2021학년도 봄 학기
KAIST CT-AR 프로그램
모집 안내
온라인 입시설명회 다시보기

KAIST지원 바로가기

프로그램 모집 요강


모집 과정 석사과정, 박사과정  신입생
모집 인원 석사·박사 10명 내외 (※ 학생구분: KAIST 장학생)
모집 기간 -원서접수: 2020년 7월 3일 ~16일 17:30
-서류제출기한: 2020년 7월 23일 18:00
-1단계합격자 발표: 2020년 8월 13일
-면접 전형: 2020년 8월 17일 ~21일까지
-최종합격자 발표: 2020년 9월 10일
이수 요건 -석사:학과 필수 1과목, AR 프로그램( 전공필수 2과목, 선택 3과목)포함 총 33학점
-박사:학과 필수 1과목, AR 프로그램( 전공필수 2과목, 특화 트랙 1개 이수) 포함 총 60학점
(해당 과목에 대한 내용은 하단의 교과과정 참고)
지원 범위 "국비장학생에 준하는 수준 지원"
선발된 학생은 학생연구원 인건비 지급기준에 따라 참여율만큼 지원
- 내용: 과제 참여율 기준 석사 50%, 박사 40%
- 지원기간 : 석사 4학기/박사 6학기 이내
- 인턴십, 국제 공동연구 기회 제공
- 참여기업과의 산학 프로젝트를 통한 협업 기회 제공
문의처 프로그램 관련: KAIST KI-ITC 증강현실 연구센터
(전화:042-350-5923 / 메일: arprogram@kaist.ac.kr)
문화기술대학원 관련: KAIST 문화기술대학원
(전화:042-350-2905 / 메일: ym5377@kaist.ac.kr)
입학 관련: KAIST 대학원입학팀
(전화:042-350-2351,2353 / 메일: adm_graduate@kaist.ac.kr)
지원 사이트 KAIST Admissions 지원하기
(별도 선택 없이 “문화기술대학원-국비/KAIST”으로 지원)



입시설명회 다시보기


설명회 영상




2020 가을학기 개설 과목 시간표

9:00~10:30 10:30~12:00 ... 13:00~14:30 14:30~16:00 16:00~17:30
월요일 AI503
인공지능을 위한 수학
김기응
N24 #1102
GCT573
인지와 정서
이정미
N25 #3229
AI501
인공지능을 위한 기계학습
양은호
N24 #1102
GCT576
소셜컴퓨팅
이원재
N25 #3239
AI505
인공지능을 위한 최적화
윤세영
N24 #1102
EE735
컴퓨터를 이용한 시각기법
권인소
N1 #113
AI604
CV을 위한 심층학습 기법
주재걸
N24 #1102
화요일 CTP445
증강현실
우운택
N25 #3239
GCT547
인간-컴퓨터 상호작용의 동역학
이병주
N25 #3239
AI502
심층학습
최재식
N24 #1102
GCT966
문화기술대학원 세미나
N25 #3229
EE531
통계적 학습이론
유창동
E3 #2211
EE636
디지털비디오처리
노용만
N1 #110
수요일 AI503
인공지능을 위한 수학
김기응
N24 #1102
GCT573
인지와 정서
이정미
N25 #3229
AI501
인공지능을 위한 기계학습
양은호
N24 #1102
GCT576
소셜컴퓨팅
이원재
N25 #3239
AI505
인공지능을 위한 최적화
윤세영
N24 #1102
EE735
컴퓨터를 이용한 시각기법
권인소
N1 #113
AI604
CV을 위한 심층학습 기법
주재걸
N24 #1102
목요일 CTP445
증강현실
우운택
N25 #3239
GCT547
인간-컴퓨터 상호작용의 동역학
이병주
N25 #3239
AI502
심층학습
최재식
N24 #1102
EE531
통계적 학습이론
유창동
E3 #2211
EE636
디지털비디오처리
노용만
N1 #110
금요일 GCT700
프로젝트 기획 특강
우운택
N25 #3239
CC010
리더십 강좌
E11 #304

교과 과정


이수 학점 구분


전공 구분
공통필수
CT
전공필수
CT-AR
기초/전공필수
CT-AR
전공선택
자유선택
연구
석사
3
3
6
9
3
9
33
박사
3
3
6
18
3
27
60

필수학점 및 전공 트랙


AR
SW/플랫폼
특화과정
특화 트랙 CT-AR
기초필수
CT-AR
전공필수
CT-AR
전공선택(기초)
CT-AR
전공선택(심화)
CT-AR
전공선택(응용)
환경인식 및 지능증강 CTP445
(*GCT545)
증강현실
GCT700
산학 연계
AR Project
CS576 컴퓨터 비전
EE535 영상처리
AI501,2,3,5 인공지능
AI506 DM&S
EE531 통계적학습이론
EE634 패턴 인식
EE636 비디오 처리
EE667 다중시점기하학
AI604 CV 위한 DL
AI606 추천시스템
EE734 영상이해
EE735 컴퓨터 시각
CS770 CV특강
EE817 CS특강
EE837 SP 특강
GCT721 CG 특강
GCT741 HCI 특강
GCT722 VR 특강
실감증강 GCT522 (CS580) CG 이론과 응용 GCT525 모션그래픽스
상호작용 GCT505 (CS584, KSE531) HCI GCT547 HCI 동역학
GCT555 3D 인터랙션 디자인
증강휴먼 GCT5xx 증강 휴먼
GCT504 사이버심리학
GCT573 인지와 정서
GCT576 소셜 컴퓨팅


트랙별 참여 연구실


Motion Computing Lab

트랙: 실감증강
담당교수: 이성희
연구분야: Modeling Digital Human and Avatar, Motion Generation of Digital Human/Avatar, Telepresence Avatar in AR/VR



연구실 홈페이지
Music and Audio Computing Lab

트랙: 실감증강
담당교수: 남주한
연구분야: Music Technology, AI and Machine Learning for Music, Music Information Retrieval, Audio Signal Processing (AR/VR)



연구실 홈페이지
Visual Media Lab

트랙: 실감증강
담당교수: 노준용
연구분야: 컴퓨터 그래픽스, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 애니메이션, 직관적인 콘텐츠 생성, VR/AR 몰입형 디스플레이



연구실 홈페이지
Digital Heritage Lab

트랙: 실감증강
담당교수: 안재홍
연구분야: 디지털 헤리티지, 문화유산 3차원 기록과 분석, 디지털 기술의 문화유산 분야에의 적용, Museum Technology, Virtual Museum

연구실 홈페이지
UVR Lab

트랙: 상호작용
담당교수: 우운택
연구분야: 환경/동적물체 인식 및 추적, 착용형 WISE UI/UX 및 맥락인지 정보증강, 3D 상호작용 및 DT 연동 XR 원격 협업, 360 Video-DT기반 Space-telling 저작



연구실 홈페이지
Interactive Media Lab

트랙: 상호작용
담당교수: 이병주
연구분야: 사용자 및 게임 플레이어 인지행동 모델링, 게임 입력장치 성능 분석 및 설계 최적화, e스포츠 선수 분석 및 훈련 프로그램 제작, 게임 자동 설계 및 동적 난이도 조정, (뉴)미디어 컨텐츠 분석



연구실 홈페이지
Information-Based Design Group

트랙: 상호작용
담당교수: 이지현
연구분야: Human-Computer Interaction, Artificial Intelligence in Design, User Experience, Computer-Aided Architectural Design



연구실 홈페이지
Visual Cognition Lab

트랙: 증강휴먼
담당교수: 이정미
연구분야: 인지 신경 과학, 주의, 지각, 다감각통합, 인지 표상의 개인/상황 별 변이성, AR/VR 사용자 인지 연구



연구실 홈페이지
The Q Group

트랙: 증강휴먼
담당교수: 박주용
연구분야: 창의성 향상을 위한 계량화 및 모델링, 문화 예술 복잡계 분석, 소셜 빅데이터 분석, 시스템즈 생물학



연구실 홈페이지
Social Computing Lab

트랙: 증강휴먼
담당교수: 이원재
연구분야: Social Networks, Computational Social Science, "Social Structure, Culture, and Stratification"




교과목 상세

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
기초필수
CTP445
증강현실 (Augmented Reality)
증강현실에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용을 소개하는 과목이다. 점차 증강현실의 핵심인 컴퓨터 비젼, 영상처리 및 이해, 컴퓨터 그래픽스, 3차원 상호작용, 사용자 경험, 평가 등을 통합적으로 다룬다. 이 과목의 다양한 팀 프로젝트를 통해 학생들은 증강현실의 기본 지식과 함께 기본적인 연구 수행 방법을 익힌다.
3
전공필수
GCT700
산학 연계 AR Project
증강현실 관련 프로젝트를 실제로 기획하고 디자인하는 프로젝트 과목으로 다양한 증강현실 미디어의 특성을 파악하고 여러 관련 분야의 대한 이해를 바탕 새로운 아이디어를 제시한다. 실제의 증강현실 관련 프로젝트 진행을 통해 이러한 프로젝트의 진행에 대한 실제의 경험을 얻는 것에 목적을 둔다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
CS576
컴퓨터 비전
The goal of this course is to provide students with theory and application of computer vision. Major topics include digital image fundamentals, binary vision, gray-level vision, 3-D vision, motion detection and analysis, computer vision system hardware and architecture, CAD-based vision, knowledge-based vision, neural-network-based vision.
3
전공선택
EE535
영상처리
여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배운다. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상재구성, 영상분할 등으로 이루어져 있다.
3
전공선택
AI501,2,3,5
인공지능
<AI501 인공지능을 위한 기계학습>
본 과목에서는 현 세대 인공지능의 핵심인 기계학습의 기초에 대하여 배운다.
<AI502 심층학습 >
본 과목에서는 주어진 기계학습 태스크를 풀기 위하여 여러 레이어의 비선형 변환을 자동으로 학습하는 딥러닝 방법론의 기초에 대하여 배운다
<AI503 인공지능을 위한 수학 >
인공지능에 필요한 수학적인 개념들을 소개한다. 선형대수, 다변수 해석학, 확률론 (혹은 통계), 알고리즘, 이산수학, 정보이론 등에서 머신러닝, 딥러닝 분야에서 빈번히 쓰이는 핵심적이고 기초적인 수학 개념 및 관련 정리들을 소개하고 응용 사례를 다룬다.
<AI504 인공지능을 위한 프로그래밍 >
공지능 프로그래밍은 다양한 모델의 학습을 용이하게 하기 위해서 새롭게 대두된 딥러닝 및 혼합형 모델을 학습하고 추론하는 통합된 프레임워크이다. 본 과목에서는 딥러닝 모델 및 학습을 위한 프로그래밍 방법론과 딥러닝과 확률 모델을 통합적으로 프로그래밍 하는 방법론을 배운다.
<AI505 인공지능을 위한 최적화 >
인공지능의 수많은 알고리즘은 주어진 데이터를 바탕으로 목적함수를 설정하고 해당 목적함수를 최적화하는 방법으로 학습한다.
3
전공선택
AI506
데이터 마이닝 및 검색
데이터의 종류와 양이 폭발적으로 증가함에 따라, 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증대되고 있다. 이 과목에서는 데이터 마이닝, 검색, 탐색, 그리고 전처리와 관련된 다양한 주제를 다룬다. 특히 효율적인 알고리즘 그리고 여러 문제에 응용 가능한 도구를 소개하는 것에 초점을 맞춘다.
3
전공선택
EE531
통계적 학습이론
이 과목은 학생들에게 최근 머신 러닝 기술과 알고리즘들을 소개하고, 기초적인 개념과 직관력을 심어주는 것을 목적으로 한다. 강의에서 다룰 내용은 perceptron과 같은 고전적 개념에서부터 boosting, support vector machine, graphical model 등 최신 개념까지 포괄한다. 이 강의에서 소개될 대부분의 알고리즘은 통계적 추론을 기반으로 한다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
EE534
패턴인식
Bayes 결정이론, 모수형 확률 밀도 함수 추정, 비모수형 확률 밀도 함수 추정 및 인식 기법, 특징 변환 및 선정, 선형 판별 함수, Support Vector Machine, 다계층 신경회로망, 비관리형 학습법, Clustering 등 통계적 방법에 근거한 패턴 인식 기법들에 관하여 강의한다.
3
전공선택
EE535
영상처리
여러 가지 영상신호 발생기기로부터 얻어지는 영상신호에 대한 기본적인 디지털 처리와 분석, 이해에 대해 배운다. 주제는 샘플링, 선형과 비선형 영상처리, 영상압축, 영상재구성, 영상분할 등으로 이루어져 있다.
3
전공선택
EE667
다중 시점 기하학
삼차원 컴퓨터 비전 분야에서 필요로 하는 핵심적인 개념과 기법들을 다룬다. 주요 주제는 사영 기하, 좌표계 변환, 좌표 변환 행렬 추정, 카메라 모델, 카메라 행렬 추정, epipolar geometry, 바탕행렬, 바탕행렬 추정, 사영 복원, trifocal tensor, 3차원 구조 계산 등이다.
3
전공선택
AI604
컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법
이 교과목은 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법에 대한 개론을 제공하며 convolutional neural network을 이해하고 이를 영상 분류, 물체 위치 추정 및 검출 등의 시각 인식 문제에 응용하는 방법을 이해하는 데 중점을 둔다. 수강생들은 기말 프로젝트에서 자신이 선택한 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위하여 심층 신경망을 구현해 본다.
3
전공선택
AI606
추천 시스템
추천 시스템은 각 사용자에게 유용한 정보를 선택적으로 제공함으로써, 정보의 홍수 속에서의 효율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 이 과목에서는 협업 필터링, 내용 기반 추천, 성능 평가, 확장성, 보안 이슈 등 추천 시스템과 관련된 다양한 주제를 다룬다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT522
컴퓨터 그래픽스이론 및 응용
컴퓨터 그래픽스에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용 방법을 교수하는 과목이다. 컴퓨터 그래픽스의 개요 및 역사, 가장 근간이 되는 개념 등을 강의한다. 학생들은 가장 널리 활용되고 있는 상용 3D 소프트웨어인 마야의 API 및 Python Scripting, Mel 등을 활용하여 그래픽스 프로그래밍을 익히게 된다. 그래픽스 이론이 어떻게 현장에서 사용되는지의 이해를 돕기 위하여 국내외의 선두 CG 회사로부터 Guest Speaker를 초청하여 최신 영화나 애니메이션에 사용되는 기술들을 알아본다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT525
모션그래픽스
컴퓨터 애니메이션, 게임, 가상 현실, 인터랙티브 미디어 등의 주요 시각적 구성 요소인 가상 객체의 운동 표현·해석·생성 문제를 다룬다. 학생들은 점, 고체, 유체, 캐릭터 등의 모델링 및 이들 가상 객체의 운동 생성을 위한 다양한 이론 및 계산 절차를 학습하고, 프로젝트 수행을 통해 응용 기술을 습득한다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT505
인간과컴퓨터상호작용
인간과 컴퓨터의 상호작용을 분석, 설계, 응용하는 전 과정에 걸친 관련 지식과 적용 능력을 배양한다. 특히 문화적 맥락과 사용자 요구의 반영으로부터 시작하여 태스크의 분석, 인터페이스의 설계, 사용성 평가, 최근 연구 동향 등을 다룬다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT547
인간-컴퓨터 상호작용의 동역학
기존 인간-컴퓨터 상호작용 연구는 인지심리적 관점에서 인간을 정보처리장치로 간주하고 사용자와 컴퓨터 사이의 정보교환 과정에서 발생하는 인터페이스 설계 이슈들에 대해 다뤘다. 이 수업은 지각제어이론에 비탕하여 사용자의 정신을 역동적 제어기로 이해하고 그것에 기반한 인터페이스 설계 방법론들에 대해 다룬다.
3
전공선택
GCT555
3D인터랙션디자인
3D 인터렉션 디자인에 대한 전반적인 이론, 기법 그리고 응용을 소개하는 과목이다. 3D 인터렉션의 개요 및 역사, 가장 근간이 되는 개념, 핵심 주제 등을 다룬다. 이 과목의 다양한 팀 프로젝트를 통해 학생들은 3D 인터렉션 분야의 기본 지식과 함께 기본적인 연구 수행 방법을 익힌다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT5xx
증강휴먼
인간의 인지력과 능력을 향상시키기 위한 증강현실 인터페이스와 플랫폼을 구현하기 위한 이슈를 다뤘다. 이 수업에서는 디지털 정보와 AR안경을 활용하여 인간의 육체적, 지적, 사회적 능력을 확장하기 위한 방법에 다룬다.
3
전공선택
GCT504
사이버 심리학
사이버 심리학은 인간-기술 상호작용 맥락에서 인간의 마음과 행동을 연구하는 학문입니다. 21세기에 대두된 새로운 분야로서 사이버심리학은 인간의 행동을 변화시킬 수 있는 새로운 사회문화적 맥락으로서 인터넷, 모바일 서비스, 온라인 게임, 가상 세계, 디지털 미디어 등 진화하는 새로운 문화 기술의 출현과 상호작용이 개인과 집단의 심리적 경험과 라이프스타일, 사회적 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 탐색합니다. 본 수업에서는 사용자 중심의 심리사회적 경험 관점을 바탕으로 인간과 문화 기술의 상호작용 과정에 대해 이해하고자 합니다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
GCT573
인지와 정서
모든 문화 활동은 인간과 환경의 상호작용에서 비롯되는 정보의 표상과 표현에 의하여 결정된다. 인지과학은 인간의 제 행동이 인간의 인지구조에 의하여 설명되며, 이는 인간의 정서를 이해하는 과학적 도구가 될 수 있음을 보였다. 이 과목은 인간인지의 제 양상, 지각, 기억, 주의, 문제해결의 특성들을 살피고, 정서에 대한 이해를 추구한다. 이를 바탕으로 최근 인지와 정서의 연구에 도입된 계산모델들을 적용하여 인간 인지와 정서활동으로 생성되는 문화 활동과 그 결과물의 이해와 창출을 도모한다.
3
전공선택
GCT576
소셜 컴퓨팅
이 수업에서는 SNS에 대한 연구들과 인간 행위에 대한 사회학적 이론들을 함께 토론한다. 사회학적 행위이론은 소셜컴퓨팅 연구자들의 데이터 해석을 풍부하게 해줄 것이다. 수강생들은 사회학적 분석틀을 설계하고 이에 기반하여 데이터 분석 결과를 해석하는 연습을 한다.
3

구분
학정번호
과목명
과목 개요
학점
전공선택
EE734
영상이해
이 과정에서는 정지영상 및 동영상의 내용을 이해하기 위한 이론과 방법론에 대해 공부한다. 여러 가지 패턴인식 기법들이 소개되고 그들을 영상 이해에 적용하는 방법에 대해 설명한다.
3
전공선택
EE735
컴퓨터를 이용한 시각기법
본 과목에서는 광학 영상으로부터 유용한 정보를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 다양한 방법론의 원리와 응용을 다룬다. 구체적 주제는 (1) 영상 취득에 관한 기하학적 및 측광학적 모델, (2) 영상으로부터 유용한 특징정보를 얻어내는 방법, (3) 다중 영상 분석을 통해 3차원 구조를 알아내는 방법, (4) 영상 분할 및 추적 등 중간 단계의 비전 기술 및 (5) 궁극적인 물체 인식 방법론의 다섯 부분으로 구성된다.
3
전공선택
CS770
컴퓨터비전 특강
This course consists of lectures about major topics related to computer vision, seminars, and projects. Recent major topics are motion detection and analysis, parallel computer vision systems, CAD-based 3-D vision, knowledge-based vision, neural network-based vision, etc.
3
전공선택
EE817
컴퓨터공학특강
컴퓨터공학 분야에서 중요하거나 현재의 흐름을 파악할 수 있는 주제를 집중적으로 다룬다.
3
전공선택
GCT721
컴퓨터그래픽스 특강
기하모델링, 영상생성 및 처리, 동작생성과 제어에 관한 컴퓨터 그래픽스 관련 고급 연구주제를 다룬다. 최근의 연구결과를 조사, 분석하고, 연구주제에 관련된 근본문제와 연구방향을 토론한다.
3
전공선택
GCT741
인간과 컴퓨터 상호작용 특강
인간과 컴퓨터간의 상호작용에 관련된 제반 기술적 문제를 대상으로 한다. 인간과 컴퓨터 상호작용은 소프트웨어 및 하드웨어 뿐 아니라 인체학, 사회학, 심리학 등의 분야와 관련을 가진다. 본 과목은 HCI의 여러 분야 중 한 주제에 대해서 최근 연구동향을 조사하고 분석하여 향후 연구방향에 대해 토론한다.
3
전공선택
GCT722
가상현실 특강
가상현실의 이론과 실제를 다룬다. 실재감과 현실감에 대한 이슈를 중심으로 공학적, 심리학적 이슈와 응용성들을 다루게 된다. 주요 주제는 다음과 같다. 가상현실시스템의 아키텍처, 시스템 설계와 구현, 응용 시스템 구현, 네트웍을 이용한 공유가상세계의 구성과 그 응용.
3

자주 묻는 질문(FAQ)

마지막 갱신: 2020.07.06

문의 받은 내용 중 다회 문의 받았거나, 많은 분들이 궁금 할것 같은 질문과 답을 업데이트 할 예정입니다.

(KAIST 문화기술대학원 전형을 따릅니다. http://www.ctadmission.kaist.ac.kr/)
석사과정: 15분 (10분 발표, 5분 질의응답)
- 문화기술대학원에 지원한 이유와 석사과정에 진학하여 무엇을 공부(또는 연구)할 것인지에 대한 발표 준비

박사과정: 15분 (10분 발표, 5분 질의응답)
- Research Plan : 석사과정에서의 연구주제에 대한 발표와 박사과정에 진학하여 무엇을 연구할 것인지에 대한 발표 준비

KAIST 대학원 모집 요강의 지원 자격을 따릅니다. 2021학년도 봄학기 입학 1차(변경). 자세한 사항은 앞의 모집요강의 8-12쪽 '지원자격'을 참고바랍니다.

-KAIST장학생

학생 교육경비의 일부를 KAIST에서 조성한 장학금, 외부출연기금, 교수연구비 등에서 지원하는 학생. (KAIST장학생의 교육경비가 교수연구비에서 지원될 경우, 교육경비 지원교수가 수혜학생의 지도교수가 되므로 지도교수의 전공에 따라 학생의 연구분야가 제한될 수 있음)
※ 산업체, 연구기관 등 소속기관에 재직 중인 지원자는 국비나 KAIST 장학생으로 지원 할 수 없으며, 일반 장학생으로 지원하여야 함 (단, 소속기관(직장)이 있더라도 합격 후 입학 전까지 퇴직할 자는 지원 가능 하며, 기간 이내에 퇴직을 하지 않은 경우 합격(입학)을 취소함)
※ 국비장학생, KAIST장학생으로 합격하여 입학한 자는 합격 후 ‘건강보험자격득실확인서’ 제출하여야 함. (소속기관 재직 여부 확인용 / 최종합격자 발표 시 확정 안내)

-영어성적
변경전 온라인 원서접수 마감일(2020.7.14.) 기준 2년 이내의 공인 정기 TOEFL, TOEIC, TEPS, IELTS 성적 중 1가지를 제출하여야 함
※ 서류제출 시 영어성적을 제출하지 못하는 경우 응시할 수 없으며, 연장된 서류제출 마감일(2020.7.23.)까지 발표되는 영어성적 인정함 ① 아래 영어성적 가이드라인 이상의 영어성적을 제출해야 함
구분
iBT
TOEFL
PBT
TOEFL
CBT
TOEFL
TOEIC
TEPS
New TEPS
IELTS
일반점수기준
83
560
220
720
599
326
6.5
청각장애인 (3급이상) 기준점수
62
372
146
360
359
196
4.8
㉮ 청각장애 3급 이상인 자는 듣기 부분을 제외한 영어성적 점수임
㉯ 아래 나) 영어성적 제출 면제 요건 대상자(2021학년도 봄학기 입학 1차(변경) 참고)를 제외하고 반드시 영어성적 가이드라인 이상의 영어성적을 제출해야 함
※ 2019년 8월부로 도입된 TOEFL iBT의 MyBest Scores는 인정하지 않음 ※ IELTS는 Academic만 가능 ② 공인 정기 영어시험 응시성적만 인정하며, 기관특별시험은 인정하지 않음

CT-AR프로그램은 KAIST 문화기술대학원의 교과목 이수 요건(https://ct.kaist.ac.kr/academics/sub01.php?lang=2)을 기본으로 하며, 더불어 상기의 CT-AR 전공 트랙 별 요건을 충족하여야 합니다.

KAIST 문화기술대학원의 교과목 이수 요건(https://ct.kaist.ac.kr/academics/sub01.php?lang=2)에 따라 타대학 학점은 6학점 인정합니다.

(예시):
- 타대학 석사마치고 석사로 진학하는 경우
타대학 6학점(A이상 과목) 인정 + KAIST 18학점(학교 필수 3+ CT대학원 필수 3+ 선택 9학점 필수) + 연구 9학점(세미나 2학점 포함) = 총 33학점
→ 교과목 18학점 2-3학기에 마치고 박사 진학하도록 권장.
→ 박사 진학 후 교과목 6학점 이수 필요

- 타대학 석사후 박사로 진학하는 경우
타대학 6학점(A이상 과목) 인정 + KAIST 27학점(학교 필수 3+ CT대학원 필수 3+ 선택 18학점 필수) + 연구 27학점(세미나 4학점 포함) = 총 60학점
→ 박사 진학 후 교과목 27학점 이수 필요








주관



후원





협력 기관




협력 기업