교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
CHS2003 | 빅데이터와인공지능을활용한시스템강건설계 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
본 교과목에서는 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 학습한다. 구체적으로 신뢰성 분석, 센서 기반 빅데이터 획득, 빅데이터 신호 처리, 통계적 영향인자 추출, 인공지능 기반 모델링 기법 등에 관하여 이론적 방법론 및 실습 기반 학습을 수행한다. 또한 사례 소개를 통해 학습한 방법론 적용을 통한 공학 시스템 강건 설계에 관하여 고찰한다. | |||||||||
CHS2015 | 인공지능기반뇌과학융합기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
본 과목은 인간 뇌의 작동 방식에 대한 기본적 이해와 최근 연구성과들을 소개합니다. 이를 바탕으로 인문·사회과학과의 접목을 통해 어떻게 뇌인지과학 및 뇌공학 융합기술 (예, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뉴로 마케팅, 신경언어학, 신경인체공학, 등)이 연구/개발되어 왔는지, 뇌과학기술 발전에 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지, 다양한 연구사례들과 미래전망에 대한 토론을 통해 미래지향적 융합 전문 인력이 될 수 있는 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다. | |||||||||
CHS2017 | 신인류포노사피엔스경험디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
스마트폰을 사용하기 시작한 인류는 급변하는 라이프스타일로 인해 소비심리, 소비 행동, 시장 생태계의 변화를 보이고 있다. 이는 새로운 인류가 혁명의 주인공인 포노 사피엔스다. 소비문명의 변화로 빅데이터, 인공지능, 디지털 플랫폼이 발전 및 진화됨에 따른 디지털 트랜스포메이션과 비즈니스 모델의 변화를 학습한다. 디지털트랜스포메이션에 따른 디지털 경험디자인(Digital Experience Design)의 방향성을 분석하고 학습한다. 기업이 포노 사피엔스라는 새로운 소비자를 위해 급변하는 트렌드에 따라 새로운 비즈니스 혁신 및 변화의 방향성을 제시하며 이해한다. | |||||||||
CHS7004 | Python활용인문사회과학논문쓰기 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
논문을 쓰기 위한 과목으로 인문사회과학 영역의 연구를 위하여 빅데이터를 활용한 논문을 쓰기 위한 과정이다. 기본적으로 논문 쓰기 방법에 대한 학습을 하며, 논문을 위한 연구 방법론으로 프로그래밍 처리를 학습한다. 프로그래밍 언어 가운데 인문사회과학 관련 자료를 처리하기 가장 적합하며, 자료 시각화 기능이 뛰어난 파이선을 활용하여 논문 쓰는 법에 대하여 구체적으로 학습한다. 논문 작성을 위한 기본 적인 연구 방법론 및 논문 내용 구성에 대한 이론 강의가 우선 진행된다. 논문 작성을 위하여 주제 선정 및 토론이 진행된다. 주제가 선정되면 관련 연구 정리 방법에 대한 강의가 진행된다. 다음 과정으로 연구 방법론에 따라 필요한 내용 작성에 대한 학습이 진행된다. 제언 및 참고 문헌 정리 방법에 대하여 학습하여 이론적 접근법을 완성한다. 파이선 활용을 통한 자료 분석을 위하여 기본적인 파이선 문법에 대한 학습이 이루어지며, 입력 자료 처리를 위한 실습을 진행한다. 각 연구 분야에서 필요한 파이선 패키지 설치 방법 및 활용 방법에 대하여 학습한 후, 실제 데이터 처리에 대한 실습이 진행된다. 공동 연구 진행을 대비하여 쥬피터 노트북 (jupyter notebook) 사용법을 기본 환경으로 설정하여 분석할 수 있도록 학습한다. 자료 가시화를 위한 matplolib 활용법을 학습하며, 빅데이터 처리를 위한 pandas 활용을 학습한다. 이 과목의 목적은 각 전공 분야에 필요한 연구를 파이선 언어로 프로그래밍 구현을 실행하여 의미 있는 연구 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 과정 기간 내에 논문 1편 완성을 목표로 한다. | |||||||||
CLA3001 | 문과대학현장실습1 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 3-4 | 문과대학 | - | No |
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(2주간) | |||||||||
CLA3002 | 문과대학현장실습2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 문과대학 | - | No |
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(4주간) | |||||||||
CLA3003 | 문과대학현장실습3 | 4 | 8 | 전공 | 학사 | 3-4 | 문과대학 | - | No |
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(6주간) | |||||||||
CLA3004 | 문과대학현장실습4 | 5 | 10 | 전공 | 학사 | 3-4 | 문과대학 | - | No |
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(8주간) | |||||||||
CLA3005 | 문과대학현장실습5 | 9 | 18 | 전공 | 학사 | 3-4 | 문과대학 | - | No |
전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(24주간) | |||||||||
CLA3103 | 문과대학연구학점3 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 문과대학 | - | No |
학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
CLA3108 | 인문학인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 문과대학 | - | No | |
본 강좌는 인문학 전공자에게 인공지능(AI) 분야를 소개하고 학습하는 것을 목적으로 한다. 기본적으로는 rationality, knowledge representa-tion and reasoning, machine learning and ethics 개념을 다루고, 학생들은 딥러닝이나 스마트 로봇 등의 이슈가 되는 분야 뿐만 아니라 이 분야의 전반적인 개념을 학습할 수 있다. 또한, AI 솔루션 개발에 관한 철학적·윤리적인 문제에 대해 논의하며, 수업을 배운 실례를 사용하면 학생들은 AI를 책임지고 사용할 필요성과 의미를 이해할 수 있다. 본 강좌는 Programming/Calculation 등의 세부적인 내용은 다루지 않고 주요한 알고리즘에 대해 폭넓게 설명한다. - OT - 에이전트, 합리성, 강한 AI로 약하다. AI - 검색과 문제해결 - 정보가 없는 검색, 정보에 근거한 검색, 로컬 검색, 로직 검색. - 기계학습 - 뛰어난 학습, 뛰어난 학습, 뉴럴 네트워크 및 고도의 학습(어플리케이션) - Robotics, 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 - 윤리 - AI 시스템 설계의 AI 오남용 및 딜레마에 관한 도입 사례 | |||||||||
DSC2004 | 데이터사이언스와파이썬 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 데이터사이언스융합전공 | 한 | Yes | |
데이터 분석을 위한 핵심 프로그래밍 도구인 파이썬 스크립팅의 기본 내용과 활용법을 학습한다. 특히 데이터 분석과 시각화와 관련된 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하는 것을 학습한다. | |||||||||
DSC2005 | 데이터사이언스와R | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 데이터사이언스융합전공 | 영 | Yes | |
본 수업은 데이터 분석의 기초가 되는 되는 R을 소개한다. R은 데이터 처리와 그래픽 디스플레이를 포함하는 통계 컴퓨팅 및 그래픽스를 하는 언어이며, 다양한 통계적 기술을 제공한다. 이는 선행 및 비선형 모델링, 고전적 통계테스트, 그리고, 클러스터링 등을 포함한다. 본 수업은 통계 개념에 대한 이해와 과 실습을 병행하여 진행한다. | |||||||||
ENG2019 | 응용언어학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 영어영문학과 | 한 | Yes |
응용영어학 분야에서 다루고 있는 여러 가지 주제와 쟁점을 이론 중심으로 소개하고 분석한다. 모국어와 외국어습득, 언어처리의 심리적 기제, 담화 및 영어교육과 평가 등 언어학의 기본적인 지식을 토대로 이를 적용하여 복합적/실용적인 연구질문에 관한 이론들을 공부하게 된다. | |||||||||
ENG3019 | 언어습득과영어교육 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영어영문학과 | 영 | Yes |
제2언어습득을 설명하는 주요이론들을 살펴보고 이들이 언어교육에 적용되는 과정을 공부한다. 제2언어습득에 관한 연구의 근간은 언어학 이론, 심리학의 학습이론, 그리고 모국어습득과정에 대한 실험적 연구결과이다. 즉, 습득의 목표가 되고있는 언어의 성질, 일반적인 학습의 과정, 그리고 모국어 습득과정에서 나타나는 현상들에 대한 비교분석을 통하여, 제2언어습득의 모형과 이에따른 교수법을 생각해보자. | |||||||||
ENG3057 | 영어구조의이해 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영어영문학과 | 영 | Yes | |
이 강좌는 언어학의 한 분야인 통사론에서 다루어지는 주요한 개념들과 관련 사실들을 논의한다. 통사론은 자연언어에서 특정한 의미를 전달하기 위해 어떻게 적절한 문장을 만드는지를 살펴보는 분야이다. 본 강좌에서는 영어문장 구조의 특징을 나타내는 다양한 통사 현상들을 살펴보고, 영어문장 구조에 대한 여러 가지 분석법들을 서로 비교함으로서 통사론적 논증법에 대해서도 학습한다. | |||||||||
ENG3067 | 심리언어학입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 영어영문학과 | 영 | Yes | |
이 수업은 인간이 어떻게 언어를 어떻게 발화(표현)하고 이해하는지 그 기저의 내재된 처리 과정을 살펴보는 학문이다. 이 수업에서는 심리언어학에서 사용되는 주요 접근방법들을 고찰함으로써, 언어학 이론들이 실험 디자인이나 방법론에 어떤 통찰력을 줄 수 있는지, 또 다양한 심리언어학 실험 결과들이 언어학 이론에 어떤 새로운 시각을 제공할 수 있는지에 대해 알아보고자 한다. 언어의 다양한 분야에서 대표적인 실험 연구 결과를 기반으로 통사처리(문장처리)에 중점을 두어 학습하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로는 언어학이 연계학문인 심리학, 컴퓨터 공학, 뇌공학 등과 어떤 관련을 맺는지 융합적인 관점에서 이해하고자 한다. | |||||||||
FRE3044 | 미디어로본프랑스어 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 프랑스어문학과 | - | No | |
미디어는 우리가 속한 세계를 반영하며, 또한 문자나 목소리로 전해지는 수많은 정보들은 우리의 생각과 우리가 사는 세계의 현실에 대한 우리의 생각을 잘 드러내 보여줍니다. 따라서 관심 있는 문화에 한 걸음 가까이 다가가고 그 문화 속에서 사는 사람들을 이해하는 데 미디어를 통한 학습은 큰 도움을 줄 수 있습니다. 이 수업은 다양한 미디어를 통해 프랑스의 과거와 현재를 보다 깊이 이해하는 데 초점을 맞춥니다. 이 수업의 목표는, 프랑스의 문화와 시사문제, 오늘날 프랑스에서 논의의 중심에 있는 사안들, 또 프랑스와 그 이웃 나라들과의 관계에 대한 수업 참여자의 흥미를 끌어올리는 것입니다. 미디어 컨텐츠들의 도움으로 우리는, 공동체의 삶과 행동, 관습, 새로운 경향에 대한 개괄적 주제들에 대해 함께 논의하게 될 것입니다. 이 수업을 통해 학생들은 또한 언어와 문화의 내적 측면에 대한 이해를 향상시키게 될 것입니다. 본 수업에서는 주로 TV5Monde(프랑스 티브이 채널), radio FRI(프랑스 라디오 뉴스 채널), 영상자료, 신문과 잡지, 인터넷 자료 등을 사용합니다. 이 수업은 프랑스어로 진행되므로, 듣기, 읽기, 말하기 능력을 포함하여 프랑스어 중급 수준 이상이 필요합니다. | |||||||||
FRE4003 | 프랑스어통사론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 |
3-4
1-4 |
프랑스어문학과 | - | No |
Guillaume, Martinet 등 전통적인 문법이론에서부터 구조주의통사론, 변형생성문법, 종속이론 등 여러 이론들의 통사론을 개괄적으로 고찰한 후 구체적으로 프랑스어에서 나타나는 특징적인 통사 현상들, 문법 범주들에 대한 개별적인 분석 및 적용을 통해 언어학의 하위 분야인 통사론의 이해를 도모한다. | |||||||||
GER2037 | 독일어와언어학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 독어독문학과 | 한 | Yes |
독일어와언어학은 일반언어 이론을 바탕으로 독어의 발음과 음운 구조, 어휘 구조, 문장 구조 등을 핵심적 분야의 틀 안에서 체계적으로 살펴본다. 학생들은 독어 구조에 대한 이해를 높임으로써 독어 지식기반의 획득에 있어서 유용한 정보를 얻게 된다. | |||||||||
GER3039 | 언어학과AI | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 독어독문학과 | 한 | Yes |
언어학과AI에서는 독일어와언어학에 이어서 독일어 의미론, 화용론 및 역사언어학을 체계적으로 살펴보는 한편 언어사용과 관련되는 응용언어학 제 분야를 간략하게 개괄한다. | |||||||||
GER3041 | AI와언어교육 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 독어독문학과 | 한 | Yes |
본 교과목은 인공지능(AI)과 언어 교육의 융합을 다루며, 특히 독일어(외국어) 교육에 초점을 맞춘다. 학생들은 먼저 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 대화형 인공지능 챗봇과 같은 핵심 AI 기술의 개념과 원리를 학습한다. 이후 이러한 기술이 독일어(외국어) 교육 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이론적 고찰과 함께 실습을 병행한다. 실습 과정에서는 ChatGPT, Brisk Teaching, Suno, VREW와 같은 AI 기반 보조 도구를 활용하여 효과적인 독일어(외국어) 학습 및 평가 도구를 설계하고 구현하는 방법을 익힌다. 이 수업의 궁극적인 목표는 학생들이 AI 기술을 독일어(외국어) 교육의 실제 현장에 적용할 수 있는 실무적 역량을 기르는 데 있다. 이를 통해 AI를 활용한 언어 교육의 혁신 가능성을 탐구하고, 독일어(외국어) 교육의 질적 향상과 독일어 학습자의 학습 경험을 극대화하는 방안을 모색하게 된다. | |||||||||
ILI2001 | 기계번역과언어학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 한 | Yes | ||
본 강의에서는 구글(Google), 시스트란(Systran), 지니톡(Genie Talk)과 같이 일상 생활에서 널리 사용되는 기계번역시스템의 구조와 특성에 대해 배운다. 기계번역 시스템은 언어학적 지식을 기반으로 하는 경우가 많은데, 구체적으로 어떠한 언어학 지식이 사용되는지에 대해 다룰 예정이다. 이를 기반으로 기계번역 시스템의 성능을 향상시키거나 번역시스템을 보다 효율적으로 사용하고자 할 때 어떤 방법른올 취할 수 있는지도 다룰 예정이다. 이 강의는 전공언어에 상관없이 약간의 언어학적 지식을 가진 학생이라면 누구나 쉽게 참여할 수 있는 수업이다. | |||||||||
ILI2002 | 컴퓨터언어학입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
본 수업에서는 컴퓨터언어학(computational linguistics)의 기본개념과 응용분야에 대해 다룬다. 한국어와 영어를 대상으로 형태소분석, 구조분석, 의미분석 등의 개념과 이론 등을 다룬다. 언어분석에 대한 기본개념을 학습한 후에는 워드넷, 온톨로지 등과 같은 확장개념을 다루며, 기계번역과 텍스트마이닝 등과 같은 응용분야를 학습하게 된다. 본 수업을 수강하기 위해서는 언어학 입문 등과 같은 교양수업의 이수가 권장되나, 필수적이지는 않다. 또한 컴퓨터 프로그래밍에 대한 사전지식도 별도로 필요하지는 않다. | |||||||||
ILI2003 | 언어의소리와형태 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 한 | Yes | |
언어학의 이론적 기반이 될 수 있는 음성학, 음운론, 형태론에 대한 전반적인 내용을 학습한다. 한국어와 외국어의 사례를 기반으로 인간 언어의 보편성과 특수성에 대한 개념을 형성한다. 이러한 내용의 이론 수업을 통해 언어 연구에 필요한 기본 개념과 아이디어, 선행 연구를 이해하는 힘을 기르는 것이 본 과목의 목표이며, 차후에 AI를 이용한 언어 연구, 언어 데이터 분석에 도움을 주고자 하는 기대효과를 갖는다. | |||||||||
ILI2004 | 언어의의미와구조 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 한 | Yes | |
언어학의 이론적 기반이 될 수 있는 통사론과 의미론, 화용론에 대한 전반적인 내용을 학습한다. 의미에 대한 분석과 언어 구문의 다양성을 한국어와 외국어의 사례를 통해 보여주고, 그 속에 나타난 인간 언어의 보편성과 특수성에 대해 논의한다. 이러한 내용의 이론 수업을 통해 언어 연구에 필요한 기본 개념과 아이디어, 선행 연구를 이해하는 힘을 기르는 것이 본 과목의 목표이며, 차후에 AI를 이용한 언어 연구, 언어 데이터 분석에 도움을 주고자 하는 기대효과를 갖는다. | |||||||||
ILI3002 | 인지언어학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
인지언어학(Cognitive Linguistics)는 언어를 현상학적으로 연구하는 하나의 방법론이다. 언어라는 실제 현상은 다양한 방식으로 해석이 가능하며, 인지언어학은 언어를 인간이 가진 다른 인지적 과정과 동일하게 보고 해석하고 기술하고자 한다. 이 과목은 언어와 우리의 다른 인지체계의 관계에 대한 관심이 있는 학생을 대상으로 한다. 언어의 사용자인 우리는 언어와 함께 다양한 방식으로 외부 현실을 인지하고, 그에 대해 반응한다. 언어와 다른 인지수단과 비교와 언어를 하나의 인지시스템으로 분석하는 시도를 보여준다. 이것은 전통적인 언어학의 전제가 언어는 인간의 특별한 인지적 기능이라고 한 것과 달리 인지언어학은 언어를 학습하는 것과 운동이나 악기를 배우는 것이 정도의 차이가 있는 원칙적으로 동일한 인지적 메카니즘을 가지고 수행된다고 주장한다. 이러한 관점은 언어를 좀 더 합리적 관점에서 볼 수 있게 하고, 규칙과 매개변수에 의한 예측가능한 시스템으로써의 언어가 아니라 특정 언어 사용자 그룹의 역사와 문화를 반영하는 추상적 통합체로서 연구되게 한다. 이러한 관점을 통해 하나의 현상을 다르게 해석할 수 있는 철학적 유연성을 기를 수 있으며, 언어의 체계를 기존의 이분법적이고 디지털적인 관점에서 벗어나 다차원적이고 아날로그적인 관점으로 볼 수 있는 역량을 기를 수 있다. | |||||||||
ILI3003 | 언어구조의비교 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
본 교과목은 주요 인도유럽어와 한국어의 언어 구조를 통사적 관점에서 비교하여 언어의 보편성과 개별 언어의 특수성을 파악함으로써 인간 발화 행위의 토대가 되는 인지과정을 이해하는 것을 목적으로 한다. | |||||||||
ILI3004 | 디지털문명과언어의미래 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | - | No | |
디지털 문명과 함께 가장 큰 변화를 겪고 있는 분야 가운데 하나가 바로 인간의 언어활동 영역이다. 이는 우리가 온라인 플랫폼과 스마트 디바이스를 매개로 하는 의사소통 중심의 언어활동에서 커다란 변화를 경험하게 되었음을 의미한다. 더구나 A.I.를 탑재한 음성인식 기술은 인간과 기계의 커뮤니케이션에 새로운 장을 마련하고 있다. 이와 같은 변화 속에서 인간의 언어를 진화적 관점으로부터 각 시대적 산물의 특징들을 중심으로 면밀하게 살펴보면서 디지털 문명의 시대를 통해 ‘언어의 미래’에 대하여 생각해보는 시간을 마련하고자 한다. | |||||||||
ILI3005 | 한영대조음성학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
'한영대조음성학'은 한국어와 영어의 음성 체계를 비교 분석하는 교과목이다. 한국어와 영어의 발음 차이는 음소와 음절구조, 음운규칙이 서로 같지 않아 발생하는 것이다. 이 교과목에서는 이들을 비교, 대조 분석함으로써 영어사용자의 한국어 발음 오류나 한국인이 말하는 영어 발음 오류의 원인을 찾아보고자한다. |