발전기금
교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAI3007 | 소프트웨어공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 소프트웨어 공학은 적절한 기간과 비용의 한도 내에서 개발되고 수정되는 소프트웨어 생산품의 생산과 유지를 위한 체계적인 기술과 관리의 학문분야로써 소프트웨어 생산품의 질을 향상시키고 생산성을 증가시키는데 그 목적이 있다. 특히, 소프트웨어 생명주기, 구조적 설계 및 분석기법, 각종 다이어그래밍 기법 등에 대해 배움으로써 고품질의 소프트웨어를 양산할 수 있는 능력을 배양한다. | |||||||||
| AAI3009 | 컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 컴퓨터비전은 인공지능 분야에서 가장 빠르게 발전하는 분야로, 다양한 이미지와 동영상과 같은 시각 정보들을 수집, 처리, 분석, 이해, 활용하는 데 그 목적을 두고 있다. 본 과목은 학부 고학년생을 위한 과목으로 컴퓨터비전과 관련한 기초적인 개념과 방법론 및 그 응용을 배운다. 아울러 프로그래밍으로 구성된 과제들과 학기 프로젝트를 통해 실제 영상을 다루는 경험을 쌓는데 주안점을 둔다. 주로 학습하는 내용은 다음과 같다. - image processing, segmentation, feature extraction, photometric vision, motion and tracking, camera models, scene reconstruction, and human/scene/object recognition and detection. | |||||||||
| AAI3010 | 딥러닝 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목에서는 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, CNN/RNN과 관련된 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, CNN 기초와 구조, RNN 기초와 응용을 다룬다. | |||||||||
| AAI3011 | 자연어처리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 자연어처리에 대한 개념, 기술, 모델에 대해 논의한다. 자연어처리와 분석 기술, 특히 딥러닝 기반의 자연어처리에 대한 이론과 실습을 다룬다. 그리고 자연어처리와 관련된 프로젝트를 통해 창의적 설계와 개발 내용을 학습한다. 주요 내용은 워드임베딩, 서브워드, 문장임베딩 프로그래밍, CNN을 이용한 자연어처리 프로그래밍, DNN을 이용한 자연어처리 프로그래밍 등이 있다. | |||||||||
| AAI3013 | 빅데이터처리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 빅데이터는 인공지능, 자율자동차, 로봇, 추천 시스템, IoT 등 최신 기술의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 수많은 시스템에서 생성되는 빅데이터를 어떻게 수집, 저장 및 처리할 수 있는지에 대해 학습한다. 또한, 네트워크과학, 기계학습, 통계분석 등 다양한 빅데이터 분석 방법론을 배운다. 특히, Hadoop과 Spark를 활용한 빅데이터 처리에 대해 집중적으로 학습한다. | |||||||||
| AAI3014 | AI산업전략 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 정보통신 산업은 매우 빠른 속도로 발전하며, 다른 산업들과는 다른 특성을 가지고 있다. 따라서 정보통신 산업 내의 기업들은 성공을 위해 기존 기업들과는 다른 관점과 전략을 필요로 한다. 본 과목은 정보통신기술의 하나인 AI산업에 속해있는 기업들이 가지고 있는 특성을 분석하고, 기술경영 이론들과 다양한 사례들을 통해 AI기업들의 전략을 도출해본다. | |||||||||
| AAI3015 | 소셜인텔리전스 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영 | Yes | ||
| 본 과목은 Social media 상에 있는 posts 또는 comments 와 같은 텍스트 메시지는 물론 likes, shares, friending 등 다양한 의사표현 행위 데이터를 표집하여 R, Python 등의 통계 및 프로그램 언어를 통해 직접 분석해보는 강의이다. 본 강의는 인문사회적 오리엔테이션이 강한 학생들도 수강할 수 있을 정도의 수준을 유지하면서도 직접 다양한 소셜미디어상의 데이터를 수집 및 분석해보는 과정을 경험해보며 다양한 인문사회적 이론을 통해 그 결과를 해석해볼 수 있는 강의이다. | |||||||||
| AAI3016 | 지능형인지감성디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 본 과목은 인간-컴퓨터상호작용(Human-Computer Interaction; HCI) 분야에서 사용자의 인지와 감성에 대한 여러 이슈들을 다룬다. 수업에서 다루는 내용은 인간정보처리, 의사결정모델, 감성디자인, 감성의 측정과 활용 등을 포함한다. 특히, 본 과목은 지각, 인식, 기억, 인지, 판단, 행동으로 이어지는 일련의 과정에서 발견되는 사용자의 본질적 속성과 한계에 주목하고, 여기에 감성, 감정과 같은 요소들을 고려함으로써 인공지능 기반 상호작용적 제품/서비스 개발에 대해 실질적인 측면에서의 접근을 시도한다. | |||||||||
| AAI3017 | 인간인공지능상호작용 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 이 수업은 학생들에게 인간과 인공지능(AI) 간의 상호작용에 대한 기본 개념과 이슈들을 소개하여 특히 인공지능이 인간에게 보다 도움이 되고 편하게 사용할 수 있도록 하는데 중요한 심리적 요소들을 통해 어떻게 인공지능이 디자인되어야 할것인가까지 논의하는 것이 주목적이다. 이 주제들은 AI 스피커, 자동차 음성 인터페이스, 소셜로봇, 교육용 AI 등의 여러 인공지능 기술의 다양한 예를 통해 보다 자연스럽고 의미 있는 사회적 소통을 구현하는 방법에 대해 HCI, 심리학, 커뮤니케이션 등 여러 분야의 이론을 기반으로 논의하게 된다. 학생들은 인문사회적인 접근방법을 통해 AI 어플케이션의 기획과 UX design 을 분석, 경험하는 활동을 하게 될 것이며 AI/머신러닝에 대한 지식은 수업 듣는데 도움이 될 수 있으나 필수는 아니다. | |||||||||
| AAI3019 | 인공지능마케팅 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영 | Yes | ||
| AI는 기업경영의 현장에서 가장 빠르게 도입될 것으로 얘측된다. 인간의 행복과 만족, 편안함을 추구하는 궁극적인 마케팅의 생산성 향상을 위해서 인공지능을 어디에 어떻게 왜 사용하는지 이해한다. 다양한 Use Case를 탐구한다. AI 기술을 응용하여 Digital Trasnformaion이 기업 경영의 실제 현장에서 어떻게 구현되는지 창의적으로 모색한다. 하버드 스탠포드 및 각국의 AI Use Case 의 다양한 최신의 자료를 심층적으로 토론하여 연구하며, 실제로 AI를 응용하여 신제품 개발, 가격 설정, 프로모션, 판매 영업, 브랜딩, 로고,고객 관리 등 다양한 마케팅 컨택스트에서 어떻게 Ai 기술이 응용되어 사업화되는지 익히고 창의적으로 새로운 시장 전략을 수립한다. 특히 마케팅의 궁극적 목표인 인간의 행복 증진과 삶의 질의 형상을 위해 AI 기술이 인간에게 어떤 비전을 줄 수 있을지 또 이를 통한 경영자의 사회적 공헌과 리더쉽은 무엇인지 깊이 사고한다. Generative Adversarial Networks와 같은 딥러닝 기법을 활용하여 기업경영 커뮤니케이션에 필요한 Marketing Creative와, 광고 이미지, 메세지, 로고 등 마케팅 컨텐츠 제작 혹은 간단한 마케팅 챗봇을 만드는 과제를 팀으로 실습하여 본다. | |||||||||
| AAI3020 | 캡스톤설계프로젝트 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한,영 | Yes | ||
| 본 수업에서는 인공지능의 활용과 ICT융합을 주제로 팀 프로젝트를 수행합니다. 수강 신청에 앞서 반드시 담당 교강사와 주제를 먼저 상담해야 하고, 학생의 관심 주제와 교강사의 지도 주제가 잘 부합될 때 수강하도록 합니다. 본 연구의 주요 결과물은 인공지능을 활용한 서비스/시스템 개발, 데이터 기반 도메인 응용을 통해 관련 작품의 프로토타입 제작, 논문 작성, 오픈소프트웨어 출시를 목표로 합니다. | |||||||||
| AAI3021 | 창의융합프로젝트 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 본 과목은 팀 프로젝트 중심으로 다양한 학문 영역의 학생들이 협력하여 문제를 이해하고 해결할 수 있는 융합경험을 갖는 것을 목적으로 한다. 또한 활발한 팀 활동을 통하여 개인의 창의성을 키운다. 본 과목은 1) 융합 접근을 경험하고, 2) 문제를 탐색하고 이해하며, 3) 해결책을 개발하고, 4) 문제해결을 위한 방법론을 배운다. 문제해결 방법론으로 트리즈(TRIZ)를 활용 한다, 병행해서 스마트폰 제품 기술을 어느 정도 이해하는 시간을 갖는다. 그리고 학생들이 가지고 있는 스마트폰을 충분히 사용하면서, 사용자 관점에서의 스마트폰 제품의 2~5년후의 새로운 서비스를 발굴해 본다. 문제의 대상은 바뀔 수 있다. | |||||||||
| AAI3023 | 인공지능서비스디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영 | Yes | ||
| 이 수업에서는 학생들이 인공지능 서비스를 직접 디자인하는 경험을 제공한다. 인공지능 서비스를 기획하는데에 있어 중요한 전반의 과정에 대해 배운다. 첫번째, 사용자 분석방법을 배워 실제 사용자의 경험에 대해 분석을 진행하여 사용자에 대해 깊은 이해를 할 수 있도록 한다. 두번째, 사용자 경험을 바탕으로 무엇이 문제이고 불편한 점인가를 분석하여 밝힌다. 세번째, 문제를 밝힌 다음 그 문제를 해결할 수 있는 해결 아이디어를 도출하고 이를 인공지능 서비스를 이용하여 해결할 수 있도록 디자인한다. | |||||||||
| AAI3024 | 가상현실데이터처리및국제표준 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 본 과목은 최신 가상현실(Virtual Reality: VR) 기술을 이해하기 위한 영상처리 및 스트리밍 시스템 기술을 학습하는 것을 목표로 한다. 학습내용은 가상현실 처리를 위한 (1) MPEG-Immersive 국제표준의 이해, (2) 360도 영상 및 메타데이터 처리 기술, (3) 비디오 인코딩/디코딩 기술 등이 있다. 또한 본 수업은 표준 참조SW를 이용한 프로젝트 실험을 통해 최신 VR처리시스템 기술을 깊이 이해할 수 있도록 한다. | |||||||||
| AAI3025 | 인공지능과이론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 인공지능과 이론 강의에서는 사회과학분야의 데이터를 이해하고 AI에 적용하기 위한 다양한 모델과 이론을 학습한다. 이론적 틀을 통해 사람들의 인식과 행태를 설명하고, 소셜 미디어에서 생성되는 데이터, 그리고 사회현상을 해석하는 데 필요한 렌즈 내지는 시각을 개발하기 위한 개념과 지식을 논의한다.이 강의를 통해 학생들은 이론을 데이터 분석에 적용하는 아이디어를 얻을 수 있으며, 지금까지 생산된 수많은 기술과 혁신들의 사회적 수용 또는 저항에 영향을 미친 원리를 이해할 수 있다. | |||||||||
| AAI3026 | AI,로봇,가상인간과사람 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영 | Yes | ||
| 이 수업은 인공지능과 그에 기반한 로봇 및 가상 인간이 현대사회에서 사람들과 어떻게 교류하는지와 이러한 기술들이 다양한 목적을 위해 활용될 수 있는지를 인문사회과학적인 관점에서 주목한다. 또한, 기계가 단순한 도구를 넘어 사회적 행위자로써 인정될 수 있는지에 대한 가능성도 주목한다. 인공지능, 로봇, 그리고 가상 인간의 급변하는 기술 발전에 맞춰 수업은 기존 문헌과 더불어 현재 진행중인 관련 이슈들도 함께 탐구하고 토론하며 진행될 예정이다. | |||||||||
| AAI3027 | 학생글로벌스타트업입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
| 본 강의는 학생들이 창업을 하기 위해 알아야 할 필요 정보와 지식을 설명한다. 현업에 종사하는 스타트업 CEO와의 협업을 통해 생생한 창업생태계와 역동적인 글로벌 투자 환경 등을 강의하며, 무엇보다도 스타트업 현장에서 실제로 활용되는 데이터 분석 업무 등을 직접 탐방하고 관련 업무 등을 프로젝트로 실습하므로써 학생들이 스타트업을 자신있게 준비할 수 있는 기본 역량을 키우는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| BUS3037 | 마케팅인텔리젼스 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 경영학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 최신 동향인 뉴로 사이언스와 디지털 미디어, 인공지능의 개발에 대한 융합적 이해를 도모한다. 새로이 대두하는 바이오․디지털 텍스트 데이터를 경영학에 활용하여 마케팅 인텔리전스를 창출하는 방안에 대한 논의를 진행한다. 인간 뇌의 이해를 통해 욕구 및 의사 결정의 신경과학적 원리를 이해하고, 이를 여론분석 및 미래예측을 위한 바이오․ 디지털 텍스트 데이터의 분석과 활용을 가능케 하는 인공지능으로 개발될 알고리즘의 개념적 철학적 가능성에 대해 논의한다. 과학적 통찰력이 있는 새로운 융합과학으로서의 마케팅 인텔리젼스의 지식을 창출하고 공유한다. | |||||||||
| CHS2002 | 데이터과학과소셜데이터분석 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
| 본 과목은 데이터과학을 통해 인간행동, 사회현상을 바라보는데 그 목적을 둔다. 온라인 소셜미디어공간에서의 데이터 수집과 분석도 배운다. 이론과 실습을 함께하지만, 실습의 비중은 운영하는 학기마다 변할 수 있음. | |||||||||
| CHS2003 | 빅데이터와인공지능을활용한시스템강건설계 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
| 본 교과목에서는 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 학습한다. 구체적으로 신뢰성 분석, 센서 기반 빅데이터 획득, 빅데이터 신호 처리, 통계적 영향인자 추출, 인공지능 기반 모델링 기법 등에 관하여 이론적 방법론 및 실습 기반 학습을 수행한다. 또한 사례 소개를 통해 학습한 방법론 적용을 통한 공학 시스템 강건 설계에 관하여 고찰한다. | |||||||||
| CHS2011 | AI시대의기술윤리와미래유학 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
| 본 수업에서는 현재 발전하고 있는 인공지능이 야기하는 다양한 윤리적 문제를 다각도로 성찰하고, 더 발전된 형태의 범용인공지능이 등장할 미래 사회에서 필요한 윤리관은 무엇인지를 고민한다. 더 나아가 AI시대의 다원적 가치관 중에서도 동아시아의 전통, 특히 유학 전통의 윤리관이 여전히 우리 사회에 유의미한 통찰을 어떻게 제공할 수 있는지 살펴본다. 본 수업에서 다룰 구체적 문제들은 다음과 같다. 현재 AI가 노출하는 인간의 편견들을 어떻게 해결할 것인가? AI 개발에 필요한 공학자, 기술자는 구체적으로 어떤 윤리적 문제들을 고민해야 하는가? AI 시대의 정의과 공정은 현대 우리 사회의 정의와 공정과 같은가, 다른가? AI시대의 인간성은 어떻게 규정되는가? 새로운 시대에 여전히 우리가 공생할 수 있는 길은 무엇인가? AI시대에서 우리는 동아시아 유학전통의 어떤 면모를 되살릴 것인가? 본 수업은 한국 학계 동서철학의 최고 전문가들이 함께 특강 형식으로 진행되되, 각 강의들이 상호 유기적으로 연결됨으로써 일관적으로 공통 주제를 발전시켜 나아간다. | |||||||||
| CHS2015 | 인공지능기반뇌과학융합기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
| 본 과목은 인간 뇌의 작동 방식에 대한 기본적 이해와 최근 연구성과들을 소개합니다. 이를 바탕으로 인문·사회과학과의 접목을 통해 어떻게 뇌인지과학 및 뇌공학 융합기술 (예, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뉴로 마케팅, 신경언어학, 신경인체공학, 등)이 연구/개발되어 왔는지, 뇌과학기술 발전에 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지, 다양한 연구사례들과 미래전망에 대한 토론을 통해 미래지향적 융합 전문 인력이 될 수 있는 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다. | |||||||||
| CHS7002 | 머신러닝과딥러닝 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다. | |||||||||
| CHS7003 | 인공지능응용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다. | |||||||||
| CNT2001 | 문화테크놀로지1 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | 한 | Yes | |
| 파이썬을 중심으로, 자바, 자바스크립트, C++ 등과 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어를 활용해 다양한 형태의 문화콘텐츠 및 예술작품을 기획하고, 코딩하며, 디자인하고, 시각화하며, 표현하는 법을 배운다. | |||||||||
| CNT2002 | 문화테크놀로지2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | - | No | |
| 본 수업은 다양한 형태의 문화예술 창작을 위해 필요한 다양한 테크놀로지에 대한 기초 지식과 실습을 다룬다. 컴퓨터그래픽, 비디오프로덕션, 디지털 비디오아트, VR, AR, 3D프린팅, IoT, CAD/CAM, 웨어러블 테크놀로지 등을 다룬다. | |||||||||
| CNT2003 | 문화예술과테크놀로지입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 수업은 문화콘텐츠와 예술 분야에 테크놀로지가 어떻게 활용되고 있는지 기초적인 수준에서 전반적으로 살펴본다. 테크놀로지가 문화콘텐츠의 제작과 유통에 어떻게 활용되어 왔는지를 역사적으로 분석한다. 최근 AI, VR, AR 등의 테크놀로지가 발전함에 따라, 문화콘텐츠 및 예술 산업이 이러한 기술들을 어떻게 활용하고 있는지를 살펴보고, 이러한 기술의 활용에 따라 관련 산업이 어떻게 변화하고 있는지를 논의한다. | |||||||||
| CNT2005 | 문화콘텐츠기획 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | 영 | Yes | |
| 콘텐츠 사례 분석을 통해 이야기, 이미지, 문화유산 등의 문화원형에 대한 연구와 다양한 활용 방법 등에 관해 습득하고, 그룹 프로젝트를 실행함으로써 문화원형기반의 콘텐츠 기획서의 작성 및 실제 콘텐츠 프로토타입 설계를 통해 콘텐츠 기획 역량을 향상시킨다. 문화원형콘텐츠의 활용방법과 박물관에 대한 고찰, 체험식, 인터랙티브 전시 및 정보 전달 방식의 최근 동향, 스마트 뮤지엄 전시 적용 기술과 사례연구, 스마트 뮤지엄 콘텐츠 기획 및 설계 등 이론 및 사례연구, 프로젝트 등이 수업에서 다루어진다. | |||||||||
| CNT2008 | 트랜스미디어스토리텔링 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | 한 | Yes | |
| 트랜스미디어의 서사 구조적 측면과 다매체간의 상호작용적 적용방법을 연구한다. 트랜스미디어 스토리텔링은 전통적 방식의 영화, 소설, 방송 콘텐츠와 함께 다양한 매체의 콘텐츠를 동시적으로 개발하는 내러티브 창작방식이다. 코어 스토리, 비주얼 콘텐츠 창조, 인터렉티브 스토리텔링, 내레이션 등의 창작 이론 및 실재를 경험하는 것이 수업의 주안점이 될 것이다. | |||||||||
| CNT2011 | 영상커뮤니케이션입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컬처앤테크놀로지융합전공 | - | No | |
| 이 과목에서 수강생들은 아이디어를 영상으로 바꾸는 과정을 다양한 이론적 관점에서 학습한다. 영상 커뮤니케이션과 관련된 주요 개념과 이론들을 습득하고 제작과정에 적용할 수 있는 영상문법들을 학습한다. | |||||||||