본 과목은 상미분방정식의 해석 방법, 라플라스변환, 푸리에급수 및 변환에 대한 원리 및 해석방법, 주파수 응답 해석방법, 이들에 대한 수치 해석 방법 등을 학습한다. 						

본 과목에서는 모바일 플랫폼 위에서 응용의 생명 주기, 이벤트 핸들러 구조, MVC (Model-View-Controller) 모델 등 모바일 응용의 핵심 개념을 학습하고 다양한 라이브러리를 활용하는 응용 프로그램 작성 실습을 통해서 실용적인 프로그래밍 방법과 폭넓은 문제 해결 능력을 습득한다.						

본 과목은 프로세서 명령어, 프로세서 내부구조, 메모리, 입출력 시스템, 멀티코어 등을 포함한 컴퓨터 구조와 동작 원리를 이해하고 하드웨어와 소프트웨어 사이의 인터페이스와 상호 작용을 학습한다. 						

본 과목은 행렬 방정식 해, 벡터 공간, 벡터의 좌표 표현, 선형 변환, 선형 변환의 행렬 표현, 벡터의 노옴(Norm), 벡터 내적의 수학 이론 및 선형 대수위 수치 해석을 학습한다. 						

본 과목은 다양한 현실 문제를 컴퓨터가 이해할 수 있는 유한한 절차들로 바꾸어 문제를 해결하는 방법을 divide-and-conquer, greedy method, 동적 프로그래밍, branch-and-bound 등 대표적인 알고리즘들을 통하여 학습한다.						

본 과목은 디지털 신호 처리의 원리과 수학적 특성들을 샘플링 이론, 변환 기술(z-변환, DFT, FFT, DCT), 주파수 영역에서 신호의 해석, 디지털 필터링 기술 등을 통해서 학습하고 이미지 프로세싱 기술 사례를 통해 이해한다.		

본 과목은 수집된 데이터의 불확실성을 기반으로 현실 문제를 해결하기 위한 확률적 해석, 수학적인 모델링, 통계적 분석 등 확률 이론과 통계 이론을 학습한다.						

본 과목은 소프트웨어 설계 및 개발의 전 과정에서 요구되는 요구분석, 설계, 코딩, 디버깅, 테스팅, 유지 보수 등 고급 실무 기술을 다룬다. 						

본 과목은 데이터 통신과 컴퓨터 네트워크의 기초 개념, OSI 7 계층의 특징과 관련 프로토콜, 유선 및 무선 네트워크, 센서/애드혹 네트워크부터 광역 네트워크, 네트워크 성능 분석과 응용 기술 등을 학습한다. 					

본 과목은 디지털 컨텐츠의 주요 부분인 멀티미디어의 전 주기. 멀티미디어 시스템, 멀티미디어 매체의 신호처리, 인터넷과 모바일 환경에서 멀티미디어 활용, 디지털 컨텐츠 제작 등을 학습한다. 						

본 교과목은 인공지능의 기본 개념을 이해하고 인공지능의 대표적인 분야 인공신경망, 퍼지제어, 혼돈이론, 전문가시스템, 유전알고리즘에 대한 지식을 습득한다. Python 언어를 이용한 인공신경망 및 퍼지제어 알고리즘 구현 등의 프로그래밍을 통해 지능적 문제 해결 능력을 습득한다. 

본 과목은 실제 운영체제를 대상으로, 적용된 운영체제 설계원칙과 구현 메커니즘을 학습하고, 새로운 하드웨어 플랫폼에 이식하기 위한 운영체제 이식 실습을 통하여 운영체제 이식 능력을 습득한다.