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서울사이버대학교(www.iscu.ac.kr) - 학교법인 신일학원 서울사이버대학교(www.iscu.ac.kr) - 학교법인 신일학원

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빅데이터·정보보호학과(교육과정)

빅데이터·정보보호학과 사진

사회적 요구에 부합한 능력을 갖춘빅데이터·정보보호 전문가 양성

빅데이터 및 정보보호 기술을 이해, 리드할 미래 빅데이터·정보보호 전문 인력 양성

빅데이터·정보보호학과는 21세기 IT사회의 신뢰를 확충하기 위해 컴퓨터 및 정보통신기술을 바탕으로 국가, 기관, 기업, 개인 등의 정보를 보호하기 위한 최첨단 정보보호기술의 이론 및 실무교육을 실시하고 있다.

온라인강의체험 학과홈페이지

커리큘럼

2023년 커리큘럼 상세내용 - 학년, 이수구분, 교과목정보(교과목명, 자격, 학점), 개설학기(1, 하계, 2, 동계)를 보여줌
학년 이수
구분
교과목정보 개설학기
교과목명 자격 학점 1 하계 2 동계
1 전공선택 정보보호개론 3 개설 개설
1 전공선택 데이터과학입문 3 개설
1 전공선택 C언어 6 개설
1 전공선택 데이터과학실습 3 개설 개설
1 전공선택 기초암호기술 3 개설
1 전공선택 빅데이터기초프로그래밍 3 개설
1 전공선택 이산수학 3 개설
1 추천교양 초급영어 3 개설 개설
1 추천교양 컴퓨터이해와활용(e-test) 3 개설 개설
1 추천교양 21세기인문학 3 개설
1 추천교양 모두를위한인공지능 3 개설
1 추천교양 우리안의글로벌이슈 3 개설
1 추천교양 코딩첫걸음 3 개설
1 추천교양 인간관계론 3 개설
2 전공선택 개인정보보호 3 개설
2 전공선택 데이터분석과시각화 3 개설
2 전공선택 빅데이터기초수학 3 개설
2 전공선택 자료구조 3 개설
2 전공선택 현대암호기술 3 개설
2 전공선택 코딩테스트입문 3 개설 개설
2 전공선택 실용데이터전처리 3 개설
2 전공선택 코드없이따라하는머신러닝 3 개설
2 추천교양 4차산업혁명의이해 3 개설 개설
2 추천교양 생활과법률 3 개설
2 추천교양 문화로보는세계 3 개설 개설
2 추천교양 중급영어 3 개설 개설
3 전공선택 알고리즘 3 개설 개설
3 전공선택 데이터리터러시 3 개설
3 전공선택 머신러닝 3 개설
3 전공선택 시스템및네트워크보안 3 개설
3 전공선택 핀테크보안 3 개설
3 전공선택 공간데이터분석 3 개설
3 전공선택 딥러닝 3 개설
3 전공선택 블록체인과암호화폐 3 개설
3 전공선택 사이버보안 3 개설
3 전공선택 인터넷보안 3 개설
3 추천교양 실용영어1 3 개설
3 추천교양 TOEIC1 3 개설
3 추천교양 실용영어2 3 개설
3 추천교양 TOEIC2 3 개설
4 전공선택 디지털포렌식 3 개설
4 전공선택 메타버스현황과미래 3 개설
4 전공선택 보안관제서비스 3 개설
4 전공선택 정보보안관리및법규 3 개설
4 전공선택 AI빅데이터보안 3 개설
4 전공선택 AI텍스트분석 3 개설
4 전공선택 NFT와WEB3.0 3 개설
4 전공선택 사이버수사 3 개설
4 전공선택 인공지능과유튜브미디어 3 개설
4 전공선택 해킹과보안 3 개설
4 전공선택 AI사이버보안 3 개설
4 추천교양 글로벌경제와세계시민 3 개설
4 추천교양 직업과윤리 3 개설

교과목소개

교과목소개 - 교과목명, 교과목소개를 나타낸 표
교과목명 교과목 소개
개인정보보호
(Personal Information Protection)
인터넷 기술이 발달하면서부터 사이버 상에서 개인정보가 무방비로 노출되어 그 피해 규모가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이러한 위험 상황에 대비하기 위해서는 무엇보다도 개인정보보호 기술의 구축이 시급하다. 본 과목에서는 개인정보 개념, 제도적/법률적 개인정보 보호, 개인정보 보호 기반 기술, 암호시스템, 접근통제 기술, 네트워크 보안 기술, 시스템 보안, 개인정보보호 기술 등의 학습을 목표로 한다.
공간데이터분석
(Geographic Data Analysis)
다양하고 수많은 공간 데이터가 공공 데이터로 활용될 수 있도록 공개되고 있으며, 이러한 공간 데이터를 분석하여 공간 측면에서의 다양한 가치를 찾고, 통찰력을 찾는 학습을 진행할 필요가 있음. 본 교과목에서는 공간 데이터를 분석하기 위한 오픈소스 도구를 활용하여 데이터를 분석하고, 시각화 실습을 진행하며 공간 데이터를 분석하기 위한 실습 능력을 갖추기 위한 학습을 진행하고자 함
기초암호기술
(Basic Cryptography)
본 과목은 보안 및 위험 관리의 업무를 주도적으로 수행하고 통괄할 수 있는 국제자격증인 CISSP 자격증 과목으로서 학습의 중요도가 높을 뿐만 아니라 정보보호 학과의 전공과목으로서도 근본적인 기술 분야에 해당한다. 본 과목은 암호 개념, 고전 암호, 암호의 보안성, 현대 암호의 구조, DES, AES, 암호 운영, 공개키 암호, 암호화 해시 함수 등에 관한 학습을 목표로 한다.
데이터과학실습
(Data Science Programming)
본 교과목의 수준은 데이터 과학 분야의 입문 단계이며, 데이터 과학에 특화된 프로그래밍 언어를 학습하고, 이를 바탕으로 데이터를 수집하고 분석하는 등의 과정을 실습으로 진행하며, 이에 대한 과제 등을 통해 교육목표를 달성한다
데이터과학입문
(Introduction to Data Science)
수많은 데이터가 쏟아지는 시대에서 가치 있는 데이터를 찾아내고, 분석하고, 가공하는 일은 매우 중요하다. 이러한 시대에 데이터를 분석하는 방법들 중 많은 것들은 통계학에 그 바탕을 두고 있다. 본 교과목에서는 통계학을 수식으로 접근하기보다는 사회, 경제, 의학, 금융, IT 등 여러 분야에서 데이터로부터 어떤 의미 있는 정보들을 얻을 수 있는지에 관해 학습한다.
데이터리터러시
(Data Literacy)
데이터 리터러시는 데이터를 분석해 이를 토대로 합리적인 의사결정을 이끌어내는 역량을 의미하며, 학생들에게 빅데이터, 머신러닝, 인공지능 등을 학습하기 위해 필요한 데이터 관련 기초 역량을 강화하는 것을 본 교과목의 교육목표로 한다.
데이터분석과시각화
(Data Analysis and Visualization)
방대한 양의 빅데이터에서 볼 수 없었던 데이터 가치를 찾고 통찰력(Insight)을 얻기 위해 필요한 시각화를 학습할 필요가 있으며, 잘못된 데이터 시각화가 가지는 다양한 위험요소를 이해하고 실습함으로 왜곡된 의미 전달을 방지하는 학습이 필요함. 본 교과목에서는 공공 및 Kaggle 등의 다양한 공개 데이터를 활용해 기초 데이터 분석 및 시각화 사례에 대해 학습하고자 함
디지털포렌식
(Digital Forensics)
디지털 포렌식은 PC나 노트북, 휴대폰 등 각종 저장매체 또는 인터넷 상에 남아 있는 각종 디지털 정보를 분석하여 범죄 단서를 찾아내는 수사기법을 의미한다. 본 과목은 디지털 포렌식 전문가 1급과 2급의 자격증 과목으로서 사이버 범죄가 증가함에 따라 그 중요도가 지대하다고 말할 수 있다. 본 과목에서는 디지털 포렌식에 필요한 배경 지식, 디지털 포렌식을 수행하기 위한 핵심 지식, 디지털 포렌식을 수행하기 위한 각종 절차 등의 학습을 목표로 한다.
딥러닝
(Deep Learning)
본 교과목에서는 학생들이 딥러닝의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 구현 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 딥러닝의 기초적인 개념부터 시작하여 최신의 트렌드에 대한 이해를 진행하며, 이와 병행하여 파이썬을 사용하여 실제 딥러닝 모델을 활용할 수 있도록 학습하고, 이를 기반으로 학생들이 딥러닝에 대한 개념뿐만 아니라 구현 능력까지 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
머신러닝
(Machine Learning)
본 교과목에서는 학생들이 머신러닝의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 구현 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 머신러닝의 기초적인 개념부터 시작하여 최신의 트렌드에 대한 이해를 진행하며, 이와 병행하여 파이썬을 사용하여 실제 머신러닝 모델을 활용할 수 있도록 학습하고, 이를 기반으로 학생들이 머신러닝에 대한 개념뿐만 아니라 구현 능력까지 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
메타버스현황과미래
(Future of the Metaverse)
이 과목은 메타버스 플랫폼 생태계를 이해하고 적절한 활용방법을 기획 및 개발하기 위한 기본적인 개념을 학습하는 것에 목적이 있다. 현재 다양한 분야에서 적용되고 있는 메타버스 및 가상현실 및 혼합현실 기술, 디지털 트윈 기술 등의 현황을 살펴보고 앞으로 진행될 메타버스 기술의 진화를 예측하는 것을 목표로 한다.
보안관제서비스
(Security Management Service)
보안관제서비스는 고객의 정보기술 자원 및 보안 시스템에 대한 운영 및 관리를 전문적으로 수행하여 각종 침입에 대해 중앙 관제 센터에서 실시간으로 감시 및 분석, 대응하는 서비스를 의미한다. 구체적인 서비스로는 보안 솔루션 관리, 보안 네트워크 장비 관리, 서비스 관리, 서버 관리, 백업 복구 등이 있다. 본 과목에서는 보안관제서비스 개념, 침입차단시스템(IDS), 침입 방지 시스템(IPS), 바이러스 차단 시스템, 취약점 진단 시스템 등에 관한 학습을 목표로 한다.
블록체인과암호화폐
(Blockchain and Cryptocurrency)
분산형 데이터 저장 및 데이터 위변조 방지 기술로 출발한 블록체인은 이제 행정, 공공, 의료, 무역, 금융, 항공 등 기간산업은 물론 민간기업까지 광범위하게 활용되고 있다. 미래의 핵심기술인 블록체인과 암호화폐를 통해 미래 산업과 디지털 문명에 대해 체계적으로 학습하는 것을 본 교과목의 목표로 한다.
빅데이터기초수학
(Mathematics for Big Data)
본 교과목에서는 학생들이 빅데이터, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 과학 전반에 걸쳐 필요로 하는 기본적인 수학 지식을 함양하는 것을 목표로 한다. 수학적 지식을 이론적으로 이해하고 손으로 푸는 과정에서 그치지 않고, 컴퓨터 기반 도구들을 활용하여 학생들에게 눈으로 확인하는 과정을 병행하여 학생들의 수학적 개념 이해를 돕고자 한다.
빅데이터기초프로그래밍
(Programming for Big Data)
본 교과목에서는 학생들이 빅데이터를 다루기 위해 필요한 기본적인 프로그래밍 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 먼저 파이썬의 기본적인 문법들을 익히고, 파이썬에서 빅데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 다양한 라이브러리들의 사용법을 학습하며, 이를 기반으로 학생들이 빅데이터를 다루기 위한 기본적인 능력을 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
사이버보안
(Cyber Security)
본 과목은 사이버 상의 개인 정보보보 침해, 사이버 범죄, 국가 간의 사이버 테러, 사이버 수사 등의 대상이 되는 사이버 보안시스템의 전반적인 분야를 학습한다. 사이버 침해와 재난 등으로부터 신뢰성 있게 존재할 수 있는 사이버 시스템 구축을 목표로 삼으며 사이버 상의 정보시스템 설계, 구현, 융합 등에 요구되는 보안 기술과 응용 심리학, 조직 이론, 법률, 정책 등에 관한 내용을 체계적으로 학습하는 것을 목표로 한다.
사이버수사
(Cyber Investigation)
정보통신네트워크가 복잡해짐에 따라 사이버범죄 건수가 증가하고 있고 그 수단과 방법이 더욱 교묘해지고 있다. 특히 클라우드컴퓨팅, 빅데이터, SNS 등의 정보네트워크 환경 변화로 인해 이와 관련된 사이버범죄 수사도 더욱 어려워지고 있는 실정이다. 디지털포렌식을 이용한 사이버수사로 인한 사생활 침해, 디지털 증거능력 인정 여부 등이 수사 실무에 많은 쟁점이 되고 있다. 본 과목은 사이버 범죄의 개념, 유형과 사이버 수사 절차 등에 대한 전반적 내용을 학습하고, 사이버 수사에서 필요한 디지털 증거 능력, 디지털포렌식, 정보보안 감사, 압수·수색 절차 등과 이와 관련한 법적 근거 등에 관한 학습을 목표로 한다.
시스템및네트워크보안
(System and Network Security)
본 교과목에서는 운영체제, 클라이언트 보안, 서버 보안 등 시스템 보안과 관련된 부분과 함께 네트워크 개요 및 장비, 네트워크 관리, 침입탐지/방지/차단 시스템, 네트워크 보안 동향 등 네트워크 보안과 관련된 부분을 학습하는 것을 주된 교육목표로 둔다.
실용데이터전처리
(Practical Data Preprocessing)
빅데이터와 같은 방대한 데이터는 생성단계부터 사용방법이나 용도를 바탕으로 수집되지 않는게 현실이며, 따라서 수집된 데이터는 분석 또는 인공지능 훈련용으로 사용하기 전에 처리 과정이 필요함. 본 교과목에서는 텍스트, 이미지, 자연어, 오디오 등 다양한 데이터 종류와 사용방법에 따른 전처리 기법을 학습하고자 함
알고리즘
(Algorithm)
문제 해결을 위한 알고리즘의 설계, 분석, 복잡도 해석 기법을 배움으로써 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있는 능력을 배양한다.
이산수학
(Discrete Mathematics)
컴퓨터공학의 기초가 되는 수학적 논리를 기본으로하여 집합과 함수, 관계, 수학적 귀납법과 재귀법, 트리, 그래프, 부울대수들을 학습함으로서 알고리즘작성에 필요한 논리적 사고를 키우는데 목표를 두고 있습니다.
인공지능과유튜브미디어
(Artificial Intelligence and YouTube Media)
인공지능과 유튜브 미디어는 인공지능과 머신러닝 기술을 활용하여 유튜브 영상 콘텐츠를 제작하는 다양한 방법과 기술에 대해 학습하는 과목이다.
인터넷보안
(Internet Security)
오늘날 세계는 인터넷으로 연결되어 세계 곳곳의 데이터를 액세스 할 수 있게 됨에 따라 우리가 사는 이 세상은 지구촌이라는 이름을 가지게 되었다. 인터넷이 이렇게 편리하지만 그것의 부작용도 만만치 않다. 인터넷을 통해 권한이 없는 컴퓨터 시스템 접근이나 위험에 노출되고 있다. 본 과목에서는 인터넷을 통한 컴퓨터시스템의 침해를 막기 위한 기술 습득을 목표로 하며 인터넷 개요, 라우터, 방화벽, 바이러스 검사 프로그램, 악성 코드 검사 프로그램 등에 관한 학습을 목표로 한다.
자료구조
(Data Structure)
보다 효율적인 프로그램 작성을 위해 배열, 스택, 큐, 연결 리스트, 트리, 그래프 등의 여러 가지 자료 표현 형태에 관해 공부하고, 정렬과 검색 알고리즘의 개념과 특성, 장단점을 분석하여 각종 프로그래밍 언어를 기반으로 효율적인 자료 처리 방법에 관해 학습한다. 자료구조의 기본적인 개념과 이론을 설명하고, 각종 알고리즘을 프로그램으로 구현할 수 있는 능력을 키우기 위한 각종 문제를 과제로 제공한다.
정보보안관리및법규
(Information Security Management and Regulations)
본 과목은 크게 두 분야, 즉 정보보안 관리와 정보보안 법규로 구성된다. 정보보안 관리 분야에서는 정보보안관리 개념, 정보보안 정책 및 조직, 위험관리, 대책구현 및 운영, 업무연속성 관리, 관련 표준/지침 등의 학습을 목표로 한다. 정보보안 법규 분야에서는 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률, 정보통신기반 보호법, 정보통신산업 진흥법, 전자서명법, 개인정보보호법 등의 학습을 목표로 한다.
정보보호개론
(Fundamentals of Information Security)
'정보보호 개론’ 과목은 정보보호에 관한 전반적인 내용을 학습한다. 본 과목에서는 정보보호 개념, 암호의 세계, 암호의 역사 등을 학습한 후에 대칭키 암호와 공개키 암호 등에 관한 기술을 학습한다. 또한 시스템 보안과 네트워크 보안, 인증 등의 학습을 목표로 하며 인적정보 보호, 물리적 정보보호, 재난 복구 계획, 접근 통제 등에 관해 학습한다.
코드없이따라하는머신러닝
(No-Code Machine Learning)
본 교과목에서는 학생들이 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 실습을 통해 머신러닝을 활용해보는 것을 목표로 한다. 이때 가급적 텍스트 기반의 코드 구현을 배제하고, 블록 코딩 기반 또는 도구 기반으로 실습을 진행하고자 하며, 학생들이 머신러닝 실습을 따라해보는 형태로 학습을 진행한다.
코딩테스트입문
(Introduction to Coding Test)
본 교과목에서는 학생들이 프로그래밍 언어를 사용하여 코딩 테스트에 나오는 기본적인 문제들을 해결할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 하고 있으며, 본 교과목을 듣기 전에 프로그래밍 언어의 기본적인 구현 능력(조건문, 반복문, 함수, 배열/리스트 등)이 필요하다. 이러한 구현 능력을 기반으로 코딩 테스트 입문 수준의 문제를 해결하는 데 자주 사용되는 기본적인 자료구조의 사용법을 익히고, 이를 기반으로 다양한 코딩 테스트 입문 문제들을 실습을 통해 학습한다.
핀테크보안
(Fintech Security)
블록체인, 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷 등 혁신기술이 산업 전분야에 접목되어 새로운 비즈니스와 생태계가 조성되고 있다. 특히 금융에서 활발하게 기술융합이 이루어지고 있으며, 핀테크 비즈니스라는 혁신적인 금융플랫폼과 서비스가 출현하고 있다. 본 교과목에서는 보다 간편하고 신속한 핀테크 비즈니스와 진화하는 디지털 해킹 기술을 이해하는 것을 목표로 한다.
해킹과보안
(Hacking and Security)
과목명에서 알수 있듯이 공격과 방어의 의미를 갖는 과목입니다. 정보화 사회가 도래한 이 후 보안에 대한 중요도 또한 매우 큰 비중을 차지하고 있습니다. 시스템들은 운영체제의 버그나 아니면 관리자의 실수 또는 프로그램을 통한 해킹등 여러수단에 의하여 해킹을 당하고 있습니다. 이러한 방법들을 방어하는 방법에 대하여 공부할 예정입니다.
현대암호기술
(Modern Cryptography)
본 교과목에서는 현대 암호에 대한 지식을 습득하는 것을 교육목표를 둔다. DES나 AES로 대표되는 대칭키 암호부터 시작하여 공개키 암호, 전자 서명, 해시 함수 등을 이해하고, 이에 대한 구조를 파악하는 데 주안점을 둔다.
AI빅데이터보안
(Security of AI and Big Data)
데이터베이스 보안은 컴퓨터 시스템에 저장되어 있는 데이터를 인가되지 않은 접근으로 인한 변경 및 파괴로 부터 방지하고 데이터의 오남용이나 해킹 등과 같은 비정상적 상황이나 사건으로부터 보호하는 기술을 학습하는 것을 목표로 한다. 본 과목은 접근 제어(Access control), 감사(Auditing), 인증(Authentication), 데이터 암호화(Data Encryption), 일관성 제어(Integrity control) 등에 관한 학습을 목표로 한다.
AI사이버보안
(AI Cyber Security)
인공지능과 머신러닝 기술을 이해하고, 사이버 보안 분야의 인공지능 기술을 도입하여 악성코드 및 네트워크 위협 탐지 모델을 구축하는 것을 교육목표로 한다.
AI텍스트분석
(AI Text Analysis)
비정형 데이터 중 텍스트 데이터 증가에 따라 텍스트 분석의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 수업을 통해 텍스트 분석을 이해하고, 분석 도구로 활용하여 자신의 제품이나 서비스에 적용해보는 것을 목표로 한다.
C언어
(C Language Programming)
컴퓨터와 관련된 분야를 공부하는데 있어서 C 언어는 기본이 되어지는 언어이며, C언어의 전문가 되기위한 초석을 닦는데 강의의 목표를 두고 있습니다.
NFT와WEB3.0
(NFT and Web3)
개인화되고 지능화된 Web 3.0 시대를 맞이하여 Web 3.0에서는 블록체인과 NFT 등이 핵심 기술로 사용되고 있음. 본 교과목에서는 블록체인, NFT, 그리고 이들 기술을 기반으로 구성된 Web 3.0 등의 개념을 이해하기 위해 필요한 내용을 학습하고자 함
상기 콘텐츠 담당부서 교무팀 (Tel : 02-944-5224), 빅데이터·정보보호학과 (Tel : 02-944-5652)

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