교과목 안내 | 수학 과 
 미적분학 에 나오 는 중요 한 개념 들 을 연습 훈련 을 통해 정확 하 게 이해 한다 . 수학 1 을 듣 는 학생 들 에게 추천 하 는 과목 이 다 . 
 수학 LAB 1 의 연속 으로 수학 2 를 듣 는 학생 들 에게 추천 하 는 과목 이 다 . 
 MATH 209 산업 수학 모델링 기초 ( Elementary Industrial Mathematics Modeling ) 
 수학 의 응용 사례 를 바탕 으로 다양 한 산업 관련 수학 문제 를 수학 적 원리 에 따라 모델링 하 는 방법 을 습득 하 고 초보 적 인 문제 에 적용 해 본다 . 
 행렬 과 행렬식 의 기본 연산 법 을 익히 고 이 를 일차 방정식 의 풀이 에 응용 한다 . 벡터공간 을 소개 하 고 그 위 에서 의 일차 변환 을 행렬 로 나타내 고 성질 들 을 살핀다 . 고유값 , 고유 벡터 를 포함 한 정방 행렬 의 가역성 등 여러 성질 들 과 응용 을 살펴본다 . 
 MATH 212 선형 대수 2 ( Linear Algebra 2 ) 
 선형 대수 1 의 연속 으로 직교 성 , 스펙트럼 정리 , 벡터공간 , 내적공간 과 이 차 형식 을 다룬다 . 선형 대수 의 응용 및 수치 해석 적 방법 을 배운다 . 
 MATH 215 정수론 ( Number Theory ) 
 정수 에 관한 기본 적 인 이론 을 공부 한다 . 주요 내용 은 소수 의 성질 , 소인 수분 해 , 합동식 , Fermat 의 작 은 정리 , Euler 의 정리 , 원 시근 , 이 차 잉여 , 연분수 , 디 오판 틴 방정식 등 이 다 . 
 미분 방정식 의 해 의 존재 성 , 성질 및 해법 을 공부 한다 . 주로 다룰 내용 은 선형 미분 방정식 , 급수 해 , 라플라스 변환 , 미분 방정식 의 응용 등 이 다 . 
 비 결정 적 현상 을 기술 하 고 분석 하 는 데 사용 되 는 수학 적 도구 로써 확률 과 확률변수 , 확률분포 와 기대치 , 표본 분포 , 중심 극한 정리 , 점 추정 과 신뢰구간 , 가설 검정 과 오류 등 에 대해 배운다 . 확률 모형 을 소개 한다 . 
 확률 및 통계 1 에서 배운 확률분포 , 가설 검정 을 바탕 으로 자료 분석 을 위한 통계 적 방법론 인 측정 형 자료 의 분석 , 범주 형 자료 와 분류표 분석 , 분산분석 , 회귀분석 등 에 대해서 배운다 . 
 기초 논리 와 몇 가지 증명 방법 에 대해 살펴본 후 , 관계 , 순서 등 수학 의 기본 개념 과 의미 에 대해 학습 한다 . 이 산 구조 를 다루 는 기본 적 인 방법 으로 생성 함수 , 포함 배제 의 원리 등 에 대해 배우 고 , 그래프 이론 에 등장 하 는 주요 개념 과 문제 그리고 이 를 해결 하 는 알고리즘 에 대해 학습 한다 . 
 MATH 286 수학 프로그래밍 ( Mathematics Programming ) 
 문제 해결 을 위한 도구 로서 프로그래밍 의 기본 원리 를 이해 하 고 이 를 구체 적 인 수학 문제 를 통하 여 구현 한다 . 논리 적 인 사고 를 바탕 으로 프로그래밍 언어 의 기초 적 인 활용 방법 을 학습 하 고 이 를 수학 소프트웨어 와 연계 하 여 응용 력 을 높인다 . 
 MATH 304 산업 수학 프로젝트 1 ( 캡스 톤 디자인 ) ( Industrial Mathematics Profect ( Capstone Design ) 1 ) 
 산업 문제 를 수학 적 원리 를 통해 해결 하 기 위하 여 수학 또는 공학 분야 의 학생 들 이 연구 팀 을 구성 하 고 지도 교수 를 선택 하 여 자율 적 인 연구 를 수행 하 며 수학 에 대한 이해도 와 응용 능력 을 기른다 . 
 MATH 305 이 산 모델링 기초 ( Elementary Discrete Modeling ) 
 이 산 최적화 의 기초 과목 으로 , 조합 적 최적화 의 고전 적 주제 인 최소 신장 트리 문제 , 최 단경 로 문제 , 순환 외판원 문제 , 최 소비 용 흐름 문제 등 을 중심 으로 이산 최적화 의 기본 적 인 개념 과 알고리즘 을 학습 하 도록 하 는 것 을 목표 로 한다 . 이 와 관련 된 산업 수학 이나 실생활 의 문제 를 모델링 해 보 고 ( 근사 ) 해 를 찾 는 알고리즘 을 구현 해 본다 . 
 MATH 307 빅 데이터 해석 ( Big Data Analysis ) 
 수학 ( 선형 대수 ) 과 통계학 ( 기초 통계 ) 의 기본 이론 을 바탕 으로 기계 학습 과 통계 적 패턴 인식 에 대하 여 광범위 한 기초 지식 을 습득 한다 . 지도 학습 , 자율 학습 , 기계 학습 에 대한 최적 실습 이 주 학습 내용 이 다 . 본 과목 에서 는 다양 한 응용문제 에 대하 여 실습 을 수행 한다 . 응용문제 로 는 글자 나 수 의 분별 , 컴퓨터 비젼 , 음향 , 데이터 마이닝 그리고 데이터 로부터 방정식 유도 등 에서 제기 되 는 문제 들 이 다 . 선형 대수 , 기초 통계 , 관한 선수 지식 이 필요 하 다 . 
 현대 대수 1 은 선형 대수 와 정수론 에서 ' 수학 적 인 ' 엄밀 한 증명 을 요구 하 는 몇몇 정리 들 을 통하 여 경험 하 였 던 ' 추상 수학 ' 을 체계 적 으로 공부 하 는 과목 이 다 . 특히 집합 과 그 에 정의 된 연산 에 의해서 생겨나 는 ( 대수 ) 구조 를 대상 으로 하 며 군 ( group ) 의 구조 와 그 응용 에 대하 여 공부 한다 . 
 현대 대수 1 에서 익숙 해진 군 ( group ) 에 관한 이론 을 바탕 으로 하 여 환 ( ring ) 과 체 ( field ) 에 관한 이론 을 익히 고 , 체의 구조 와 군 의 구조 를 서로 연결 시켜 이해 하 는 방법 을 제공 하 는 Galois 이론 을 배운다 . Galois 이론 의 응용 으로 작 도 문제 와 다항식 의 근 의 공식 존재 문제 를 다룬다 . 
 실 해석 의 기본 개념 을 이해 하 고 이 들 과 함께 수학 적 엄밀 함 을 훈련 한다 . 우선 유클리드 공간 의 완비 성 ( completeness ) 과 그 안 에서 중요 한 성질 을 가지 는 부분 집합 들 을 이해 하 고 , 수열 과 급수 의 극한 을 다룬다 . 다음 으로 유클리드 공간 을 정의역 과 치역 으로 가지 는 함수 의 연속 성 그리고 관련 된 중요 정리 , 균 등 연속 ( uniform continuity ) 을 배운다 . 마지막 으로 일차원 공간 에 정의 된 함수 에 대한 미분 과 중요 정리 들 을 배운다 . 
 해석 개론 1 의 연속 과정 이 다 . 일차원 공간 에 정의 된 함수 에 대한 적분 과 성질 을 배우 고 함수열 의 수렴 과 급수 함수 의 미분 적분 을 다룬다 . 다음 으로 연속함수 공간 그리고 그 와 관련 된 중요 정리 를 배운다 . 이후 유클리드 공간 에 정의 된 함수 에 대한 미분 , 편미분 , 미분법 , 테일러 정리 와 응용 , 역함수 정리 와 음함수 정리 을 배우 고 마지막 으로 이차원 공간 에 정의 된 함수 에 대한 적분 과 성질 을 배운다 . 
 MATH 323 복소함수 ( Complex Functions ) 
 복소수 , 사상 으로 의 복소함수 , 해석함수 , 멱급수 , 선적 분과 Cauchy 정리 , Cauchy 정리 의 응용 , Laurent 급수 와 Residue 정리 , 조화 함수 , Conformal Mapping 등 을 다룬다 . 
 MATH 324 편미분 방정식 ( Partial Differential Equations ) 
 대표 적 인 편미분 방정식 들 의 형태 인 , 확산 형 ( diffusion type ) , 타원 형 ( elliptic type ) , 쌍 곡형 ( hyperbolic type ) 과 , 각 경우 의 예 들 인 열방 정식 , 라플라스 방정식 , 물결 방정식 을 다룬다 . 
 이 과목 을 통해서 우리 는 세 가지 경우 에 대한 기초 적 인 해법 들 을 배우 고 수치 적 해 를 구한다 . 그 도구 는 변수 분리 법 , 푸리 에 변환 , 라플라스 변환 , 중첩 원리 , 그린 함수 등 이 다 . 
 MATH 325 해석 개론 연습 Ⅰ ( Recitation : Introduction to Analysis I ) 
 해석 개론 I 에서 배운 내용 을 토론 을 통해 복습 하 고 익힌다 . 
 MATH 326 해석 개론 연습 Ⅱ ( Recitation : Introduction to Analysis Ⅱ ) 
 해석 개론 II 에서 배운 내용 을 토론 을 통해 복습 하 고 익힌다 . 
 MATH 335 미분기 하 ( Differential Geometry ) 
 벡터 함수 의 기본 개념 을 학습 하 고 곡선 과 곡면 의 Curvature , Torsion , Intrinsic Equations , Parametric Equations 등 미분 기하 의 기초 적 인 개념 을 다룬다 . 
 MATH 341 위상 수학 ( Topology ) 
 위상공간 및 공간 사이 의 연속 사상 을 정의 하 고 그 들 이 가질 수 있 는 중요 한 기초 성질 을 다룬다 . 
 MATH 351 수리 통계학 ( Mathematical Statistics ) 
 통계 적 방법 론 의 이론 적 배경 인 확률변수 의 함수 , 변수 변환 법 , 적률 모함수 , 순서 통계량 , 극한 분포 , 표본 분포 , 불편 추정 , 등 을 배운다 
 MATH 354 회귀분석 ( Regression Analysis ) 
 회귀분석 은 통계학 에서 실제 자료 를 분석 하 는데 있 어 가장 기본 이 되 는 분석 방법 이 다 . 단순 회귀분석 과 중 회귀분석 , 그리고 이 를 확장 한 모형 등 회귀 문석 의 기초 적 이론 을 익힌다 . 또한 배운 이론 을 SAS 및 R 등 의 통계 패키지 를 이용 하 여 실제 자료 를 분석 하 는 방법 과 자료 분석 후 의 해석 등 을 익힌다 . 
 비 선형 방 적 식 의 해법 , 보간법 , 수치 적분법 , 미분 방정식 의 해법 등 을 학습 하 며 , 관련 기초 근사 이론 들 을 배운다 . 
 수학 이 발달 한 사회 , 문화 적 배경 을 알아보 고 , 수학자 의 일생 을 공부 하 여 수학 하 는 정신 이 무엇 인가 를 이해 한다 . 수학 개념 이 어떻게 생겨나 서 발전 했 는지 를 알아보 는 , 수학 을 전반 적 으로 개관 하 는 코스 이 다 . 
 MATH 404 산업 수학 프로젝트 2 ( 캡스 톤 디자인 ) ( Industrial Mathematics Project ( Capstone Design ) 2 ) 
 MATH 412 기초 대수 기하 ( Elementary Algebraic Geomentry ) 
 현대 수학 에서 중요 한 위치 를 차지 하 고 있 는 대수 기하학 의 개요 과목 으로써 평면 대 수곡선 을 다룬다 . 전반부 에 는 사영공간 의 개념 을 학습 한 후 에 다양 한 바탕체 위 에서 평면 직선 과 평면 2 차 곡선 의 기하 와 정수론 적 인 성질 을 탐구 한다 . 후반부 의 주요 주제 는 타원곡선 으로써 타원곡선 의 군 연산 , Weierstrass normal 형식 , 표준 형식 , 모듈라 이 , 타원곡선 암호 등 을 다룬다 . 평면 대 수곡선 이 라는 단일 수학 적 대상 을 통하 여 대수학 , 기하학 , 정수론 적 인 성질 의 상호 관련 성 을 탐구 할 수 있 는 좋 은 기회 를 제공 한다 . 
 MATH 432 기하 특강 ( Topics in Geometry ) 
 미분기 하 , 계산 대수 기하학 , 위상 수학 의 심화 과정 이 다 . 기하학 이나 위상 수학 의 최근 연구 분야 나 중요 한 주제 들 을 다룬다 . 
 MATH 456 통계 자료 분석 및 실습 ( 캡스 톤 디자인 ) ( Statistical Data Analysis and Lab ( Capstone Design ) ) 
 통계 계산 소프트웨어 ( Minitab , SAS , SPSS , BMDP 등 ) 의 구조 와 사용법 을 배우 고 , 이 를 이용 한 자료 분석 의 방법 을 익힌다 . 도표 및 탐색 적 자료 분석 , 선형 및 회귀분석 , 분산 분석 , 공분산 분석 등 이 주요 내용 이 다 . 
 MATH 457 다 변량 자료 분석 ( Multivariate Data Analtsis ) 
 통계 분포 이론 에 바탕 을 둔 다 변량 분산분석 , 주성분 분석 , 인자 분석 , 대응 분석 , 판별 분석 , 군집 분석 등 의 내용 을 공부 하 며 , SAS 및 R 등 의 통계 패키지 를 사용 하 여 실제 자료 를 실습 을 통하 여 분석 하 고 해석 할 수 있 는 능력 을 기른다 . 
 MATH 473 금융 수학 ( Financial Mathematics ) 
 기초 적 인 옵션 이론 들 을 다룬다 . 필요 한 확률론 을 공부 하 고 Binary 옵션 이나 arbitrage 정리 를 다룬다 . 이런 것 들 을 기초 로 Black - Scholes 모델 을 유도 하 고 그 의미 들 을 살펴본다 . 
 MATH 489 현대 수학 세미나 ( 캡스 톤 디자인 ) ( Modern Mathematics Seminar ) 
 SCE 202 자료 구조 및 실습 ( Data Structures and Practice ) 
 본 과목 에서 는 컴퓨터 를 사용 해서 개발 하 는 시스템 에서 사용 되 는 자료 구조 의 종류 와 이 를 사용 하 는 방법 론 에 대해서 배우 게 된다 . 본 과목 에서 배우 는 자료 구조 와 자료 구조 활용 방법 에 대한 이해 는 추후 에 수강 하 게 되 는 모든 컴퓨터 관련 과목 의 중요 한 기초 지식 이 다 . 방법 론 에 대한 실제 적 인 이해 를 위해 실습 을 병행 한다 . 
 SCE 212 컴퓨터 구조 ( Computer Organization and Architecture ) 
 간단 한 논리 회로 부터 Decorders , Registers , Counters 등 은 물론 Memory Units 에 이르 기 까지 각종 디지털 요소 ( Component ) 들 의 작동 원리 와 특성 을 알아보 고 , 컴퓨터 에서 의 데이터 표현 방법 을 학습 한다 . 이러 한 지식 을 토대 로 컴퓨터 명령어 가 어떻게 구성 이 되 는지 의 원리 와 이해 를 위해 가상 기본 컴퓨터 의 명령어 를 예 로 제시 한다 . 이러 한 명령어 를 구현 하 기 위한 방식 으로 하드웨어 제어 와 마이크 로 프로그램 제어 방식 의 구조 를 마이크 로 오퍼레이션 수준 까지 상세히 살펴본다 . 또한 가상 적 으로 정의 된 컴퓨터 시스템 을 이용 하 여 어떻게 프로그램 이 작성 되 고 실행 되 는지 를 기계어 수준 프로그램 예 를 통해 이해 한다 . 아 키 텍 쳐 수준 의 , 좀 더 세분 화 된 구성 으로서 , CISC 와 RISC 방식 의 명령어 비교 및 어 드레스 모드 등 을 살펴보 고 , 성능 개선 을 위한 구현 방법 으로서 파이프라인 방식 의 원리 및 개선 수준 등 을 학습 한다 . 또한 입출력 장치 의 구성 과 이 를 제어 하 기 위한 기본 원리 등 을 학습 한다 . 
 BIZ 321 재무관리 ( Financial Management ) 
 FIN 323 계산 금융 ( Computational Finance ) 
 본 강좌 는 학생 들 로 하여금 창업 실무 를 익힐 수 있 도록 하 기 위해 일정 기간 동안 실제 창업 현장 업무 에 참여 하 여 실무 를 익히 며 학점 을 이수 하 는 과정 이 다 . 
 본 강좌 는 학생 들 로 하여금 전공 관련 현장 수업 을 통해 실무 를 익힐 수 있 도록 하 기 위해 본 대학 과 협약 을 맺 은 기관 및 산업체 에 파견 되 어 일정 기간 동안 현장 업무 에 참여 하 여 실무 를 익히 며 학점 을 이수 하 는 과정 이 다 . 
 본 강좌 는 학생 들 로 하여금 전공 관련 현장 수업 ( 이하 , " 인턴 십 교육 과정 " 이라고 한다 ) 을 통해 실무 를 익힐 수 있 도록 하 기 위해 본 대학 과 협약 을 맺 은 기관 및 산업체 ( 이하 , " 인턴 십 기관 " 이 라 한다 ) 에 파견 되 어 일정 기간 동안 현장 업무 에 참여 하 여 실무 를 익히 며 학점 을 이수 하 는 과정 이 다 .