차의과학대학 미래형 융복합교육 2.0 기반 전주기 교육 실행체계 구축을 위한

전공별 사전자료

대학명	헬스케어융합대학
전공명	소프트웨어융합전공

목차

I. 교육목표 체계

1. 기본정보

2. 선정 진로 주요 내용

II. 교육과정 개편사항(2027~2030)

III. 모듈형 이수체계 설계

1. 모듈 구성 및 유형 검토

2. 융합 진로 영역

3. 나노디그리 후보 검토

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획

5. 종합의견 및 요청사항

[부록] 작성 참고 자료

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

Ⅰ. 교육목표 체계

전공에 대한 해당 교육목표체계는 2026 차대 길라잡이 기준으로 작성됨

전공의 1.기본정보, 2.선정 진로 주요 내용 중 수정·보완이 필요한 사항은 빨간색 굵은 글씨로 표기함

- 그대로 유지할 경우 별도 표기 없음

기본정보

대학명	헬스케어융합대학
전공명	소프트웨어융합전공
전공 개요	소프트웨어융합전공은 헬스케어 분야의 AI·데이터 기반 소프트웨어 개발 역량을 기르는 것을 목표로 하며, 프로그래밍·데이터·AI·의료도메인 융합 교육을 제공합니다.
진로 분야	플랫폼·AI·헬스케어 융합 소프트웨어 개발자, 대화형AI 엔지니어, 의료데이터 분석가 등
	(융합 진로) 디지털 전략기획, 의료 AI 솔루션 개발
교육목표	프로그래밍 및 데이터 처리 능력, AI 응용·모델링 역량, 의료데이터 이해 및 보건의료 규정 준수 능력 함양
차별성	모듈 재편을 통해 웹·앱, LLM, 의료AI, 디지털헬스케어 등 특성화 모듈을 명확히 하고 Bio Core 특성화를 부여하여 헬스케어 융합 역량을 강화함
전공능력 체계	진로	전공능력
전공능력 체계	AI·데이터 개발자
전공능력 체계	플랫폼 개발자	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발
전공능력 체계	대화형AI 개발자	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발
전공능력 체계	비즈니스 솔루션 개발자	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발
전공능력 체계	의료AI 연구개발자	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발
전공능력 체계	헬스케어 솔루션 개발자	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발

2. 선정 진로 주요 내용

진로 후보	하는 일	향후 전망
헬스케어 AI 개발자	의료 데이터와 AI를 활용한 진료 보조 시스템 및 헬스케어 서비스 개발 (담당 모듈) F 디지털헬스케어 — 의료 데이터 기반 서비스 개발 능력	의료 데이터 기반 솔루션 수요 증가로 전문 개발자 수요 확대
플랫폼/앱 개발자	웹·앱 기반 서비스 설계·구현 및 운영 (담당 모듈) B 웹·앱 플랫폼 — 웹·앱 플랫폼 설계·개발 능력	모바일·클라우드 서비스 확대와 함께 안정적 수요
대화형AI 엔지니어	대화형 시스템과 LLM 기반 챗봇·비서 등 개발 (담당 모듈) C LLM 지능형 시스템 — 자연어처리·LLM 응용 능력	LLM 상용화로 관련 전문인력 수요 급증
AI 연구자·데이터 과학자	머신러닝 모델 연구·의료데이터 분석 수행 (담당 모듈) E 의료AI 시스템 — 머신러닝·의료데이터 응용 능력	의료 AI 연구 및 데이터 기반 임상지원 수요 증가
AI·데이터 기초 개발자	기초 프로그래밍·데이터 처리 업무 및 시스템 연계 (담당 모듈) A AI·데이터 기초 — 프로그래밍·데이터 기초 역량	다양한 산업에서 기초 AI·데이터 역량 보유자 필요
비즈니스 솔루션 기획자	디지털 전략 수립 및 헬스케어 서비스 사업화 (담당 모듈) D 비즈니스 SW — 비즈니스 소프트웨어 기획·개발 역량	헬스케어 서비스의 사업화·운영 역량 수요

Ⅱ. 교육과정 개편 방향

<공통 작성 사항>

<부록>의 2026학년도 교육과정 표를 참고하여, 2027학년도 교육과정에서 실제 운영할 전공 교과목을 직접 입력함

교과목 수는 운영 규정에 따라 최대 40개 이내 구성을 원칙으로 하며, 25~30개 내외 구성도 가능함

‘전공필수’는 전공필수 과목에 한하여 ‘v’로 표시하며, 전체 전공 교과목 중 3~4개 이내로 선택함

‘학년’, ‘학기’, ‘교과목’, ‘학점’은 2027학년도 운영 기준으로 작성함

‘모듈 번호’는 해당 교과목이 연계되는 모듈 번호를 작성하며, 모듈 미연계 과목은 ‘-’로 표시함

- 기존 모듈에 연계되는 경우, 부여된 알파벳 모듈 번호 작성

- 신규 모듈로 구성하거나 기존 모듈명을 변경할 예정인 경우, 빈 칸에 신규 모듈명 또는 변경 예정 모듈란에 모듈명을 빨간색으로 수정하여 직접 작성

- 모듈 연계가 없거나 판단이 어려운 경우 공란으로 둘 수 있으며, 향후 나노디그리 구성 가능성을 검토함

- 교과목은 모듈에 중복 편성하지 않고, 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함하여야 함

표에 입력된 예시는 작성 방식 안내를 위한 참고용이며, 전공별 실제 작성 시에는 예시 행을 삭제 또는 하단에 바로 2027학년도에 운영할 교과목을 직접 입력함

<개편 적용 교과목 작성 사항>

‘개편사항’: 유지(’23~’26)’와 ‘신설/변경’으로 구분하여 작성

- 유지(’23~’26)’: 2023~2026학년도 운영 교과목을 2027학년도에도 유지하는 경우 ‘v’로 표시함

- 신설/변경’: 2027학년도에 새롭게 개설하거나 기존 교과목의 명칭, 학점, 학년·학기, 성격 또는 주요 내용이 변경되는 경우 ‘신설’ 또는 ‘변경’으로 표시함

- 2027학년도에 운영하지 않는 기존 교과목은 본 표에 입력하지 않으며, 필요 시 부록의 현재 교과목 목록을 참고하여 별도 검토함. 단, 폐지 과목은 본 양식에 별도 기입하지 않음

‘사유 및 내용’: 신설 또는 변경 사유, 변경 내용, 특성화·모듈 연계 사항 등을 간단히 작성하며, 유지 과목은 공란으로 함

모듈명
A		B			C	D			E		F
AI·데이터 기초		웹·앱 플랫폼			LLM 지능형 시스템	비즈니스 SW			의료AI 시스템		디지털헬스케어
2027~2030 교육과정 개편 안
학년	학기		전공 필수	교과목			학점	모듈 번호		개편 사항			사유 및 내용
										유지 (’23~’26)		신설/변경
2학년	1			프로그래밍언어이해와활용(파이썬)			3	A		v
2학년	1		v	웹애플리케이션개발및활용(기초)			3	A				변경	전공필수 지정(주임교수 결정 D1)
2학년	1			인공지능과소프트웨어			3	A		v
2학년	2			데이터베이스설계및SQL			3	A		v
2학년	2		v	소프트웨어공학개론			3	A				변경	전공필수 지정(주임교수 결정 D1)
2학년	2			프론트엔드프로그래밍			3	B		v
3학년	1			웹서비스설계및개발			3	B		v
3학년	1			백엔드시스템개발			3	B		v
3학년	2			모바일애플리케이션개발			3	B				변경	교수의 통합 제안 채택(D7) — 통합 취지는 반영하되 현행 교과목명은 유지함
3학년	2			클라우드컴퓨팅			3	B		v
4학년	2		v	웹·앱플랫폼개발캡스톤디자인			3	B				변경	전공필수 지정(주임교수 결정 D1); 모듈 대표교과목 지정(D2)
3학년	1			자연어이해및처리			3	C		v
3학년	2			AI대화시스템과LLM			3	C		v			모듈 대표교과목 지정(D2)
4학년	1			지식검색시스템			3	C		v
4학년	2			지능형AI기반서비스개발캡스톤디자인			3	C		v
3학년	2			비즈니스소프트웨어개발			3	D		v			모듈 대표교과목 지정(D2)
4학년	1			경영의사결정AI			3	D		v
4학년	1			소프트웨어창업과사업화			3	D		v
4학년	2			SW산학연계프로젝트			3	D		v
3학년	1			AI을위한수학			3	E		v			모듈 대표교과목 지정(D2)
3학년	2			머신러닝이론과실습			3	E		v
4학년	1			의료영상데이터의이해			3	E		v
3학년	2		v	의료데이터표준과병원정보시스템			3	E				변경	전공필수 지정(주임교수 결정 D1)
4학년	2			의료기기소프트웨어검증			3	E		v
3학년	2			의료빅데이터분석			3	F		v
4학년	1			디지털헬스케어서비스개발			3	F		v
4학년	1			보건의료데이터와개인정보보호			3	F		v
4학년	2			헬스케어PBL캡스톤디자인			3	F		v			모듈 대표교과목 및 Bio Core 지정(D2,D3)
학점 총계							84

Ⅲ. 모듈형 이수체계 설계

모듈 구성 및 유형 검토(필수)

<모듈 구성>

2027학년도 교육과정 개편 후 기준으로 전공별 모듈 구성안을 작성함

진로: 교육목표체계에서 설정한 진로 분야 중 해당 모듈과 연계성이 높은 분야 작성

전공능력: 교육목표체계에서 설정한 전공능력 중 해당 모듈과 연계되는 전공능력 작성

모듈명: 기존 모듈명을 참고하되, 2027학년도 개편 후 교과목 구성, 연계 진로, 전공능력 및 특성화 유형이 드러나도록 필요 시 보완하여 작성함

- 모듈명 검토 예시

유형	점검 포인트	보완 방향
단계·성격 포괄형	기본·심화·실무·융합·코어 등 단계·성격 중심 표현으로 학습영역이 넓게 제시됨	단계·성격 + 학습영역 또는 특화 분야 병기 (ex: 광고PR 기본/심화 (2개 모듈) → 광고PR 기초·조사 / 광고PR 전략기획 / 광고PR ·헬스캠페인(3개 모듈 재구성)
기능 불명확형	응용·융합·실무 등 기능 표현은 있으나, 적용 대상이나 학습영역이 다소 넓게 제시됨	기능 표현 앞에 실제 교과목군의 학습영역 또는 적용 분야를 보완 ex: 헬스케어융합 → 헬스케어 경영기획 융합)
산업·성과 포괄형	산업 분야와 기대성과는 제시되나, 세부 학습영역이 다소 포괄적으로 표현됨	실제 교과목군을 기준으로 정책·R&D·사업화·규제 등 학습영역을 구체화 (ex: 디지털보건 산업 가치창출 → 보건의료 R&D·사업화)
직무·기능 포괄형	생산·기획·관리·분석 등 직무·기능 표현만으로는 실제 교과목군의 학습 범위가 넓게 해석될 수 있음	구성 교과목의 공통 기능을 기준으로 학습영역 또는 활용 분야를 보완 (ex: 바이오의약 생산 → 바이오의약 산업·특허)
특성화 연계가능형	향후 Bio Core·Bio Plus·AX 연계 가능성이 명칭만으로는 충분히 보이지 않을 수 있음	모듈 성격에 따라 Bio Core·Bio Plus·AX 태그를 부여하고, 필요 시 명칭을 함께 보완 (ex: 가급적 ‘AI’, ‘바이오 ‘등의 키워드는 특성화와 관련된 모듈명에 반영)

교과목: 해당 모듈을 구성하는 교과목을 작성하며, 모듈당 4~5개 내외 구성을 권장하며, 부득이하게 그 이상 교과목으로 구성하는 경우, 비고에 반드시 사유를 작성

- 동일 교과목은 중복 편성하지 않고 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함함

- 5개를 초과하는 모듈은 1개까지 허용

대표 교과목: 모듈의 학습 방향, 연계 진로, 특성화 유형을 가장 잘 보여주는 교과목 1개만 ‘v’ 표시

특성화 유형: 모듈 단위로 Base, Bio Core, Bio Plus, AX 중 선택하며, 각 전공은 Bio Core·Bio Plus·AX 중 1개 이상의 특성화 유형 도출을 원칙으로 함

- Base: 전공의 기초·핵심·실습 역량을 구성하는 전공 일반형 모듈

- Bio Core: Bio R&D 또는 바이오메디컬 핵심지식·기술 중심 모듈

- Bio Plus: 전공 고유 영역을 헬스케어 맥락의 실무·현장 적용과 연결하는 모듈

- AX: AI·데이터 기반 분석, 기획, 창작, 사업화 요소를 포함하는 모듈

비고: 기존 모듈 분리·통합, 명칭 변경, 신규 모듈 등의 변경사항이나 5개를 초과하는 모듈 구성 사유에 대하여 추가 검토 의견 작성

작성양식
No.	진로	전공능력	모듈명	교과목	대표 교과목	특성화 유형	비고
A	AI·데이터 개발자	프로그래밍·데이터 기초 역량	AI·데이터 기초	프로그래밍언어이해와활용(파이썬)		AX
				웹애플리케이션개발및활용(기초)	v
				인공지능과소프트웨어
				데이터베이스설계및SQL
				소프트웨어공학개론
B	플랫폼 개발자	웹·앱 플랫폼 설계·개발 능력	웹·앱 플랫폼	프론트엔드프로그래밍		Base	전공 이수체계 일관성 유지를 위한 초과 과목 포함(D5)
				웹서비스설계및개발	v
				백엔드시스템개발
				모바일애플리케이션개발
				클라우드컴퓨팅
				웹·앱플랫폼개발캡스톤디자인
C	대화형AI 개발자	자연어처리·LLM 응용 능력	LLM 지능형 시스템	자연어이해및처리		AX
				AI대화시스템과LLM	v
				지식검색시스템
				지능형AI기반서비스개발캡스톤디자인
D	비즈니스 솔루션 개발자	비즈니스 소프트웨어 기획·개발 역량	비즈니스 SW	비즈니스소프트웨어개발	v	Base
				경영의사결정AI
				소프트웨어창업과사업화
				SW산학연계프로젝트
E	의료AI 연구개발자	머신러닝·의료데이터 응용 능력	의료AI 시스템	AI을위한수학	v	Base
				머신러닝이론과실습
				의료영상데이터의이해
				의료데이터표준과병원정보시스템
				의료기기소프트웨어검증
F	헬스케어 솔루션 개발자	의료 데이터 기반 서비스 개발 능력	디지털헬스케어	의료빅데이터분석		Bio Core
				디지털헬스케어서비스개발
				보건의료데이터와개인정보보호
				헬스케어PBL캡스톤디자인	v

2. 융합 진로 영역(선택)

학생의 진로 확장을 위해 타 전공과 연계 가능한 융합진로 수요 또는 아이디어를 작성함

2026 차대 길라잡이에 이미 제시된 진로 외에, 전공 교육과정 개편 과정에서 추가 검토가 필요한 신규·확장 진로를 작성함

진로명: 직업, 직무, 산업 분야 또는 융합 전문분야를 작성함

하는 일: 해당 진로에서 수행하는 주요 업무, 활용 기술, 적용 분야를 2~3개 항목으로 작성함

향후 전망: 산업 수요, 사회적 필요, 기술 변화, 지역·현장 수요 등을 중심으로 해당 진로의 필요성을 간략히 작성

전공 모듈: 해당 진로와 직접 관련되는 본 전공의 모듈명을 작성함

희망 전공: 해당 진로를 구체화하기 위해 연계가 필요한 타 전공명을 작성함

희망 전공 모듈: 연계가 필요하다고 판단되는 타 전공의 모듈명 또는 교육내용을 작성함. 정확한 모듈명을 알기 어려운 경우 필요한 학습영역이나 역량을 작성할 수 있음

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	희망 전공	희망 전공 모듈
헬스케어 AI 개발자	의료 데이터와 AI를 활용한 진료 보조 및 서비스 개발	의료 데이터 수요 증가로 지속적 성장 전망	A 모듈	소프트웨어융합전공	F 디지털헬스케어
플랫폼/앱 개발자	웹·앱 기반 서비스 설계·구현 및 운영	모바일·클라우드 중심 서비스 확대	B 모듈	소프트웨어융합전공	B 웹·앱 플랫폼
대화형AI 엔지니어	대화형 시스템과 LLM 기반 서비스 개발	LLM 상용화로 수요 급증 전망	C 모듈	소프트웨어융합전공	C LLM 지능형 시스템
AI 연구자·데이터 과학자	머신러닝·의료데이터 분석 연구 및 솔루션 개발	의료 AI 연구 확대로 전문인력 필요	E 모듈	소프트웨어융합전공	E 의료AI 시스템

3. 나노디그리 후보 검토(선택)

나노디그리는 특정 학습영역이나 융합역량을 짧은 단위로 이수할 수 있도록 구성하는 소단위 이수 경로임

나노디그리는 6학점 기반 2개 교과목으로 구성

나노디그리는 앞서 모듈 구성에 포함되지 않은 교과목을 활용하여 구성

- 동일 교과목이 모듈과 나노디그리에 중복 포함되지 않도록 검토

앞서 교육과정 개편 중 모듈 편성 후 남는 소수 교과목, 특정 진로·역량과 연계 가능성이 있으나 독립 모듈로 구성하기 어려운 교과목은 나노디그리 후보로 우선 검토함

나노디그리 후보명: 2개 교과목의 공통 학습영역, 활용 분야, 진로 방향이 드러나도록 작성함

주요 학습 내용: 두 교과목을 함께 이수했을 때 학습할 수 있는 핵심 지식, 기술, 적용 분야를 중심으로 작성함

기대 효과: 이수 후 학생이 갖출 수 있는 이해, 수행 가능성, 심화학습 및 진로 탐색 기반을 중심으로 작성함

나노디그리 후보명	구성 가능 교과목	주요 학습 내용	기대 효과
의료 나노디그리	의료영상데이터의이해 + 의료데이터표준과병원정보시스템	의료영상의 이해, 의료 데이터 표준과 HIS 연동 원리	의료영상 기반 진단·서비스 설계 역량 배양 및 산학 협력 기회 제공
의료 나노디그리	의료빅데이터분석 + 보건의료데이터와개인정보보호	의료 빅데이터 처리·분석 기법 및 개인정보보호 규정 적용	의료 데이터 분석 실무 능력 강화 및 보건의료 분야 진출 촉진

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획(선택)

전공에서 운영 중인 교과 및 비교과 기반 현장실무연계 활동과 향후 운영을 검토 중인 활동 계획을 함께 작성함

현재 운영하고 있지 않더라도, 전공 교육과정, 모듈, 나노디그리, 융합진로와 연계하여 향후 필요하다고 판단되는 프로젝트형·실무형 활동을 작성할 수 있음

본 항목은 신규 프로그램 운영을 즉시 확정하기 위한 것이 아니라, 전공별 현장실무연계 활동의 현재 수준과 향후 확대·신규 운영 가능성을 확인하기 위한 선택 작성 항목임

단순 기관탐방뿐 아니라 현장 문제 해결, 산업체 과제 수행, 전문가 멘토링, 실무 산출물 제작, 성과공유회 등 프로젝트형 활동을 포함하여 작성할 수 있음

교과목 일부 주차, 캡스톤디자인, PBL, 실습, 세미나, 비교과 프로그램, 단기 집중 프로그램, 부트캠프, 해커톤 등 다양한 운영 형태를 작성할 수 있음

연계기관/전문가: 기업, 병원, 연구소, 공공기관, 지자체 내용 외에도 산업체 전문가, 창업가, 데이터·AI 전문가, 현장 실무자 등을 포함할 수 있음

운영현황: 현재 운영 여부, 운영 주기, 참여 대상, 운영 규모 또는 미운영 사유를 간략히 작성함

향후 운영 계획: 신규 운영, 확대 운영, 프로젝트형 전환, 전문가 피드백 강화, 산출물 평가, 타 전공 공동 운영, 현장 데이터 활용 등 향후 추진 방향을 작성함

대학 지원 요청사항: 기관 섭외, 전문가 풀 구축, 현장활동비, 프로젝트 운영비, 성과공유회 운영, 안전관리, 협약 지원 등 필요한 지원을 작성함

구분	프로그램/ 교과목명	운영방식	연계기관/ 전문가	운영현황	향후 운영 계획	대학 지원 요청사항
현장실무연계	캡스톤·산학프로젝트(헬스케어 PBL, SW산학연계프로젝트)	프로젝트형/현장과제 연계	차병원그룹 등 의료기관, 산업체 전문가 풀	운영 중(캡스톤 및 산학과제 상시 운영)	연계기관 과제 발굴 지속, 산업체 멘토 참여 확대	연계 창구 및 프로젝트 운영비·성과공유회 예산 요청, 산업체 멘토 풀 구축
현장실무연계	현장 인턴·실습	현장실습/인턴십	의료기관·헬스케어 스타트업	부분 운영 중	인턴십 기회 확대 및 정기 협약 추진	산학연계 인턴십 협약 체결 지원
교과연계	AX 모듈 지원용 교양 AI 기초 교과	교양 개설 요청	대학 내 교양부서	신설 요청	AX 모듈 학습 기반 확보를 위해 개설 요청	교양 과목 신설 및 운영 지원

5. 종합의견 및 요청사항

교육과정 개편과 관련하여 전공 컨설팅 과정에서 추가 의견 수렴, 검토, 조정이 필요한 사항을 자유롭게 작성함

- 교과목 개편, 모듈 구성, 특성화 유형, 나노디그리, 현장실무연계 활동, 비교과 연계, 전공 간 융합 수요 등 앞선 항목에서 충분히 설명하기 어려운 의견을 작성할 수 있음

- 컨설팅팀에 검토를 요청하고 싶은 사항과 대학 차원에서 지원 또는 제도 보완이 필요한 사항을 구분하여 작성할 수 있음

특정 교과목명이나 모듈명이 확정되지 않은 경우에도, 전공 운영상 우려되는 점이나 향후 논의가 필요한 방향을 작성할 수 있음

- 본 항목은 작성 내용이 즉시 반영되거나 확정되는 것을 의미하지 않으며, 향후 전공 컨설팅 및 대학 교육과정

검토 과정에서 참고하기 위한 의견 수렴 항목임

종합의견 및 요청사항

주임교수 결정사항을 최우선으로 반영하여 기존 6개 모듈 구조를 유지하되 A 모듈명을 'AI·데이터 기초'로 보완하고 모듈별 대표교과목과 특성화 유형을 부여하였다. 전공필수 4과목(소프트웨어공학개론, 웹애플리케이션개발및활용(기초), 의료데이터표준과병원정보시스템, 웹·앱플랫폼개발캡스톤디자인)은 교수 지정대로 확정하였고, 헬스케어 특성화를 위해 F 모듈에 Bio Core 태그를 부여하였다. 웹·앱 모듈의 과목 초과분은 전공 이수체계 일관성 유지를 위한 구성으로 비고에 명시하였다. 나노디그리 후보(의료 나노디그리 2건), 현장실무연계 계획 및 대학 지원 요청사항(연계 창구·멘토 풀·운영비·교양 AI 개설) 등도 교수 의견을 반영하여 포함하였다.

부록

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1. 2023~2026학년도 교육과정

모듈 구성
A			B		C	D		E
소프트웨어 기초			웹·앱 플랫폼 개발		LLM기반 지능형 시스템	비즈니스 소프트웨어 시스템		의료AI시스템
No.	학년	학기		기존 교과목			학점		모듈구분
1				데이터베이스 설계 및 SQL					A
2				웹 애플리케이션 개발 및 활용(기초)					A
3				인공지능과 소프트웨어					A
4				프로그래밍 언어 이해와 활용(파이썬)					A
5				소프트웨어공학개론					A
6				웹서비스 설계 및 개발					B
7				프론트엔드 프로그래밍					B
8				백엔드 시스템 개발					B
9				모바일 애플리케이션 개발					B
10				클라우드 컴퓨팅					B
11				웹·앱 플랫폼 개발 캡스톤디자인					B
12				자연어 이해 및 처리					C
13				AI대화시스템과 LLM					C
14				지식검색시스템					C
15				지능형 AI 기반 서비스 개발 캡스톤디자인					C
16				비즈니스 소프트웨어 개발					D
17				경영 의사결정 AI					D
18				AI을 위한 수학					E
19				머신러닝 이론과 실습					E
20				의료영상데이터의 이해					E
학점 총계

No.	진로	전공능력	모듈명	교과목
A	공통	SW설계 기초 소양	소프트웨어 기초	프로그래밍언어이해와활용(파이썬)
				웹애플리케이션개발및활용(기초)
				인공지능과소프트웨어
				데이터베이스설계및SQL
				소프트웨어공학개론
B	웹·앱 플랫폼 구현	웹·앱 플랫폼 시스템 설계 및 개발	웹·앱 플랫폼 개발	프론트엔드프로그래밍
				웹서비스설계및개발
				백엔드시스템개발
				모바일애플리케이션개발
				클라우드컴퓨팅
				웹·앱플랫폼개발캡스톤디자인
C	지능형 AI 기반 서비스 개발	지능형 챗봇 및 AI에이전트 개발	LLM 기반 지능형 시스템	자연어이해및처리
				AI대화시스템과LLM
				지식검색시스템
				지능형AI기반서비스개발캡스톤디자인
D	디지털 전략기획	SW 사업화 기획 및 산학 프로젝트 수행	비즈니스 소프트웨어	비즈니스소프트웨어개발
				경영의사결정AI
				소프트웨어창업과사업화
				SW산학연계프로젝트
E	의료 AI 솔루션 개발	의료데이터 기반 AI 시스템 개발	의료AI 시스템	AI을위한수학
				머신러닝이론과실습
				의료영상데이터의이해
				의료데이터표준과병원정보시스템
				의료기기소프트웨어검증
F	의료 AI 솔루션 개발	의료데이터 표준·규제 대응 및 검증	디지털헬스케어	의료빅데이터분석
				디지털헬스케어서비스개발
				보건의료데이터와개인정보보호
				헬스케어PBL캡스톤디자인

2. 모듈별 교육과정 현황(2026)

3. 전공 내 융합진로 현황

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	타 전공	타 전공 모듈
[융합] 디지털 전략기획	IT 서비스 기획 및 요구사항 분석 서비스 기획서 및 화면 설계 애자일 기반 프로젝트 관리 시장 분석 및 사업 전략 수립 성과 지표(KPI) 분석, 마케팅 기획	산업의 디지털 전환으로 IT 기획자 수요 증가 IT와 경영을 아는 융합인재 수요 증가 IT 컨설팅 및 디지털 전략 분야 성장 데이터 기반 경영 확산으로 디지털 분석·전략 수립 인력 요구 증가 기업의 AI 도입 확대에 따른 AI 기반 비즈니스 모델 기획 역량 글로벌 디지털 규제·보안 강화로 디지털 리스크 관리 전문인력 필요	비즈니스 소프트웨어 시스템 모듈	경영학 전공	데이터분석 융합 모듈
[융합] 의료 AI 솔루션 개발	의료 데이터 수집 및 전처리 머신러닝·딥러닝 모델 개발 질병 예측 시스템 구축 AI 모델 학습 및 평가 의료 AI 서비스 배포 및 운영	글로벌 AI 의료기기 시장 연평균 40% 성장 제약·바이오 기업의 AI 투자 확대 병원·AI센터 및 AI 스타트업 증가 정밀의료확산으로 AI기반 진단·예측시스템 필수화 의료데이터 표준화 확대에 따른 AI 데이터 처리·분석 인력 수요 증가 웨어러블·모바일 헬스케어 확산으로 실시간 AI 모니터링 기술 중요 디지털 치료제 시장 성장으로 AI 기반 치료·관리 솔루션 개발 인력 필요	의료AI시스템 모듈	AI의료데이터학 전공	데이터사이언스 모듈

4. 타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1) 국내 대학 운영 사례

대학	운영 사례	주요 내용	전공 적용 포인트
한양대학교 ERICA	IC-PBL	산업체·지역사회·공공기관이 제시한 실제 문제를 수업 프로젝트로 해결	전공 교과목 내 팀 프로젝트를 실제 기관·기업 과제와 연계
아주대학교	파란학기제	학생이 스스로 프로젝트를 설계하고 한 학기 동안 자기주도적으로 수행	전공 기반 자기설계 프로젝트 또는 비교과 프로그램으로 활용
연세대학교	사회혁신 프로젝트	지역사회, 공공기관, 기업, NGO 등과 연계하여 사회문제 해결 프로젝트 수행	지역사회·공공문제 기반 교과 또는 비교과 프로젝트로 확장
서울대학교	현장기반 글로벌·사회공헌 프로그램	국내외 현장 탐방, 조사, 프로젝트 수행 및 결과 발표	전공별 국내외 현장 탐방, 조사, 집중 프로그램으로 운영
기타 국내 대학 현장실무연계 다수 사례 유형	캡스톤디자인·산학협력 프로젝트	산업체 수요 기반 과제 수행, 시제품·기획서·분석보고서 등 산출	전공별 대표 교과목 또는 졸업 프로젝트와 연계
	장기현장실습	기업, 연구소, 병원, 공공기관 등에서 일정 기간 실무 경험	실습 교과목, 방학 중 비교과, 진로탐색 프로그램으로 활용
	창업·사업화 비교과	창업지원단, 창업보육센터, 외부 멘토와 연계하여 BM, 시제품, IR 자료 개발	Bio, Health, AX 특성화 모듈과 연계한 비교과 프로그램으로 활용

2) 현장실무연계 프로그램 주요 운영 유형 예시