디지털정보융합

Digital Contents and Information Studies

전공소개
연구실
수업
Breadth & Depth

1 석사 Breadth & Depth

필수 이수: Breadth 2과목 & Depth 3과목

① 석사 시작 후 2학기 이내에 정해진 양식을 지도교수와 논의하여 정한 후, 전공주임에게 제출 (심사요청제출본_계획심사 다운로드)
② 프로포절시 진행상황을 반영하여 다시 전공주임에게 제출 (심사요청제출본_계획심사 다운로드)
③ 최종 논문심사 전까지 해당 과목들을 이수한후 지도교수와 전공주임의 싸인을 받아 학과사무실에 제출 (이수완료신고 다운로드)

이수계획 예시 1
Track User    
Breadth 인간컴퓨터상호작용 연구방법론
Depth 정보추구행동론 User Experience S/W Culture
이수계획 예시 2
Track Music
Breadth 정보검색 개론 기계학습
Depth 음악정보검색 컴퓨터 청각 청각지각과 인지
이수계획 예시 3
Track People
Breadth 통계분석 인간컴퓨터상호작용
Depth 소셜컴퓨팅 인간컴퓨터상호작용 연구특강 Large Scale Analytics
이수계획 예시 4
Track Data
Breadth 기계학습 통계분석
Depth 데이터 분석 개론 소셜컴퓨팅 뉴럴네트워크
이수계획 예시 5
Track Cognition
Breadth 연구방법론 통계분석
Depth 인지컴퓨팅 학습과학개론 인지모델링

2 박사/석박통합 Breadth & Depth

필수 이수: Breadth 3과목 & Depth 3과목

① 박사 시작 후 2학기 이내에 정해진 양식을 지도교수와 논의하여 정한 후, 전공주임에게 제출 (심사요청제출본_계획심사 다운로드)
② 박사 퀄 (필기) 시험 시 진행상황을 반영하여 다시 전공주임에게 제출 (심사요청제출본_계획심사 다운로드)
③ 수료 전까지 해당 과목들을 이수한후 지도교수와 전공주임의 싸인을 받아 학과사무실에 제출 (이수완료신고 다운로드).

이수계획 예시 1
Track User    
Breadth 인간컴퓨터상호작용 연구방법론  통계분석
Depth 정보추구행동론 User Experience S/W Culture
이수계획 예시 2
Track Music
Breadth 정보검색 개론 기계학습  통계분석
Depth 음악정보검색 컴퓨터 청각 청각지각과 인지
이수계획 예시 3
Track People
Breadth 통계분석 인간컴퓨터상호작용  기계학습
Depth 소셜컴퓨팅 인간컴퓨터상호작용 연구특강 Large Scale Analytics
이수계획 예시 4
Track Data
Breadth 기계학습 통계분석  정보검색 개론
Depth 뉴럴네트워크 컨벡스최적화 뉴럴네트워크실습
이수계획 예시 5
Track Cognition
Breadth 연구방법론 통계분석  통계분석
Depth 인지컴퓨팅 학습과학개론 인지모델링

※ 박사 필기 시험규정

① 구체적이고 정확한 규정은 융합과학부 내규 참조 – 응시자격 및 응시 가능 횟수 등이 명기되어 있음
② 시험은 매 학기 첫번째 달 후반 또는 두번째 달 전반에 통상 시행된다. 정확한 시험일은 본부에서 시험기간이 공지되는 학기초 이후에 확정된다
③ 과목은 Breadth 과목들 중 3과목을 선택한다
④ 해당 3과목 성적의 평균이 70점을 넘어야 하며, 각 과목은 과락 (40점) 이상이어야 한다

Course Name 과목명 출제자 (변경가능)
Information Retrieval 정보검색 개론 이교구
Statistical Analysis 통계분석 서봉원
HCI 인간컴퓨터상호작용 이중식
Machine Learning 기계학습 이원종
Research Methodology 연구방법론 권가진