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대학원과정

교육과정

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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
COG5034 소프트웨어설계이해 3 6 전공 석사/박사 컴퓨터교육학과 - No
본 교과목에서는 객체지향 및 일반화 프로그래밍 언어를 이용한 고급 프로그래밍 기법을 익혀 실무 및 교육 현장에 응용할 수 있도록 한다. 객체지향언어의 기본적인 개념과 오브젝트, 클래스, 다형성, 상속 등을 이해하고 활용하며 객체지향언어를 이용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양한다. 또한, 일반화 프로그래밍 기법을 통해 다양한 환경에서 동작하는 소프트웨어를 설계하는 방법을 학습한다.
COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
DAI5017 데이터사이언스컴퓨팅 3 6 전공 석사/박사 1-8 인공지능융합학과 Yes
본 강좌는 데이터사이언스와, 인공지능, 그리고 이를 위한 실제 프로그래밍에 대한 지식이 없는 대학원 진입자를 대상으로 인공지능 활용을 위한 프로그래밍 언어인 파이썬의 기본 개념을 이해하고 인공지능과 빅데이터 활용을 위한 패키지와 시각화, 실제 데이터 분석과 응용을 수행할 수 있는 능력을 함양한다.
DIM5001 실감미디어영상처리 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
본 과목은 디지털 비디오의 구성을 이해하고 인코딩/디코딩하는 전반적인 기술을 학습한다. 먼저 각 이미지를 구성하는 Pixel의 개념부터 시작하여 DCT, Quantization, Entropy coding의 기술을 이해하고, 더 나아가서 이미지의 묶음인 비디오를 압축하기 위한 인코더 구조, Intra-picture coding, inter-picture coding 등의 구체적인 기술들도 학습한다.
DIM5002 메타버스빅데이터분석 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 다양한 메타버스 환경에서 산출되는 데이터의 수집, 분석, 예측, 그리고 함의 도출방안을 다룬다. 데이터 분석 기초, 메타버스 관련 데이터 분석에 관한 기존 연구 분석, 새로운 연구의 디자인 등을 포함할 수 있다. 영어강의를 원칙으로 함. 학생 발표 중심으로 수업 진행하나, 일부 내용은 강좌형태로 진행 가능.
DIM5003 실감미디어세미나1 2 4 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 과목은 실감미디어 처리 핵심 기반 및 응용 기술 동향에 대해 학습하고 토론한다. 영상처리, 그래픽스, 인공지능, 플랫폼, 인터랙션, 문화콘텐츠, 트랜스미디어, 디지털휴먼 및 치료제, NFT, XR스튜디오 등 첨단 실감미디어 분야의 최신 기술 조사 및 발표를 진행한다.
DIM5004 인터랙티브그래프마이닝 3 6 전공 석사/박사 1-4 Yes
그래프는 다양한 종류의 관계 및 상호작용을 표현할 수 있는 데이터 구조이다. 소셜네트워크, 인터넷, 전력망 등이 그래프로 표현될 수 있다. 본 과목에서는 그래프에 대한 분석 방법을 다양한 사례를 기반으로 학습한다. 또한 그래프 구조를 학습할 수 있는 그래프 기계학습 방법에 대해 공부한다. 최신 그래프 분석 및 학습 응용 사례들에 대해 토의한다.
DIM5005 실감미디어와디지털휴먼 3 6 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 과목은 디지털 휴먼 기술에 대한 개괄적인 이해와 전반적인 최신 동향에 대한 지식을 소개한다. 디지털 휴먼이 유망한 분야로 꼽히는 이유는 단순히 텍스트를 통한 소통을 넘어, 인간과 비슷한 외형을 구현하여 표정과 같은 비언어적 소통 수단으로도 사용자와 교감할 수 있다는 점이다. 이를 구현하는 과정에서 모델링, 상호작용 기술 구축 등에 인공지능 기술이 필수적이다. 본 과목을 통해 NLP, 이미지 딥러닝 등 다양한 AI 처리 기술을 직접 구상 및 구현해볼 수 있다.
DIM5006 실감미디어콘텐츠워크샵1 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
본 과목은 실감미디어 콘텐츠의 실례들을 살펴보고 특히 예술과 접목된 실감미디어 콘텐츠의 기획 및 제작의 과정을 경험하도록 돕는다.
DIM5007 인공지능기초 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
본 과목은 인공지능의 기초 개념과 머신러닝, 딥러닝의 핵심 이론에 대해 학습하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서, 영상, 텍스트, 오디오 등의 다양한 데이터를 다루는 인공지능 기반 알고리즘이 어떻게 추론을 수행하는지에 대한 과정을 살펴본다. 본 과목은 최신 인공지능 트렌드에 대한 이해를 높이고, 상황에 맞는 적절한 알고리즘 선택 능력을 배양하는데 주력한다. 실습 세션에서는 다양한 분야에서 활용되고 있는 파이썬 프로그래밍 언어를 활용하여 인공지능 알고리즘을 직접 개발 및 적용한다.
DIM5008 Unity프로그래밍 3 6 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 강의는 유니티의 근원이 되는 C# 프로그래밍 언어에 대해 전반적인 이해와 이를 실제로 유니티 상에서 규현하는 방법을 학습한다. 가상의 환경을 구축하는데는 이를 설계하기 위한 도면과, 구현하기 위한 틀이 요구된다. 이에 유니티는 가상현실을 넘어 증강현실, 확장현실 등 가상성이 가미되어 있는 환경을 구축하는데 필수적으로 요구되는 도구이다. 해당 강의를 통해 수강생은 앞서 제시한 가상환경을 구축하기 위한 방법론에서 나아가 이를 형성하고 있는 아키택쳐를 C#프로그래밍을 통해 설계한다.
DIM5009 실감미디어국제표준 3 6 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 과목은 실감미디어 영상 전/후처리, 압축, 전송을 다루는 최신 국제표준 및 요소기술을 소개한다. ISO/IEC SC 29/WG 4 (MPEG Video Coding) 산하 6자유도 영상 압축 표준인 MPEG immersive video (MIV, ISO/IEC 23090-12) 및 ISO/IEC SC 29/WG 3 (MPEG Systems) 산하 복호기 단에서의 타일/서브픽쳐 기반 압축 영상 처리 표준인 video decoding interfaces (VDI, ISO/IEC 23090-13) 표준 최신 동향 소개, 요소 기술 설명, 참조 SW 실습이 진행된다.
DIM5010 실감미디어프로그래밍 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 교과목은 Python을 기반으로 OpenCV를 활용하여 Extended Reality (XR) 소프트웨어 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 교육하는 것을 목표로 한다. 이 과정을 통해 수강생들은 OpenCV와 Python을 활용하여 이미지 및 비디오 데이터를 컴퓨터에서 효과적으로 표현하고 처리하는 다양한 기술을 학습한다. 더불어, 실제 응용 사례와 프로젝트를 통해 이러한 기술을 실무에 적용하며 문제를 해결하는 능력을 키우도록 한다.
DIM5011 실감미디어와컴퓨터비전 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 강의는 실감미디어에서 활용되는 컴퓨터 비전의 기본 원리와 다양한 응용 방법을 중점적으로 다룬다. 강의에서는 컴퓨터 비전을 활용하여 실세계 이미지를 분석하고 해석하는 기본 원리와 최근 주목받고 있는 생성형 모델을 이용한 영상 생성 기술을 배운다. 또한, 실제 사례 연구와 프로젝트를 통해 실감미디어와 컴퓨터 비전의 응용 방법을 직접 실습해 볼 수 있는 기회도 제공된다.
DIM5012 컴퓨터비전특론 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 강의는 컴퓨터비전 분야의 최신 기술과 관련 연구 주제들을 심도있게 다룬다. 수강을 위해서는 파이썬 프로그래밍 및 딥러닝에 대한 기본적 이해와 선형대수, 확률 및 통계 등 필수 수학적 지식이 요구된다. 강의 내용에는 이미지 분류(Image Classification), 객체 탐지(Object Detection), 인스턴스/시맨틱 분할(Instance/Semantic Segmentation)과 같은 장면 인식 문제부터 GAN, Diffusion Model과 같은 생성형 모델까지 다양한 주제가 포함된다. 수강생들은 컴퓨터비전의 최신 연구를 배우고, 궁극적으로는 컴퓨터비전 또는 기계학습분야의 탑 티어 컨퍼런스 논문 제출을 목표로 하는 팀단위의 프로젝트를 수행하게 된다.
DIM5013 실감미디어세미나2 2 4 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 실감미디어 처리 핵심 기반 및 응용 기술 동향에 대해 학습하고 토론한다. 영상처리, 그래픽스, 인공지능, 플랫폼, 인터랙션, 문화콘텐츠, 트랜스미디어, 디지털휴먼 및 치료제, NFT, XR스튜디오 등 첨단 실감미디어 분야의 최신 기술 조사 및 발표를 진행한다.
DIM5014 정보보호이론 3 6 전공 석사/박사 Yes
메타버스 등 실감미디어 영역에서 고민해야 봐야 할 정보들을 보안하기 위한 이론적 배경들을 학습함. 다양한 보안 및 암호 관련 이론과 현실에서 마주할 수 있는 보안 관련 실제 사례, 정보보안 기술 동향을 반영하여 학생들의 현실적인 위협과 대응 방안을 이해할 수 있도록 함. 참여형 수업으로써 리서치 및 사례 발표 진행.
DIM5015 실감미디어문화테크놀로지 3 6 전공 석사/박사 - No
1. 수업 개요 실감 미디어 제작 분야에서 선도적인 플랫폼 중 하나인 언리얼 엔진을 사용하여 문화적으로 풍부한 콘텐츠를 창조하고 숙달하는 예술에 대해 탐구하고자 한다. 본 수업은 실감형 미디어를 기획하고 제작하는 과정을 다루며, 이러한 기술이 어떻게 문화를 효과적으로 대표하고 영향을 미칠 수 있는지에 대한 배운다. 학생들은 몰입력, 게임화 전략, 감정적 참여를 활용하여 흥미로운 문화적으로 중요한 콘텐츠를 만들기 위해 현실적인 환경과 스토리를 창조하는 방법을 배우게 된다. 이 수업은 실감 미디어 기술 개발과 창의적인 스토리텔링, 문화적 감수성 및 몰입형 미디어의 영향에 대한 이론적 이해를 조화롭게 결합하는 융합형 수업이다. 2. 수업 목표 - 언리얼 엔진의 숙달: 보다 현실적이고 문화적으로 풍부한 미디어를 만들기 위한 포괄적인 기술을 습득 - 몰입과 게임화의 이해: 게임화 요소를 숙달하여 관객들을 매료시킬 수 있는 몰입형 경험을 만드는 방법을 배움 - 문화적 대표성: 몰입형 미디어 콘텐츠에서 다양한 문화를 대표하고 존중하는 방법에 대한 이해를 발전 - 감성적 디자인: 스토리텔링과 현실적 미디어를 통해 감정을 유발하고 관리하는 방법을 탐구합니다. - 비판적 분석: 문화적, 감정적, 게임화 측면에 초점을 맞추어 몰입형 미디어를 비판적으로 분석하는 능력을 배양
DIM5016 가상현실의이해 3 6 전공 석사/박사 Yes
VR/AR/MR/메타버스란 무엇인가 학습한다. VR 이론과 현상을 집중 탐구하고 이해하여 새로운 실감미디어에 대해 고찰 하고자 한다. 컴퓨터와 관람자의 상호작용에 대한 연구와 새로운 실감미디어 제시를 수업 목표로 한다. 청각적 시각적 반응에 대한 상호작용, 컴퓨터가 만들어내는 복잡한 상호작용을 유발하는 상황인 인공현실(artificial reality), 현실 같은 영상을 구현하는 영화, VR, AR, MR, 메타버스등에 대한 연구와 학습이 이루어진다. 수업에서는 실감미디어 감상과 VR 이론을 탐구하며, 실감미디어 트랜드가 발생되는 현상을 집중 탐구하여 이 시대가 원하는 실감미디어 콘텐츠를 구현할 수 있도록 학습한다. 수업은 강의와 과제 발표, 시험으로 이루어진다.
DIM5017 실감미디어콘텐츠제작실습 3 6 전공 석사/박사 Yes
Unity 엔진을 이용하여 몰입감을 주는 실감미디어 콘텐츠를 제작 실습하는 수업이다. 가상현실, 게임, 3D 애니메이션 등 인터랙티브 실감미디어 제작을 위한 실습을 하도록 한다. 제작 실습한 콘텐츠로 사용자나 관람자가 콘텐츠에 몰입할 수 있도록 효과적인 실감미디어 콘텐츠 제작에 대한 연구를 병행한다. 이를 바탕으로 현실에서 접하기 힘든 가상현실 실감미디어 콘텐츠 제작을 목표로 한다. 또한, 몰입감을 주는 콘텐츠 제작을 위하여 영상언어 요소를 숙지하도록 과제를 병행하고 실제 영상 콘텐츠 제작 시에 이를 적용시키는 학습을 한다.
DIM5018 홀로그래피및XR의이해 3 6 전공 석사/박사 Yes
차세대 실감 기술로 주목받고 있는 홀로그래피 및 XR을 구현하기 위한 이론적 배경을 이해하고, 이를 통해 Apple Vision Pro, Meta Quest Pro 등 글로벌 빅테크 기업의 최신 기술부터 실감 기술의 종착역인 홀로그래피까지 원리를 이해함으로써, 차세대 실감 기술에 적용 가능한 미디어 콘텐츠 제작 방법을 학습하는 과목
DIM5019 실감미디어그래픽스 3 6 전공 석사/박사 한,한 Yes
실감미디어 컴퓨터 그래픽스는 시각 요소를 이용하여 정보를 표현하고 전달하는 과정을 학습한다. 본 과목은 컴퓨터 그래픽스의 기본 원리를 익히고, 3차원 그래픽스 파이프라인을 구성하는 여러 가지 처리 단계를 구성하는 알고리즘을 이해함으로써 컴퓨터그래픽스를 활용하는 응용프로그램을 만드는데 필요한 이론 및 기술을 습득하는 것을 목표로 한다.
DIM5020 XR스튜디오 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 과목은 크게 2가지 구성으로 이루어진다. 첫째, 실감미디어 영상 취득을 위해 XR 스튜디오를 구성하는 카메라 클러스터, 카메라 서버들에 대해서 설치, 운용하는 과정을 학습한다. 둘째, 이렇게 취득된 영상들을 2D 텍스쳐 영상과 Depth(Geometry) 깊이 영상으로 나누어 이를 최신 가상현실 비디오 압축 표준인 MPEG Immersive Media (MIV) 및 V-PCC(Point Cloud Coding) 기술들로 압축하고 적절한 렌더러를 이용하여 렌더링 해보는 과정을 학습한다. 이를 통해 전체적으로 차세대 VR 스튜디오의 운용기술과 영상처리 기술을 실습을 통해 이해한다.
DIM5021 실감미디어캡스톤디자인프로젝트1 2 4 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 과목은 학위 기간 중 1회 (석사과정 박사과정 각 1회씩) 수강을 하여야 하며, 기업 인턴 과정을 거친 후 이를 보고서와 기업활동 내용으로 평가하여 점수를 부여한다. 크게 국내과정 국외과정으로 나뉘며, 국외과정은 해외 대학이나 연구기간에서 3개월에서 6개월간 인턴쉽을 한 내용으로 평가하고, 국내 인턴쉽 과정은 최소 1달 이상의 기업 인턴쉽 과정 동안의 진행한 프로젝트 등을 통해 평가한다. 과목은 학기초 본 내용을 안내하고 학기 중 보고/관리 과정을 거치며, 학기 말 최종적인 보고서 및 기업으로의 평가 내용을 전달 받아 평가한다. 현재 실감미디어공학과 졸업요건 필수과목으로 지정되어 있다.
DIM5022 실감미디어캡스톤디자인프로젝트2 2 4 전공 석사/박사 1-4 - No
본 과목은 학위 기간 중 1회 (석사과정 박사과정 각 1회씩) 수강을 하여야 하며, 기업 인턴 과정을 거친 후 이를 보고서와 기업활동 내용으로 평가하여 점수를 부여한다. 크게 국내과정 국외과정으로 나뉘며, 국외과정은 해외 대학이나 연구기간에서 3개월에서 6개월간 인턴쉽을 한 내용으로 평가하고, 국내 인턴쉽 과정은 최소 1달 이상의 기업 인턴쉽 과정 동안의 진행한 프로젝트 등을 통해 평가한다. 과목은 학기초 본 내용을 안내하고 학기 중 보고/관리 과정을 거치며, 학기 말 최종적인 보고서 및 기업으로의 평가 내용을 전달 받아 평가한다. 현재 실감미디어공학과 졸업요건 필수과목으로 지정되어 있다.
DIM5023 엔터테인먼트추천시스템1 3 6 전공 석사/박사 Yes
본 수업은 추천시스템에 대한 가장 기본 개념부터 시작하여 최신의 이론에 대하여 함께 이론적 이해를 우선으로 하고 이것을 엔터테인먼트 데이터셋들에 적용을 하여 구현하는 실습 프로젝트를 수행하므로 추천시스템에 대한 입문부터 응용까지의 이해와 학습을 목표로 합니다. 특히 석사/박사 과정들의 전공 수업이 되도록 관련 주제의 교과서를 선정하여 각 챕터를 학생들의 자기 주도적으로 학습을 하여 다른 학생들에게 지식을 전달하는 과정을 통해 주도적인 지식 습득과정을 거치며 교수자는 이 과정에서 중요한 질문과 답을 통해 학습의 효과를 증진합니다. 또한 실무에서 관련 경험이 있는 현업 개발자를 초청하여 주제에 맞는 최신 동향에 대해 듣고 질의하는 과정도 계획하고 있습니다.
ESW4001 가상현실론 3 6 전공 학사/석사 소프트웨어학과 - No
가상현실은 컴퓨터공학을 기반으로 다양한 분야를 융합하는 차세대 미디어이다. 본 과목은 가상현실에 대한 기술적인 측면에 초점을 맞추어 이론적인 기초, 하드웨어/소프트웨어와 그 응용에 대해서 다룬다. 주요한 주제는 가상현실 시스템, 컴퓨터그래픽스 기초와 3D 입체 렌더링, 시각/청각/촉각 지각, 3D 상호작용과 실용적인 구현 기법을 다룬다.
MCJ5108 미디어산업과데이터과학2 3 6 전공 석사/박사 1-4 미디어커뮤니케이션학과 - No
본 과목은 미디어산업에서 활용할 수 있는 다양한 유형의 머신러닝 기법들을 소개한다. 구체적으로, 다양한 유형의 지도학습, 비지도학습, 강화학습 알고리즘들을 학습한다. 또한 자연어 처리 알고리즘을 빅데이터 분석에 활용하며, 딥러닝 기법들을 학습한다. 수강생들을 R 혹은 Python 언어를 중점적으로 활용한다. 수강생들은 학습한 머신러닝 기법들을 실제 분석에 적용하여 보고서 혹은 논문을 작성한다.