대구대학교
일반대학원

교과목명

교과목개요

학점

*필수교과

지능형홈케어특론

(Advanced Home Care Systems)

미래 주거공간 첨단화를 위해 5개 케어서비스 분야(실버, 뷰티, 펫, 베이비, 리빙 분야)와 IoT, AI, 로봇 등 핵심 ICT기반 기술을 융합한 홈케어시스템을 다룬다. ICT 융합기술의 활용사례와 해당분야의 전문인력이 필요한 산업 핵심기술에 대한 내용으로 구성한다.

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This course covers the home care system that combines five ICT-based technologies such as IoT, AI, and robot, and five care service areas (silver, beauty, pet, baby, and living areas) to advance the future residential space. It consists of the use cases of ICT convergence technology and the core technologies of the industry that require experts in the field.

*필수교과

장애심리

(Disability Psychology)

장애심리(재활심리) 분야의 신경심리학에서 다루며 신경심리의 요소들을 이해하여 일상생활에서의 인간의 활동과 신경심리 요소를 분석, 평가, 해석하여 수행과 관련된 요소들을 이해하는 것을 목표로 한다.

3

This course covers neuropsychology in the field of disability psychology (rehabilitation psychology) and aims to understand the elements related to performance by analyzing, evaluating, and interpreting human activities and neuropsychological elements in everyday life by understanding the elements of neuropsychology.

*필수교과

고급인간컴퓨터상호작용

(Advanced Human Computer Interaction)

이 교과목은 쉽고 편리한 컴퓨터 시스템의 이용을 위해서 어떠한 기술이 필요한가에 대한 학문으로 이를 위해서 컴퓨터 시스템을 구상하고 평가하는 것은 물론이고 동작 시 발생되는 다양한 현상들을 연구한다. 본 과목에서는 인간과 컴퓨터 상호작용의 개념을 이해하고 사용 편의성과 안전성 및 효율및효과성이 고려된 컴퓨터 시스템 개발을 위한 응용기술을 습득한다.

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The primary objective of this course is to understand Human and Computer Interaction technology. Topics include: Usability, Safety, Efficiency and Effectiveness in terms of Human-oriented Computer systems. The students will gain not only the knowledge of system deigns and evaluations but also the practical technology to develope Human oriented system.

*필수교과

빅데이터특론

(Special Topics in Big Data)

대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것으로 4차 산업혁명시대의 핵심적인 역할을 한다. 본 교과목에서는 빅데이터의 개념과 특성, 데이터 전처리와 분석을 위한 통계와 최적화 기법을 다룬다. 단일/다중 선형회귀분석, 결정트리, 랜덤포레스트, SVM, 나이브 베이시안 분류기등 다양한 분류, 군집화, 예측방법을 학습하고 공개소프트웨어인 파이썬을 이용하여 실습을 진행한다.

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Big data analysis finds systematically and automatically statistical rules or patterns in large-scale stored data. It plays a key role in the Fourth Industrial Revolution. This course covers the concepts and characteristics of big data, statistical and optimization techniques for data preprocessing and analysis. Students will learn various classification, clustering, and prediction methods such as single/multiple linear regression, decision tree, random forest, SVM, and naive Bayesian classifiers, and design projects using open software Python.

*필수교과

인공지능특론

(Advanced Artificial Intelligence)

기계학습 기법의 한 갈래로서 인공지능 솔루션 개발의 신기술로 최근 각광받고 있는 딥러닝 기법에 대해 논하며 딥러닝 기법의 특징과 활용방법, 그리고 그 한계점을 명확히 인지하도록 교육하는 것을 내용으로 구성한다.

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This course covers the recent trends of representative learning technology, a brand-new machine learning branch as a core methodology of developing artificial intelligence solution. This class mostly deals with features, pros and cons, applications, and limitations as well of deep learning technique.

*필수교과

IoT시스템

(IoT System)

본 과목은 IoT 관련 기술, 제품, 서비스를 소개하고 홈케어 응용에 대한 내용으로 구성되어 있다. 또한, 무선 인식 시스템(RFID)와 유비쿼터스 센서네트워크(USN)을 구성하는 기본 기술 및 이를 활용하는 홈케어 응용 시스템 사례를 학습한다.

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This course introduces IoT-related technologies, products, and services, and consists of home care applications. In addition, we will learn the core technologies that make up the radio-frequency Identification (RFID) and the ubiquitous sensor network (USN) and home care application systems using them.

*필수교과

기계학습

(Machine Learning)

기계학습은 일련의 학습 데이터를 수학적 또는 통계적 알고리즘에 기반을 둔 컴퓨터 프로그램을 통하여 학습하고 이를 기반으로 추론하는 학문이다 . 즉 , 데이터의 분류와 군집 능력을 갖춘 기계 (컴퓨터 )는 인간처럼 사고하고 판단하는 능력을 갖추게 된다 . 본 교과목에서는 회귀분석, 결정트리, SVM, 주성분분석법, 선형판별법, 신경망회로, 가우시안혼합모델, k–means 클러스터링과 같은 교사학습과 비교사학습 구성한다.

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Machine learning is a study in which a series of data is learned through a computer program based on mathematical and statistical algorithms and inference is carried out based on the learning data. A machine (computer) can think like a human being after learning classification and clustering abilities. In this course, we cover supervised/unsupervised learning methods such as regression analysis, decision tree, support vector machine, principal component analysis, linear discriminant analysis, neural networks, Gaussian mixture modeling and k-means clustering.

*필수교과

딥러닝

(Deep Learning)

딥러닝이 지능형 홈케어 서비스/플랫폼에서 차지하는 비중은 나날이 커지고 있고, 지능형 홈케어 산업을 위해 필수적인 음성인식, 시각인지, 자연어처리, 상황이해 문제를 해결하는 데 딥러닝을 많이 활용하는 최근 추세를 반영하기 위해 딥러닝 알고리즘의 개념을 이해하고 탠서플로/파이토치 등의 딥러닝 개발 프레임워크를 활용해 구현한다.

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This course deals with the fundamental theory to understand core concepts of deep learning as well as programming skills to implement deep learning algorithms with python-based deep learning development tools such as Tensorflow or PyTorch. Deep learning has the increasing demands, especially in the intelligent home-care service/platform field, say to solve a variety of problems in voice recognition, visual recognition, natural language processing, and understanding situations, etc.

*필수교과

산학프로젝트

(Industry-Academic Project)

산업체에서 요구되는 문제를 해결하기 위해 산업체와 학교가 공동으로 진행하는 프로젝트로 현장실무형 전문인력으로 양성될 수 있도록 학습을 구성한다.

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This course is the R&D project program of industry and academic to solve the problems required by industry.

*필수교과

현장실습

(Field Practice)

현장실무능력을 갖춘 전문인력양성을 위해 현장수행능력을 배양하고 팀(부서)과 개인의 수행분석 및 직무 매뉴얼을 익히는 능력을 학습할 수 있도록 구성한다.

3

This course is to learn executive ability in the industry to solve the problems required by industry.

*필수교과

캡스톤디자인

(Capstone Design)

지능형 홈케어기술 기반으로 설계프로젝트 형태의 작품을 설계한다. 조별 과제를 제안하고 사양결정, 설계, 제작, 디버깅, 테스트 등의 과제 수행 과정을 통해 협업의 중요성 및 인공지능 기술의 현장 응용 능력을 배양한다.

3

This class covers the capstone design project of engineering works based on the Intelligent Home Care Industry. This course let students propose a team project. While executing specification decision, design, development, debugging, and testing procedure in the proposed project. students will not only learn the importance of collaboration but also increase their capability of applying their knowledge for practical problems in the AI field.

*필수교과

연구지도

(Research Supervision)

지도교수와 상의하여 주제를 정한 후 한 한기 동안 연구를 수행하여 학위논문 및 학술연구를 진행한다.

3

In this course, the research is conducted for one semester to conduct thesis and academic research. The research topic will be chosen in consultation with the academic advisor,

*필수교과

임베디드 응용프로그래밍

(Embedded application programming)

리눅스 기반의 플랫폼 환경에서 지능형 홈케어에 사용되는 센서들과 다양한 인터페이스를 소개한다. 또한 콘솔이나 GUI환경에서 개발이 가능한 C++기반의 플랫폼 프레임워크를 활용하여 센서들의 정보를 획득하거나 가공하는 등 개발능력을 배양하는 내용으로 구성한다.

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Introducing sensors and various interfaces used for intelligent home care in a Linux-based platform environment. In addition, it is composed of contents to cultivate development capabilities such as acquiring or processing sensor information using a C++-based platform framework that can be developed in a console or GUI environment.

*선택교과

특허기술경영특론

(Topics in Patent & Technology Management)

첨단 기술이 등장하면서 현대의 비즈니스 환경은 급격하게 변화하고 있다. 기업의 생존과 지속 가능한 경쟁우위를 위해서는 기존 제품의 개선뿐 아니라 지식재산권을 토대로 한 기술경영 및 기술혁신이 필수적이다. 본 교과에서는 발명학과 산업재산권제도부터 특허기술평가, 특허정보활용에 이르기까지 4차 산업혁명 시대의 융복합 분야를 이끌어가는 특허기술경영의 고급 이론 및 실무를 다룬다.

3

With the advent of advanced technology, the modern business environment is rapidly changing. Technology management and technological innovation based on intellectual property rights, as well as improvement of existing products, are essential for a company‘s survival and sustainable competitive advantage. This course deals with advanced theories and practices of patent technology management leading the convergence field in the era of the 4th industrial revolution, from invention and industrial property rights system to patent technology evaluation and patent information utilization.

*선택교과

시스템분석설계특론(Topics in System Analysis and Design)

본 교과에서는 시스템 분석 및 설계의 중요성을 이해하고 시스템 개발 생명주기 (SDLC), 소프트웨어 개발 방법론, 개발 단계별 수행 과업, 모델링 기법, 산출물 등 제반 이론과 실무를 익힌다. 구조적 방법론, 정보공학 방법론, 객체지향 방법론을 통하여 소프트웨어 시스템을 분석하고 설계하는 과정을 연습한 후 오픈소스 모델링 소프트웨어를 활용하여 특정 도메인에 대한 실무 프로젝트를 수행한다.

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In this course, students will understand the importance of system analysis and design, and learn related theories and practices including system development life cycle (SDLC), software development methodologies, tasks performed in each phase, modeling techniques, and deliverables. After practicing the process of analyzing and designing a software system through structured development methodology, information engineering methodology, and object-oriented methodology, a practical project for a specific domain is performed using open source modeling software.

*선택교과

보조기및의지학

(Orthotics and Prosthetics)

상/하지 보조기 및 의수족의 원리와 적용방법을 이해하고 요구되는 대상자에게 적절한 치료적 제공을 할 수 있도록 학습한다. 또한 제작되는 손의 플라스틱 보조기의 제작 과정을 실습을 통해 학습할 것이다.

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Introduction to adaptive equipment and functional aids. Selection and fabrication of splints. Principes of evaluation, selection, check-out, and training in the use of assistive devices. Instructions include management of braces, crutches, and protheses. Students will also learn through hands-on production of a plastic handpiece.

*선택교과

지능제어시스템

(Intelligent Control Systems)

인공지능 기반의 제어 이론 중 퍼지논리에 기반한 지능제어기 설계를 위한 기초 이론과 제어 시스템 설계를 다루며, 시뮬레이션 등을 통하여 기존의 고전 제어 알고리즘 기반의 제어기와 제어 성능을 비교, 분석하는 내용으로 구성한다.

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This course covers the basic theory and design of the intelligent control system based on fuzzy logic among artificial intelligence-based control theories. The control performance is analyzed and compared with the classical control algorithm through simulation.

*선택교과

AI융합수학

(AI Convergence Math)

딥러닝의 핵심인 신경망을 이해하는 데 필수적인 수학 이론(선형대수, 미적분학, 확률및통계)을 융합하여 소개함. 딥러닝에 관한 수학 개념을 제대로 이해시켜 기계학습 및 딥러닝 프로그래밍을 활용한 지능형 홈케어 서비스 응용을 위한 기초 교과목이다.

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This course covers fundamentals of mathematical principles and concepts of neural networks including linear algebra, calculus, probability and statistics, which are the core maths of understanding deep learning. This class is a basis for application of intelligent home-care service based on machine/deep learning programming.

*선택교과

데이터시각화

(Data Visualization)

통계모형을 이용한 고급 자료 분석의 전 단계로 자료에 대한 충분한 이해와 인사이트를 발견하는데 필요한 탐색적 자료 분석 방법들과 이에 도움을 주는 효과적인 시각화 방법에 대한 이론과 응용을 배운다.

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This course introduces exploratory data analysis and data visualization methods for a rich understanding of the data and finding insights as a preliminary step before advanced data analysis. Students will learn the grammar of graph principles, various visualization approaches and interactive graph.

*선택교과

영상신호처리

(Image Signal Processing)

영상처리는 광학적 또는 다른 방법으로 결상된 다차원 정보를 컴퓨터로 조작하는 학문이다. 획득한 영상을 일련의 알고리즘을 통하여 유용한 시각적 정보로 변환하거나 의미 있는 정보를 추출한다. 본 교과목에서는 영상획득, 점연산과 기하학적연산, 공간/주파수 필터링, 형태학적연산, 영상분할, 특징 추출과 영상인식을 학습한다.

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Image processing is the study of manipulating multidimensional information formed by optical or other methods. Through a series of algorithms the acquired image is converted into useful visual information or meaningful information is extracted. In this course, we cover image acquisition, point and geometric operations, spatial and frequency filtering, morphological operations, image segmentation, feature extraction, and image recognition.

*선택교과

모바일응용프로그래밍

(Mobile Application Programming)

스마트 모바일 플랫폼에서 응용 앱 개발 방법을 소개하고, 모바일 플랫폼을 위한 개발환경, 응용 프로그램 설계, 사용자 인터페이스, 응용 개발 콘셉 등으로 학습을 구성한다.

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This course introduces the app development on the smart mobile platform. Also, the development environment, application design, user interface, and application development concept for the mobile platform are covered in the course.

*선택교과

무선센서네트워크

(Wireless Sensor Network)

무선센서네트워크는 온도, 기압 등과 같은 물리적인 환경 조건을 분산 배포된 센서 노드로 측정하여 무선을 통해 센서 노드로부터 정보를 수집한다. 수집된 정보는 게이트웨이(또는 싱크노드)에 의하여 중앙 서버로 전달되고 정보를 저장, 관리, 분석, 활용하는 사용자 인터페이스를 포함한다.

3

The wireless sensor network collects information from sensor nodes through wireless by measuring physical environmental conditions such as temperature and air pressure with distributed sensor nodes. The collected information is delivered to a central server by a gateway (or sink node). This study also includes the storage, management, analysis of information and a user interface.

*선택교과

센싱디바이스인터페이스특론

(Advanced Sensing Device Interface)

지능형 홈케어에 사용되는 다양한 센서들의 특징과 센서로부터 수집되는 신호를 처리하여 원하는 데이터를 수집하여 정확한 신호의 특성을 얻을 수 있는 인터페이스 회로 구현 기법하는 다양한 설계 방법을 학습하는 내용으로 구성한다.

3

This subject consists of analyzing the characteristics of various sensors used in intelligent home care and designing various design methods to implement interface circuits that can collect the desired data by processing the signals collected from the sensors to obtain accurate signal characteristics.

*선택교과

초고주파응용

(Ultra-High Frequency Application)

초고주파를 응용한 바이오 센싱, 원격 심장박동 센싱 등을 통한 정보를 인체 통신의 BAN(Body Area Network)을 중심으로 홈 IoT와 연계하여 전체적인 케어 시스템을 구성하기 위한 기초적인 초고주파 이론 및 시뮬레이션을 통한 해석하는 내용으로 구성한다.

3

This course introduces ultra-high frequency theory and simulation to construct an overall care system in connection with home IoT. The body area network (BAN) for human body communication interpreting information through bio-sensing, remote heart rate sensing, and other sensing methods is covered as a main topic.

*선택교과

컴퓨터비전응용설계

(Computer Vision Application Design)

컴퓨터를 이용하여 시각 인지능력을 가지는 기계 장치를 만드는 기술 분야로서, 알고리즘, 수학, 기계학습 등의 많은 문제 해결 도구를 동원해 문제를 해결하며, 나아가 인간의 시각 인식이라는 고도의 인간 지능을 모방하는 기계학습 기술의 동작원리를 이해시키고 딥러닝 기반의 다양한 컴퓨터비전 분야의 응용과 설계 능력을 수강생들이 가질 수 있도록 구성한다.

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This course applies modern technologies of computer vision algorithms based on deep neural network(mostly, convolutional neural network) to provide the machine a capability of visual recognition. By exploiting several problem solving tools, say algorithm, mathematics, python programming, and machine/deep learning, this class totally deals with designing a variety of vision-based tasks/systems including image classification, object detection, and segmentation, etc.

*선택교과

임베디드시스템설계

(Embedded System Design)

자동차, PDA, 가전제품 등의 실시간 내장형 시스템(Real-time Embedded System)을 위한 임베디드 시스템에 대한 이해와 개발 능력을 배양하기 위한 교과내용으로서 Embedded Java, Embedded Visual Basic 등에 대한 소개와 객체 지향 모델링 도구인 UML 등을 이용한 임베디드 시스템 개발방법론에 대하여 다룬다.

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This course covers understanding and development of real-time embedded systems such as automobiles, PDAs, and home appliances. Various contents such as embedded Java, embedded visual Basic, and embedded system development methodology using UML, an object-oriented modeling tool are included in the course.

*선택교과

신호및시스템

(Signal and Systems)

불연속 시간 및 연속 시간 신호 표현 (단수 함수, 복잡한 지수 및 기하 도형, 푸리에 표현, Laplace 및 Z 변환, 샘플링) 및 선형, 시간 불변 시스템 표현(차분 및 미분 방정식, 블록 다이어그램, 시스템 기능, 극점 및 영점, 컨볼루션, 임펄스 및 스텝 응답, 주파수 응답)와 신호의 시스템 해석의 기본 사항으로 구성한다.

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This course covers the fundamentals of signal and system analysis, focusing on representations of discrete-time and continuous-time signals (singularity functions, complex exponentials and geometrics, Fourier representations, Laplace and Z transforms, sampling) and representations of linear, time-invariant systems (difference and differential equations, block diagrams, system functions, poles and zeros, convolution, impulse and step responses, frequency responses).

*선택교과

전자회로해석특론

(Advanced Electronic Circuit Analysis)

능동소자 (BJT와 MOS 트랜지스터)를 이용해 구현된 아날로그 회로에 대한 분석방법을 소개한다. IC증폭기의 설계, OP Amp를 이용한 응용회로, 능동여파기, A/D 및 D/A변환회로, PLL 등의 전자회로를 해석하는 내용으로 구성한다.

3

This course introduces an analysis method for analog circuits implemented using active devices (BJT and MOS transistors). It consists of the design and analysis of IC amplifier, application circuit using OP Amp, active filter, A/D and D/A converter and PLL.

*선택교과

자연어처리특론

(Advanced Natural Language Processing)

자연어 처리에 관한 최신 확률 기법 및 기계학습기법을 소개하고 자연어 처리에 관한 연구동향 및 최신 논문 등으로 통해 내용을 구성하며, 자연어 처리 관련 프로그래밍 및 프로젝트를 수행하여 능력을 배양한다.

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This course Introduces the probabilistic methods and machine learning algorithms for natural language processing. Students will go through the research trends and the latest papers on natural language processing and develops their skills by performing programming and projects related to natural language processing.

*선택교과

시스템보안

(System Security)

시스템 보안은 정보보호 분야 중 운영체제를 포함한 시스템 소프트웨어에 대한 보안을 다루는 분야로서 악성코드 분석, 프로그래밍의 취약점을 통한 공격기법, 커널 API의 취약점 분석을 통한 해킹 기법에 대해 학습하고 이에 대한 방어 능력을 배양한다.

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System security is the field of information security that deals with security of system software including the operating system. This course convers malicious code analysis, attacking techniques through vulnerability of programming, and hacking techniques through vulnerability analysis of kernel API and develops defense skills against it.