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UST 과학기술연합대학원대학교

Why UST

UST VISION 2033 UST의 비전과 목표를 확인하세요!

PROUDUST

창조적 교육환경 조성을 통한 자긍심 있는 USTian 양성

UNIQUE
DIFFERENT
PROFESSIONAL
Excellent
세계 최고의 교육 경쟁력 확보

창의인재 발굴 및 USTian化
UST21 교육시스템 확립

Entrepreneur
산학연 일체화 대학 실현

UST-출연(연)-산업체 협력 강화
출연(연) 간 협력 강화
출연(연) 과학기술 기반 창원지원 강화

Global
국가연구소대학의 글로벌 위상 정립

브랜드 가치 제고
협력 네트워크 강화

Smart
창조적 지식경영 체제 확립

첨단 교육환경 조성
경영 효율성 제고

본문 시작

소개

나노-정보 융합 전공은 나노 재료의 신물성 창출 및 공학적 응용에 대해 교육하는 나노재료공학과 미래 컴퓨터를 위한 HCI 및 로봇의 원리와 다양한 응용 가능성에 대해 교육하는 HCI 및 로봇공학을 세부전공으로 포함하고 이들의 융합가능성을 탐색하기 위한 전공이며, 나노 및 정보 분야의 전문적 소양과 실무능력을 갖춘 인재의 육성을 목표로 한다. 나노 재료 분야 연구에서 다루고 있는 주제는 에너지 재료, 환경 재료, 바이오재료, 바이오센서, 비선형 광학 소자, 비선형 나노 소재, 광신호, 표면공학, 고분자 합성 및 고분자 복합체, 다기능 산화물 에피 박막 성장 및 계면 제어, 압전 MEMS, 열전 소재 및 소자, 반도체, 고체물리, 포토닉스, 양자정보통신, 양자암호, 양자컴퓨터 등이고, HCI 및 로봇공학 연구에서 다루고 있는 주제는 서비스 로봇, 필드 로봇, 수술 로봇, 간병 로봇, 로봇 작업 계획 및 동작 계획, 인간-로봇 상호작용, 소셜 로봇, 브레인-컴퓨터 인터페이스, 햅틱 인터페이스, 디지털 홀로그래피, 실감 미디어, 웹 정보공간, 휴먼-컴퓨터 인터랙션, 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽스, 증강현실, 가상현실, 인공지능, 기계학습 등이다.

세부전공
세부 전공명, 전공내용으로 구분하여 안내합니다.
세부 전공명 전공내용
나노재료공학 나노재료공학 전공은 나노스케일 영역으로의 크기 감소로 발생하는 재료물성의 비선형적 내지 특이 변화 또는 신물성 창출 가능성에 대한 이해를 바탕으로 나노재료의 공학적 응용을 위한 문제를 설정하고 그 해법을 찾는데 필요한 전문적 소양과 실무능력을 갖춘 연구, 개발자의 육성을 목표로 하고 있다.
HCI 및 로봇공학 HCI 및 로봇공학에서는 몰입형 가상현실, 실감모사기술, 미디어 및 인터넷 기술, 멀티모달 인식 및 상호작용, 로봇 인식 및 구동, 지식표현 및 추론, 인간-로봇 상호작용, 기구부 설계 등 HCI 및 로봇공학 전반에 걸쳐 이론 및 응용 기술을 교육한다. 또한 교육과 함께 학생들을 관련분야 국책 연구 사업에 참여하게 함으로써 미래 선도 기술에 부응하는 인재를 배양하는 것을 목적으로 한다.
Category

교과목명(국/영문)

현대정보학특론 (Modern Information Technology)

교과목 상세정보

커리큘럼-교과목 상세정보
캠퍼스, 학위과정, 학점, 이수구분, 강의형태, 강의방법, 주관교수로 구분하여 안내합니다.
캠퍼스 한국과학기술연구원 스쿨
학위과정 통합과정 학점 3
이수구분 전공강좌 강의형태 전공강좌(단독강의)
강의방법 국문강의 주관교수

강의개요

강의개요
강의목표, 교재 및 참고문헌, 수업운영방식, 과제물, 성적평가방식으로 구분하여 안내합니다.
강의목표 양자이론과 정보이론을 융합한 양자정보를 이해하고, 이를 양자통신, 양자컴퓨팅 연구에 활용할 수 있다. Understanding quantum information science and its application to research on quantum communication and quantum computation
교재 및 참고문헌 Quantum computation and quantum information, Nielsen and Chuang
수업운영방식 Lecture and discussion
과제물 문제풀이
성적평가방식 과제물 20%, 중간고사 30%, 기말고사 50%

주별강의계획

주별강의계획
주차, 계획으로 구분하여 안내합니다.
1주차 Introduction and overview
2주차 Introduction and overview
3주차 Introduction to computer science
4주차 Quantum mechanics and linear algebra
5주차 The postulates of quantum physics
6주차 The density operator
7주차 Quantum operation and quantum noise
8주차 Midterm exam
9주차 Distance measures for quantum information
10주차 Quantum communication
11주차 Entropy and information
12주차 Entropy and information
13주차 Theory of quantum error correction
14주차 Theory of quantum error correction
15주차 Fault-tolerant quantum computation
16주차 Final exam