이수체계

2027 시행 개편안 교육과정은 학과 비전의 세 전공 축으로 구성되며, 3~4학년 종합설계에서 세 축이 통합됩니다.

인공지능 · 인식 머신러닝 · 딥러닝 · 멀티모달 AI(VLM·VLA) · 수학/SW 기초 포함

센서 · 신호 · 통신 신호처리 · 통신/네트워크 협업 · 센서 융합 · 공학수학 포함

임베디드 · 제어 · 로봇 온디바이스 AI · 제어 · 클라우드/엣지 플랫폼

공통기초 교양필수 전공필수 표기 없음 = 전공선택 신설 명칭 변경 학년 이동 ’28~ 개설 예정 연도별 일정은 하단 「신설 과목 개설 로드맵」 참조

2027년 개설 과목 기준으로 보기

💡 과목에 마우스를 올리면 연결된 선수·후속 과목이 함께 강조됩니다. 화살표는 과목 간 이수 흐름을 나타냅니다.

	1학년		2학년		3학년		4학년
	1학기	2학기	1학기	2학기	1학기	2학기	1학기	2학기
인공지능 ·인식AI & PERCEPTION 수학·SW 기초 포함	이산수학 컴퓨팅사고(Python) 교양필수 AI공학개론 공통기초 AI프로그래밍기초 명칭 변경 구) 컴퓨터프로그래밍	선형대수 확률과통계 공통기초 AI프로그래밍실습 공통기초 명칭 변경 구) 컴퓨터프로그래밍및실습	자료구조 AI정보이론 머신러닝 전공필수 학년 이동 구 3-1 → 2-1 (학기 동일)	알고리즘설계와해석	딥러닝과트랜스포머 전공필수 명칭 변경 학년 이동 구) 딥러닝 · 4-1 → 3-1	AI최적화 명칭 변경 구) AI알고리즘 · 학습·추론 효율화 데이터베이스	멀티모달 AI 신설 ’28 생성모델(VAE·Diffusion)·VLM	심층강화학습 신설 자율 의사결정·행동 학습
센서·신호 ·통신SENSING · SIGNAL · COMM. 공학수학 포함			AI수학1 공통기초 데이터통신 학년 이동 구 3-1 → 2-1 (학기 동일)	AI수학2 공통기초 신호및시스템 전공필수 AI네트워크 명칭 변경 학년 이동 구) 컴퓨터네트워크 · 3-2 → 2-2	네트워크보안 학년 이동 구 4-1 → 3-1 (학기 동일) 센서데이터처리 신설 카메라·LiDAR·IMU 데이터, 인식 실습	센서융합및응용 신설	무선통신공학	차세대이동통신 명칭 변경 구) 이동통신 · AI·V2X 반영
임베디드 ·제어·로봇EMBEDDED · CONTROL · ROBOTICS 시스템·플랫폼 포함		논리회로및실험	오픈소스소프트웨어 UML 등 SW 설계 방법론 편입	회로해석및실험 회로이론의이해 내용 통합 AI컴퓨터구조 명칭 변경 구) 컴퓨터구조	운영체제 엣지컴퓨팅시스템 명칭 변경 구) IoT시스템 · 컨테이너 기초 선행	최적제어 신설	자율주행제어시스템 신설 로봇시뮬레이션및실습 신설 ’28 로봇 미들웨어·시뮬레이터 활용	클라우드네이티브컴퓨팅 명칭 변경 구) 소프트웨어공학 · K8s·K3s 실습 On-Device AI 시스템 신설 ’29 경량 AI 모델 설계 포함 피지컬AI시스템설계 신설 ’28
종합설계CAPSTONE · 3축 통합						AI로봇기초종합설계 전공필수 명칭 변경 구) 정보통신기초종합설계	AI로봇종합설계및실습 명칭 변경 구) 정보통신종합설계및실습

※ 「공통기초」는 무전공 입학생이 전공 선택 전에 이수하는 학사 교과구분으로, 본 학과 개설 공통기초 교과는 AI공학개론(1-1), 확률과통계(1-2), AI프로그래밍실습(1-2), AI수학1(2-1), AI수학2(2-2)입니다. 이수구분(공통기초·교양필수·전공필수·전공선택)은 학사 체계상의 표기로, 위 표의 축(전공 분야)과는 독립적으로 관리됩니다.
※ 모든 과목은 종전 교육과정과 동일한 학기(1학기/2학기)에 개설되고, 학년 배치만 조정되었습니다.

핵심 교과 내용 로드맵

세 전공 축별 교과 내용의 흐름입니다. 종전 「딥러닝」 한 과목에 집중되어 있던 최신 AI 내용은 기초(3학년) → 효율화 이론(3-2) → 생성·멀티모달(4-1) → 행동·피지컬 AI(4-2)의 단계로 재배치했습니다. 특정 모델·플랫폼 고유명은 교과목 명칭이 아닌 수업 내 최신 사례·실습 도구로 다룹니다.

인공지능 · 인식 — 내용 사다리

1학년 수학·프로그래밍 기초 위에 2-1 머신러닝부터 4-2 심층강화학습까지 매 학기 한 단계씩 쌓아 올립니다.

머신러닝 2-1

회귀·분류 최적화 기초 MLP·역전파 일반화·정규화

고전 기계학습 및 신경망 입문. 이후 전 과정의 공통 기반.

딥러닝과트랜스포머 3-1

CNN·시퀀스 모델 Attention Positional Encoding Causal Masking KV Cache 토크나이제이션(BPE) LLM 사전학습·파인튜닝 개요

심층학습 기초와 트랜스포머·LLM 핵심 원리를 다루는 중심 과목. 효율화·생성·행동 파트를 상위 과목으로 이관하여 과밀을 해소.

AI최적화 3-2

학습 최적화 알고리즘 PEFT·LoRA 지식 증류(Distillation) 양자화·프루닝

학습·추론 효율화의 이론 축. 종전 「딥러닝」의 LoRA·증류 내용이 이곳으로 이관되며, 배포 실습은 4-2 「On-Device AI 시스템」과 연계.

멀티모달 AI 4-1 · ’28 개설

VAE Diffusion Flow Matching Stable Diffusion VLM·시각-언어 정렬

생성모델 계보와 시각-언어 모델. 4-2 피지컬 AI(VLA)의 직접적 선수 내용.

심층강화학습 4-2

가치·정책 기반 RL 모방학습 RLHF 로봇 제어 응용

행동 학습의 이론 축. 피지컬 AI 실습 과목과 같은 학기에 이론-실습 짝으로 운영.

센서 · 신호 · 통신 — 로봇의 감각과 협업

AI수학을 기반으로 신호처리·통신 계열이 사다리를 이루고, 센서 계열이 AI 축 이론과 같은 학기에 인식 실습을 담당합니다.

신호처리 계열 신호및시스템 2-2 → 센서데이터처리 3-1

연속·이산 신호 변환 이론(AI수학 연계) 필터링·스펙트럼 분석

센서 데이터 해석의 수학적 기반. 센서데이터처리·센서융합의 선수 계열.

통신·네트워크 계열 데이터통신 2-1 → … → 차세대이동통신 4-2

프로토콜·네트워크 네트워크 보안 원리 변복조·무선 채널 AI 기반 통신·V2X

데이터통신·AI네트워크(2학년) → 네트워크보안(3학년) → 무선통신공학·차세대이동통신(4학년). 네트워크보안(3-1)은 보안 원리·프로토콜·암호 기초를 담당하고, 인프라 보안 적용은 클라우드네이티브컴퓨팅(4-2)이 잇습니다.

센서데이터처리 / 센서융합및응용 3-1 / 3-2

카메라·LiDAR·IMU 검출·분할 등 인식 실습 멀티센서 융합

시각 인식(perception)의 실습 담당. 3-1 「딥러닝과트랜스포머」 이론과 같은 학기에 연계 운영.

임베디드 · 제어 · 로봇 — 두 갈래

디바이스에서 인프라로 올라가는 컴퓨팅 시스템·플랫폼 갈래와, 제어 이론에서 피지컬 AI로 이어지는 제어·로봇 갈래로 구성됩니다.

오픈소스소프트웨어 2-1

Git·오픈소스 협업 UML·설계 패턴 SW 개발 프로세스

구 「소프트웨어공학」의 설계 방법론(UML 등)을 저학년으로 이관. 3-2 기초종합설계에서 실제 프로젝트에 적용.

엣지컴퓨팅시스템 3-1

임베디드 리눅스 컨테이너(Docker) 기초 디바이스 관점 엣지 추론

디바이스 계층의 시스템 과목. 4-2 클라우드네이티브·On-Device AI의 선행 과목.

클라우드네이티브컴퓨팅 4-2

컨테이너 오케스트레이션(K8s·K3s) 마이크로서비스 엣지-클라우드 연계 인프라 보안

구 「소프트웨어공학」의 클라우드·엣지 내용을 독립 과목으로 확대해 실습 시간을 확보. 네트워크보안(3-1)의 원리 위에 인프라 보안 적용을 얹습니다.

On-Device AI 시스템 4-2 · ’29 개설

경량 모델 설계 증류·양자화 배포 실습 엣지 추론 최적화

AI최적화(3-2)에서 배운 효율화 이론을 실제 엣지 하드웨어에 배포하는 실습 축.

최적제어 3-2

상태공간 모델 LQR·MPC 제어 이론 기반

자율주행·피지컬 AI 제어의 이론 기반.

자율주행제어시스템 4-1

인지-판단-제어 파이프라인 주행용 VLA 사례 실시간 정책 증류 실습

주행 도메인에서 대형 모델을 실시간 정책으로 증류·배포하는 실습 포함.

로봇시뮬레이션및실습 4-1 · ’28 개설

로봇 미들웨어 시뮬레이터 기반 통합 로봇 SW 스택 실습

로봇 미들웨어와 시뮬레이터를 도구로 활용하는 통합 실습 과목.

피지컬AI시스템설계 4-2 · ’28 개설

로봇 파운데이션 모델(VLA) System 1/2 아키텍처 Sim-to-Real

최신 VLA 모델의 구조 분석과 시뮬레이션 기반 실습. 개편 교육과정의 정점 과목.

신설 과목 개설 로드맵

신설 과목의 최초 개설 연도와 담당 구도입니다. 신임 교원 2인의 임용 전공 요건은 아래 담당 배정에서 역산하여 확정합니다.

연도	최초 개설 과목	담당 구도 (안)
2027	센서데이터처리(3-1) · 센서융합및응용(3-2) 최적제어(3-2) · 자율주행제어시스템(4-1) · 심층강화학습(4-2)	센서 계열은 기존 교원. 제어 2과목은 신임 교원(로봇·제어·시스템), 심층강화학습은 신임 교원(AI·학습)이 부임 첫해 담당
2028	멀티모달 AI(4-1) · 로봇시뮬레이션및실습(4-1) 피지컬AI시스템설계(4-2)	1학기 VLM(멀티모달)·시뮬 환경 → 2학기 VLA(피지컬AI)로 이어져 선수 순서가 한 해 안에서 충족. 피지컬AI시스템설계는 신임 교원 2인 공동 담당
2029	On-Device AI 시스템(4-2)	개편 「AI최적화」(3-2, ’27 첫 운영) 이수자가 4학년이 되는 시점에 맞춰 개설. ’28년 2학기로 단축 가능(학과회의 결정)

※ 담당 배정과 ’29 단축 여부는 학과회의 확정 사항입니다. 임용 전공 분야가 위 구도와 달라질 경우 개설 일정 전체를 재조정합니다.

내용 배치 원칙 — ① 기초 이론은 3학년으로 앞당기고, 효율화(LoRA·증류)는 이론(AI최적화, 3-2)과 배포 실습(On-Device AI, 4-2)으로 분리한다. ② 생성모델(4-1 멀티모달)을 거쳐 행동모델(4-2 피지컬 AI·강화학습)로 이어지는 VLM→VLA 순서를 지킨다. ③ 인식 실습은 3학년에 센서 계열 과목과 학기를 맞춰 이론-실습을 병행한다. ④ 시스템·플랫폼 교과는 디바이스 계층(엣지컴퓨팅, 3-1)과 인프라 계층(클라우드네이티브, 4-2)으로 나누고, SW 설계 방법론(UML 등)은 저학년(오픈소스소프트웨어, 2-1)으로 내려 종합설계에서 적용하며, 보안 교과도 원리(네트워크보안, 3-1)와 인프라 적용(클라우드네이티브컴퓨팅, 4-2)으로 계층화한다. ⑤ 급변하는 모델·플랫폼 명칭은 과목명에서 배제하고 강의계획서 수준에서 매년 갱신한다. ⑥ 이수구분(공통기초·교양필수·전공필수)은 학사 체계상의 표기로서 전공 축(분야)과 독립적으로 관리한다.

신·구 교육과정 과목 대응 (경과조치)

2026학번 및 그 이전 학번 재학생에게 적용되는 과목 대응 기준입니다. 명칭이 변경된 과목은 종전 과목과 동일 과목으로 인정되며, 폐지 과목의 기이수 학점은 졸업요건에 그대로 반영됩니다. 학년이 조정된 과목은 개설 학기가 동일하므로, 미이수자는 해당 학기에 하위 학년 개설 분반을 수강하면 됩니다.

① 명칭 변경 과목 (동일 과목 인정 · 개설 학년/학기 동일)

종전 과목명	개편 과목명	개설	비고
컴퓨터프로그래밍	AI프로그래밍기초	1-1	AI 응용 중심으로 실습 내용 개편
컴퓨터프로그래밍및실습	AI프로그래밍실습	1-2
컴퓨터구조	AI컴퓨터구조	2-2	AI 가속기·병렬 구조 내용 보강
IoT시스템	엣지컴퓨팅시스템	3-1	컨테이너(Docker) 기초 포함
AI알고리즘	AI최적화	3-2	PEFT·증류 등 학습·추론 효율화 이론 편입
정보통신기초종합설계	AI로봇기초종합설계	3-2
정보통신종합설계및실습	AI로봇종합설계및실습	4-1
이동통신	차세대이동통신	4-2	AI 기반 통신·V2X 내용 반영
소프트웨어공학	클라우드네이티브컴퓨팅	4-2	클라우드·엣지 파트를 K8s·K3s 실습 중심으로 확대. UML 등 설계 방법론은 오픈소스소프트웨어(2-1)로 이관

② 학년 조정 과목 (개설 학기는 동일 · 동일 과목 인정)

과목명	종전 → 개편	미이수자 안내
머신러닝	3-1 → 2-1	3·4학년 미이수자는 매년 1학기 2학년 개설 분반에서 수강
데이터통신 (전공필수)	3-1 → 2-1	동일
컴퓨터네트워크 → AI네트워크 (전공필수)	3-2 → 2-2	동일 (매년 2학기 개설)
네트워크보안	4-1 → 3-1	AI네트워크(2-2) 이수 후 수강 권장. 4학년 미이수자는 1학기 3학년 분반에서 수강
딥러닝 → 딥러닝과트랜스포머	4-1 → 3-1	명칭 변경 겸 학년 조정. 종전 「딥러닝」과 동일 과목으로 인정

③ 폐지 과목 (기이수 학점은 전공 학점으로 그대로 인정)

폐지 과목 (종전 개설)	내용이 이관·통합된 과목 / 수강 지도 시 유사 과목
정보통신개론 (2-1)	AI공학개론(1-1)으로 도입 교육 일원화
회로이론의이해 (2-1)	회로해석및실험(2-2)에 내용 통합
시스템프로그래밍 (2-2)	운영체제(3-1) · 엣지컴퓨팅시스템(3-1)
인터넷응용 (3-1)	AI네트워크(2-2) · 클라우드네이티브컴퓨팅(4-2)
통신네트워크설계 (4-1)	무선통신공학(4-1) · 차세대이동통신(4-2)
멀티미디어통신 (4-2)	차세대이동통신(4-2)
데이터사이언스 (4-2)	머신러닝(2-1) · 데이터베이스(3-2)

④ 학번별 적용 안내

2027학번부터

개편 교육과정이 전면 적용됩니다. ’28~ 개설 예정 과목(4개)은 신임 교원 부임에 맞춰 해당 학번이 3~4학년이 되기 전에 모두 개설됩니다.

2026학번 (’27년 2학년)

1학년 이수 내역은 그대로 인정되며, 2학년부터 개편 과정을 따릅니다. 별도의 대체 이수 절차가 필요 없습니다.

2025학번 (’27년 3학년)

머신러닝·데이터통신·AI네트워크는 2학년으로 조정되었으므로, 미이수 시 종전과 같은 학기에 개설되는 2학년 분반에서 수강하면 됩니다. 딥러닝은 3-1 「딥러닝과트랜스포머」로 수강합니다.

2024학번 이전 (’27년 4학년~)

폐지 과목의 기이수 학점은 그대로 인정됩니다. 종전 「딥러닝」(4-1)·「네트워크보안」(4-1) 미이수자는 각각 3-1 「딥러닝과트랜스포머」·「네트워크보안」(3학년 분반)을 수강하며, 4학년 신설 과목은 전공선택 학점으로 이수할 수 있습니다.

AI로봇공학과 교육과정 개편안 (2027학년도 시행) · 경과조치 세부 사항은 학과 사무실로 문의하시기 바랍니다.