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School of Integrated Technology

Curriculum

오타쿠 대중문화론
Understanding Otaku and Popular Culture

만화, 애니메이션, 게임, 라이트노벨 등 오늘날 대중문화의 새로운 영역들은 다수가 오타쿠계 서브컬쳐로 채워지고 있다. 일본에서 기원한 이러한 대중문화 현상은 국경을 넘어 현재 국내에서도 낯설지 않게 되었으며, 오타쿠라는 용어는 국내에서도 ‘오덕’이라는 용어로 변형되어 쓰이고 있다. 새로운 문화현상으로 주목되는 오타쿠 문화의 현상과 특징을 분야와 사례별로, 그리고 역사적으로 살펴보고, 이를 거시적인 사회정치경제적 맥락과 연관지어 이해하려는 것이 본 과목의 목표와 내용이다.

Many of new fields in today’s popular culture, such as comics, animations, computer games, and light novels, are filled with otaku-related sub-cultures. People in Korea also have been accustomed to the Japan-originated cultural phenomena now, and the term ‘otaku’ has been replaced here with ‘odeok’ in Korean. This course attempts to understand this ‘otaku culture’ by genre/case and in history as well as in macro-social, political and economic contexts.

현대 예술의 이해
Understanding of the Modern Art

20세기 이후 펼쳐진(펼쳐지고 있는) 복잡다단한 예술을 시각 예술을 통해서 그 경향과 특성을 이해하여 예술의 흐름을 파악하고 동시대 예술 이해의 지평을 확장하고자 한다. 또한 미술작품에 주어진 고정된 해석에 넘어서 주관적인 사고와 비평을 자극하여 미술작품이 가지고 있는 포스트 모던적 의미의 다양성에 도달하며 시각적 문해력을 높이고자 한다.

이야기 문학과 삶
Korean Narratives and Our Lifes

본 과목은 우리 고전 속 이야기문학의 주요 작품을 읽고 감상․비평하는 가운데 오늘날 우리가 맞닥뜨리고 있는 여러 문제들을 비판적으로, 창의적으로 돌아보는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 오늘날의 시각, 곧 우리의 문제의식에서 출발할 필요가 있다. ‘지금, 여기’의 문제와 관련해서 우리 이야기문학, 더 나아가 인문학은 어떤 질문을 던지는가, 이를 바탕으로 우리는 또 어떤, 새로운 질문을 던져야 하는가를 고민하는 가운데 문제 해결의 실마리를 찾게 될 것이다. 또한 이러한 고민과 그 해결의 실마리를 새로운 ‘콘텐츠’ 생산으로 연결시키는 것도 이 과목의 주요한 목표 가운데 하나이다.

The twenty-first century is an age of culture and imagination, and “stories” lie at the heart of the cultural imagination. This course aims to understand the tradition of Korean narratives such as myths, legends, folk tales, Pansori, mask dances and novels in terms of creative imagination and to appreciate some key works in those narrative sub-genres. It also introduces students to the modern re-creations of those traditional narratives. This course will help students recognize the importance of writing and speaking and practice presenting their own ideas clearly, concisely, and precisely. Also, through group discussion, students will develop skills to understand the ideas of others more precisely and to form and express their own views in constructive interaction with others.

유토피아 픽션과 테크놀로지
Utopian Fiction and Technology

본 과목은 플라톤의 『국가론』으로부터 토마스 모어의 『유토피아』를 거쳐 최신 공상과학소설 속 우주 유토피아에 이르기까지 서구의 사상과 문학적 상상력에서 ‘유토피아’의 이상이 나타나고 발전해온 양상을 탐구하는 과목이다. 특히 존재하지 않는 (u-topic) 이상적 (eu-topic) 사회 속 인간의 행복 실현을 상상(함으로써 동시에 존재하는 현실의 불의와 부조리를 비판)하는 서구의 유토피아 픽션에서 과학기술의 핵심적 역할에 중점을 두고 다양한 토론을 도모한다. 독서 목록은 모어의 『유토피아』(1516년)와 윌리엄 모리스의 『유토피아에서 온 소식』(1890)과 같은 유토피아 픽션의 고전은 물론, 인종과 식민주의, 젠더와 생식기술, 노동과 사유재산, 시민적 자유와 통제 등 소위 포스트모던/포스트휴먼 시대의 쟁점들이 복잡하게 교차하는 지점을 다루는 최신 문제작들을 포함한다. 텍스트에 대한 심층 분석과 비평을 담은 심화 글쓰기를 요구하는 융합 과목이다.

과학기술과 사회: 두 문화의 이해
Understanding Two cultures: Science(Technology) and Society

불규칙한 자연 속에 존재하는 규칙성을 발견하면서 시작된 과학은 지난 2500년 기술과의 접목을 통해 우리사회를 획기적으로 변화시켰다. 과학기술덕분에 인류는 그 어느 때보다 풍요롭고 편리한 삶을 누리게 되었지만 동시에 전혀 예측하지 못했던 기후변화, 물부족, 에너지고갈, 식량부족, 새로운 질병 등의 글로벌 이슈들에 직면하게 되었다. 과학기술에 대한 역사적, 철학적. 문화적 접근을 통해 다가올 미래사회에서 과학기술이 가야 할 방향성에 대해 고민하고 논의한다.

During last 2500 years of time, science and technology changed our life greatly in more convenient and prosperous way. However, it brought new global problems such as climate change, water shortage and energy crisis etc., at the same time. In this course, we can think and discuss what will be the directions of science and technology by considering ST from a historical, a philosophical and a cultural point of views.

아이디어와 디지털 표현
Ideas and Digital Expressions

주어진 과제의 목표와 현상을 분석하고 이 분석 결과를 토대로 무한한 상상을 하며 가상의 디지털 환경 안에서 기본적 원리를 이해하며 모든 사람들이 공감할 수 있도록 이에 대한 과정을 디지털로 시각화하여 표현한다.

Analyze the goal and phenomenon of a given task, make an unlimited imagination based on the analysis results, understand basic principles in a virtual digital environment, and digitally visualize and express the process so that everyone can sympathize.

컴퓨터 그래픽스
Computer Graphics

본 과목에서는 영화, 게임, 증강 및 가상현실 등 다양한 문화산업분야에서 핵심적으로 사용되는 컴퓨터 그래픽스의 기본 원리를 배운다. 3차원 가상의 모델로부터 고품질의 이미지를 만들기 위해 사용되는 그래픽스 파이프라인(graphics pipeline), 변환(transformation), 쉐이딩(shading), 래스터라이제이션(rasterization), 광선추적법(ray tracing), 전역조명법(global illumination)등을 학습한다.

This course provides fundamental concepts of computer graphics such as graphics pipelines, transformations, shading, rasterization and ray tracing.

인간-컴퓨터 상호작용
Human-Computer Interaction

본 과목에서는 인간-컴퓨터 상호 작용 (HCI) 분야에 대한 개요 및 소개를 제공한다. 인간중심 컴퓨팅의 개념, HCI의 세부연구분야 (가령, 모바일 HCI/UI/UX, 웨어러블 컴퓨팅, 탠저블 인터페이스, Human-Robot Interaction, 센서기반 상황이해 기술, 인공지능 기반의 인터랙션 설계 등), 최근 연구동향, 국내외 선도연구그룹에 대한 오버뷰를 한다. 코스는 학부생 및 대학원 수준의 비공식 전공자에게 개방되어 있다.

This course will provide an overview and introduction to the field of human-computer interaction (HCI). It introduces students to research areas in HCI (e.g., interactive, mobile, wearable, ubiquitous technology; Human-Robot Interaction), research methods, tools, techniques, and sources of information about HCI and provides a systematic approach to design human-subject experimentation. Course is open to undergrads and graduate level non-hci majors.

문화기술을 위한 인공지능 설계
Designing Artificial Intelligence for Culture Technology Applications

챗봇, 게임 등의 문화기술 응용 분야의 지능형 시스템을 설계하기 위한 각종 인공지능 기술(게임트리, 베이지안네트워크, 신경망, 진화 등)을 학습하고, 자율 지능/행동 모델을 설계, 게임과 챗봇 등의 문화기술 응용 어플리케이션을 구현한다.

In this course, we study various AI techniques (game trees, Bayesian networks, neural networks, evolutionary computation, etc.) to design and develop intelligent systems in CT (culture technology) applications such as chatbot and games.

과학계산 프로그래밍
Scientific Programming

본 과목은 기본적인 프로그래밍 언어(C, C++ 언어 등)를 배운 후에, 계산과학을 수행하는 데 필요한 고성능 계산(High Performance Computing)을 위한 UNIX OS의 기본적 이해, 가시화, 등 과학계산 환경과 몇 가지 실례를 통해 과학계산 프로그래밍 기초를 배운다.

The goal of this course is to teach scientific computing environments and its programming.

몬테카를로 방법론과 응용
Monte Carlo Methods and Their Applications

본 과목은 과학계산 과목의 심화 과목으로 나노 시대에 필요한 (동력학적) 몬테카를로 방법론 기초, 그리고 그 방법론의 특성과 여러 실레를 통한 몬테카를로 과학 연구 응용에 대해 공부한다.

The goal of this course is to understand (kinetic) Monte Carlo methods and their properties, and apply the methods to physical problems such as Ising models.

디지털 전시콘텐츠 프로젝트 I
Digital Exhibition Contents Projects I

전시는 많은 사람들이 접할 수 있는 공공장소에서 전시물의 의미를 효과적으로 관객과 소통할 수 있게 해준다. 미술관이나 박물관 등에서는 이런 전시물 소통효과를 극대화하기 위해서 다양한 디지털테크놀로지를 사용하고 있다. 본 과목에서는 전시콘텐츠와 전시커뮤니케이션에 대한 기본적인 이론을 습득하고 디지털 기술을 활용한 전시콘텐츠에 대한 전반전인 지식과 기술을 습득하게 한다.

Digital exhibition contents enable communication with audience by delivering its messages in an effective manner. For example, comtemporary art museum employs a variety of digital technologies to enhance the communication. Hence, in this course we learn how to organize exhibition items and composite stories so that we are able to create digital exhibition contents as well as understand backgrounds on exhibition contents and communication.

인터렉티브 콘텐츠 디자인
Interactive Content Design

인터렉티브 콘텐츠는 사용자에게 놀이적이고 몰입적인 커뮤니케이션 방식을 경험하게 한다. 현재 인터렉티브 콘텐츠는 커뮤니케이션 방식을 실제공간으로 확장하기 위해서 Mobile, AR, VR같은 다양한 디지털 테크놀로지들을 사용하고 있다. 본 과목에서는 인터렉티브 테크닉과 정보를 시각화하는 방법에 대하여 배우고, UX디자인 과정을 적용한 인터렉티브 콘텐츠를 창작하는 실습 프로젝트를 수행한다. 이 과정을 통해서 학생들은 디지털 테크놀로지를 사용한 인터렉티브 콘텐츠를 체계적으로 창작하는 능력을 개발하게 된다.

Interactive contents offer playful and immersive experiences to the user. Nowadays, interactive contents use various digital technologies such as Mobile, AR, and VR to expand the communication ways into real space. In this course, the basic knowledges of interactive techniques and the methods to visualize information will be learned, and then a practical project to create interactive content will be conducted through UX design process. Therefore, students can develop the ability to create systematically interactive content using digital technologies.

버츄얼 휴머노이드 디자인
Virtual Humanoid Design

사회적 인터랙티브 로봇을 단순한 전자 제품으로 여기기보다는 인간의 속성이 부여된 의인화된 새로운 상으로 바라보는 시대가 되었다. 인간 친화적이며 인간과의 커뮤니케이션하는데 있어서 로봇의 주체성을 느끼게 할 수 있는 외형적 모습을 디자인(SolidWorks) 하고 로봇과의 일관성 있는 소통을 목표로 이를 3D프린터로 출력될 수 있게 한다.

It has become a time to look at social interactive robots as a new, personalized image that is attributed to human nature, rather than as a simple electronic product. It is designed to communicate with human beings in a human-friendly way, and it can be output to a 3D printer with the goal of communicating with robots in a solid way.

컴퓨터 그래픽스와 응용
Computer Graphics and Its Applications

컴퓨터그래픽스 이론이 게임, 영화, 전시, AR, VR과 같은 다양한 응용 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 학습한다. 또한 이와 관련된 프로젝트 진행을 통해 그래픽스 기술을 실제 응용 분야에 적용할 수 있는 능력을 기른다.

We will study how to apply computer graphics thoery to its applications such as games, animations, exhibitions, AR and VR. In addition, students are able to learn problem solving skills by applying the computer graphics techniques into interesting problems through term projects.

실사렌더링
Photorealistic Rendering

본 과목에서는 가상의 3차원 물체로부터 고품질 이미지 및 영상을 만들어내는 실사렌더링 기법을 학습한다. 과목의 목표는 문화기술융합산업인 영화, 애니메이션, 게임, 그리고 가상 및 증강현실분야에서 널리 사용되는 실사렌더링 기법을 활용할 수 있도록 필요한 학문적 배경지식을 습득하는 것이다.

In this course, we study photorealistic rendering techniques that produce high quality images and movies from 3D objects. Our goal is to learn recent rendering methods so that students are able to utilize the techniques for applications related to culture technologies such as movies, animations, games and immersive technologies (AR & VR).

가상현실 프로젝트
Virtual Reality Project

3D가상환경을 제작하여 사용자가 가상의 환경 안에서 인터렉션을 하는 가상현실(Virtual Reality) 기술의 기본적 원리를 학습하며 이를 제작하여 본다.

Virtual reality is a technology by which a user interacts within a 3D virtual environment. Students will learn the basic principles of virtual reality technology and acquire knowledge and skills through practical training of virtual reality project.

컴퓨터비젼
Computer Vision

본 과목에서는 이미지 특징점, 대응점 탐색, 정적 / 동적 장면의 3차원 복원 (다중 시점 기하학 및 대응점 탐색, 움직임 분석 및 추적), 객체 / 얼굴 / 동작 인식, 색상 불변성 및 반사 특성, 이미지 분할, 그리고 실제 응용 분야에서의 최근의 기하학 및 통계학적 방법론 등과 같이 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 주제들을 선택적으로 배우게 된다. 각각의 주제들에 대해 기존의 이론 및 알고리즘과 함께 최신의 고급 이론 및 새로운 아이디어를 배우며, 중요한 접근 방법론들을 심도있게 이해하기 위해 컴퓨터 프로젝트 및 실습 과제들이 학생들에게 주어진다.

The course covers selected topics in computer vision. Topics include image features and correspondence, 3D reconstruction of static/dynamic scenes (multiple view geometry and matching, motion analysis and tracking), object/face/action recognition, color constancy and reflection, image segmentation, and recent geometric and statistical methods for practical applications. For each topic, classic theories and algorithms will be given followed by advanced theories and new idea. To achieve an in-depth understanding of the most significant current approaches, computer projects and/or homeworks will be assigned to students.

인간-컴퓨터 상호작용 연구기법
Research Methods in Human-Computer Interaction

본 과목에서는 인간-컴퓨터 상호작용 (HCI) 연구를 위한 세부 연구기법(Research Method)을 학습하고, 상용 센싱장비와 설문지를 활용한 실험설계에서 수집데이터의 분석까지의 과정에 대한 모의실험을 수행한다. 연구질문 설계, 설문조사, 인터뷰, 사용성 평가, 센서기반 인간대상실험 설계, 정량적/정성적 데이터 분석과 리포팅 등에 대한 학습을 포함한다.

This course focuses on a detailed overview of research methods in Human-Computer Interaction (HCI) and a hands-on experience from experimental design to statistical analysis of collected data. It includes surveys and diaries, case studies, interviews and focus groups, ethnography, usability testing, analyzing qualitative data, automated collection methods, sensor-based understanding the human, working with human subjects.

딥 러닝
Deep Learning

사전 지식이 없는 수강생을 대상으로 기초적인 수학 도구부터 인공신경망, 다층퍼셉트론, 역전파 알고리즘, 심층 합성곱 신경망을 공부하고 선형 회귀 분석과 분류기 학습에 적용해 본다.

This course is for stdents who do not have prior knowledge of deep learning. It covers basic math tools, artificial neural network, multilayered perceptrons, backpropagation, deep convolutional neural network. The algorithms are applied to linear regression and image classification.

인공지능 로봇의 윤리
Ethics of Artificial Intelligence and Robots

본 과목은 최첨단의 과학기술이라 할 로봇기술을 둘러싼 윤리적 쟁점들을 다룬다. 우리가 현재 맞이하고 있고 향후 도래할 로봇 및 사이보그의 사회에서 당면하게 될 여러 심각한 윤리적 쟁점들을 고민해 보는 중요한 기회를 갖고자 한다. 학기 전반부에는 로봇기술 전반의 개괄 및 로봇의 자율성과 책임 등 로봇윤리의 일반적 문제들을 주로 다루고, 학기 후반부에는 로봇시대에 당면할 개별적인 윤리적 문제들 다룰 것이다.

This course deals with the ethical issues in AI and robotics. Mostly, the course surveys the ethical issues of those technologies in accordance with each type of it(military, medical, social robots and self-driving cars). Additionally and finally, the course deals with the general and fundamental topics such as the normative/moral status of robots.

인공지능 로봇의 법
Law of Artificial Intelligence and Robots

본 과목은 최첨단의 과학기술이라 할 로봇기술을 둘러싼 법적 쟁점들을 다룬다. 학기 전반부에서는 인공지능 로봇 기술의 적용 범주별(의료용, 군사용, 사회적 로봇, 자율차 등)로 법적 쟁점들을 개괄한 후, 후반부에서는 각종 법적 문제들을 보다 각론적으로 (가령, 로봇의 헌법적 지위, 로봇의 행위와 관련한 민사손해배상의 책임, 범죄 및 형사적 책임 등)을 다룰 것이다.

This course deals with the legal issues in AI and robotics. The former part of the course surveys the legal issues of those technologies in accordance with each type of it(military, medical, social robots and self-driving cars), and the latter part of it then deals with the individual topics such as the legal status of robots, the civil liability and criminal responsibility of robots in the accidents they are involved.

사용자 경험 디자인(UX 디자인)
User Experience Design (UX Design)

사용자 경험 디자인은 사용자가 제품을 사용하거나, App을 사용하거나, 환경 안에서 머물때 어떻게 행동하고 무엇을 해야 하는지를 사용자의 관점에서 디자인하는 방법이다. 이 과목에서는 UX디자인의 기본적 원칙과 이론들을 배우고, UX 디자인 프로젝트를 통해서 여러 인터페이스를 위한 인터렉티브 기술, 프로토 타입을 설계하고 제작하기, 사용성 평가하기 등에 관해 배우게 된다. 학생들은 궁극적으로 비즈니스 과제를 해결하고 사용자 요구를 충족시키는 디지털 제품을 설계하는 방법을 배우게 된다.

User Experience Design is a way to design from the user's perspective how to behave and what to do when a user is using a product, using an app, or staying in the environment. In this course, the basic principles and theories of UX design will be learned, and then interactive design techniques, planning and developing prototypes, and testing usability for various interfaces will be learned through the UX design project. Students will ultimately learn how to design digital products that address business challenges and meet user needs.

디지털 영상신호 처리
Digital Image Processing

본 과목에서는 디지털 이미지 처리 및 조작을 위한 기본 개념, 수학 기초, 그리고 실용 기법 등을 배운다. 이미지 생성 / 획득, 이미지 모델, 이미지 분석을 위한 데이터 구조, 이미지 표현, 전처리, 이미지 향상 / 복원, 이미지 분할, 형체 표현, 객체 인식, 3D 비전, 모션 분석 등을 포함한 저차원 및 고차원 이미지 처리의 광범위한 범위를 다루게 되며, 수강생들에게는 실제 문제들을 다루는 능력 향상을 위해 컴퓨터 프로젝트 및 실습 과제 등이 주어진다.

The course will provide basic concepts, mathematical foundations, and practical techniques for digital image manipulation. It will cover a wide scope of low- and high-level image processing; image formation/acquisition, image models, data structures for image analysis, image representation, pre-processing, image enhancement/restoration, segmentation, shape representation, object recognition, 3D vision, motion analysis, In addition, computer projects and/or homeworks will be assigned to students for improving the ability to deal with their real problems.

디지털 음성신호 처리
Digital Speech Processing

본 과목의 목표는 디지털 음성 신호처리 과련 연구개발을 위한 기초를 확립하는 것이다. 음성 과학, 음향학, 음운학, 음성 신호의 분석, 선형예측모델, 켑스트럼 분석 등 다양한 기초적 주제들을 다루며, 음성 신호 처리의 중요하고 흥미로운 분야들의 개요를 배운다.

The main objective of this course is to provide a fundamental background for research and development of digital speech processing technologies. Topics covered include fundamentals of speech science, acoustic-phonetics, short-term analysis of speech signals, linear predictive models, and cepstral analysis. Furthermore, this course provides the overview of important and interesting areas of speech signal processing.

딥 러닝 응용
Deep Learning Applications

이미지에서 인식, 이미지에서의 다수의 물체 인식, 강화학습을 이용한 게임 조작, 기계 번역, 생성 모델을 이용한 그림생성 등 딥러닝 기반의 다양한 응용을 다룬다.

This course covers variety of applications of deep learning: image recognition, object detection in images, game playing with deep reinforcement learning, machine translation, machine painting, etc.

멀티모달 인터랙션 설계
Designing Multimodal Interaction

사용자와 상호작용하는 지능형 시스템을 개발하기 위해, 각종 센서로부터 능동 또는 수동으로 수집되는 다양한 정보를 해석하여 사용자의 의도를 파악하는 멀티모달 인터랙션을 설계한다.

Multimodal interaction, to support the development of intelligent systems that interacts with people, is designed with the collection of various sensory information from users and their environment, and the analysis of those data to interpret users' intention. This course covers various sensors and input devices and AI techniques to analyze multimodal sensor data.

게임 인공지능
Game Artificial Intelligence

본 강좌에서는 인공지능 기술이 게임에 어떻게 활용될 수 있는지 배우도록 한다. 세부 주제는 인공지능 플레이어 제작, 게임 콘텐츠 자동생성, 게임 플레이어 모델링을 포함한다. 본 강좌에서 수강생들은 게임 인공지능과 관련한 작은 규모의 프로젝트를 진행할 예정이다.

In this course, we will study on the use of artificial intelligence for different types of games. The course includes topics on game AI players, game contents generation, and game player modeling. During the course, students will design small course projects about game artificial intelligence.

강화학습
Reinforcement Learning

본 강좌에서는 기계학습 분야의 강화학습을 소개하도록 한다. 강화학습은 정답이 있는 데이터 없이 환경으로부터 들어오는 보상을 이용하여 학습을 진행한다. 강화학습의 기본 개념과 최신 사례를 제시하며, 프로젝트를 진행하도록 한다.

In this course, we will study on reinforcement learning algorithms in machine learning field. Unlike traditional machine learning algorithms with labeled dataset, it learns indirectly learn the policy using the reward signal from environments. This course will cover the basic concepts, recent case studies, and course projects.

디지털 해리티지 프로젝트
Digital Heritage Project

디지털 헤리티지의 정의와 과학기술 기반 문화유산들을 살펴보며 이를 소프트웨어를 통해 직접 디지털화하여 CT 전공의 다양한 발전 가능성을 재확립한다.

By looking at the definition of "digital Heritage" and science and technology-based cultural heritages, it is digitized directly through software to reestablish the various development possibilities of CT major.

기계학습 및 딥러닝
Machine Learning and Deep Learning

본 과목은 기초적인 기계학습 이론으로부터 신경망, 인공지능, Bayesian, Support Vector Machine, 강화(reinforcement)학습, 유전자 알고리즘 등에 대하여 학습한다.

The main concerns of this course are the fundamental machine learning theory including the Bayasian, the artificial neural networks, the Support vector machines, and reinforcement learning, etc. Applications to speech recognition, face recognition, biomedical data mining, and image segmentation/classification will also be considered to for the term projects.

지능형 에이전트 프로젝트
Intelligent Agent Project

사람을 이해하고 적절한 서비스를 제공하는 지능형 에이전트는 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 과목에서는 지능형 에이전트를 구현한 실제 소프트웨어 시스템의 개발에 초점을 맞추어 다양한 알고리즘과 기계학습 기술을 학습한다.

Intelligent agents are widely used to understand users and provide proper services. This course focuses on the development of practical software systems, implementing intelligent agents, supported by algorithmic problem solving and machine learning techniques.

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