SW 융합교육

SW 융합 교육과정 운영

  • SW연계/복수전공 제도 운영

 

 

 

  • 교과목 개발 마스터플랜

 

 

  • 주요 교육 내용 및 효과
과목명 교육내용 효과
사물인터넷
  • 사물인터넷 플랫폼: 임베디드리눅스, 안드로이드, OpenWRT 등 오픈소스를 활용한 플랫폼 구현
  • 네트워크 프로토콜: 네트워크 프로토콜에 대한 이해와 AllJoyn, IoTivity 등 공개 라이브러리를 활용한 연결
  • 머신 러닝: Decision tree, Ensembles, k-NN, Naive Bayes, Neural networks 등의 개념을 익히고 이를 통한 IoT 디바이스 지능 구현
  • 보안: 사물인터넷 및 네트워크 보안
  • 각종 발전시스템과 에너지저장시스템(ESS)을 사물인터넷 기반 통신기술을 통해 연결하여 스마트그리드/스마트마이크로그리드 구축
  • 모든 전력기기 및 난방시스템 등을 스마트미터와 연결하여 실시간 전력소비량을 측정하고 필요량을 예측하여 에너지 발전량을 제어
  • 스마트그리드, 스마트홈 등에 필수적인 보안 및 프라이버시 보호문제 해결
클라우드컴퓨팅
  • 클라우드: SaaS(Software-as-a-Service) 또는 PaaS(Platform-as-a-Service) 방식의 클라우드를 활용하여 서비스를 구성하거나 응용 직접 개발
  • 분산 데이터베이스: 여러 서버에 분산된 데이터를 분산 컴퓨팅 시스템을 통해 처리
  • 분산처리 소프트웨어: 대용량의 컴퓨터 클러스터에서 동작하는 분산 응용 프로그램인 하둡(Hadoop), 맵리듀스(MapReduce) 등의 이해
  • 클라우드의 활용으로 분산 컴퓨팅 응용서비스 개발을 용이하게 함
  • 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 데이터를 여러 서버에 분산 저장하고 서버가 데이터뿐만 아니라 이를 처리하기 위한 응용들을 함께 사용자 시스템에 제공하여 분산처리가 가능하게 함
  • 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 같은 프리웨어를 활용하여 분산 저장되어 있는 대량의 데이터 처리 가능
로봇프로그래밍
  • 센서 프로그래밍 및 데이터처리: 위치/가속/자이로/시각/음향 센서 등의 프로그래밍과 데이터 처리 기법 설명
  • 병렬처리: 공유메모리 방식(OpenMP)이나 메시지 활용 방식(MPI) 등의 병렬처리 기술 소개
  • 인공지능: 인공신경망, Decision tree, Ensembles, k-NN 등 머신 러닝 기법과 LISP 프로그래밍 기법 소개
  • 로봇프로그래밍 언어: EZ-Builder, LEGO mindstorm, KUKA software 등 다양한 언어의 특징 파악
  • 각종 센서를 활용하여 로봇의 감각기관을 구현하고 센서들이 수집한 데이터를 표준화하여 중앙처리장치가 활용할 수 있도록 함
  • 병렬처리 프로그래밍을 통해 로봇의 여러 기관을 동시에 제어 가능
  • 인공지능 기술을 통해 로봇의 경험 데이터를 축적하고 이를 기반으로 기본적인 의사 결정 가능하도록 함
  • 다양한 로봇 프로그래밍 언어의 특징 및 장단점에 대한 지식을 기반으로 적합한 언어를 선택할 수 있도록 함
산업수학 및실무
  • 산업수학 SW프로그래밍 : 프로그래밍 언어 지식을 기반으로 기업에서 주로 사용하는 통계, 재무 도구들을 익힘
  • 클라우드컴퓨팅: SaaS 방식의 클라우드 서버를 활용하여 다양한 서비스들을 융합함으로써 실제 금융에 필요한 응용 기획력 습득
  • 데이터 분석 및 예측 : Matlab, VBA, Java, C 프로그래밍를 통한 데이터의 통계적 분석 및 위상수학 데이터분석기법을 통한 예측기법 소개
  • 프로그래밍 언어들을 익힘으로써 수학 이론에 대한 더 깊은 이해를 할 수 있을 뿐만 아니라 수학을 전공하는 학생들이 산업현장의 문제들을 접하고 해결할 수 있는 능력 배양
  • 수학 학습을 통하여 논리적인 사고능력을 훈련하고 창의적으로 문제를 보고 해결할 수 있는 능력 배양
  • 금융 등의 타 전공에 대한 이해를 넓히고 각 산업을 새로운 수학비지니스 모델로 모델링할 수 있도록 함