[2025학년도 기준] 교과목 정보는 입학년도에 따라 달라질 수 있습니다. 정확한 교과목 정보는 교무처 학사지원팀을 통해 확인하시기 바랍니다.

프로그래밍 기초(Basics of Computer Programming)

프로그래밍의 기초 개념들을 익히고, 이를 이용하여 문제 해결을 위한 논리적 사고 능력을 키우기 위한 과정을 학습한다. 주어진 문제를 논리적이고 효율적으로 해결하기 위한 방법(알고리즘)을 설계하고 이를 실제 프로그램으로 구현하여 검증함으로써 프로그램 기획 및 개발을 위한 기본 자질을 키울 수 있도록 한다.

이산 수학(Discrete Mathematics)

이산수학적인 사고와 내용을 익힌다. 컴퓨터에서 실행되는 프로그래밍 자체가 논리이기에 논리적, 수학적으로 생각하고 문제해결에 폭넓게 적용할 수 있는 능력을 구사할 수 있도록 한다. 컴퓨터와 관련된 수학적 내용에 대하여 배운다. 논리, 집합, 함수, 관계, 그래프, 트리 등에 대하여 배운다. 또한, 이러한 수학적 개념들이 컴퓨터 소프트웨어에서 어떻게 쓰이는지에 대해서 살펴본다.

인공지능반도체개론(Introduction to AI Semiconductor)

인공지능(AI) 반도체에 대한 기본적인 이해를 제공한다. 학생들은 인공지능 특화 하드웨어의 기본 원리, 구조, 설계 고려 사항 등을 학습하게 된다. 주요 내용으로는 인공신경망, 딥러닝, 그리고 인공지능 작업 부하를 위한 하드웨어 가속화 기술 등이 있다.

미적분학(Calculus)

함수의 극한, 연속성, 미분 및 적분의 기초 개념을 학습한다. 수학적 문제를 해석하고 해결하는 능력을 배양한다. 공학 및 자연과학의 기초 이론을 이해하는 데 도움을 준다.

컴퓨팅 사고: Python 프로그래밍(Computational Thinking: Python Programming)

최근 Python 언어의 기초 및 Pythonic 코드의 개념에 대해서 배우고, 객체지향 프로그래밍 등의 고급 프로그래밍 개념 및 기법을 소개한다. 또한 실습을 통해 Python을 이용한 데이터의 처리, 요약, 시각화 등 데이터 분석을 위한 기초적인 데이터 핸들링 방법에 대하여 학습한다. 또한 데이터베이스 연동 및 Flask기반 기초 웹 프로그래밍 기법을 익힌다.

현대 경영학의 이해(Understanding of Modern Management)

현대 경영학 전반에 걸쳐 필요한 기초적 개념과 현대 기업의 경영관리를 이해시킨다. 특별히 현대적 기업의 특징, 경영자의 유형, 경영학의 체계, 기업형태, 그리고 경영자의 기능에 관하여 폭넓게 연구한다.

데이터베이스 기초(Introduction to Database)

데이터베이스의 개념과 구조, 데이터 모델, 데이터베이스 관리 시스템, 데이터베이스 설계, SQL 질의 언어 및 질의 처리 기법, 트랜잭션 관리, 데이터 회복 및 동시성 제어 등을 학습하고 데이터 및 데이터베이스를 효율적으로 관리하는 능력을 함양한다.

현대 경영정보시스템의 이해(캡스톤디자인)(Understanding Modern Management Information Systems: Capstone Design)

경영정보시스템의 개념과 비즈니스 활용 사례를 학습한다. 데이터 기반 의사결정과 정보 기술의 응용을 탐구한다. 캡스톤 디자인 프로젝트를 통해 실무 역량을 강화한다.

기계학습(Machine Language)

컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 지각, 추론, 탐색, 학습 등의 인공지능의 개념과 발전사를 살펴보고, 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 이용한 기계학습의 기본개념과 이론적 근거 등을 Linear Regression, Logistic Classification, Neural Network의 구성과 활용 등을 통해 이해할 수 있도록 학습함으로써, 향후 소프트웨어 전문가로서 미래 인공지능 기반 사회에서 필요로하는 딥러닝 기술과 구현기법 등을 습득할 수 있도록 한다.

웹 프로그래밍(JS, HTML, MYSQL, PHP)

HTML5는 뛰어난 이식성과 확장성을 통해 데스크탑 환경 뿐만 아니라 모바일 환경의 응용 개발에 있어 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 본 과목은 HTML5 이외에, 응용 사용자 인터페이스 개발에 필요한 CSS3 및 JavaScript를 함께 학습하여, 이들 요소가 응용 개발에 어떻게 유기적으로 활용될 수 있는지 소개하고, 데이터베이스를 기반으로 웹 페이지를 동적으로 생성하기 위한 기술인 JSP(Java Server Page)에 대해 소개한다. JSP를 활용한 프로젝트를 팀별로 수행하여, 실무 능력을 배양한다.

AI 반도체 공정(AI Semiconductor Processing)

반도체를 이루는 재료의 결정 구조를 시작으로 전자의 이동 특성을 해석하기 위한 양자역학 기초를 학습한다. 이를 바탕으로 주기적 원자 배열 구조를 가진 반도체의 전기적 특성을 해석하고 이를 조절하는 방법을 학습한다. 이후 전압이 인가되었을 때 생성되는 전류의 형성 요소들에 대해 학습하고, 이때 반도체의 전기적 특성을 해석하기 위한 연속방정식을 학습한다. 마지막으로 PN접합의 특징에 대하여 학습하여 반도체 소자를 이해하기 위한 기초들에 대하여 학습한다.

딥러닝 기초(Introduction to Deep Learning)

딥러닝의 기초로 불리는 신경망의 원리, 딥러닝의 학습 원리, 그리고 딥러닝을 위한 다양한 모델들을 학습한다. 이를 위하여 RBM, Autoencoder, CNN, GAN, RNN, LSTM, Attention Mechanism, Reinforcement Learning의 원리와 이를 이용한 객체 인식, 분류, 분석 등의 실제 응용시스템에 대하여 학습한다.

통계학(Statistics)

본 과목은 사회과학 연구 방법의 초급과정으로, 기술통계, 확률, 확률분포, 표본분포, 추정, 가설검정, 회귀분석, ANOVA 분석 방법론 등을 학습한다. 특히 본 과목은 연구방법론 과목의 기초 역할을 담당한다.

미래형 자동차 공학(Future Automotive Engineering)

차세대 자동차 기술과 트렌드를 학습한다. 전기차, 자율주행차, 스마트 카 등 혁신적 기술을 탐구한다. 자동차 공학의 최신 동향과 미래 전망을 이해한다.

정보기술과 혁신(캡스톤디자인)(Information Technology and Innovation)

경영 및 경영정보 분야에서 정보기술이 어떠한 혁신을 창출 시켰는지에 대해 학습한다. 특히 웹 기반 정보기술과 모바일 정보기술이 조직의 어플리케이션, 의사결정지원시스템, IT 가치사슬망구축 등에 어떻게 구현 관리되고 있는지 사례 중심으로 학습한다.

인공지능 종합설계 I (캡스톤디자인)(AI overall design(Software))

다양한 소프트웨어 이론을 바탕으로 개발자가 의도하는 소프트웨어를 창의적으로 설계 및 구현할 수 있는 능력을 배양한다.

산학연계 프로젝트 (캡스톤디자인)(Capstone Design: Industry-Academia Collaboration)

*4학년(주전공) 필수 (복수전공생 해당없음) 산학 협력을 통해 실제 산업 문제를 해결하는 프로젝트이다. 이론을 바탕으로 기업과 협력하여 실무 경험을 쌓는다. 문제 해결 능력과 팀워크를 기르며, 혁신적인 솔루션을 제시한다.

E-Business Project(캡스톤디자인)(E-Business Project)

*4학년(주전공) 필수 (복수전공생 해당없음) 다양한 IT 및 소프트웨어 이론을 바탕으로 개발자가 의도하는 지능제어 기반의 기계 및 전기전자시스템을 창의적으로 설계 및 구현할 수 있는 능력을 배양한다.

인턴십Ⅱ ICT 학점연계 프로젝트(InternshipⅡ ICT Credit Connection Project)

지도교수의 동의와 지도아래 전공과 관련된 실무분야에서 현장실습 기회를 갖는다. 이 경우 실무 훈련을 위한 계획서, 인턴기관의 승인서 및 평가를 위한 업무일지가 있어야 하며, 인턴십 종료 후 지도교수 평가 및 기업평가를 통해 평가된다. 본 과목은 12학점 수업으로 진행되며 학기 중 전면적 인턴십 학습 체계로 진행된다.

데이터 분석 기초(Introduction to Data Analysis)

데이터 분석의 기본 개념과 방법론을 학습한다. 통계적 분석 기법과 데이터 시각화 기술을 익힌다. 실제 데이터를 활용해 분석 결과를 도출하는 능력을 배양한다.

자료구조 및 알고리즘(Data Structures and Algorithms)

효율적인 데이터 저장 및 처리 방법을 학습한다. 기본적인 자료구조(리스트, 스택, 큐 등)와 알고리즘을 이해한다. 문제 해결을 위한 알고리즘 설계 및 최적화 기법을 익힌다.

선형대수(Linear Algebra)

선형대수는 벡터, 행렬, 선형 변환 등 기초적인 수학적 개념을 배우는 과목이다. 이 과목에서는 선형 방정식의 해법을 구하고, 행렬 연산과 고유값 문제 등을 다룬다. 선형대수는 데이터 과학, 기계 학습, 물리학, 경제학 등 여러 분야에서 중요한 기초가 된다. 또한, 복잡한 시스템의 구조를 이해하고 분석하는 데 필수적인 도구로 사용된다.

객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)

객체지향 언어인의 기본적인 구조와 클래스 기반의 프로그래밍에 대해서 학습한다. 최근에는 모바일 개발의 기반이 되는 프로그래밍으로 각광을 받는 한편, 인터넷 및 분산 환경에서 효과적으로 응용 프로그램을 작성할 수 있도록 설계된 객체배열, 클래스와 객체, 이벤트, 메소드, 상속, 캡슐화, 다형성 등의 다양한 프로그램의 예제를 통하여 실습함으로써 실무 능력을 향상한다.

인공지능 확률론(Probability Theory for Artificial Intelligence)

인공지능에서 사용되는 확률론의 기초 이론을 학습한다. 확률적 모델링 및 예측 기법을 이해한다. 기계학습과 인공지능 알고리즘에 확률론을 적용하는 방법을 배운다.

데이터 분석 응용(Applied Data Analysis)

실제 데이터를 기반으로 한 고급 분석 기법을 학습한다. 통계적 모델링, 기계학습, 시계열 분석 등을 활용합니다. 산업 및 연구 분야에서의 데이터 분석 문제를 해결한다.

고급 웹 프로그래밍(Advanced Web Programming)

웹 애플리케이션 개발을 위한 고급 프로그래밍 기술을 익힌다. 프론트엔드 및 백엔드 기술을 종합적으로 다룬다. 최신 웹 개발 프레임워크와 데이터베이스 연동을 학습한다.

소프트웨어 공학(Software Engineering)

소프트웨어 개발 생애 주기와 관리 방법론을 학습한다. 객체지향 설계, UML, 테스트 및 품질 보증 기법을 다룬다. 실제 소프트웨어 프로젝트의 설계 및 구현을 경험한다.

딥러닝 응용(Applied Deep Learning)

딥러닝의 다양한 모델과 기법을 실습을 통해 학습한다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 분야별 응용 기술을 익힌다. TensorFlow, PyTorch 등 주요 딥러닝 라이브러리를 사용한다.

자연어 처리(Natural Language Processing)

자연어 처리의 기초와 고급 기술을 학습한다. 언어 모델링, 감정 분석, 기계 번역 등을 다룬다. 텍스트 데이터를 분석하고 의미를 추출하는 방법을 익힌다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)

컴퓨터 비전 기술을 이용해 이미지와 영상을 처리한다. 객체 인식, 이미지 분할, 특징 추출 등의 기술을 배운다. 딥러닝을 활용한 고급 컴퓨터 비전 응용을 학습한다.

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

클라우드 환경에서의 데이터 저장 및 처리 기술을 다룬다. AWS, Azure 등의 클라우드 플랫폼을 사용한 서비스 구축을 학습한다. 클라우드 기반 시스템의 확장성과 효율적인 운영 방법을 배운다.

스마트 팩토리(Smart Factory)

자동화 및 IoT 기술을 이용한 스마트 팩토리 시스템을 학습한다. 산업 현장에서의 데이터 분석과 최적화 기법을 배운다. 실시간 모니터링과 예측 모델링을 통해 생산성을 향상시킨다.

최신 인공지능 활용(Applications of Latest Artificial Intelligence)

최신 AI 기술을 다양한 분야에 적용하는 방법을 학습한다. 자율주행, 로봇공학, 헬스케어 등 AI의 최신 활용 사례를 다룬다. AI 기술이 실제 산업과 사회에 미치는 영향을 탐구한다.

인공지능 시스템 개발(AI System Development)

AI 시스템의 설계 및 구현 방법을 학습한다. 머신러닝, 딥러닝 기반 모델을 실습을 통해 개발한다. AI 시스템을 개발하고 평가하는 전반적인 과정을 배운다.

인공지능 종합설계 Ⅱ (캡스톤디자인)(AI overall design(Software))

다양한 소프트웨어 이론을 바탕으로 개발자가 의도하는 소프트웨어를 창의적으로 설계 및 구현할 수 있는 능력을 배양한다.

생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)

생성형 AI의 이론과 주요 모델을 학습한다. GAN, VAE 등 생성적 모델을 활용한 실습을 진행한다. 창의적 콘텐츠 생성 및 응용에 대해 탐구한다.

강화학습(Reinforcement Learning)

강화학습의 기본 개념과 알고리즘을 학습한다. 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 학습하는 방법을 익힌다. 게임, 로보틱스 등 다양한 분야에서의 응용을 다룬다.

논문 연구(Research Paper Study)

학술 논문의 읽기, 분석 및 이해 방법을 학습한다. 최신 연구 동향을 파악하고 관련 연구 분야를 탐구한다. 자신의 연구 주제를 설정하고 논문 작성법을 배운다.

공학수학(Engineering Mathematics)

공학을 전공하면서 접하게 되는 각종 물리적인 현상을 수학적으로 모델화하여 알기 쉽게 표현할 수 있는 능력을 기르고, 이를 수학적으로 해석 분석하여 해를 얻는 능력을 키워 전공과목을 학습하는데 필요한 수학적 기초를 제공하기 위하여 상미분방정식, 라플라스 변환, 푸리에 급수, 편미분방정식, 복소수해석 등을 강의한다.

디지털 논리회로(Digital Logic Circuits)

디지털 시스템 설계를 위한 논리 회로의 기본 개념을 학습한다. 조합 논리와 순차 논리 회로의 설계 및 분석 방법을 다룬다. 디지털 회로 설계에 필요한 이론과 실습을 병행한다.

회로이론I(Circuit TheoryI)

전기회로의 기본 소자에 대한 전기적 특성과 직류 및 교류 회로 해석기법, 과도 응답 및 주파수 특성을 이해함으로써 각종 전기회로를 해석하고 설계할 수 있는 기초 지식을 습득한다.

반도체공학I(Semiconductor Engineering I)

반도체 재료의 특성과 소자의 동작 원리를 학습한다. PN 접합, 다이오드, 트랜지스터 등 기본 소자의 이론을 익힌다. 반도체 공정 기술과 응용 사례를 이해한다.

전자회로I(Electronic CircuitsI)

전기회로의 이해와 해석을 위한 기본 소자의 특징과 법칙 및 정리 등을 소개하고, 또 전자회로에 활용하는 각 소자의 특징과 전자회로의 기본구조 및 해석과 설계방법 등을 이해하고, 이들을 실습을 통하여 확인하여 다른 회로 설계에 적용되도록 응용기술을 익힌다.

회로이론II(Circuit TheoryII)

전기회로의 기본 소자에 대한 전기적 특성과 직류 및 교류 회로 해석기법, 과도 응답 및 주파수 특성을 이해함으로써 각종 전기회로를 해석하고 설계할 수 있는 기초 지식을 습득한다.

뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)

인공지능의 가속화를 위해 개발되고 있는 컴퓨터 시스템들을 소개하고 이들의 원리를 학습한다 미래 인공지능 가속 시스템의 개발 방향과 과정에 대해서 익힌다.

전자회로II(Electronic CircuitsII)

전기회로의 이해와 해석을 위한 기본 소자의 특징과 법칙 및 정리 등을 소개하고, 또 전자회로에 활용하는 각 소자의 특징과 전자회로의 기본구조 및 해석과 설계방법 등을 이해하고, 이들을 실습을 통하여 확인하여 다른 회로 설계에 적용되도록 응용기술을 익힌다.

반도체공학II(Semiconductor Engineering II)

반도체 소자의 고급 이론과 설계 기술을 학습한다. MOSFET 및 집적 회로의 동작 원리와 설계 방법을 다룬다. 최신 반도체 기술과 응용 분야를 탐구한다.

전기전자공학개론(Introduction to Electrical and Electronic Engineering)

전기와 전자의 기본 원리와 개념을 학습한다. 회로 이론, 전자 소자, 신호 및 시스템의 기초를 다룬다. 전기전자공학의 다양한 응용 분야와 기술적 중요성을 이해한다.

일반물리(General Physics)

물리학의 기본 원리와 개념을 학습한다. 역학, 전자기학, 열역학, 광학 등의 기초 이론을 다룬다. 공학 및 자연과학의 기초로 활용되는 물리적 현상을 이해한다.

반도체재료물성(Semiconductor Material Properties)

반도체 재료의 물리적, 전기적 특성을 학습한다. 결정 구조, 밴드 이론, 전하 이동 특성을 이해한다. 반도체 소자 설계에 필요한 재료 과학의 기초를 다룬다.

CAD(Computer-Aided Design)

컴퓨터를 활용한 설계 기술과 소프트웨어 사용법을 익힌다. 전자 및 기계 설계 도구를 활용하여 설계 및 분석을 수행한다. CAD를 활용한 설계 프로젝트를 통해 실무 능력을 배양한다.

AI반도체공정실습 (캡스톤디자인)(AI Semiconductor Process Practice: Capstone Design)

AI 기반 반도체 공정 기술을 실습한다. 웨이퍼 제조 및 공정 최적화 방법을 학습한다. 실제 반도체 공정을 기반으로 실무 역량을 강화한다.

AI반도체 특허출원 실습Ⅰ (캡스톤디자인)(AI Semiconductor Patent Filing Practice I: Capstone Design)

AI 반도체 기술과 관련된 특허 출원 과정을 학습한다. 발명의 개념 도출부터 특허 문서 작성까지 실습한다. 지식재산권 관리의 중요성을 이해하고 실무 역량을 배양한다.

디지털 논리회로 실습 (캡스톤디자인)(Digital Logic Circuit Practice: Capstone Design)

디지털 논리 회로 설계 및 구현 방법을 실습한다. 조합 논리 및 순차 논리 회로의 실제 설계를 수행한다. 캡스톤 프로젝트를 통해 설계, 제작, 검증을 경험한다.

AI반도체 특허출원 실습Ⅱ (캡스톤디자인)(AI Semiconductor Patent Filing Practice II: Capstone Design)

AI 반도체 기술 특허의 심화 과정을 학습한다. 특허 출원 이후의 심사 과정과 전략을 익힌다. 산업 현장에서의 특허 관리 사례를 탐구한다.

집적회로(Integrated Circuits)

집적 회로의 설계 및 동작 원리를 학습한다. 아날로그 및 디지털 집적 회로 기술을 다룬다. 반도체 소자에서 집적 회로로의 발전 과정을 이해한다.

소자제작 실습Ⅰ (캡스톤디자인)(Device Fabrication Practice I: Capstone Design)

반도체 소자 제작 공정을 실습한다. 리소그래피, 에칭, 증착 등의 기본 기술을 익힌다. 캡스톤 프로젝트로 소자 제작 및 특성 분석을 수행한다.

반도체 장비 및 분석(Semiconductor Equipment and Analysis)

반도체 제조 장비의 원리와 사용법을 학습한다. 분석 장비를 활용해 반도체 공정 결과를 평가한다. 산업 현장에서 사용하는 장비 및 분석 기법을 이해한다.

소자제작 실습Ⅱ (캡스톤디자인)(Device Fabrication Practice II: Capstone Design)

심화된 반도체 소자 제작 공정을 실습한다. 공정 변수 조정 및 최적화를 통한 제작 기술을 익힌다. 완성된 소자의 성능을 평가하고 개선 방안을 모색한다.

디지털 집적회로 설계 (캡스톤디자인)(Digital Integrated Circuit Design: Capstone Design)

디지털 집적 회로 설계의 기초와 응용 기술을 학습한다. CMOS 설계 기법과 회로 구현 방법을 익힌다. 설계와 검증을 통합한 프로젝트를 수행한다.

반도체 공정 및 소자 설계 (캡스톤디자인)(Semiconductor Process and Device Design: Capstone Design)

반도체 공정과 소자 설계의 전반적인 과정을 학습한다. 이론과 실습을 통해 소자 설계 기술을 심화한다. 팀 프로젝트를 통해 실제 소자를 설계하고 평가한다.

아날로그 집적회로 설계 (캡스톤디자인)(Analog Integrated Circuit Design: Capstone Design)

아날로그 회로 설계 기술과 기법을 학습한다. 연산 증폭기, 필터 등 아날로그 소자의 설계 방법을 익힌다. 캡스톤 프로젝트로 설계부터 시뮬레이션까지 수행한다.

반도체 CTO (캡스톤디자인)(Semiconductor CTO: Capstone Design)

반도체 기술 및 경영 전략에 대해 학습한다. CTO 역할을 모방하여 기술 개발과 비즈니스 계획을 수립한다. 산업적 가치를 창출하는 종합 프로젝트를 수행한다.

AI반도체산업 (캡스톤디자인)(AI Semiconductor Industry: Capstone Design)

AI 반도체 산업의 트렌드와 시장 동향을 학습한다. AI 기술과 반도체 제조 공정을 융합한 응용 사례를 탐구한다. 산업 체계와 비즈니스 모델을 기반으로 종합 프로젝트를 수행한다.

진공과학 및 박막공정(Vacuum Science and Thin Film Processes)

진공 기술과 박막 증착 공정을 학습한다. 물리적 및 화학적 증착 기법의 원리와 응용을 다룬다. 박막의 특성 분석 및 응용 사례를 이해한다.

비즈니스 커뮤니케이션(Business Communication)

기업 활동에 필요한 커뮤니케이션 수단과 방법들에 대하여 연구하고 기능을 연마한다. 특히 사무예절, 의사소통 스킬, 각종 서식, 논문, 프로젝트 관리 브리핑 및 프레젠테이션 테크닉을 교육하고 실습함으로써 현대기업 활동 시 요구되는 업무능력 향상에 역점을 둔다.

웹디자인(Web Design)

본 과목은 효율적으로 활용 가능한 홈페이지, 블로그 등 다양한 웹과 관련된 디자인의 기초를 익힐 수 있는 지식을 학습한다. 특히 문자  그림  동영상  음성 등을 재가공하고 HTML  XML  자바 등의 프로그래밍 언어와 다이내믹 HTML 플래시  가상현실(VR) 등의 그래픽 기법을 학습한다.

회계원리(Fundamentals of Accounting)

본 과목은 재무회계의 기본적 개념들을 배우며 특히 회계과정과 재무제표의 내용 및 작성을 이해하는데 중점을 둔다. 또한 연습 문제들을 풀어봄으로써 실무에 대비할 수 있도록 한다.

비즈니스 데이터 분석(Business Data Analysis)

데이터를 활용하여 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 배우는 과정이다. 이 과목에서는 데이터를 수집, 정리, 분석하고, 이를 통해 비즈니스 인사이트를 도출하는 기술을 익힌다.

마케팅원론(Principles of Marketing)

현대 기업에 있어서 마케팅의 중요성을 강조하고 특히 마케팅 전략도구인 제품, 가격, 경로, 촉진전략과 연계하여 기업 경영적 접근방법을 시도하여 연구한다.

전자상거래(E-Commerce)

본 과목은 인터넷과 정보기술이 기업경영에 어떻게 활용되는가를 전자상거래 및 e-Business를 중심으로 학습한다. 특히 이론 중심의 강의에 덧붙여 산업별 전자상거래 사례와 관련 기술에 대해 논하고 쇼핑몰 구축 등의 창업 아이템을 실습한다.

조직행동론(Organizational Behavior)

조직 내에서의 인간행동에 관하여 개인적 차원, 집단적인 차원, 조직 전체적인 차원으로 구분하여 연구하고, 특히 조직 내에서 인간의 만족과 조직의 목표를 통합하려는 구체적인 기법에 대하여 학습한다.

데이터베이스 설계(Database Design)

데이터베이스의 기본개념과 데이터 모델, 그리고 의미객체모델에 의한 논리적 설계 기법과 정규화 이론 등을 중점적으로 학습한다. 또한 본 과목을 통해 물리적 설계 기초 과정도 실습수업을 통해 학습할 수 있다.

경제학원론(Principles of Economics)

경제학의 기초 이론 중 수요  공급에 의한 가격 결정원리, 소비이론, 생산이론, 시장형태와 기업행동 이론 및 자원배분 등 미시부분에 대한 연구와 국민소득론, 화폐금융론, 물가 인플레이션 및 실업, 경제개발과 발전 및 성장이론, 경기변동론, 국제경제론 등의 거시부분에 대한 이론적 연구를 한다.

데이터사이언스개론(Introduction to Data Science)

컴퓨터공학, 산업공학, 통계학, 사회과학 등을 연계한 융합학문인 데이터 사이언스의 개념을 이해하고 데이터 과학자가 갖추어야 할 역량들을 함양하기 위한 학습 로드맵을 제공한다. 데이터 사이언스의 기초가 되는 기술 및 추론 통계학(Descriptive & Inferential Statistics)의 이론적 학습과 함께 실습을 진행한다.

시스템 분석 및 설계 (캡스톤디자인)(System Analysis & Design)

정보시스템 설계기법, 업무프로세스 분석기법, 시스템 생명주기에 의한 개발기법, 그리고 시스템관리 등을 체계적으로 학습한다. 특히 본 과목을 통해 시스템 분석가가 갖추어야 할 자질과 기초 지식 등을 함께 학습 할 수 있다.

프로젝트관리론(PROJECT MANAGEMENT)

프로젝트관리에서는 프로젝트관리에 관한 전반적인 소개와 함께 정보기술 관련 프로젝트의 계획수립, 자원관리, 일정관리 및 위험관리 등에 관하여 강의한다. 본 과정의 기본적인 목표는 학생들이 IT 프로젝트 관리의 개념과 지식을 습득하여 IT 분야의 경영 및 기술 전문가 및 관리자로 성장하게 하는데 있다.

글로벌 프로젝트 Ⅰ(Global ProjectⅠ)

선진국 기업들의 경영 사례를 해외 현장에서 직접 체험하는 현장 수업 형식으로 진행된다. 본 과목은 학기 중 이론 및 토의 수업을 통해 준비 학습을 진행하고, 방학 기간을 통해 담당 교수와 학생들이 직접 기업 현장을 방문하여 수업을 진행한다.

기업가정신과 창업(Entrepreneurship and New Business Development)

사업을 추진하는 창업 기업가 및 예비자에게 뛰어난 아이디어와 실험정신 그리고 사업역량을 갖춘 많은 창업 기업들의 사례를 학습시키고, 그를 통해 신규비즈니스 모델을 개발 및 사업화하는 과정을 진행한다.

데이터사이언스 응용(Data Science Application)

통계학, 컴퓨터공학, 산업공학, 사회과학 등을 결합한 데이터 사이언스의 개념을 이해하고 데이터 과학자가 갖추어야 할 역량들을 함양하기 위한 학습 로드맵을 제시한다. 또한, 데이터 사이언스의 기초가 되는 기술 및 추론 통계학(Descriptive & Inferential Statistics)의 이론적 학습과 함께 실습을 진행한다.

재무분석(Financial Analysis)

기업 재무제표의 이해를 바탕으로 기업의 미래수익성과 위험을 분석하여 기업가치를 평가하는 방법들을 학습한다. 수업은 크게 세 방향으로 진행된다. 첫째, 재무제표의 구조와 내용을 검토한 후 재무변수들이 기업가치와 어떤 연계성을 갖고 있는지에 대해 논의한다. 둘째, 재무제표분석의 기본적 틀과 기법에 대해 논의한다. 셋째, 실제 재무제표를 분석하여 기업가치를 평가하는 사례발표를 진행한다.

하이테크마케팅(캡스톤디자인)(HighTech Marketing: Capstone Design)

정보기술이 기업의 경영환경에 접목되면서 기존의 마케팅 이론과는 다른 관점에서 접근할 필요성을 인지하고, 캐즘 이론을 통한 첨단기술 마케팅 이론의 다양한 산업 현장 접목 사례를 학습한다.

MIS 사례연구(MIS Case Study)

기업들이 정보기술을 어떻게 받아들여서 경쟁우위를 확보하고 있는지 사례중심으로 학습하는 과목이다. 특히 본 과목을 통해 학생들은 다양한 산업의 기업들이 현재 정보기술을 어떻게 접목하고 있는지 스토리텔링 중심으로 학습한다.

경영정보 세미나 (캡스톤디자인)(Seminar in Management Information: Capstone Design)

경영정보시스템이 기업과 조직에 어떠한 경쟁우위를 확보 가능하게 하는지에 대한 전반적인 지식을 최근 동향, 사례연구, 논문 등을 통해 폭넓게 토의한다. 특히 본 과목을 통해 경영정보학의 학문적 가치를 조명할 수 있다.

IT 사례연구(IT Case Studies)

IT 기술이 적용된 실제 사례를 분석하고 연구한다. 기업의 IT 활용 전략과 성공 및 실패 요인을 탐구한다. IT 혁신을 활용한 문제 해결 및 개선 방안을 제시한다.

빅데이터 경영전략(Big Data Management Strategy)

빅데이터를 활용한 경영 전략 수립 기법을 학습한다. 데이터 분석을 기반으로 한 의사결정 사례를 다룬다. 빅데이터 기술과 경영 혁신의 융합을 탐구한다.

글로벌 프로젝트 Ⅱ(Global ProjectⅡ)

선진국 기업들의 경영 사례를 해외 현장에서 직접 체험하는 현장 수업 형식으로 진행된다. 본 과목은 학기 중 이론 및 토의 수업을 통해 준비 학습을 진행하고, 방학 기간을 통해 담당 교수와 학생들이 직접 기업 현장을 방문하여 수업을 진행한다.

컴퓨터네트워크 실무(Computer Networks)

컴퓨터 네트워크의 이론과 실무를 학습한다. TCP/IP 프로토콜, 라우팅, 스위칭 등 핵심 기술을 다룬다. 네트워크 설계와 관리 실습을 통해 실무 능력을 배양한다.

경영의사 결정론(캡스톤디자인)(Management Decision-Making: Capstone Design)

의사결정 이론과 분석 기법을 활용해 경영 문제를 해결한다. 정량적, 정성적 데이터를 기반으로 최적의 결정을 도출한다. 팀 프로젝트를 통해 실제 사례에 대한 종합적 분석을 수행한다.

IT프로젝트(캡스톤디자인)(IT Project: Capstone Design)

실질적으로 기업 현장에 필요한 정보기술 관련 솔루션을 개발하기 위해 정보시스템 운영 실습 및 시뮬레이션을 프로젝트 형태로 학습한다. 현재의 새로운 IT 기술의 적용 분야를 조사, 평가, 판단하는 방법과 해당 분야의 구축 실습을 중점적으로 진행한다.

정보자원관리론(Information Resource Management)

정보자원의 체계적 관리와 운영 전략을 학습한다. IT 자원의 효율적 활용과 정보 시스템 기획을 다룬다. 조직의 정보 자원 최적화를 위한 관리 방안을 탐구한다.