멀티미디어 특강 (Topics in Multimedia)
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디지털 데이터 통신 (Digital and Data Communications)
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본 강좌에서는 영상, 음성 등 멀티미디어와 관련된 논제들을 다룬다. 멀티미디어의 주요 특성들을 고찰하고 영상회의 시스템, 재택 근무 등 날로 응용범위가 넓어지는 멀티미디어와 관련된 다양한 논제를 다루고 실습한다.
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디지털 통신시스템과 다중 접속의 원리에 대하여 학습하고 이를 기반으로 디지털 데이터의 변조 및 복조이론에 대하여 다룬다. 대역확산 통신시스템과 이를 이용한 코드분할 다중접속(Code Division Multiple Access)의 원리 및 응용에 대하여 학습한다.
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이동통신 (Mobile Communication)
| 인터넷 프로그래밍 특론 (Advanced Internet Programming)
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FDMA, TDMA 및 CDMA 방식의 무선 통신 기술의 근본 원리와 이에 대한 응용으로 무선 근거리 통신망, MacroCell 방식의 셀룰러 전화, MicroCell 방식의 PCS, 미래 이동 통신인 FTLMTS 등 이동 통신에 관련된 원리와 응용을 다룬다.
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앞으로의 인터넷 프로그래밍 환경은 더욱 객체지향 기술 및 분산처리 기술의 방향으로 나갈 것이다. 본 강좌는 XTML, DOM, JAVA, CORBA 등의 현재 및 향후 인터넷 프로그래밍 환경에서 주도적으로 사용될 프로그래밍 언어를 강의와 다양한 실습을 통하여 학생들이 익히게 한다.
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웹 기반 클라이언트/서버 기술 (Web based Client/Server Technology)
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인터넷 프로토콜 특론 (Advanced
Internet Protocol)
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인터넷이 급격히 확산됨에 따라 인터넷 기술에 기반을 둔 새로운 데이터처리 방식들이 등장하고 있다. 본 강좌는 Intranet, Extranet, VPN 등과 같은 웹 기반 클라이언트/서버 기술과 이를 토대로 새로이 등장하는 애플리케이션들을 다룬다.
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IPv6 프로토콜에 기반을 두게 될 향후의 광대역 인터넷 환경은 멀티미디어 정보를 활용한 재택 근무, 화상회의, 전자상거래, E-Business 등의 서비스를 통하여 보다 친밀한 정보화사회를 이룩할 것이다. 본 강좌는 이를 지원하기 위하여 필요한 보안, 전자 지불, 전자 인증, XHTML 등의 기술이 어떻게 인터넷 프로토콜과 접목될 수 있는 가를 다룬다.
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전자상거래 특론 Ⅰ(Advanced Electronic
CommerceⅠ)
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전자상거래 특론 Ⅱ (Advanced Electronic
Commerce Ⅱ)
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최근 전자상거래(Electronic Commerce)는 기업과 소비자간(B to C)에서 기업간(B to B)의 거래로 확장되고 있다. 본 강의에서는 이러한 시대 흐름에 부합하기 위해 전자상거래의 개요, 저자상거래 요소기술, 전자상거래 사이트 기획 및 구성, 전자상거래 솔루션 팩키지 활용기술, 전자상거래 마케팅, 전자상거래법 등에 대한 전반적인 내용을 다룬다.
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전자상거래(Electronic Commerce)의 전반적인 개념을 이해한 후에 전자상거래의 기술구조의 이해와 적용, 전자상거래 정보처리 기술(DB, 인터넷 등), 정보보호기술, 전자상거래 프로세스 지원 기술(전자지불, 머천트 시스템, WEB서버 등), 전자상거래 응용기술(QR, ECR, SCM 등)을 다룬다.
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데이터베이스 시스템 특론 (Advanced Database System)
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데이터베이스 설계 (Database Design)
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대용량 데이터를 저장하고 다수 사용자의 공용을 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템의 개념, 구조, 데이터 언어를 파악하고 질의 처리, 동시성 제어, 보안 및 회복 등의 고급 처리 기능을 다룬다.
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데이터베이스 구축을 위한 정보 모델링, 논리적 및 물리적 설계를 사례를 통하여 학습하고 데이터베이스 운영기법, 객체 지향 설계방법, 데이터 웨어하우스 구축 등에 대하여 다룬다.
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객체 지향 데이타베이스 시스템 (Object- Oriented Database System)
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분산 데이터베이스 (Distributed Database)
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캡슐화, 상속화, 폴리모피즘 등을 지원하는 객체 지향 개념과 이를 기반으로 하는 객체 지향 데이터베이스 시스템의 특성과 구조, 멀티미디어 데이터베이스, 객체 지향 응용 등을 다룬다.
| 분산 데이터베이스의 설계, 분산 데이터베이스의 질의어 처리, 분산 트랜잭션 관리, 분산 동시성 제어 등 분산 데이터베이스 시스템의 구축에 관한 이론과 기술을 배우고 인터넷과 관련된 데이터베이스 이슈를 다룬다.
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웹 데이터베이스 (web Database)
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소프트웨어 개발 도구론 (Software
Development Tools)
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| 인터넷에서의 웹 문서와 데이터베이스의 연동에 대하여 살펴보며 하이퍼미디어와 데이터베이스를 통한 데이터와 정보의 표현과 처리를 다룬다. | S/W 개발을 위한 요구분석, 설계 및 테스팅 단계에서 사용되는 CASE 도구들을 소개하고 실제 응용에 적응시키도록 학습한다.
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| 소프트웨어 공학 특론 (Advanced Software Engineering) |
객체 지향 소프트웨어 설계론 (Object- Oriented Software Design)
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| 소프트웨어 프로젝트 관리 기법, 시스템 분석과 설계의 방법, 소프트웨어 개발환경, 소프트웨어 개발 도구 등에 대하여 학습한다. | 객체 지향 설계는 처리뿐만 아니라 데이터와 처리를 모두 객체로 모듈화하여 데이터와 처리를 상호 연결하는 설계 기법이다. 여러 객체 지향 시스템을 통하여 객체 지향 설계 방법론, 추상화, 정보 은폐, 구조 설계 등을 다룬다.
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| 컴퓨터 그래픽스 특론 (Advanced Computer Graphics) |
영상처리 특론 (Advanced Image Processing)
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대학 과정에서 배운 그래픽스 입문을 토대로 3차원에 대한 표현 방법과 더 나가 애니메이션에 관한 기초 및 고급 이론을 학습한다. 다루는 내용으로는 그래픽의 기하학, 도형, pattern primitive, 음선/은면 처리, 변환, 빛의 이론(shading, ray tracing)등이 있다.
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디지털 영상처리에 관한 시스템에서 많은 양의 자료에 대한 전송 및 저장에 있어서 자료를 압축함으로써 시간적, 공간적 절약을 하는데 중점을 두고 있다. Lossless 압축과 JPEG, MPEG, 그리고 Wavelet을 이용한 압축 방법을 학습한다. 영상의 Histogram techniques (Gray level scaling, Histogram equalization, Histogram specification), Spatial filter(mean, median, sobel, robert), Spatial frequency filtering(DFT, FFT), Edge detection, Thresholing 등의 방법과 3차원의 인식이론도 다루었다.
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| 컴퓨터 비젼 (Computer Vision) |
디지털 음성 신호처리 (Digital Speech Processing)
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컴퓨터 비젼 강좌는 영상처리에 대한 기본 개념을 가지고, scene segmentation, texture, color, motion 등과 2차나 3차 구조를 공부하는 과목이다. 낮은 단계의 시스템이 아닌 높은 단계의 영상 시스템을 연구하는 분야이다.
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디지털 음성처리와 관련된 기본 정보처리 이론과 음성신호의 디지털 모델 및 특성을 연구하고 음성 응답, 음성 인식, 음성 식별 시스템에 관하여 학습한다. 아울러 음성 합성 소프트웨어와 음성 인식 소프트웨어를 개발하도록 한다.
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| 지능시스템 특강 (Topics in Fuzzy System) |
전산통계 특강 (Topics in Statistical Computation and Methodology)
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| 컴퓨터를 통한 기존 판단 방식은 예/아니오의 이분법적인 판단이 거의 대부분이다. 퍼지 시스템은 퍼지 이론에 입각하여 애매한 정보를 처리할 수 있는 시스템 이론으로서 본 강좌를 통하여 퍼지 이론 및 그 응용을 학습한다. |
컴퓨터를 이용한 통계처리 기법을 학습하고 통계용 전산 소프트웨어의 응용과 개발에 간한 방법을 학습하고 검증하며, 그 개발 기법을 학습한다.
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데이터 마이닝 (Data Mining)
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데이터 정보처리 (data/information
processing) Ⅰ& Ⅱ
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대용량의 자료로부터 의미 있는 지식을 찾는 정보채굴 방법론과 이론, 이에 따른 응용을 다룬다.
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데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한, 통계를 포함한 여러 가지 정보처리 기법을 다룬다. 임의로 주어진 미지의 패턴을 클래스에 대응시키는 다변량데이타/정보를 분류하는 방법으로 데이터의 표현, 군집화, 트리 구조 등이 이에 포함된다.
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