전공 소개 및 특성
- 지덕체를 겸비한 인재를 양성 및 배출하고자 하는 스포츠 학부의 운영 목표를 토대로 정보화 사회에 걸맞은 ICT 기반의 스포츠 ICT 융합인재 양성
전공 소개 및 교육목표
- 지덕체를 겸비한 인재를 양성 배출하고자 하는 스포츠 학부의 운영 목표를 토대로 정보화 사회에 걸맞은 ICT 기반의 융합인재 양성한다.
- 스포츠를 통한 미래를 선도하는 창의 융합 인재 양성 및 스포츠를 통한 사회에 공헌하는 연구와 산학협력을 강화하고, 사랑과 창조의 명지 브랜드 경쟁력을 확립한다.
- 빅 데이터를 활용한 스포츠ICT융합 과정 운영함으로써 다양한 역량을 체계적으로 배양한다.
진로 및 전망
- 스포츠ICT융합전공 이수자는 스포츠 분야에 ICT 및 빅데이터 기술을 접목한 융합 역량을 바탕으로 스포츠 산업 전반에서 전문 인력으로 진출할 수 있습니다. 스포츠 데이터 분석, 스포츠 테크놀로지 서비스 기획 등 다양한 직무로의 진로가 가능하며, 스포츠 산업의 디지털화와 데이터 기반 의사결정 확대에 따라 스포츠와 ICT를 융합한 전문 인재의 수요는 지속적으로 증가할 전망입니다.
융합전공 학위명
- 스포츠빅데이터분석학사 (Sports Bigdata Analytics)
이수학점
| 융합 전공명 |
공통 교양 |
핵심 교양 |
학문 기초 교양 |
융합 학문 기초 교양 |
일반 교양 |
단일 전공 |
다전공 | 부전공 | 자유 선택 |
합계 | 비고 (주관학과) |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 원소속 전공 |
제1 전공 |
제2 전공 |
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| 스포츠 ICT |
제1전공(주전공) 지정 학점 |
- | 자율 | - | 36 | - | 36 | - | 자율 | 소속학부(과)별 최소졸업 학점 |
스포츠학부 바둑학과 |
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교과과정
| 교과목명 | 학점 | 시간 | 소속학과명 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 스포츠ICT의이해 | 3 | 3 | 스포츠학부 | 필수 |
| 스포츠인턴십 | 3 | 3 | 스포츠학부 | 필수 |
| 스포츠기록분석 | 3 | 3 | 스포츠학부 | 필수 (택5) |
| 체육측정평가 | 3 | 3 | 스포츠학부 | |
| 스포츠마케팅정보 | 3 | 3 | 스포츠학부 | |
| 동작데이터분석 | 3 | 3 | 스포츠학부 | |
| 스포츠크리닉 | 3 | 3 | 스포츠학부 | |
| 바둑평가론 | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 바둑통계활용 | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 기력구성론 | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 실전대국세미나 | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 인공지능과바둑 | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 컴퓨터와바둑(폐지) | 3 | 3 | 바둑학과 | |
| 융합데이터사이언스개론 (구, 융합R통계분석) |
3 | 3 | 인공지능·소프트웨어융합대학 | 필수(2025-1 추가) |
| 융합기초프로그래밍 | 3 | 3 | 인공지능·소프트웨어융합대학 | 필수 |
| 융합데이터시각화 | 3 | 3 | 인공지능·소프트웨어융합대학 | 필수 |
| 융합머신러닝 (구. 융합심화R통계분석) |
3 | 3 | 인공지능·소프트웨어융합대학 | 필수(2025-1 추가) |
| 융합데이터베이스 | 3 | 3 | 인공지능·소프트웨어융합대학 | 필수 |
2024년 2학기까지 이미 융합전공 과목을 수강한 학생은 다음과 같이 중복 교과를 동일한 과목으로 인정
① 융합데이터사이언스개론 = 융합R통계분석 ② 융합머신러닝 = 융합심화R통계분석
교과목 소개
| 과목명 | 담당학과 | 강의개요 |
|---|---|---|
| 융합데이터사이언스개론 | 인공지능· 소프트웨어융합대학 |
통계학의 기본적인 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 R을 이용하여 예제와 실습을 통해 배운다. 통계 이론을 기반으로 현실 문제에 대한 실증분석을 하는 방법을 배운다. 또한 더 나아가 빅데이터를 분석하기 위한 기초 언어로써 R을 배운다. R은 오픈소스이며, 통계 분석용 라이브러리가 다양하다는 강점이 있다. |
| 융합머신러닝 | 인공지능· 소프트웨어융합대학 |
R 통계분석에 기초하여 상위 과정의 R 사용법과 프로그래밍 능력을 배양한다. 또한 데이터사이언스 개론과 비교하여 응용에 조금 더 초점을 맞추어 강의를 진행한다. |
| 융합기초프로그래밍 | 인공지능· 소프트웨어융합대학 |
빅데이터를 분석하기 위한 언어로 파이썬을 배운다.파이썬은 R에 비해 데이터 매니지먼트가 상대적으로 용이하다는 장점이 있다. 또한 R과 마찬가지로 오픈소스이며, 다양한 코드가 풍부하게 제공된다는 장점이 있다. 파이썬을 이용하여 실습과 예제를 통해 빅데이터를 분석하는 방법을 배운다. |
| 융합데이터시각화 | 인공지능· 소프트웨어융합대학 |
데이터 시각화란 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터 시각화 분야의 이론을 습득하고 이를 구현하는 프로세스를 이해하는 과정이다. 또한 데이터 시각화 사례를 소개하고 이와 유사한 실습을 통해 구현할 수 있는 방법을 배운다. |
| 융합데이터베이스 | 인공지능· 소프트웨어융합대학 |
융합데이터베이스는 데이터의 효율적인 관리와 활용을 위한 RDBMS(Relational Database Management System)와 SQL(Structured Query Language)을 익힘으로써 효과적인 빅데이터 분석, 데이터의 요약 및 추출, 탐색적 데이터 분석을 위한 기본 역량을 향상할 수 있습니다. 또한 데이터분석 언어인 R과 Python은 SQL을 이용하여 데이터를 효과적으로 전처리하는 패키지를 지원하고 있어 데이터 과학을 이해하기 위한 필수 과목입니다. |
참여 교수진
| 연번 | 소속학과 | 성명 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1 | 바둑학과 | 김진환 | - 소속학과 융합전공 담당교수 |
| 2 | 스포츠학부 | 김상유 | - 스포츠ICT 융합전공 주임교수 |
| 3 | 아트앤멀티미디어작곡전공 | 김시형 | - 소속학과 융합전공 담당교수 |
융합전공 이수 상담
- 스포츠․예술대학 교학팀: 031-330-6252~6253
- AI·Bigdata·ICT융합교육(ABI-X)사업단: 031-330-1128
AI·Bigdata·ICT융합교육(ABI-X)사업단 바로가기
