에서는 기계학습의 핵심적인 원리와 기법을 다루며, 주요 내용으로는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기계학습 접근 방식을 학습하고, 회귀분석, 분류, 군집화, 차원 축소 등의 주요 알고리즘을 살펴봅니다. 또한, 인공신경망과 딥러닝에 대한 기본 개념과 활용 방법도 포함됩니다.
- 실제 데이터셋을 활용하여 기계학습 모델을 구축하고 최적화하는 실습을 통해 실무 능력을 배양하게 됩니다. 다양한 응용 분야에서의 기계학습의 활용 사례를 탐구하고, 최신 기술 동향을 이해하게 됩니다. 기계학습은 현대 인공지능 기술의 핵심이며, 빅데이터와 인터넷 등으로부터 발생하는 다양한 정보를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력을 갖추는데 있어 중요한 역할을 합니다. 현대 인공지능 기술에 대한 이해를 높이고, 산업 현장에서의 문제 해결과 창의적인 기술 개발에 기여할 수 있도록 준비합니다.

기계학습 (Machine Learning)

- 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 자동으로 학습하고 지식을 습득하는 인공지능 분야입니다.

이 과목에서는 기계학습의 핵심적인 원리와 기법을 다루며, 주요 내용으로는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기계학습 접근 방식을 학습하고, 회귀분석, 분류, 군집화, 차원 축소 등의 주요 알고리즘을 살펴봅니다. 또한, 인공신경망과 딥러닝에 대한 기본 개념과 활용 방법도 포함됩니다.

- 실제 데이터셋을 활용하여 기계학습 모델을 구축하고 최적화하는 실습을 통해 실무 능력을 배양하게 됩니다.

다양한 응용 분야에서의 기계학습의 활용 사례를 탐구하고, 최신 기술 동향을 이해하게 됩니다. 기계학습은 현대 인공지능 기술의 핵심이며, 빅데이터와 인터넷 등으로부터 발생하는 다양한 정보를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력을 갖추는데 있어 중요한 역할을 합니다. 현대 인공지능 기술에 대한 이해를 높이고, 산업 현장에서의 문제 해결과 창의적인 기술 개발에 기여할 수 있도록 준비합니다.

소프트웨어공학 (Software Engineering)
- 소프트웨어 개발 분야의 핵심 원리와 기법을 이해하고, 효과적으로 소프트웨어를 개발, 관리, 유지보수하도록 합니다. 소프트웨어 공학의 기본 개념과 과정, 개발 모델, 품질관리 기법 등을 학습시켜주며, 특히 인공지능 소프트웨어의 품질과 성능 관리에 초점을 맞춥니다.
- 인공지능 소프트웨어는 다양한 분야에서 빠르게 적용되고 있으며, 특히 품질과 성능이 중요한 역할을 수행합니다. 소프트웨어 개발 생명주기의 각 단계에서 품질관리를 수행하는 방법을 익히고, 효과적인 테스트, 검증, 검토 기법을 배워 인공지능 소프트웨어의 품질 향상에 기여할 수 있습니다. 또한, 최신 개발 방법론과 도구를 활용하여 인공지능 소프트웨어의 효율적인 개발과 관리를 할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 이를 통해 현대 인공지능 소프트웨어 개발 분야에서 경쟁력을 갖추고 산업에 기여할 수 있는 전문가로 성장할 수 있습니다.

소프트웨어공학 (Software Engineering)

- 소프트웨어 개발 분야의 핵심 원리와 기법을 이해하고, 효과적으로 소프트웨어를 개발, 관리, 유지보수하도록 합니다.

소프트웨어 공학의 기본 개념과 과정, 개발 모델, 품질관리 기법 등을 학습시켜주며, 특히 인공지능 소프트웨어의 품질과 성능 관리에 초점을 맞춥니다.

- 인공지능 소프트웨어는 다양한 분야에서 빠르게 적용되고 있으며, 특히 품질과 성능이 중요한 역할을 수행합니다.

소프트웨어 개발 생명주기의 각 단계에서 품질관리를 수행하는 방법을 익히고, 효과적인 테스트, 검증, 검토 기법을 배워 인공지능 소프트웨어의 품질 향상에 기여할 수 있습니다. 또한, 최신 개발 방법론과 도구를 활용하여 인공지능 소프트웨어의 효율적인 개발과 관리를 할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 이를 통해 현대 인공지능 소프트웨어 개발 분야에서 경쟁력을 갖추고 산업에 기여할 수 있는 전문가로 성장할 수 있습니다.

지능형 모바일 프로그래밍 (Mobile Application Programming for Ingelligence)
- 인공지능 기술을 모바일 플랫폼에 적용하는 방법과 기법을 학습합니다. 모바일 앱 개발의 기본과 동시에 지능형 기술을 통해 애플리케이션의 품질과 기능성을 향상시키는 방법을 익히도록 합니다.
- 실제 애플리케이션을 개발하는 프로젝트를 수행하며, 효율적인 개발 방법을 익히게 됩니다. 모바일 앱 개발과 인공지능 기술의 융합에 대한 이해를 향상시키며, 현대적인 지능형 모바일 애플리케이션을 구축하는데 필요한 능력과 기술을 배울 수 있습니다. 또한, 학생들에게 더 높은 수준의 소프트웨어 개발 능력과 창의성을 기를 수 있는 기회를 제공합니다.

지능형 모바일 프로그래밍 (Mobile Application Programming for Ingelligence)

- 인공지능 기술을 모바일 플랫폼에 적용하는 방법과 기법을 학습합니다.

모바일 앱 개발의 기본과 동시에 지능형 기술을 통해 애플리케이션의 품질과 기능성을 향상시키는 방법을 익히도록 합니다.

- 실제 애플리케이션을 개발하는 프로젝트를 수행하며, 효율적인 개발 방법을 익히게 됩니다.

모바일 앱 개발과 인공지능 기술의 융합에 대한 이해를 향상시키며, 현대적인 지능형 모바일 애플리케이션을 구축하는데 필요한 능력과 기술을 배울 수 있습니다. 또한, 학생들에게 더 높은 수준의 소프트웨어 개발 능력과 창의성을 기를 수 있는 기회를 제공합니다.

지능형 네트워크 (Intelligence Networking)
- De Facto Standard인 TCP/IP와 소켓 프로그래밍에 초점을 맞춘 과목입니다. 인터넷과 관련된 기본적인 Internetworking, IP, TCP, UDP 등의 프로토콜을 이해하고, 네트워크 프로그래밍에 필요한 기술과 방법을 배우는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 네트워크 프로그래밍의 기술과 원리를 이해하고, 지능형 네트워크 시스템을 구축하는 데 필요한 역량을 개발합니다.
- TCP 소켓 프로그래밍을 통해 실무에서 활용되는 네트워크 프로그래밍 능력을 키우는데 중점을 두고 있습니다. 지능형 네트워크의 이론과 실무 측면을 함께 다룹니다. 실습을 통해 실제 네트워크 프로그래밍을 수행하여 실무 역량을 배양합니다.

지능형 네트워크 (Intelligence Networking)

- De Facto Standard인 TCP/IP와 소켓 프로그래밍에 초점을 맞춘 과목입니다.

인터넷과 관련된 기본적인 Internetworking, IP, TCP, UDP 등의 프로토콜을 이해하고, 네트워크 프로그래밍에 필요한 기술과 방법을 배우는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 네트워크 프로그래밍의 기술과 원리를 이해하고, 지능형 네트워크 시스템을 구축하는 데 필요한 역량을 개발합니다.

- TCP 소켓 프로그래밍을 통해 실무에서 활용되는 네트워크 프로그래밍 능력을 키우는데 중점을 두고 있습니다.

지능형 네트워크의 이론과 실무 측면을 함께 다룹니다. 실습을 통해 실제 네트워크 프로그래밍을 수행하여 실무 역량을 배양합니다.

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