숙명여자대학교 로고숙명여자대학교 인공지능학부인공지능공학부

인간과 컴퓨터의 상호작용에 대한 사용자 인터페이스 기법에 대해 배운다. 특히 3차원 가상공간 및 멀티미디어에 대한 다양한 인터페이스를 위한 입출력기법을 다루며 인간 컴퓨터 상호작용에 대한 인간공학 및 감성공학 측면을 다룬다

Students will learn about user interface techniques for human computerinteraction. Especially learn the input output technology for variousinterface on multimedia and 3D virtual space. And also learn about theaffective computing for human computer interaction.

웹 환경에서 가상공간 및 멀티미디어 요소들을 표현하는 언어 및 기술에 대하여 이해하고 응용분야에 대한 지식을 습득한다. Web3D, VRML, SVG 등 웹 환경에서 그래픽 표현 및 가상공간 구축방법을 살펴보고, SMIL, TVWeb, VoiceML, WML 등 다양한 매체에서의 멀티미디어 표현 방법에 대하여 살펴본다.

Students learn the knowledge about web language and technology torepresent the virtual space and multimedia applications. Students learnweb graphic and cyber space technology such as Web3D, VRML, SVG, and webmultimedia technology such as SMIL, TVWeb, VoiceML, WML, etc.

기계학습의 세 가지 기본적인 방법론 중 하나인 강화학습에 대하여 학습한다.강화학습의 원리 및 방법론, 문제해결에 적용하기 위한 모델링 기술을 학습한다.

This course covers reinforcement learning, one of the three basicmethodologies of machine learning. Student will learn about theprinciples and methodologies of reinforcement learning, and modelingtechniques for applying them to problem solving.

멀티미디어 시스템을 구축하기 위한 요소 기술들을 습득한다. 대용량 멀티미디어 데이터를 처리하기 위한 스토리지 시스템의 운영,대용량 멀티미디어 서버/클라이언트 시스템의 구축, 비디오 스트리밍 서버 및요구형 시스템의 구축 기술 등을 습득한다.

The key technological elements for constructing multimedia systems arehandled. They include large-scale storage systems for multimedia dataprocessing, large-scale multimedia server, and how to construct a on-demand video streaming server.

멀티미디어 컨텐츠를 구성하고 저작하는 요소 기술을 습득한다. 멀티미디어 문서처리를 위한 기술, 오디오/비디오 데이터를 위한 압축 및 코딩 방법, 그래픽 및 애니메이션 저작 및 재생을 위한 기반 기술 등을 통합한 콘텐츠 구성 기술을 연구한다.

Students will learn how to construct and author the multimedia contents.These include techniques for multimedia documents processing,audio/video data coding and decoding algorithms, and basic technologiesfor graphic animation authoring and playing.

최신 동향 및 기술을 주제별로 다루는 과목으로 texturing, radiosity,transparency, volume morphing, fractal, motion capture, 애니메이션, 앤티앨리어싱 등이 주요 주제이다.

With the basic theory of 3D modeling and rendering, realisticrepresentation of 3D objects including texture mapping and volumerendering are learned. In addition,advanced animation techniques basedon physics are programmed using openGL API.

본 교과목은 공감형 AI 교육연구팀과 협력 중인 해외 대학 및 연구기관에 참여 연구원을 파견하여 공감형 AI 기술의 다양한 세부 주제에 대한 단기 협력연구를 수행한다.

The course involves dispatching participating researchers to overseasuniversities and research institutions collaborating with the EmpatheticAI Education and Research Team. Researchers will conduct collaborativeresearch for up to one month on various specific topics related toempathetic AI technology

기계학습은 빅데이터 분석의 핵심 기술이다. 본 과목에서는 실제 사용되는 기술을 강의한다. 실제 사용되는 기술이란, 지도학습, 준지도학습, 비지도학습,딥러닝 등을 말한다. 이러한 기술을 통해, 빅데이터 대상의 의미 있는 기계학습 분석 기술을 익하는 것을 목표로 한다. 기계학습이라 불리는 네 가지 핵심기술과 주변 기술을 습득한다. 또한, 프로그래밍 기술 습득 및 마이닝 기술을실습한다.

Machine learning attracts attention from both industry and academiabecause it is ideal for exploiting the opportunities hidden in big data.A Course of machine learning covers the core techniques how to givecomputers the ability to learn without being explicitly programmed. Inthis course, students will gain an understanding of a variety of topicsand methods in machine learning, such as supervised learning,unsupervised learning, reinforcement learning and deep learning. Thiscourse also includes programming exercises to teach students aboutmachine learning.

학부 HCI개론의 상위 대학원 교과목으로서, HCI분야 중에서도 인간의 뇌와 상호작용하는 BCI 기술에 대하여 학습한다. 기존의 BCI 모델과 동작 원리에 대해서 보다 깊이 있게 소개하고, BCI의 다양한 응용분야에서 실제 문제 해결에적용하는 방법론 및 기술을 숙지할 수 있는 기회를 제공한다.

As an advanced graduate course of undergraduate lecture 'introduction toHCI', students will learn about BCI technology that interacts with thehuman brain. This course provides and in-depth introduction to theexisting BCI model and principles of BCI operation, and provides anopportunity to familiarize yourself with the methodologies andtechniques that apply to real-world problem solving in variousapplications of BCI.

데이터 활용의 중요성이 증대하고 있는 빅데이터의 시대에 대응하기 위하여데이터를 활용하는 전략에 대한 전반적인 개념을 학습한다. 데이터의 수집에서 분석, 활용에 필요한 기술적인 요소들의 개념 정립과 이들 간의 연관 관계등을 사례를 통하여 학습한다.

We will study the whole concept of strategy about utilizing data to takeaction the era of big data. The importance of utilizing data isincreased in the era of big data. We will learn through example aboutdata analyzing and concept and relations of the technical element indata collection.