1. 교과과정

- 학과명(한글, 영문) : 전산통계학과, Dept. of Computer Science & Statistics

Updated. 2020.01.10.

이수구분	과목번호	교 과 목 명			학점-이론-실습
		국 문	영 문
전공	01224	전산기구조특론	Advanced Computer Architecture		3	3	0
전공	01226	데이터베이스특론	Topics in Database		3	3	0
전공	01229	확률론	Probability Theory		3	3	0
전공	01230	수리통계학Ⅰ	Mathematical Statistics Ⅰ		3	3	0
전공	01231	수리통계학Ⅱ	Mathematical Statistics Ⅱ		3	3	0
전공	01232	비모수통계학	Nonparametric Statistics		3	3	0
전공	01234	표본조사론	Sampling Techniques		3	3	0
전공	01235	선형모형론	Linear Models		3	3	0
전공	01238	컴퓨터그래픽스	Computer Graphics		3	3	0
전공	01239	고급정보처리론	Advanced Information Theory		3	3	0
전공	01244	패턴인식	Pattern Recognition		3	3	0
전공	01245	영상처리	Image Processing		3	3	0
전공	01246	신호처리	Signal Processing		3	3	0
전공	01248	자연어처리	Natural Language Processing		3	3	0
전공	01249	기계번역	Machine Translation		3	3	0
전공	01251	고장진단론	Fault Diagnosis and Theory		3	3	0
전공	01258	고차추론특론	Advanced Reasoning Theory		3	3	0
전공	01259	인공지능특론	Topics in Artificial Intelligence		3	3	0
전공	01260	신경회로망이론	Neural Network Theory		3	3	0
전공	01261	컴파일러구성특론	Topics in Compiler Construction		3	3	0
전공	01262	컴퓨터응용	Computer Application		3	3	0
전공	01265	자료분석론	Data Analysis		3	3	0
전공	01268	실험계획론	Experirnent Design		3	3	0
전공	01273	시계열분석	Time Series Analysis		3	3	0
전공	01283	통계적계산특강	Topics in Statistical Computing		3	3	0
전공	02062	분산처리시스템	Distributed Systems		3	3	0
전공	02085	멀티미디어특론	Topics in Multimedia		3	3	0
전공	02211	전문가시스템	Expert Systems		3	3	0
전공	02339	회귀분석론	Theory of Regression Analysis		3	3	0
전공	10103	정보통계특론	Topics in Information Statistics		3	3	0
전공	10107	통계상담	Statistical consulting		3	3	0
전공	10315	통계소프트웨어	Statistical Software		3	3	0
전공	11102	자료구조및알고리즘분석특론	Topic in Data Structure and Algorithm Analysis		3	3	0
전공	11104	마이크로컴퓨터시스템설계	Microcomputer System Design		3	3	0
전공	11105	이동처리시스템	Moving Processing System		3	3	0
전공	11109	사회조사분석특강	Topic in Social Research Analysis		3	3	0
전공	12363	디지털컨텐츠론	Digital Contents		3	3	0
전공	12364	응용다변량자료분석	Applied Multivariate Data Analysis		3	3	0
전공	12365	통계그래픽스	Statistical Graphics		3	3	0
전공	13324	컴퓨터네트워크	Computer Network		3	3	0
전공	13327	신뢰성이론	Reliability theory		3	3	0
전공	13328	지리정보시스템	Geographical Information System		3	3	0
전공	13790	베이지안통계학	Bayesian Statistics		3	3	0
전공	13791	임베디드시스템	Embedded System		3	3	0
전공	13792	베이지안추론	Bayesian Inference		3	3	0
전공	13794	다변량통계분석	Multivariate Statictical Analysis		3	3	0
전공	14473	데이터마이닝	Data Mining		3	3	0
전공	15352	품질경영특강	Topic in quality management		3	3	0

2. 각 과목에 대한 교과개요

교 과 목 명	교 과 개 요
전산기구조 특론	전자계산기의 연산 장치, 기억장치, Buses등의 구조와 Hardware와 직접 관계가 있는 Programing 구조에 관한 지식을 연구한다.
데이터베이스특론	컴퓨터를 연구하는 학생들에게 정보 환경, 데이터베이스 개념, DBMS 시스템의 구성, 데이터 모델, 데이터베이스의 내부적 관리. 관리 데이터 구조, 관계 데이터 제약 등을 고수 및 연구시키므로 데이터베이스 이론을 습득한다.
확률론	추상 확률 공간, 확률 변수의 분포, 독립성, 기대치, 수렴 형태의 분류 및 극한 정리에 관해 연구한다.
수리통계학 I	확률변수, 적률 및 분포 함수들의 확률 모형과 순서 통계량 등 여러 가지 표본분포 및 극한분포이론에 관해 연구한다.
수리통계학 II	중심극한정리를 포함한 극한분포, 추정, 통계적 가 설, 가설검정, 비모수적인 방법을 이용한 검정과 이에 필요한 통계량, 충분통계량, 통계적 추 론에 필요한 이론, 정규분포에 대한 보다 자세한 이론 등을 다룬다.
비모수통계학	일표본과 이표본 문제 등 주요 통계 문제에 대한 비모수적 방법과 분포무관 통계량, U 통계량, 비모수적 추정 방법, 검정력 함수와 점근상대효율, 선형순위 통계량, 조건부 분포무관 검정원리 등의 이론을 다룬다.
표본조사론	표본조사 방법에 있어서의 단순 임의추출, 층화추출, 계통추출, 집락추출 등의 기본적인 이론에 관해 연구한다.
선형모형론	단순 회귀 분석, 중회귀분석에서의 추정 및 가설검정, 최적 모형의 선택, 분산분석, 공분산분석, 난괴분석, 대수선형모형 등에 관해 연구한다.
컴퓨터 그래픽스	Computer Graphic Algorithm에 필요한 2D 및 3D Mathematics, Surface Display 및 Polygon Clipping등에 관해 연구한다.
고급 정보처리론	효율적인 통신에서 엔트로피 한계에 대한 데이터 압축, 채널 용량 한계에서의 통신, Kolmogorov 복잡도, Shannon 엔트로피, rate distortion, Huffman 코딩, 불규칙 코딩 등을 다뤄 정보처리에 관해 연구한다.
패턴인식	영상 정보를 인식하여 처리하는 기본 개념을 익히고 Pattern인식 방법의 효율성과 인식할 Pattern의 특징 요소 추출법에 대해 연구한다.
영상처리	영상 신호의 광학 시스템 및 Digital Computer에 의해 처리되는 과정에 대한 연구와 연속영상 특성해석, 디지털 영상 특성해석, 디지털 2차원 선형처리 등을 연구한다.
신호처리	영상 시스템의 수학적 표현 방법(영상의 취득, 양자화, 디스플레이), 영상처리 기법(향상화, 필터링 및 복원), 전송에 필요한 기본적인 지식을 이해하고자 한다.
자연어처리	Computer를 이용한 자연 언어들 간의 번역기법 및 자영언어 처리기술, 언어의 개념적 종속성, 간섭문제 등을 연구한다.
기계번역	언어의 한 표현을 다른 표현으로 바꾸는 기계번역에 있어서의 Code, 언어 및 다른 표현 체계 등을 연구한다.
고장진단론	컴퓨터 시스템에서는 항상 문제가 발생하여 정상적으로 동작을 하지 않을 가능성이 있다. 결함내성시스템에서는 시스템에서 발생할 수 있는 결함의 종류와 이러한 결함이 발생하였을 경우 어떤 식으로 시스템을 복구할 수 있으며 어느 정도의 결함이 존재한다 하더라도 전체 시스템을 운영할 수 있는 방법에 대하여 공부한다.
고차추론특론	발달하는 컴퓨터에서 보다 다양한 추론을 하기위해서 인공지능의 역탐지, 유전알고리즘 등 최근의 추론 이론을 습득한다.
인공지능 특론	고전적인 기능처리 기법에 대한 개념을 가진 학생을 대상으로 현대적인 인공지능에 대한 이론과 응용을 연구한다. 계산위주의 지능기법이 가지는 복잡성과 계산량의 폭발성을, 근사적이지만 인간의 전문가적인 처리기법으로 대체할 수밖에 없는 이유를 학습하고 각종 기법으로, Neural met, Fuzzy Logic, Chaos Theory, Genetic Algorithm 등을 연구한다.
신경회로망이론	신경의 학습 방법, 신경망의 연상기억 등의 신경조직에서 연유된 병렬분산처리의 이론적 알고리즘에 대해 연구한다.
컴파일러구성 특론	고급언어를 어셈블리어로 번역하여 주는 시스템 프로그램인 컴파일러에 관해 배우는 과목으로 컴파일러의 각 단계인 렉시칼분석(lexical analysis), 구문분석(syntax analysis), 의미분석(semantic analysis), 중간코드생성(intermediate code generator), 최적화기법(optimization technique), 목적코드생성(object code generation) 등에 대하여 배우며 미니 컴파일러를 직접 구성해 봄으로써 컴파일러의 구성과 작동원리를 이해하게 된다. 선수 과목으로는 프로그래밍어론, 컴퓨터시스템 개론이 요구된다.
컴퓨터응용	컴퓨터의 응용 소프트웨어 활용능력에 중점을 두고 GUI 프로그램, Web 홈페이지, 동영상 멀티미디어, 사무자동화 패키지 및 데이터베이스 응용 등 소프트웨어 분야에 대한 지식과 기술을 겸비한 양질의 전문인의 활용능력에 중점을 두고 있으며 TUI 프로그램, Web홈페이지, 동영상 멀티미디어, 사무력 양성을 목표로 하고 있다.
자료분석론	일반적인 통계 이론을 우선 지시하고 여기에 적합한 자료를 주어 이론 습득에 목적을 두는 접근 방법을 지양하고, 역으로 자료가 주어져 있을 때 그것이 무엇을 말하고 있는지를, 요약 결정 추론하는 방법을 강구한다.
실험계획론	實驗區배치의 기본형, 요인실험, 부분실시법, 반응 표면 계획, 불완비블럭실험계획등을 연구한다.
시계열분석	Box-Jenkins 방법을 중심으로 ARIMA 모형에서의 모형 식별, 추정, 검정 및 예측, 분해 시계열 분석법의 스펙트럼 분석법을 소개한다. 또한 비정상 시계열의 단위근 검정법도 소개한다.
통계적계산특강	최소제곱법, 비선형 회귀분석과 Robust 회귀분석 등을 수치해석의 관점에서 연구한다.
분산처리시스템	분산처리 시스템에 있어서 통신, 병렬처리, 자료 중복 및 분산 자원의 관리에 관한 새로운 문제에 관해 연구한다.
멀티미디어 특론	정보화시대에 멀티미디어의 데이터, 제품 및 업무소개, 광고, 시각화, 및 제품설계, 다양한 분야에 활용할 수 있도록 연구한다.
전문가시스템	전문가 시스템의 특성 및 범위에 관해 현존 전문가 시스템과 전문화 언어를 연관시켜 고찰하고 특정 분야에 대한 전문성의 획득, 표현 검색 기법을 연구한다.
회귀분석론	선형 회귀 모형의 추정 및 가설추정, disturbance term의 가정에 대한 여러 가지 문제를 고찰, 추측에 대한 문제들을 다룬다.
정보통계특론	통계자료 분석 문제들을 정보를 통하여 해결함으로써 지역사회에서 발생하는 통계자료 분석 문제들의 분석에 기여할 수 있을 뿐만 아니라, 실험 및 조사된 자료에서 새로운 정보를 얻을 수도 있으며 이의 결과는 국제적인 인증을 얻을 수 있다.
통계상담	통계상담은 의뢰인이 갖고 있는 통계적인 문제의 처리를 통계상담원이 도와주거나 대행하는 일이다. 통계상담의 교육목표는 통계학 이론을 실제 문제에 적용하여 유용한 결과를 이끌어 내기 위한 교육에 있다. 통계상담의 교육과 상담실 운영을 이해하고 통계상담 진행과 절차에 관련된 서류, 세칙, 보고서 등 이에 필요한 몇 가지를 포함하고 있다. 통계상담 교육에서는 실제 상담원으로 상담사례에 대한 구두발표와 보고서를 꾸미는 것도 요구된다.
통계소프트웨어	여러 가지 통계 이론의 모의실험에 적합한 S-plus 언어의 사용법과 이를 이용한 모의실험 방법에 대해 소개한다. 스프레드시트 프로그램인 Excel에서 제공되는 여러 가지 통계 분석 기법 및 데이터베이스의 기본 개념에 대해 학습한다. 웹 프로그래밍에서 중요한 언어로 사용되는 자바의 기본 개념을 소개한다.
자료구조 및 알고리즘분석 특론	소프트웨어 제작과 문제 해결을 위한 자료구조들의 특성을 이해하고, 이들을 이용한 보다 복잡한 자료구조의 설계 및 구현을 시도한다. 또한 자료구조들을 효율적으로 다룰 수 있는 효율적인 알고리즘과 이의 기본적인 분석 능력을 배양한다. 취급하는 자료구조로는 배열, 스택, 큐, 연결 리스트, 트리 등이 있고, 이들과 알고리즘을 결합하여 검색, 정렬, 그래프 문제 등을 해결하는 과정을 배운다.
마이크로컴퓨터 시스템 설계	마이크로컴퓨터에 있어 Microprocessor의 구조와 H/W의 구성 및 S/W의 구성 요소에 대해 연구한다.
이동처리시스템	이동 처리 시스템의 중요 핵심 구성요소인 이동 소프트웨어 아키텍처, 위치의존적 질의어 처리 기술, 데이터 분배 기술, 데이터 일관성 유지 기술, 위치 데이터 목록 관리 기술들의 기본개념을 다룬다.
사회조사분석특강	사회조사방법론, 사회조사설계, 표본추출방법, 질문지와 조사표, 자료처리법과 자료 분석법에 관하여 광범위하게 연구한다.
디지털컨텐츠론	대화식 교육훈련, CD-ROM 타이틀 등의 멀티미디어 제품개발, 원격비디오 회의 등에 적극적으로 사용할 수 있도록 연구한다.
응용다변량자료분석	최근에 데이터마이닝이 사회의 여러 현업에서 관심을 끌고 있는데 그 중심에는 다변량자료분석이 있다. 이처럼 다변량자료분석은 여러 분야에서 응용되고 있는데 이 과목은 다변량자료분석기법을 응용하여 다양한 방법으로 활용하는데 주안점을 두고 있다.
통계그래픽스	통계 자료 분석에서 자주 사용하는 그래픽을 R언어와 SAS 및 S-PLUS를 사용하여 보다 쉽게 통계적인 접근이 가능하도록 한다.
컴퓨터 네트워크	네트워크 및 데이터통신의 기초지식과 네트워크 장비의 이해를 통해 네트워크 구축 및 운영관리 기술을 실무중심의 교육으로 컴퓨터 정보 산업의 중추적 역할을 수행하고 능동적으로 대처할 수 있는 전문기술인을 육성한다.
신뢰성이론	일반적인 failure time에 대한 분포와 시스템의 신뢰성에 대해서 이해하고, 신뢰성을 높이기 위한 방법을 연구한다.
지리정보시스템	지리정보시스템의 개념을 이해하고 정보시스템의 유형별 특징, 시스템구축을 위한 기술적 기본개념, 및 구축계획, 개발, 관리방법론을 학습한다.
베이지안통계학	베이지안 통계이론에 있어서 여러 가지 사전, 사후확률분포 및 베이지안 추정, 검정 방법에 관하여 논한다.
임베디드시스템	이미 embedded system에 익숙한 대학원생들을 대상으로 하며 embedded system을 설계하는 데 중요한 여러 주제들에 관한 최신의 연구논문들을 중심으로 연구 결과들을 학습하여 embedded system분야의 본격적인 연구를 준비시키는 데 목적이 있다.
베이지안추론	의사결정론의 토대, 확률화 의사결정, 효용 및 로스(LOSS)함수, 최소최대(MINIMAX)분석, 통계적 게임이론, 축차분석 등을 다루며 고급의사를 결정할 수 있게 학습한다.
다변량통계분석	공분산행렬의 분포, multiple regression, canonical correlation 및 multiple discriminants의 분포 이론, 공분산구조에 대한 제반 모형의 소개 및 분류 기법에 관해 연구한다.
데이터 마이닝	대용량의 데이터로부터 필요한 정보와 지식을 만들어 내는 작업이다. 데이터마이닝을 하기 위한 분석 방법으로는 신경망(Neural Network)이 대표적이며 데이터마이닝의 응용으로 고객관계관리(CRM, Customer Relationship Management)등이 있다. 이 분야는 최근 기업과 학계에서 관심이 집중되고 있으며 통계학, 전산학과 경영학 등의 지식을 필요로 한다.
품질경영특강	품질관리 개념과 경영이론이 결합되었다. 품질방침, 목표 및 책임을 정하고, 품질계획, 품질관리, 품질보증 및 품질개선등을 통하여 이를 실행하는 모든 경영 활동으로 전략적 측면 강조한 포괄적인 품질관리를 다룬다.