AI융합학과

KANGWON NATIONAL UNIVERSITY

국문

진로탐색과 꿈-설계는 자신이 선택한 전공 안에서 진로에 대한 고민과 탐색을 진행하는 교과목입니다. 자신의 적성과 흥미를 바탕으로 전공을 이해하고, 전공 진로목표를 탐색·설정·준비하는 전체 과정을 다룹니다.

English

Career Exploration and Dream Planning is a course designed to encourage students to consider and explore career paths within their chosen major. It covers the entire process of understanding majors based on their aptitude and interests, and exploring, setting, and preparing for career goals within those majors.

국문

기초적인 컴퓨터 프로그래밍 기술과 문제 해결 방법을 소개한다. C 언어와 Java 언어를 이용하여 다양한 문제 풀이를 수행해봄으로써 자료형, 변수, 조건문, 반복문, 배열, 함수 등과 같은 프로그래밍의 기본 요소 사용법을 학습한다.

English

We introduce basic computer programming technology and troubleshooting methods.By performing various problems such as data and Java languages, such as data type, variables, conditions, repetitive questions, and functions, and functions, functions, functions, etc.

국문

컴퓨터학(컴퓨터정보통신공학, 컴퓨터과학)의 기본 개념을 이해하고 컴퓨터와 IT기술이 사회 전반에 미치는 영향에 대해 알아본다. 컴퓨터시스템에 대한 기본적인 이해, 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어, 정보통신과 인터넷, 멀티미디어 기술, 모바일 컴퓨팅, 유비쿼터스 컴퓨팅, 정보보안, 디지털 컨텐츠 등에 대해 폭넓게 소개한다.

English

Understand the basic concepts of computer science (computer information and communication engineering, computer science) and learn about the impact of computers and IT technologies on society as a whole. It introduces a wide range of computer systems, system software and application software, information and communication and the Internet, multimedia technology, mobile computing, ubiquitous computing, information security, and digital content.

국문

다양한 프로그래밍 언어 중에서 객체지향언어는 유연하고 코드의 변경 및 재사용이 쉬워 대규모 프로그램 개발에 많이 사용된다. 본 교과목에서는 객체지향언어의 주요 특징인 캡슐화, 추상화, 다형성, 상속, 동적 바인딩과 같은 개념을 학습한다.

English

Among various programsming languages, object orientation is used to develop a large programming language, and reuse and reuse.In this textbooks, the conceptual characteristics such as capsuleization, abstractization, abstractization, and dynamic binding, and dynamic binding, dynamic binding, dynamic binding, dynamic binding.

국문

컴퓨터 프로그래밍에 있어 가장 중요한 기본지식은 프로그래밍에 사용되는 자료구조의 이해이다. 본 과목에서는 프로그래밍에 널리 활용되는 자료구조인 배열과 리스트, 스택, 큐, 트리, 우선순위 큐 등의 기본 개념과 알고리즘을 배운다.

English

The most important basic knowledge in computer programming is understanding the data structures used in programming. In this course, students will learn basic concepts and algorithms for data structures such as array, list, stack, queue, tree, and priority queue.

국문

웹프로그램이란 웹브라우저에서 실행될 수 있는 프로그램을 의미하며, 웹프로그램을 작성하는 일을 웹프로그래밍(Web Programming)이라 정의할 수 있다. 본 강의에서는 웹프로그래밍을 위해 필수적으로 필요한 HTML, CSS, JavaScript를 학습하며, 최근에 발표된 HTML5에 대하여도 심도 있게 다룬다. 또한 이들 프로그램과 서버의 연동에 필요한 대표적인 서버 사이드 언어인 JSP 프로그램에 대하여 학습하며, JSP와 데이터베이스 연동을 위한 SQL 프로그램에 대해서도 학습한다. 본 강의에서는 이들 언어에 대한 이론적 내용을 체계적으로 학습함과 동시에 실습을 통하여 종합적인 웹 사이트의 구축에 필요한 실력을 함양할 수 있도록 한다.

English

A web program means a program that can be executed in a web browser, and a web program can be defined as web programming. In this lecture, we will learn HTML, CSS, and JavaScript that are essential for web programming. We will also cover in-depth HTML5. In addition, we will learn about JSP programs, a typical server side language required for interworking with these programs, and SQL programs for interlocking JSPs and databases. In this lecture, students will learn the theoretical contents of these languages ？？systematically and at the same time, they will develop the skills necessary to build a comprehensive web site through hands-on practice.

국문

컴퓨터 분야의 기초과목 중 하나로서, 논리 및 명제, 집합이론, 관계, 순열 및 조합, 함수, 순환관계, 그래프 및 트리등 알고리즘 설계 및 분석, 데이타베이스 설계, 프로그래밍 원리 등을 포함한 컴퓨터공학 전반에걸쳐 필요한 수학기반의 기본적이론 및 개념을 다룬다.

English

As one of the basic subjects in the computer field, this course covers the basic mathematical theory and concepts used in computer science including algorithm design and analysis, database design, programming principles such as logic and propositions, set theory, relations, permutations and combinations, functions, circular relationships, graphs and trees.

국문

인공지능 및 인공지능기술이 융합된 다양한 분야와 응용을 소개. 지능의 의미, 인공지능의 역사, 뉴런, 신경망, 내추럴 컴퓨팅, 기계학습, 전문가 시스템 등을 소개

English

Through this course, students will equip with a fundamental, timely grasp of AI by an engaging, non-technical introduction to the meaning of intelligence, neurons, artificial neural network, natural computing, machine learning, expert systems and their applications.

국문

데이터 분석을 수행하는데 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있으나, 최근 파이썬이 가장 널리 사용되고 있다. 본 과목에서는 파이썬의 기초문법을 배우고 데이터 분석에 필수적으로 사용되는 numpy, pandas, sklearn 패키지의 주요 함수 사용법을 배운다. 데이터 시각화, 데이터 전처리, 회귀분석, 분류 등 기초적인 데이터 분석 방법을 다룬다. 파이썬 프로그래밍 실습 환경으로는 쥬피터 노트북을 사용한다.

English

Various programming languages can be used to perform data analysis, but Python is the most widely used. In this course, you will learn the basic syntax of Python and how to use the main functions of the numpy, pandas, and sklearn packages, which are essential for data analysis. This course covers basic data analysis methods such as data visualization, data preprocessing, regression, and classification. Use the Jupiter notebook as the Python programming environment.

국문

본 교과목은 프로그래밍 언어 이론의 기초를 다룬다. 함수형 프로그래밍에 대한 소개와 프로그래밍 언어 이론의 수학적 기초부터 시작하여, 추상 문법 구조, 타입 시스템 및 실행 의미구조와 같은, 프로그래밍 언어를 형식적이고 엄밀히 정의하는 기법들을 배운다. 또한 현대 프로그래밍 언어에서 많이 사용되고 있는 중요한 특징들과 그 구현 방법들을 공부한다. 이론에 대한 학습을 실제 프로그래밍을 통해 보완하기 위해, 고차 함수 언어인 OCaml을 배운다.

English

This course deals with the fundamentals of programming language theory. Starting with the introduction of functional programming and the mathematical basis of programming language theory, we learn formal and rigorous techniques for defining programming languages, such as abstract grammar structures, type systems, and execution semantic structures. It also studies important features and implementation methods that are widely used in modern programming languages. To complement the learning of the theory through real-world programming, we learn OCaml, a higher-order function language.

국문

선형대수는 현대 응용수학에서 미적분학과 함께 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 특히 수리적 문제 해결을 위한 선형대수의 이론과 응용에 관한 지식이 반드시 필요하다. 이론적 개념을 배울 뿐만 아니라 실제 문제에 응용할 수 있는 해법을 배운다. 연립 1차 방정식, 행렬 및 행렬 대수, 행렬식, 선형변환, 벡터, 고유값 및 고유벡터, 벡터 공간 및 차원 등을 학습한다.

English

Linear algebra is the most basic and important field in modern applied mathematics with calculus. In particular, knowledge of the theory and application of linear algebra for solving mathematical problems is essential. In this course, students will learn not only theoretical concepts, but also solutions to practical problems. The course covers simultaneous linear equations, matrix and matrix algebra, determinants, linear transformations, vectors, eigenvalues ？？and eigenvectors, vector spaces and dimensions.

국문

다양한 분야의 컴퓨터 프로그램 작성에 있어서 기반이 되는 효율적인 알고리즘에 대한 전반적인 내용을 배운다. 효율적인 알고리즘의 개념, 알고리즘들 간의 비교 평가기준을 다루고, 대표적인 알고리즘의 구조로서 devide-and-conquer, greedy method, dynamic programming, backtracking, branch-and-bound 등의 기법을 다양한 적용분야 예제를 통하여 배운다. 또한 병렬처리 컴퓨터의 확산 추세에 따라 병렬 알고리즘도 다룬다.

English

This course iprovides an overview of efficient algorithms that are the basis for writing computer programs in various fields. This course deals with the concept of efficient algorithms and comparative evaluation criteria among algorithms, and learns techniques such as devide-and-conquer, greedy method, dynamic programming, backtracking, branch-and-bound as a representative algorithm structure through various application examples. It also deals with parallel algorithms in line with the proliferation of parallel computers.

국문

인공지능 전문가가 갖추어야 할 컴퓨터 윤리에 대하여 소개한다. 프라이버시, 저작권, ACM ethics code, 관련 규제를 다룬다.

English

Through up-to-date coverage, subjects of this course include multiple issues including but not limited to privacy, copyright, ACM ethics code, and related regulations.

국문

다양한 오픈소스 툴을 이용하여 프로그램 개발의 생산성을 향상시키는 방법을 소개한다.

English

In this course, student will be introduced to various open source tools enhancing their coding productivity.

국문

지능형 소프트웨어 구현에 필요한 기계학습 모델(kNN, 결정트리, SVM, 통계 모델, 딥뉴럴넷)의 이론적 배경을 배우고, 실무 적응력 향상을 위해서 오픈 소스 툴킷을 활용한 문제 해결 중심의 실습을 수행한다.

English

Students learn the theoretical background of machine learning models (kNN, decision trees, SVMs, statistical models, deep neural nets) required for intelligent software implementation, and perform problem-focused exercises using open source toolkits to improve practical adaptability.

국문

인간이 사용하기에 적합한 interactive 컴퓨터시스템을 설계-평가-구현하는 과정과 이를 둘러싼 주요 현상들에 대해 연구하는 학문으로 기술과 인간의 제반 주제들에 대해 배운다. 보다 높은 품질의 시스템을 만들기 위해서 사람과 컴퓨터의 상호작용에 대한 연구는 필수적이다. 배우기 쉽고, 쓰기 쉽고, 안전하며 생산성 높으면서도 즐겁게 사용할 수 있는 컴퓨터 시스템을 만들기 위해 기술과 인간에 관련된 다양한 학문 분야에 대해 다룬다. 특히 다양한 형태의 상호작용과 사용자중심의 개발방법론에 대해 배운다. 팀 단위로 HCI 주제에 관련된 텀 프로젝트를 수행하게 함으로써 개발 능력을 배양한다.

English

Students will learn about technology and human subjects through the study of designing, evaluating, and implementing interactive computer systems suitable for human use and the major phenomena surrounding them. In order to create higher quality systems, research on human-computer interaction is essential. This course covers a wide range of disciplines related to technology and humans to create computer systems that are easy to learn, easy to use, safe, productive, and fun to use. In particular, learn about various forms of interaction and user-centered development methodologies. Develop development skills by having teams work on term projects related to HCI topics.

국문

컴퓨터 및 네트워크에서 보안에 관한 지식을 습득한다. 컴퓨터 시스템, 네트워크, 데이터베이스, 웹 , 모바일 등에서의 보안 이슈와 관련된 기술을 습득한다.

English

Acquire knowledge of security in computers and networks. Students will acquire skills related to security issues in computer systems, networks, databases, web and mobile.

국문

정보검색의 필요성 및 기본 개념을 소개하고, 다양한 검색 모델(불리언 모델, 벡터공간 모델, 확률 모델, 페이지 랭크 모델)을 설명한다. 또한 정보검색 시스템 구현에 필요한 일련의 과정들(색인어 추출, 색인어 가중치 부여, 랭킹)을 프로젝트 과제를 통해 실습해 봄으로써 정보검색 시스템에 대한 깊이 있는 이해를 돕고 프로그래밍 능력을 배양시킨다.

English

It introduces the necessity and basic concept of information retrieval, and describes various search models (Bulian model, vector space model, probability model, and page rank model). In addition, by practicing a series of processes (index extraction, index weighting, ranking) necessary to implement the information search system through project tasks, it helps in-depth understanding of the information search system and cultivates programming ability.

국문

최근 컴퓨터와 인터넷의 보급 활성화에 따라 데이터베이스는 컴퓨터 활용 분야의 기반기술로 자리잡았다. 본 과목에서는 데이터베이스의 기본 개념, 관계형데이터베이스 설계 및 구축 방법론, SQL 언어와 그 활용에 대행 중점적으로 학습한다.

English

With the recent expansion of computers and the Internet, databases have become the foundation technology for computer utilization. In this subject, we focus on the basic concepts of databases, relational database design and construction methodology, SQL language and its use.

국문

최근 인공지능의 중요성은 더욱 커지고 있으며 다양한 산업 분야에서 인공지능과 융합을 통한 지능형 서비스를 제공함에 따라 인공지능 전문가 및 관련 인프라에 대한 사회적 수요가 증가 하고 있다. 이에 따라 컴퓨터 관련 종사자뿐만 아니라 비 종사자들의 인공지능 기술 지식 습득 의 필요성이 증가하였다. 해당 교과목은 인공지능의 기본 지식과 다양한 산업 분야에 활용되는 인공지능의 역할에 대한 이해를 목적으로 한다.

English

Recently, the importance of artificial intelligence is growing, and social demand for artificial intelligence experts and related infrastructure is increasing as intelligent services are provided through convergence with artificial intelligence in various industries. Accordingly, the need for non-workers as well as computer-related workers to acquire artificial intelligence technology knowledge has increased. This subject aims to understand the basic knowledge of artificial intelligence and the role of artificial intelligence used in various industries.

국문

본 과목은 영상처리(Image Processing)의 핵심 개념과 최신 인공지능(AI)·딥러닝 기반 영상 이해 기술을 학습하는 것을 목표로 한다. 영상처리 기법(Filtering, Edge/Feature Detection, Morphology 등)들을 주로 다루며, 현대 AI 기반 기술(CNN 기반 이미지 분류·검출·분할 등)을 간략히 소개한다. 특히 수업 후반부에는 강원 지역의 특성을 고려하여 지역 내에서 요구되는 영상처리 AI 기술 수요를 반영한 프로젝트 기반 학습(Project-based Learning)을 진행한다. 실제 영상 데이터를 활용한 실습, 응용 서비스 프로토타입 구축 등을 통해, 학생들이 지역 사회 및 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 영상 AI 개발 능력을 갖출 수 있도록 구성하였다.

English

This course aims to provide a comprehensive understanding of core image processing concepts alongside modern image processing techniques. It covers both image processing methods, such as filtering, edge and feature detection, and morphological operations. Through practice-oriented, real-world examples, students will strengthen their ability to process, analyze, and interpret visual data. In the latter part of the course, students will engage in project-based learning designed to reflect the specific needs for image-processing AI technologies in the Gangwon region. Using real-world visual datasets, students will build prototype applications, and gain practical experience that equips them with competencies directly applicable to local industries and public sectors.

국문

인공지능이란 사람은 잘하는데 컴퓨터가 잘 못하는 분야의 일을 컴퓨터에게 시킴에 있어서 지능을 컴퓨터에게 부여하기 위한 분야이다. 지식의 표현, 검색, 추론, 학습 등 인공지능의 제반 주제에 대해 살펴보고, 인공지능의 주요 분야인 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연어처리, 인공신경망에 대해 간략히 소개한다. 팀 단위로 인공지능 주제에 관련된 텀 프로젝트를 수행하게 함으로써 인공지능 기술을 적용해본다.

English

Artificial intelligence is a field to give intelligence to computers in giving them work in the field that people are good at but computers are not good at. It examines various topics of artificial intelligence such as expression of knowledge, search, reasoning, and learning, and briefly introduces expert systems, computer vision, natural language processing, and artificial neural networks, which are major fields of artificial intelligence. Apply artificial intelligence technology by having teams carry out term projects related to artificial intelligence topics.

국문

데이터사이언스에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 학습하는데 목적을 둔다. 데이터 분석용 언어, 데이터 전처리 방법, 기초 기계학습 이론, 데이터 분석 결과 해석 및 시각화 등 데이터사이언스 기초 이론을 학습한다. 수강생은 데이터사이언스 입문에 필요한 개념을 이해할 수 있다.

English

It aims to learn the basic and overall content of data science. Learn basic data science theories such as language for data analysis, data preprocessing methods, basic machine learning theory, and data analysis results interpretation and visualization. Students can understand the concepts necessary for introducing data science.

국문

컴퓨터의 구성, 프로그램 실행의 기본 메커니즘과 동작 원리를 학습한다. 특히 하드웨어와 소프트웨어 인터페이스 관점의 ISA(Instruction Set Architecture), 프로세서 설계 및 파이프라이닝, 캐시와 가상 메모리를 포함한 메모리 계층, 입출력 원리와 스토리지 시스템, 그리고 멀티코어와 병렬프로그래밍 등 고성능화 기법들을 다룬다. 컴퓨터 구성 요소들의 실례와 함께 이론을 강의하고, 프로그래밍과 시뮬레이션으로 실무능력을 배양한다.

English

This course is an introduction to computer architecture and organization. Computer architecture is the science and art of selecting and interconnecting hardware components to create a computer that meets functional, performance, and cost goals. Computer organization defines the constituent parts of the system, how they are interconnected, and how they interoperate in order to implement the architectural specification. Students will learn the basics of hardware components and information representations, instruction set architectures and assembly language, and designs to improve performance, such as pipelining, memory hierarchy, and multicore.

국문

취업·창업과 꿈-설계는 내가 선택한 전공 안에서 진로에 대한 고민과 탐색을 진행하는 교과목입니다. 자신의 적성과 흥미를 바탕으로 전공을 이해하고, 전공 관련 직업을 탐색·설정·준비하는 전체 과정을 다룹니다.

English

Career Choice and Startup provides a change of sharing about concerns about career path within each major and exploring. This course covers the entire process of understanding, exploring, establishing, preparing career path within each major based on their aptitude and interests.

국문

본 과목은 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 기본 개념과 알고리즘을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다. Markov Decision Process(MDP), Dynamic Programming, Monte Carlo 방법, Temporal Difference 학습 등의 고전적 RL 이론과 함께, 딥러닝을 결합한 현대 딥 강화학습(DRL; Deep Reinforcement Learning) 기법을 균형 있게 다룬다.

English

This course aims to provide a systematic understanding of the fundamental concepts and algorithms of Reinforcement Learning (RL). Students will learn the classical foundations of RL―including Markov Decision Processes (MDP), Dynamic Programming, Monte Carlo methods, and Temporal-Difference learning―alongside modern Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques that integrate deep neural networks with decision-making and control. The course offers a balanced coverage of both theoretical principles and practical algorithmic implementations.

국문

생성형 AI(Generative AI) 과목은 현대 생성 모델의 이론과 실무 기술을 균형 있게 학습하는 것을 목표로 하며, 이미지·자연어·멀티모달 분야 전반에서 활용되는 최신 생성형 AI 기술을 다룬다. 본 강의는 확률적 생성 모델(VAE), 생성적 적대 신경망(GAN), 확산모델(Diffusion Models), 대규모 언어모델(LLM; GPT 계열) 등 기반 기초이론을 학습하는 동시에, 실제 산업·공공 서비스 개발에 필요한 RAG(Retrieval-Augmented Generation), LLM 기반 응용·파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 등의 실무 기법을 체계적으로 다룬다. 또한 강원 지역을 포함한 국내 산업·행정 분야에서 AI 활용 전문가가 절대적으로 부족한 현실을 반영하여, 본 과목은 지역 산업체·공공기관에서 즉시 요구되는 생성형 AI 개발 역량을 강화하는 데 중점을 둔다.

English

The Generative AI course aims to provide a balanced understanding of both the theoretical foundations and practical techniques of modern generative models. The course covers cutting-edge generative AI technologies used across image, natural language, and multimodal domains. Students will learn fundamental probabilistic and neural generative models―including Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusion Models, and Large Language Models (LLMs; e.g., GPT series)―along with practical skills essential for real-world applications, such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM-based application development and fine-tuning, and Prompt Engineering. In addition, this course is designed to address the critical shortage of AI-skilled professionals in the Gangwon region and in domestic industrial and public sectors more broadly. To meet this regional and societal demand, the course emphasizes hands-on competencies required in local industries and public institutions, enabling students to acquire practical skills for developing generative AI？powered services that can be directly applied in real-world settings.

국문

컴퓨터 비전은 인공지능에게 시각적 정보를 제공하고, 인간이 눈으로 보고 판단하는 것과 같은 능력을 구현하는 기술이다. 컴퓨터 비전의 기본 이론를 이해함으로써 문제 해결력을 기르고, OpenCV를 이용하여 실제 구현해본다.

English

Computer vision is a technology that provides artificial intelligence with visual information and embodies the ability of humans to see and judge. Students will develop problem solving skills by understanding the basic theories of computer vision and implement them using OpenCV.

국문

지능시스템으로서의 학습, 인식, 지식표현의 기초 개념을 다지고 최신의 인공지능 라이브러리를 활용하여 딥러닝 기초를 학습 한다. 주어진 데이터를 가공하고, 데이터 종류에 맞게 딥러닝을 적용할 수 있도록 역량을 배양한다.

English

It strengthens the basic concepts of learning, perception, and knowledge expression as an intelligent system and learns the basics of deep learning using the latest artificial intelligence library. It processes given data and cultivates capabilities to apply deep learning according to the type of data.

국문

본 강의에서는 다양한 전문 자료와 매체를 통해 현재까지 개발된 AI 기술에 대하여 학습하고, 향후 AI기술의 발전 및 국제적인 시장 전망 및 동향 그리고 사회에 미치는 영향과 변화 등에 대해 학습한다.

English

In this lecture, we learn about AI technology developed so far through various specialized data and media, and learn about the future development of AI technology, international market prospects and trends, and its impact and changes on society.

국문

전공 교육과정에서 익힌 지식을 기반으로 각 분야별 프로젝트를 수행함으로서 졸업 후 연구 개발 및 실무 업무에 능한 전문가가 될 수 있도록 훈련한다.

English

Students will be trained to become experts in R & D and practical work after graduation by conducting projects in each field based on the knowledge learned in the major curriculum.

국문

최근 급속하게 발전하는 컴퓨터 하드웨어 환경을 최대한 활용하기 위하여, 대용량 데이터의 분산 저장 및 처리, 초고속 분산 및 병렬 환경에서의 운영체제 및 DBMS 변화, 컴퓨팅 환경에서의 데이터 관리, 멀티코어 및 GPU 기능을 활용한 데이터 처리 및 분석 등을 학습한다. 또한, 분산 병렬 처리와 관련한 다양한 응용을 배운다.

English

In order to make the most of the rapidly developing computer hardware environment, this course covers distributed storage and processing of large amounts of data, operating system and DBMS changes in ultra-fast distributed and parallel environments, data management in computing environments, data using multicore and GPU functions. Students also learn about processing and analysis various distributed & parallel applications.

국문

본 과목은 음성(Speech) 및 오디오(Audio) 신호의 특성과 처리 원리를 이해하고, 전통적인 디지털 신호처리(DSP) 기법부터 최신 음성·오디오 AI 모델까지 폭넓게 학습하는 것을 목표로 한다. 강의에서는 STFT, 필터링, 특징추출(MFCC), 음성 인식(STT), 음성 합성(TTS), 화자 인식(Speaker Recognition), 오디오 분류(Audio Classification) 등 핵심 기술을 다루며, 실습 중심 접근을 통해 실제 음성·오디오 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 강화한다. 특히 강원 지역의 지형적·환경적 특성에 기반한 산간지역 응급 통신 지원, 재난·산불 감지를 위한 오디오 기반 이상음 탐지, 고령층을 위한 음성 기반 서비스 접근성 개선, 지역 공공기관의 음성기반 민원 자동응답 시스템 등 지역 현장에서 즉시 활용될 수 있는 문제를 프로젝트로 수행한다.

English

This course aims to provide a comprehensive understanding of the characteristics and processing principles of speech and audio signals. Students will explore a wide range of techniques, from traditional digital signal processing (DSP) methods to state-of-the-art speech and audio AI models. The course covers essential topics such as STFT, filtering, feature extraction (MFCC), speech recognition (STT), speech synthesis (TTS), speaker recognition, and audio classification. Through hands-on practice using real-world speech and audio datasets, students will develop the ability to process, analyze, and interpret auditory information effectively. In addition, the course incorporates project-based learning aligned with the geographical and environmental characteristics of the Gangwon region. Students will work on practical problems such as emergency communication support in mountainous areas, abnormal sound detection for wildfire and disaster response, voice-based accessibility solutions for older adults, and voice-driven public service automation for local government agencies. These projects are designed to foster practical skills that can be directly applied within the local community and regional industry settings.

국문

컴퓨터 통신망의 상위 계층 프로토콜에 대해 학습한다. 특히 네트워크 계층, 트랜스포트 계층을 주로 다루며, 그 중에서도 현재 인터넷의 실질적인 표준이 된 TCP/IP 프로토콜 위주로 학습한다. 또한 망관리 프로토콜 및 세션계층, 및 표현계층을 살펴본다.

English

This course covers the higher layer protocols in computer networks. In particular, it deals mainly with the network and transport layers, and focuses on the TCP/IP protocol, which has become the standard of the Internet. We also look at network management protocol, session layer, and presentation layer.

국문

비정형 텍스트 데이터 분석에 필요한 자연어처리 핵심 기술(형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석)을 배우고, 다양한 자연어처리 응용 기술(정보 요약, 감성 분석, 정보 추출)을 습득한다.

English

Students will learn natural language processing techniques (morphological analysis, entity name recognition, and syntax analysis) for the analysis of unstructured text data, and learn various natural language processing application techniques (summary of information, emotional analysis, information extraction).

국문

실생활 문제에 “기계학습” 과목에서 학습한 여러 개념을 적용하여 개념의 동작을 확실하게 이해하고 고급 프로그래밍 언어와 관련 기계학습 툴을 이용하여 기계학습 알고리즘을 구현할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다.

English

The goal of this course is to ensure that students have an advanced understanding of fundamental ML principles, methods, and algorithms by challenging real worlds problems. By the end of this course, students will be capable of using a high-level programming language to efficiently implement ML algorithms and modeling real-world problems by advanced tools.

국문

산업 현장이나 학문 분야 실생활에서 접할 수 있는 다양한 영문 문서의 작성 역량을 키우는 데 목적을 둔다.실생활에서 누구나 접하게 되는 이력서, 편지, e-mail, 일반 문서, 보고서, MoU, 계약서, 프레젠테이션, 논문 등을 영어로 작성하기 위한 기법 등을 학습하고 과제물 작성이나 프레젠테이션 발표 등을 통해 직접 체험하도록 한다.

English

The purpose of this course is to improve the competencies of writing various English documents that can be encountered in the real world of industrial or academic field.The students taking this course learn techniques for writing resumes, letters, e-mails, general documents, reports, MoUs, contracts, presentations, papers, etc., which everyone will encounter in real life. In this course, they will complete the assignments such as writing English documents and giving presentations.

국문

본 강의에서는 다양한 전문 자료와 매체를 통해 현재까지 개발된 AI 기술에 대하여 학습하고, 향후 AI기술의 발전 및 국제적인 시장 전망 및 동향 그리고 사회에 미치는 영향과 변화 등에 대해 학습한다.

English

In this lecture, we learn about AI technology developed so far through various specialized data and media, and learn about the future development of AI technology, international market prospects and trends, and its impact and changes on society.

국문

전공 교육과정에서 익힌 지식을 기반으로 각 분야별 프로젝트를 수행함으로서 졸업 후 연구 개발 및 실무 업무에 능한 전문가가 될 수 있도록 훈련한다.

English

Students will be trained to become experts in R & D and practical work after graduation by conducting projects in each field based on the knowledge learned in the major curriculum.

국문

본 과목은 소프트웨어 및 디지털 기술 기반 창업의 핵심 개념을 이해하고, 초기 스타트업 설계 과정 전반을 경험하는 것을 목표로 한다. 강의에서는 소프트웨어 산업 구조, 스타트업 생태계, 린스타트업(Lean Startup) 방법론, 문제 정의 및 시장 분석, 비즈니스 모델 설계(Business Model Generation), 최소기능제품(MVP) 개발, 고객 검증, 재무 및 자본 조달 등 기술 창업의 기초를 체계적으로 다룬다. 특히 강원 지역 내 일자리 창출과 기업 생태계 조성을 위한 창업 지원 수요를 반영하여, 지역 특화 분야의 문제를 소프트웨어 관점에서 해결할 수 있는 창업 아이디어 발굴 역량을 강화하는 데 중점을 둔다. 이를 통해 학생들이 지역 사회에서 요구되는 기술 기반 창업 인재로 성장할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

English

This course aims to develop a fundamental understanding of software- and digital technology？based entrepreneurship and to provide students with hands-on experience in the early-stage startup development process. The course covers key topics such as software industry structure, startup ecosystems, Lean Startup methodology, problem definition and market analysis, business model generation, minimum viable product (MVP) development, customer validation, and financing strategies. In particular, the course reflects the growing regional demand for entrepreneurship education that supports job creation and fosters a sustainable startup ecosystem in the Gangwon area.