숙명여자대학교 로고숙명여자대학교 인공지능학부인공지능공학부

그래픽 이론을 바탕으로 인간의 오감각 및 인지능력을 고려한 가상현실의 구성요소를 학습하며 여러 사용자가 인터넷 환경에서 사용할 수 있는 분산 실시간 시스템을 심도 있게 다룬다.또한 HMD 및 사이버 glove를 착용하여 사용하는 가상쇼핑몰 및 가상 전시관, 가상게임등 여러 응용시스템을 구축한다.

Based on computer graphics theory, this course study VR's systemcomponents considering human's 5 sense and cognition, also deals withdistributed real time system where many users are connected in internetenvironment.In addition, implementation of virtual space such as cybershopping mall, vertual exbition, and virtual game is pracitised.

멀티미디어데이터를 체계적으로 관리하기 위한 기법, 즉 효율적으로 저장하고검색하는 지식을 습득한다.이를 위하여 데이터베이스 분야의 최신 이슈를 학습하므로 변화되고 있는 데이터 시대의 지식을 배운다.

This course will deal with knowledege about effective storing andretrieving. Among this course, students can learn cutting edge issues inthe database field.

본 교과목에서 인공지능의 시각분야인 컴퓨터비젼 기초 이론 및 딥 러닝 기반의 다양한 시각 지능 기술에 대해서 강의한다. 기본적인 시각적 특징 정의 및추출 과정을 이론적으로 공부하고 이를 토대로 현재 활발히 연구되고 있는 학습 기반 시각지능 기술에 대한 이론을 학습한다. 또한 딥 러닝 기반의 객체검출 등 주요 모델들에 대한 네트워크 구조를 이해하고 다양한 오픈 소스를통하여 데이터 구조 및 모델 생성 등 다양한 실무에 대한 역량을 함양하도록강의한다.

In this subject, we will talt about various visual intelligencetechnologies based on computer vision basic theory and deep running,which are the visual field of artificial intelligence. The basic visualfeature definition and extraction process are studied theoretically andbased on this, the theory of learning-based visual intelligencetechnology will be discussed. In addition, I will intorduce students tounderstand the network structure for major models, such as deep running-based object detection, and for various practices such as datastructure and model generation through various open sources.

공감형 인공지능 기술은 다양한 형태의 신호에서 감정 인식을 선행해야 한다.다양한 신호 중 테스트와 같은 자연어 및 음성 신호에도 다양한 사람의 감성정보가 포함되어 있으므로 이러한 정보를 정의하고 추출 및 인식하는 과정에대한 전반적인 이론과 응용 분야를 소개한다.

The empathetic artificial intelligence technology must precede emotionalrecognition from various forms of signals. As various emotionalinformation from diverse individuals is embedded in signals such asnatural language and speech, this paper introduces the overall theoryand application fields for defining, extracting, and recognizing suchinformation.

영상미디어의 처리와 응용에 대한 고급이론과 실제를 다룬다. 영상화질 향상, 특징 및 정보 추출, 인식, 지능형 영상 미디어 처리 등에 대한 알고리즘과 응용에 대해 학습한다.

This course will deal with theoretical and realization of visual mediaprocessing and its applications. Students can learn improvement of videoquality, extracting of characteristics and informations, video mediaprocessing algorithm with artificial intelligence and its applications.

웹 문서를 표현하는 언어 중 핵심적인 기술인 XML 및 HTML5에 대해서 충분한이해를 하도록 한다. 또한 웹 관련 여러 표준들과 응용 분야에 대해 지식을습득한다.

In this class, students will understand all about XML and HTML5technology which is the most important language to express webdocuments. Also student will learn the knowledge for various Web relatedstandards and application area.

3차원 모델링 및 렌더링을 비롯한 기초이론을 바탕으로 texture mapping,volume rendering등 3차원 물체의 사실적인 표현기법을 학습하고 물리적 기반에 근거한 애니메이션 여러 고급 기법들을 openGL 라이브러리를 이용하여 프로그래밍한다.

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 과목은 현대 사회에서 야기되고 있는 사회적/관계적 고립 현상에 대한 요인 및 각 계층/연령대별 특성을 분석하고, 이를 해결하기 위한 수단으로 최신감성 인공지능 기술에 대해 소개하기 위하여 다양한 감성 인공지능 분야에 종사하는 전문가 강의를 제공한다.

This course is designed to analyze the factors and characteristics ofsocial and relational isolation occurring in modern society acrossdifferent social strata and age groups. To address this issue, itintroduces the latest affective AI technologies as a potential solution,providing lectures by various experts working in the field of affectiveAI.

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

데이터 마이닝론은 대량의 데이터로부터 그 안에 숨어있는(implicit) 새롭고(previously unknown), 가치있고(non-trivial), 의사결정에 유용한(potentially useful) 정보를 찾는 체계적인 작업을 학습한다. 이를 위해,Query, Visualization, OLAP, Statistics, Decision Tree, Neural Network,Genetic Algorithm, K-Means Clustering 등과 같은 다양한 방법을 배운다.

Theory of data mining, as a course, learns Systemmatic ExtractionProcesses of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown andpotentially useful) information or patterns from data in largedatabases. For the mining processes for data, the course provides suchQuery, Visualization, OLAP, Statistics, Decision Tree, Neural Network,Genetic Algorithm, K-Means Clustering and so on.