IoT 서비스 융합 교육 커리큘럼

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연세대학교 정보대학원

IoT 서비스 융합 트랙 교과목



 

IoT서비스 융합 (석사과정)



구분

교과목

공통필수

(2과목, 총 4학점)


※ ICT기술과경영 + 방법론과목 중
1과목 이수


1. ICT 기술과 경영(1학점)
Syllabus 참고

2. 사회과학 연구방법론
급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과학적인 사고방식으로 접근하는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데이트 하지 않는 IS 관리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요구되는 양질의 정보를 인식하고, 엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법을 배운다. 이렇게 습득된 과학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정 능력을 근간이 된다.

3. IT 질적 연구
이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

4. UX 연구방법론
UX 디자인 및 평가방법론 기초와 실무분석 이론과 실제 (질적연구방법, 평가프레임워크, 디자인기획방법론, 실무분석 보고 서 작성 등)

Statistical Analysis and Application / Big Data Analytics 통계 분석
본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것을 목적으로 한 다. SAS통계패키지를 이용하여 정보미디어 관련 데이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트랙 학생들의 학술적 연구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 본 과목에서 주로 다룰 통계적 분석 분야 는 기술적 통계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다. [Big Data Analytics 통계 분석] 기초통계의 지식을 확장시켜, 통계의 이론적 개념을 심화시키고, 다양한 데이터를 가지고 고급통계기법을 적용하여 실습해 봄으로써 학생들이 계량통계 지식을 심화시켜주는 것을 목적으로 한다.

6. 공학연구방법론
과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.


전공필수

(3과목, 총9학점)


1. IoT 혁신과 경영
IoT기술관련 트렌드 및 IoT비즈니스 모델의 사례를 소개하는 개론형 과목. 제조, 서비스, 의료, 교통, 스마트시티 등 다양한 산업에서의 IoT 활용과 이에 관련된 경영 이론을 병행하여 다루어 학생들로 하여금 IoT활용의 기본 소양을 습득하도록 교육 및 양성하는 과목

2. IoTFoundation | : IoT프로그래밍 기초
IoT관련 기술개론 수업으로써 최신 IoT관련 기술현황 및 동향을 포함하여 아두이노 기반 Sensor Network에 대한 실습교육 진행

3. IT기업가정신과 IoT혁신(Capstone Project)
창의적 기업가정신 기반으로 캡스톤 형식으로 IoT관련 프로젝트로 진행하며 타 트랙학생 참여가능


전공심화

(5과목선택, 총15학점)


1. IoT 서비스모델 분석과 기획
Syllabus 참고

2. IoT 서비스 플랫폼
사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다.

3. IoT 서비스시스템 분석과 설계
Syllabus 참고

4. IoT Foundation II: IoT 서비스 시스템 개발과 응용
IoT의 기술사례 (자율주행차, 교통, 환경, 스마트홈)를 Sensor, Platform, Network, Service관점에서 기술분석과 실 습교육 을 통해 진행

5. 사물인터넷과 머신러닝
Syllabus 참고

6. 빅데이터분석과 전략
[빅데이터 트랙 Cross-Listing]

7. 텍스트 마이닝: 비정형 데이터 분석(구:빅데이터 분석기법의 이해와활용)
본 강의는 비정형 데이터 중 텍스트 데이터에 집중하여, 연구/실무에서 활용 가능한 다양한 텍스트 마이닝 기법에 대해 다룬다. 전통적인 텍스트 마이닝 기법부터 머신러닝/딥러닝을 활용한 분석까지 실제 적용사례와 함께 이해하고 실습한다. 한국어 텍스트에 집중하고 프로그래밍 과정을 최대한 단순화하여, 빠르게 텍스트 마이닝 기법을 학습하고 연구/실무에 적용해 볼 수 있도록 강의 내용을 구성하였다.

8. IoT Interaction과 콘텐츠 기획
[UX트랙 Cross Listing] 사물인터넷은 모든 것(사람,기기,조직,장소,시간…)이 연결되는 플랫폼입니다. 아이디에이션, 유저 리서치, 프로토타이핑, 평가, 프리젠테이션 등 UX 디자인 프로세스로 미래 UX의 지향점을 직접 만들어보는 수업을 진행합니다. 대화형 음서인식 인공지능, 자율주행, 빅데이터 기술을 기반으로 사람들에게 도움이 될 서비스를 만듭니다. IoT 플랫폼 기반 스마트홈, 스마트오피스/팩토리, 커넥티드카, 스마트시티 등 실제 분야에서 활용될 수 있는 서비스 스타트업을 시작한다고 가정하고, 벤처 투자자 IR 프리젠테이션을 최종 결과물로 합니다.

9. 사물인터넷과 인지공학
Syllabus 참고

10. 사물인터넷 기초 II
사물인터넷(IoT) 시스템을 구성하고 있는 디바이스-네트워크-플랫폼-서비스 영역에 대해 이해하고, Arduino, NodeMCU등을 활용한 실습 중심의 교육을 통해 사물인터넷(IoT)에 대한 기초 역량 함양

11. 사물인터넷((IoT) 서비스 플랫폼:기초와 응용
사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다.

12. IT 디자인씽킹
클라우드, 빅데이터, IoT, 모바일, 소셜로 대표되는 4차산업혁명의 ICT는 현대의 비즈니스를 속도가 빠르게 진화하는 플랫폼상의 애자일 서비스로 바꾸어 나가고 있다. 변화의 속도가 이렇게 빠른 비즈니스에서는 고객의 경험을 고려한 서비스 디자인과 지속적인 업그레이드가 중요하다. 디자인씽킹은 이러한 IT서비스의 지속적 혁신을 지원하는 총제적인 방법론이다. 본 수업에서는 디자인씽킹의 개념과 실제 적용을 스튜디오 워크샵의 형태로 진행할 것이다. - Focus: 새로운 IT서비스 기획, 디자인 및 개발 - Method: "디자인씽킹" [standford d.school 방법 도입] - Exercise: 스튜디오형 프로젝트

13. IoT 애널리틱 & AI
사물인터넷의 핵심 기술인 데이터 분석과 AI알고리즘의 이해를 통해 클라우드 기반 애널리틱스의 응용기술을 갖추는 것을 목표로 하며 클라우드 기반 AI 공간에서 Amazon Machine Learning과 SageMaker 그리고 Amazon Rekognition 등의 IoT 애널리틱을 응용한 문제 해결 능력을 배양하는 것을 목표로 한다

14. IoT와 스마트시티
최근 Data (데이터), Network (네트워크) 및 AI(인공지능) 등 4차산업혁명 선도기술 등과 함께 부각되고 있는 스마트시티라는 융합적 분야관련 기술경영, 도시공학, 정보시스템 분야 등 다양한 연구논문을 중심으로 토론중심으로 진행되는 세미나이다. 특히 스마트시티의 개념 및 개념적 프레임워크, 개방형혁신 플랫폼, 리빙랩과 시민참여, 성과지표 및 거버넌스 등 최근 연구동향에 대한 문헌들을 읽고 토론하는 세미나이며, 대학원 소속 박사과정이면 누구나 참여할 수 있는 수업으로 진행된다. 또한 기술혁신 융합관점의 이론을 제시하는 기존 논문들과 함께 이를 통해 수강생들의 스마트시티 범위 안에서 본인의 연구주제를 함께 모색하는데 기여하고자 한다.


*(그 외 본 트랙 담당교수가 인정하는 과목)
트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청


일반선택

(3과목 선택, 총 9학점)


1. 비즈니스 인프라보안
[정보보안 Cross Listing]

2. 디지털경제론
본 과목은 정보산업을 중심으로 하는 신경제 환경에서 디지털경제 분야의 연구 또는 분석에 필요한 기초 경제이론, 분 석도구 및 학 술적 연구의 바람직한 접근 방법을 학습하는 과정이다. 주요 강의 내용은 학생들로 하여금 미시경제 학 을 기초로 하는 경제 학 적 접 근 사 고와 분석 능력을 함양함으로써, 디 지털 신경제 개념을 중심으로 정보통신 관련 필수적 인 경제 용어나 개념, 방 법 론을 파악 하는 것을 목표로 한다. 또한, 정보산업에 대한 기초이론의 습득을 통해, 관련 정책의 실제 현실에의 적용 사례를 심 도 있게 탐구하 고자 한다.


*(그 외 본 트랙 담당교수가 인정하는 과목)
트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청








IoT서비스 융합 (박사 및 통합과정)



구분

교과목

공통필수 (2과목, 총4학점)


※ ICT기술과경영 + 방법론과목 중

1과목 이수


1. ICT 기술과 경영(1학점)
Syllabus 참고

2. 사회과학 연구방법론
급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과학적인 사고방식으로 접근하는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데이트 하지 않는 IS 관리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요구되는 양질의 정보를 인식하고, 엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법을 배운다. 이렇게 습득된 과학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정 능력을 근간이 된다.

3. IT 질적 연구
이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

4. UX 연구방법론
UX 디자인 및 평가방법론 기초와 실무분석 이론과 실제 (질적연구방법, 평가프레임워크, 디자인기획방법론, 실무분석 보고 서 작성 등)

5. Statistical analysis and application/Big Data Analytics 통계분석
본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것 을 목적으로 한다. SAS통계패키지를 이 이 용하여 정 보미디어 관련 데 이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트랙 학생들의 학 술적 연 구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있 다. 본 과목에서 주로 다룰 통계적 분석 분 야 는 기술적 통 계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다. [Big Data Analytics 통계 분석] 기초통계의 지식을 확장시켜, 통계의 이론적 개념을 심화시키고, 다양한 데이터를 가지고 고급통계기 법 을 적용하여 실습해 봄으로써 학생들이 계량통계 지식을 심화시켜주는 것을 목적으로 한다.

6. 공학연구방법론
과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.


연구방법론

(3과목선택, 총9학점)


 공통필수 (3학점) 1과목

제외한 연구방법론 과목 선택


1. 사회과학연구방법론
급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과 학 적인 사 고방식으로 접근하 는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데 이 트 하지 않는 IS 관 리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요 구되 는 양질의 정보를 인식하고,엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법 을 배운다. 이렇게 습득된 과 학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정능력을 근간이 된다.

2. IT 질적연구
이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

3. UX 연구방법론
UX 디자인 및 평가방법론 기초와 실무분석 이론과 실제 (질적연구방법, 평가프레임워크, 디자인기획방법론, 실무분석 보고 서 작성 등)

4. Statistical analysis and application/Big Data Analytics
본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. SAS통계패키 지를 이 용 하여 정보미디어 관련 데 이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트 랙 학생들의 학술 적 연구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 본 과목에 서 주로 다룰 통계적 분석 분 야 는 기술적 통계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다.

5. 공학연구방법론
과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.


*(그 외 본 트랙 담당교수가 인정하는 과목)
트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청


전공연구 – 세미나

(4과목선택, 총12학점)


1. IoT Research Seminar I
본 수업은 정보대학원 정규 석사 박사과정 학생들만 대상으로 진행하며, 내부 세미나 수업으로 진행될 예정이며 IoT 서비스 분야에 초점을 맞추어져 있음

2. IoT Research Seminar II
본 수업은 정보대학원 정규 석사 박사과정 학생들만 대상으로 진행하며, 내부 세미나 수업으로 진행될 예정이며 IoT 서비스 분야에 초점을 맞추어져 있음

3. Special Topics in Smart City Research
최근 Data (데이터), Network (네트워크) 및 AI(인공지능) 등 4차산업혁명 선도기술 등과 함께 부각되고 있는 스마트시티라는 융합적 분야관련 기술경영, 도시공학, 정보시스템 분야 등 다양한 연구논문을 중심으로 토론중심으로 진행되는 세미나이다. 특히 스마트시티의 개념 및 개념적 프레임워크, 개방형혁신 플랫폼, 리빙랩과 시민참여, 성과지표 및 거버넌스 등 최근 연구동향에 대한 문헌들을 읽고 토론하는 세미나이며, 대학원 소속 박사과정이면 누구나 참여할 수 있는 수업으로 진행된다. 또한 기술혁신 융합관점의 이론을 제시하는 기존 논문들과 함께 이를 통해 수강생들의 스마트시티 범위 안에서 본인의 연구주제를 함께 모색하는데 기여하고자 한다.

4. 기술혁신 세미나
본 과목은 경영대학에 재학중인 석사, 박사 과정 학생을 대상으로 기술 혁신과 관련된 연구 논문들과 관련서적등을 바탕으로 이 분야의 기초적인 개념들을 정립하 현재의 연구분야등을 소개하게 됩니다. 과목의 전반부에는 기술혁신의 기초개념인 Schumpeterian Competition and Industry Dynamics, Patterns of Technological Change, Firm Failures, Science and Technology, Market Demand and Diffusion등을 다루게 되고, 후반부에서는 조금 더 Micro한 시각을 가지고, Modularity, Standards and Networks, Knowledge and Capabilities, Learning and Problem-Solving, Development of New Products and Processes등을 다루게 된다.


*(그 외 본 트랙 담당교수가 인정하는 과목)
트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청


전공필수

(3과목, 총9학점)


1. IoT 혁신과 경영
IoT기술관련 트렌드 및 IoT비즈니스 모델의 사례를 소개하는 개론형 과목. 제조, 서비스, 의료, 교통, 스마트시티 등 다양한 산업에서의 IoT 활용과 이에 관련된 경영 이론을 병행하여 다루어 학생들로 하여금 IoT활용의 기본 소양을 습득하도록 교육 및 양성하는 과목

2. IoT Foundation I: IoT 프로그래밍 기초
IoT관련 기술개론 수업으로써 최신 IoT관련 기술현황 및 동향을 포함하여 아두이노 기반 Sensor Network에 대한 실 습교육 진행

3. IT기업가정신과 IoT혁신 (Capstone Project)
창의적 기업가정신 기반으로 캡스톤 형식으로 IoT관련 프로젝트로 진행하며 타 트랙학생 참여가능


전공심화

(4과목선택, 총12학점)



1. IoT 서비스모델 분석과 기획
Syllabus 참고

2. IoT 서비스 플랫폼
사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다.

3. IoT 서비스시스템 분석과 설계
Syllabus 참고

4. IoT Foundation II: IoT 서비스 시스템 개발과 응용
IoT의 기술사례 (자율주행차, 교통, 환경, 스마트홈)를 Sensor, Platform, Network, Service관점에서 기술분석과 실습교육을 통해 진행

5. 사물인터넷과 머신러닝
Syllabus 참고

6. 빅데이터분석과 전략
빅데이터 트랙 Cross-Listing

7. 텍스트 마이닝: 비정형 데이터 분석(구:빅데이터 분석기법의 이해와활용)
본 강의는 비정형 데이터 중 텍스트 데이터에 집중하여, 연구/실무에서 활용 가능한 다양한 텍스트 마이닝 기법에 대해 다룬다. 전통적인 텍스트 마이닝 기법부터 머신러닝/딥러닝을 활용한 분석까지 실제 적용사례와 함께 이해하고 실습한다. 한국어 텍스트에 집중하고 프로그래밍 과정을 최대한 단순화하여, 빠르게 텍스트 마이닝 기법을 학습하고 연구/실무에 적용해 볼 수 있도록 강의 내용을 구성하였다.

8. IoT Interaction과 콘텐츠 기획
[UX트랙 Cross Listing] 사물인터넷은 모든 것(사람,기기,조직,장소,시간…)이 연결되는 플랫폼입니다. 아이디에이션, 유저 리서치, 프로토타이핑, 평가, 프리젠테이션 등 UX 디자인 프로세스로 미래 UX의 지향점을 직접 만들어보는 수업을 진행합니다. 대화형 음서인식 인공지능, 자율주행, 빅데이터 기술을 기반으로 사람들에게 도움이 될 서비스를 만듭니다. IoT 플랫폼 기반 스마트홈, 스마트오피스/팩토리, 커넥티드카, 스마트시티 등 실제 분야에서 활용될 수 있는 서비스 스타트업을 시작한다고 가정하고, 벤처 투자자 IR 프리젠테이션을 최종 결과물로 합니다.

9. 사물인터넷과 인지공학
인지공학관점에서 사물인터넷 시스템 및 서비스를 연구-개발한다. 기초적으로 인간에 대한 인지과학의 학제적 이해를 시작으로 해서, IoT (Internet of Things)를 개발하고 평가하는 프로젝트속에서 인지공학을 체험한다.

10. 사물인터넷 기초 II
사물인터넷(IoT) 시스템을 구성하고 있는 디바이스-네트워크-플랫폼-서비스 영역에 대해 이해하고, Arduino, NodeMCU등을 활용한 실습 중심의 교육을 통해 사물인터넷(IoT)에 대한 기초 역량 함양

11. 사물인터넷((IoT) 서비스 플랫폼:기초와 응용
사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다

12. IT 디자인씽킹
클라우드, 빅데이터, IoT, 모바일, 소셜로 대표되는 4차산업혁명의 ICT는 현대의 비즈니스를 속도가 빠르게 진화하는 플랫폼상의 애자일 서비스로 바꾸어 나가고 있다. 변화의 속도가 이렇게 빠른 비즈니스에서는 고객의 경험을 고려한 서비스 디자인과 지속적인 업그레이드가 중요하다. 디자인씽킹은 이러한 IT서비스의 지속적 혁신을 지원하는 총제적인 방법론이다. 본 수업에서는 디자인씽킹의 개념과 실제 적용을 스튜디오 워크샵의 형태로 진행할 것이다. - Focus: 새로운 IT서비스 기획, 디자인 및 개발 - Method: "디자인씽킹" [standford d.school 방법 도입] - Exercise: 스튜디오형 프로젝트

13. IoT 애널리틱 & AI
사물인터넷의 핵심 기술인 데이터 분석과 AI알고리즘의 이해를 통해 클라우드 기반 애널리틱스의 응용기술을 갖추는 것을 목표로 하며 클라우드 기반 AI 공간에서 Amazon Machine Learning과 SageMaker 그리고 Amazon Rekognition 등의 IoT 애널리틱을 응용한 문제 해결 능력을 배양하는 것을 목표로 한다

14. IoT와 스마트시티
최근 Data (데이터), Network (네트워크) 및 AI(인공지능) 등 4차산업혁명 선도기술 등과 함께 부각되고 있는 스마트시티라는 융합적 분야관련 기술경영, 도시공학, 정보시스템 분야 등 다양한 연구논문을 중심으로 토론중심으로 진행되는 세미나이다. 특히 스마트시티의 개념 및 개념적 프레임워크, 개방형혁신 플랫폼, 리빙랩과 시민참여, 성과지표 및 거버넌스 등 최근 연구동향에 대한 문헌들을 읽고 토론하는 세미나이며, 대학원 소속 박사과정이면 누구나 참여할 수 있는 수업으로 진행된다. 또한 기술혁신 융합관점의 이론을 제시하는 기존 논문들과 함께 이를 통해 수강생들의 스마트시티 범위 안에서 본인의 연구주제를 함께 모색하는데 기여하고자 한다.


*(그 외 본 트랙 담당교수가 인정하는 과목)
트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청


부전공

(3과목, 총 9학점)


*(박사학위 논문 주제와 관련된 인접 학문 분야의 석사 과목)
지도교수 Committee의 승인 필요