AI+X융합전공(AI+X Convergence Major)
계열 및 과정: 공학계열(석사과정/박사과정/학·석사연계과정)
1. 전공 개요
본 융합전공은 인공지능(AI)을 반도체, 헬스케어, 로봇 등 미래 핵심 산업 분야와 융합하여 산업 현장의 복합적인 문제를 해결할 수 있는 실무형 고급 AI+X융합인재를 양성하기 위해 2023년 신설되었다.
산업경영공학과(주관 학과), 컴퓨터공학과, 임베디드시스템공학과, 기계공학과, 인공지능학과(협동과정) 총 5개 학과가 공동으로 운영하는 다학제 융합교육과정을 기반으로, 참여 학과 간 공동 교육(Co-teaching)을 통해 AI와 산업 분야의 전문성을 유기적으로 연계한다. 또한 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL)을 운영하여 실제 산업 현장에서 요구되는 문제 해결 역량과 협업 능력을 강화한다.
아울러 개방·공유형 교육체계를 구축하여 교육과 연구의 지속가능성을 확보하고, ICAN-TEAM 중심의 융합 프로젝트를 통해 다양한 산업 분야의 실전 문제를 해결할 수 있는 협업 환경을 제공한다. 나아가 특화 연구·교육 분야를 중심으로 산학협력 및 융합 연구를 활성화하여 실용적 연구 성과를 창출하고, 산업 경쟁력 강화와 국가 혁신에 기여하는 AI+X융합인재를 양성하는 것을 목표로 한다.
산업경영공학과(주관 학과), 컴퓨터공학과, 임베디드시스템공학과, 기계공학과, 인공지능학과(협동과정) 총 5개 학과가 공동으로 운영하는 다학제 융합교육과정을 기반으로, 참여 학과 간 공동 교육(Co-teaching)을 통해 AI와 산업 분야의 전문성을 유기적으로 연계한다. 또한 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL)을 운영하여 실제 산업 현장에서 요구되는 문제 해결 역량과 협업 능력을 강화한다.
아울러 개방·공유형 교육체계를 구축하여 교육과 연구의 지속가능성을 확보하고, ICAN-TEAM 중심의 융합 프로젝트를 통해 다양한 산업 분야의 실전 문제를 해결할 수 있는 협업 환경을 제공한다. 나아가 특화 연구·교육 분야를 중심으로 산학협력 및 융합 연구를 활성화하여 실용적 연구 성과를 창출하고, 산업 경쟁력 강화와 국가 혁신에 기여하는 AI+X융합인재를 양성하는 것을 목표로 한다.
2. 교육 목표
실전 문제의 융합적 해결 역량을 갖춘 기업협업형 AI+X 융합 고급인재 양성
3. 교과 과정
| 참여학과 | 산업경영공학과 | 컴퓨터공학과 | 임베디드 시스템공학과 | 기계공학과 | 인공지능학과 (협동과정) |
|---|---|---|---|---|---|
| 원 소속 학과 공통 교과목 | 스마트제조 제조빅데이터분석 일정계획론 조정최적화 인간컴퓨터상호작용 제품설계및개발 다기준의사결정 강화학습 |
인공지능특론 데이터마이닝 응용기계학습특론 데이터베이스특론 |
머신러닝 인공지능 임베디드딥러닝 데이터패턴인식 차세대시스템설계특론 고급네트워크시스템 알고리즘시스템설계 시계열데이터분석 데이터프로그래밍 임베디드 컴퓨터비젼 임베디드영상처리시스템 임베디드운영체제 임베디드네트워크 대학원논문연구 |
동역학 제어공학 최적설계 로봇이론및연습 사이버네틱스 레이저측정 동역학특론 |
머신러닝 인공지능 임베디드딥러닝 데이터패턴인식 차세대시스템설계특론 고급네트워크시스템 알고리즘시스템설계 시계열데이터분석 데이터프로그래밍 임베디드컴퓨터비젼 임베디드영상처리시스템 임베디드운영체제 임베디드네트워크 대학원논문연구 |
| AI+X융합전공 교과목 | AI프로그래밍, 딥러닝PBL, 강화학습PBL, 컴퓨터비전PBL | ||||
◇ 교과과정 설계 및 학점 교류
- 학과 간 코티칭(Co-teaching)을 수행하고 13개 기업(㈜엠아이큐브솔루션, ㈜경신 등)과 함께 AI+X 융합 고급인재 육성을 위해 실효성 있는 교과과정의 개발과 기존 PBL 운영 개념을 확장한 기업 연계 PBL 운영체계를 확립하고자 함.
- 실전문제 해결 전문가로 거듭나기 위해 필수적으로 갖추어야 할 지식과 경험을 제공하기 위해 PBL 기반 교과목 4개를 신설하여 다양한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 환경을 만들고자 함.
◇ 교과과정 체계도
| 1년차(Intermediate) | 2년차(Advanced) | ||
|---|---|---|---|
| 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 |
| AI프로그래밍 | 딥러닝PBL | 강화학습PBL | 컴퓨터비전PBL |
| AI+X프로그램 구현 능력 |
딥러닝모델을 이용한 문제해결능력 |
강화학습모델을 이용한 문제해결능력 |
컴퓨터비전모델을 활용한 문제해결능력 |
| <12학점 PBL방식 융복합 연구교육과정 운영> | |||
- 석사학위 취득 이수학점(24학점)의 50% 이상을 AI+X융합전공 개설 교과목으로 이수하여야 함.(12학점, 최소 4과목)
- 2년차(Advanced) 교과목을 수강하기 위해서는 반드시 1년차(Intermediate) 교과목 중 최소 1과목 이상을 선이수하여야 함.
ex) AI프로그래밍 이수 후, 딥러닝PBL/컴퓨터비전PBL 동시 수강 가능
4. 참여 교수 명단
| No. | 성명 | 직급 | 원소속 학과(부) | 전임/겸임 | 담당 교과목 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 김재곤 | 교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 2 | 구상모 | 부교수 | 기계공학과 | 겸임 | |
| 3 | 김경태 | 교수 | 기계공학과 | 겸임 | |
| 4 | 김병수 | 교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 5 | 김우일 | 교수 | 컴퓨터공학부 | 겸임 | |
| 6 | 김지범 | 교수 | 컴퓨터공학부 | 겸임 | |
| 7 | 류도현 | 조교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 8 | 박기정 | 부교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 9 | 안재균 | 교수 | 컴퓨터공학부 | 겸임 | |
| 10 | 유우식 | 교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 11 | 유재홍 | 부교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 12 | 이상엽 | 조교수 | 컴퓨터공학부 | 겸임 | · 컴퓨터비전PBL㈜ · 딥러닝PBL(부) |
| 13 | 이세린 | 조교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | · AI프로그래밍(주) |
| 14 | 이장호 | 조교수 | 컴퓨터공학부 | 겸임 | · 딥러닝PBL㈜ · 컴퓨터비전PBL(부) |
| 15 | 이종헌 | 조교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | |
| 16 | 이준혁 | 조교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | · 강화학습PBL(부) |
| 17 | 전경구 | 교수 | 임베디드시스템공학과 | 겸임 | |
| 18 | 정지혁 | 조교수 | 산업경영공학과 | 겸임 | · 강화학습PBL(주) |
| 19 | 황광일 | 교수 | 임베디드시스템공학과 | 겸임 |
5. 학과 운영 내규
◇ 이수 학점
| 과 정 | 원 소속전공 | 융합전공 | 타 학과 전공 | 수료 학점 |
|---|---|---|---|---|
| 학·석사연계 | 6 | 12 | 6 | 24 |
| 석사 | 6 | 12 | 6 | 24 |
| 박사 | 9 | 12 | 15 | 36 |
| 석·박사통합 | 30 | 12 | 18 | 60 |
- 학과 내규는 대학원 내규에 따름을 원칙으로 한다.
◇ 인턴십
- 본 사업 참여학생은 졸업 천 최소 1개월(4주) 이상의 실무 인턴십을 반드시 수료하여야 함
- 주 5일 전일제(Full-time) 근무를 원칙으로 하며, 주당 40시간(일 8시간) x 4주 = 총 160시간을 충족해야 함