세종한두리 미래모빌리티융합전공
Department of Mobility Science and Engineering
전공 소개
미래 이동수단·모빌리티 시스템 융복합 인재 양성
미래모빌리티 융합전공은 자율주행, 인공지능, 로보틱스, 교통공학 등 다양한 학문을 결합하여 미래 이동수단 및 모빌리티 시스템을 설계·운영·최적화할 수 있는 융복합 인재 양성을 목표로 합니다.
도시화, 환경문제, 교통혼잡 등 현대 사회 문제 해결을 위한 핵심 분야로서, 데이터와 AI 기반의 모빌리티 산업을 선도할 수 있는 교육체계를 구축합니다.
교육 목표
미래모빌리티 산업 핵심역량 4대 목표
미래모빌리티 분야의 핵심 이론 및 기술 이해
AI·데이터 기반 모빌리티 문제 해결 능력 배양
산업 수요 기반 실무형 인재 양성
창의적 융합 사고를 갖춘 연구·개발 인재 양성
인재상
융합 시대를 이끌 4가지 유형의 모빌리티 전문 인재
인공지능 및 빅데이터 기반 기술을 활용
시스템 설계 및 운영 역량 보유
다양한 기술을 융합해 문제 해결
산업·사회 문제 해결을 주도
CORE COMPETENCY · 핵심 역량
교육 과정
총 36학점 이상 이수 · 전공필수+전공선택 혼합 구조
📌 이수체계
- 총 36학점 이상 이수
- 전공필수 + 전공선택 혼합 구조
- 영역별 최소 이수 기준 설정
- 학년별 이수 학점 배분
AI/데이터 기반
- 인공지능개론
- 데이터마이닝
- 컴퓨터비전
모빌리티 시스템
- 인공지능 로보틱스
- 차량동역학 및 제어
- 교통운영분석
설계/프로젝트
- 스마트모빌리티 시스템 설계
- 캡스톤디자인
- PBL 기반 프로젝트
교육 방식
이론과 실무를 잇는 4대 교육 전략
융복합 교육
컴퓨터·전자·기계·교통공학 통합 교육과 AI·모빌리티 결합
PBL 학습
실제 문제 해결 프로젝트를 통한 팀워크·창의 능력 배양
산학협력·인턴십
기업 연계 실무 프로젝트와 산업 현장 경험 제공
실습 중심
실제 장비·시스템 활용으로 현장 실무 능력 강화
이수체계
학년별 단계적 학습 로드맵
| 전공역량 | 1학년 | 2학년 | 3학년 | 4학년 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | ||
| Tools | Basics 기초역량 |
기초 미적분학 및 연습 파이썬 기초 | 일반 미적분학 및 연습 통계학 입문 | 선형대수학 | 확률과 통계 AI·빅데이터공학 수학 | ||||
| Mobility Science & Engineering |
Mobility SW·AI 모빌리티 SW·AI |
컴퓨터언어 I | 컴퓨터언어 II | IoT개론 객체지향 프로그래밍및실습 Linux 실습 | 자료구조론 빅데이터 개론 통신및네트워크 | 시계열 분석및응용 데이터마이닝 | 영상처리및딥러닝 데이터베이스 인공지능개론 | 컴퓨터비전 딥러닝입문 | 거대언어모델과 챗GPT 딥러닝응용 |
| Mobility Device 모빌리티 구동체계 |
일반물리학 및 연습 I
미래모빌리티개론 (학문의기초) |
일반물리학 및 연습 II | 기초역학개론 전기회로I | 최적설계개론 | 인공신경망 제어시스템 신뢰성공학 인공지능 로보틱스 자율주행시스템 개론 | 차량동역학및제어 센서데이터처리 | 이동로봇 운행시스템 자율주행 통신시스템 | 자율주행 안전및보안 IoT 보안 | |
| Mobility Operations and Planning 모빌리티 운영·계획 |
지능형교통체계 개론 | 교통운영분석 | 도시모빌리티 시뮬레이션 |
MaaS: 통합모빌리티서비스 인공지능 모빌리티 |
스마트모빌리티 시스템설계 | ||||
| PBL | Problem-solving 모빌리티 문제해결 |
IoT 기초 PBL | 자율주행 기반기술 PBL | 로봇설계/주행 PBL | 도시모빌리티 데이터과학 PBL | 첨단모빌리티 빅데이터 PBL | |||
| 캡스톤디자인 모빌리티 현장실습 I, II, III, IV | |||||||||
세종한두리 디지털헬스케어융합전공
Department of Digital Healthcare Convergence
전공 소개
센싱-분석-진단을 잇는 디지털 헬스케어 전 과정 인재 양성
바이오·의학 지식, 웨어러블 센서 기술, 데이터 및 AI 분석을 결합하여 '센싱 → 분석 → 진단'으로 이어지는 디지털 헬스케어 전 과정을 설계·운영할 수 있는 실무형 융복합 인재를 양성합니다.
질병의 사후 치료에서 선제적 예방 및 맞춤형 관리로 변화하는 의료 패러다임에 발맞춰, 단일 전공의 한계를 넘어 임상 현장과 산업 수요를 통합적으로 해결할 수 있는 교육체계를 구축합니다.
교육 목표
디지털 헬스케어 전주기 실무 역량 4대 목표
바이오·공학·데이터 사이언스를 융합한 통합 지식 기반 마련
센싱 → 분석 → 진단으로 이어지는 단계적 실무 역량 강화
실제 의료 데이터·산업 애로기술 기반 프로젝트 수행 능력
의료 데이터 보호, 글로벌 인허가(RA/QA), 헬스케어 윤리 환경
인재상
의·공·데이터를 잇는 4가지 유형의 디지털 헬스케어 인재
의료·생명과학·공학·데이터를 유기적으로 연결해 솔루션을 도출
임상 현장 문제 정의, 기기 제작에서 시스템 적용까지 주도
실제 보건의료 데이터 이해, AI로 임상적 의미 도출
데이터 생성에서 의사결정까지 전체 파이프라인 조망
CORE COMPETENCY · 핵심 역량
교육 과정
2단계 이수 체계 + 3대 트랙 마이크로디그리 운영
공통 기반 교육
융합 언어 형성을 위한 공통 기초 학습 — Data·AI·Bio 기초, 데이터 윤리 및 규제
디비전 심화 교육
역할 기반 전문성 심화를 위한 3대 트랙 운영 (마이크로디그리)
스마트 헬스 센싱
웨어러블 디바이스 및 비접촉 광학 센서 특화
헬스케어 AI·영상
의료 영상 신호처리 및 AI 기반 질병 진단 모델링 특화
디지털 바이오 진단
바이오마커 발굴 및 체외 진단 시스템 실무 특화
교육 방식
개방·실전·하이브리드의 3대 차별화 전략
전공 비제한 개방 교육
비공학·비의료 전공자도 참여 가능한 난이도 조절 및 C/Python/MATLAB 기반 단계별 코딩 학습 제공
광학·의료 데이터 PBL
실제 환경 광학 영상 데이터 기반 — 노이즈 처리부터 AI 판독까지 실전 문제 해결 프로젝트 수행
하이브리드 실무 실습
홍익메이커랜드를 활용 하드웨어 센서 제작 + GPU 클라우드 기반 영상 AI 연산 실습 병행
이수체계도
학년별 단계적 학습 로드맵
| 구분 | 1학년 | 2학년 | 3학년 | 4학년 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | |
| 기초역량 | 프로그래밍 기초 |
|||||||
| 디지털 | 생체 신호와 센서 기초 |
바이오센서 와 진단기술 개론 |
비접촉 광학 센서의 이해 |
바이오 영상 신호 처리 |
바이오 영상 AI 판독 및 진단 |
웨어러블 디바이스와 생체전자기기 의 이해 |
||
| 헬스케어 | 의약바이오 공학 |
단백질공학 | 항체공학 | 진단키트 생산 실습 |
바이오의약품 개발 실습 |
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세종한두리 방송영상미디어융합전공
Major in Broadcasting and Visual Media Convergence
전공 소개
방송 영상의 문법과 AI·DX를 잇는 미디어 혁신가 양성
방송영상미디어융합전공은 전통적인 방송 영상의 문법을 계승하면서도, 인공지능(AI)과 디지털 트랜스포메이션(DX)이라는 거대한 시대적 흐름을 예술적으로 승화시키는 미디어 혁신가를 양성하는 전공입니다.
단순히 영상을 '만드는 법'을 넘어 데이터가 이야기가 되고, 알고리즘이 영상의 미장센을 완성하며, 인간의 상상력이 AI 기술을 통해 물리적 한계를 극복하는 새로운 차원의 시각적 경험(Visual Experience)을 학습합니다.
본 전공은 TV와 스크린을 넘어 OTT, 메타버스, 가상 스튜디오 등 확장된 미디어 생태계 전체를 무대로 삼는 융복합 크리에이티브의 허브입니다.
교육 목표
미디어 혁신가를 위한 4대 교육 목표
AI 기술을 선도하는 혁신적 제작 역량 강화
인문학적 소양 기반 시네마틱 스토리텔링
미디어 융합 및 플랫폼 전략가 양성
윤리적 의식을 갖춘 글로벌 크리에이티브 리더
인재상
기술을 지휘(Command), 감동을 설계(Design), 경계를 허무는(Converge) 미디어 리더
C
Command기술을 지휘하다D
Design감동을 설계하다C
Converge경계를 허물다AI 기술을 설계하고 조율하여 초격차 창의성을 구현하는 인재
인간의 깊은 감성과 AI의 무한한 표현력을 결합하는 서사 전문가
급변하는 미디어 플랫폼의 흐름을 읽고 산업의 변화를 주도하는 전략가
CORE COMPETENCY · 핵심 역량
교육 과정
기초 → 심화 → 실전으로 이어지는 3단계 커리큘럼
기술 · AI 리터러시
- 영상미학 및 구도
- 창의적 스토리텔링
- 콘텐츠 테크놀로지 입문
- AI영상제작 윤리·저작권
AI 융합 제작 실무
- 방송 프로그램 기획
- AI 기반 영상 제작
- 버추얼 프로덕션 기초
- 뉴미디어 콘텐츠 제작
프로젝트 · 산업 연계
- 실감형 콘텐츠 제작
- 콘텐츠 IP 비즈니스
- 디지털 트랜스포메이션 세미나
- 캡스톤 디자인
※ 교과목은 차후 변경될 수 있음
교육 방식
실무 몰입·AI-Human 협업·블렌디드 러닝의 3대 전략
PBL 기반 실무 몰입
단순한 툴 학습이 아닌 실제 산업 현장의 과제를 해결하는 방식으로 수업 진행
AI-Human 협업
AI를 단순한 도구가 아닌 제작 파트너로 인식하고 제작 공정 전체에 협업
블렌디드·플립 러닝
온/오프라인 병행 학습을 통한 학습 효율성 극대화