강의계획서

전공과목안내

과정명	[2026년 2-5학기]알고리즘	학점인정	3 학점
수강신청	2026-04-29 ~ 2026-07-21	수강료	45,000원
교육기간	2026-07-22 ~ 2026-11-03 15주차	샘플강의	샘플강의
- 본 기관은 학점은행제 학사관리지침(2015.09.09) 시행 공포에 따라 학습과목을 운영하고 있습니다. - 학점은행제 학사관리지침에 대리출석 및 시험 부정행위 방지를 위해 범용공동인증서 사용이 의무화 되었습니다.

수료 및 평가기준

출석	중간	기말	과제	토론	쪽지시험	참여	계
15%	30%	30%	10%	5%	5%	5%	100%

※학점인정 : 100점 만점에서 60점이상이면 합격(학점인정)

관련전공소개

관련 전공 영역	학사	컴퓨터공학 전공
관련 전공 영역	전문학사	-

수업목표

이 과목을 통해 학습자들은 다양한 알고리즘의 원리와 개발 방법을 이해하고, 문제 해결을 위한 효율적인 알고리즘을 설계하고 분석하는 능력을 배양한다. 또한, 알고리즘의 복잡도를 분석하고, 이를 통해 알고리즘의 성능을 평가하며 다양한 개발 방법을 적용하여 동일 문제에 대한 최적화된 알고리즘 설계 기법을 습득한다. 이 과목은 컴퓨터공학 전공의 기초를 이루는 중요한 핵심 과목으로, 학습자들의 문제 해결 능력과 논리적 사고를 강화하며 실제 개발 현장에서의 알고리즘 적용 능력을 키우는 데 기여하는 것을 목표로 한다.

1. 알고리즘 관련 용어와 개념을 습득하고 설명할 수 있다.
2. 알고리즘의 어원을 이해하고 이를 서술할 수 있다.
3. 알고리즘 성능평가 방식을 이해하고 설명할 수 있다.
4. 동적 프로그래밍을 포함한 다양한 알고리즘 개발 방법을 서술할 수 있다.
5. 알고리즘의 이론적 복잡도를 기술하는 데 활용되는 점근적 표기법을 숙지하고 이를 정리할 수 있다.
6. 알고리즘 분석에 활용되는 수학적 표기 및 개념을 학습하고 이를 설명할 수 있다.
7. 다양한 정렬과 탐색 알고리즘을 이해하고 그 복잡도를 분석할 수 있다.
8. 그래프의 수학적 정의와 데이터 구조의 표현 방식을 이해하고 이를 활용할 수 있다.
9. 다양한 그래프 알고리즘의 원리를 이해하고 그 복잡도를 분석할 수 있다.
10. 문자열을 탐색하는 패턴매칭 문제에 대한 다양한 알고리즘을 분석하고 활용할 수 있다.

학습자 참고사항 (부정행위처리)

1. 과목별 전체출석률 80% 미만 F 처리 2. 과목 출석시 반드시 범용공동인증서로 로그인 3. 주차별 학습콘텐츠 100% 수강시만 출석인정 4. 로그인시 IP 및 Mac address 중복여부 체크 5. 부정행위 적발시 0점 처리 6. 과목별 최종성적 60점 미만시 F처리

강의목차

주차	차시	학습내용	수강기간
1 주차	1	[강의 주제] 알고리즘 관련 용어와 개념 [강의 목표] 1. 알고리즘의 어원을 학습하고 같은 어원에서 유래한 다른 뜻의 용어를 구별할 수 있다. 2. 알고리즘과 관련된 학문 분야의 용어를 알고리즘 분야와 연관지어 설명할 수 있다. 3. 알고리즘의 개념과 정의를 이해하고 알고리즘을 배우는 이유를 구술할 수 있다.	2026-07-22 ~ 2026-08-04
	2	[강의 주제] 예시로 알아보는 알고리즘의 정의 [강의 목표] 1. 실생활에서 자주 접할 수 있는 정렬 문제의 개념을 설명할 수 있다. 2. 입력과 출력으로 기술되는 알고리즘의 형식적 정의를 서술할 수 있다. 3. 주어진 문제를 해결하는 올바른 알고리즘이 다양하게 존재할 수 있음을 설명할 수 있다.

2 주차	1	[강의 주제] 알고리즘의 성능평가 [강의 목표] 1. 알고리즘의 성능평가 방식인 이론적 복잡도 분석과 벤치마크의 개념 및 장단점을 비교하여 설명할 수 있다. 2. 이론적인 점근적 시간복잡도의 분석 원리를 구체적인 사례를 통해 서술할 수 있다. 3. 점근적 시간복잡도인 최악/최선/평균 시간복잡도에 대해 기술할 수 있다.	2026-07-29 ~ 2026-08-11
	2	[강의 주제] 점근적 표기법의 정의와 활용 [강의 목표] 1. 점근적 표기법의 수학적 정의를 이해하고 직관적 의미를 설명할 수 있다. 2. 알고리즘 및 문제의 고유한 복잡도에 활용되는 점근적 표기법에 대해 서술할 수 있다. 3. 최적 알고리즘의 정의를 학습하고 최적 알고리즘을 발견하는 과정을 제시할 수 있다.

3 주차	1	[강의 주제] 알고리즘 분석에 활용되는 수학적 표기 및 개념 [강의 목표] 1. 함수와 수열의 증가/감소 성질을 나타내는 용어를 제시할 수 있다. 2. 바닥 함수와 천장 함수, 그리고 모듈러 산술에 대해 설명할 수 있다. 3. 지수/로그 함수의 성질과 축약 표기, 함수의 반복 적용 표기에 대해 서술할 수 있다.	2026-08-05 ~ 2026-08-18
	2	[강의 주제] 알고리즘 개발 방법 [강의 목표] 1. 순진무구한 방식의 알고리즘 활용 목적을 정리할 수 있다. 2. 분할정복에 비해 동적 계획법이 효과적인 문제의 특성을 설명할 수 있다. 3. 탐욕 방식의 특성과 한계를 이해하고 실용적 활용 가치에 대해 서술할 수 있다.

4 주차	1	[강의 주제] 선택정렬 [강의 목표] 1. 선택정렬이 올바른 알고리즘임을 증명하고 이에 대해 구술할 수 있다. 2. 선택정렬의 시간복잡도를 분석하고 이에 대해 설명할 수 있다. 3. 선택정렬의 공간복잡도를 분석하고 이에 대해 서술할 수 있다.	2026-08-12 ~ 2026-08-25
	2	[강의 주제] 삽입정렬 [강의 목표] 1. 함수로 정의한 삽입정렬 알고리즘에 대해 설명할 수 있다. 2. 삽입정렬 알고리즘의 최선/최악 시간복잡도를 분석하고 이를 서술할 수 있다. 3. 삽입정렬과 선택정렬의 공통점과 차이점을 비교할 수 있다.

5 주차	1	[강의 주제] 합병정렬 [강의 목표] 1. 합병정렬의 시간복잡도 분석을 위한 점화식을 이해하고 이에 대해 설명할 수 있다. 2. 결정트리에 대해 학습하고 이를 통해 비교 기반 정렬 문제의 고유한 복잡도를 추론할 수 있다. 3. 합병정렬이 최적의 비교 기반 정렬 알고리즘임을 이해하고 이에 대해 구술할 수 있다.	2026-08-19 ~ 2026-09-01
	2	[강의 주제] 퀵정렬 [강의 목표] 1. 합병정렬과 퀵정렬의 분할정복 방식을 비교하여 차이점을 설명할 수 있다. 2. 퀵정렬의 시간복잡도 분석을 위한 점화식을 이해하고 이를 서술할 수 있다. 3. 퀵정렬의 최선/최악/평균 시간복잡도를 분석하여 정리할 수 있다.

6 주차	1	[강의 주제] 특수한 성질을 활용한 정렬 [강의 목표] 1. 일반적인 정렬 문제와 관련해 정렬의 안정성(stability)의 개념을 이해하고 이를 설명할 수 있다. 2. 데이터의 특수성을 활용하는 계수/기수/버킷정렬의 원리와 복잡도를 서술할 수 있다. 3. 데이터의 특수성을 활용하는 계수/기수/버킷정렬 알고리즘이 비교 기반 정렬이 아닌 이유를 서술할 수 있다.	2026-08-26 ~ 2026-09-08
	2	[강의 주제] 순차탐색 [강의 목표] 1. 탐색 문제를 입력과 출력으로 형식화하여 서술할 수 있다. 2. 순차탐색 알고리즘의 최선/최악/평균 시간복잡도를 분석하여 정리할 수 있다. 3. 순차탐색이 순차적 계산모델에서 원소 범위가 제한되지 않은 일반적 탐색 문제의 최적 알고리즘임을 설명할 수 있다.

7 주차	1	[강의 주제] 이진탐색 [강의 목표] 1. 이진탐색이 다루는 문제의 입력과 출력에 대해 서술할 수 있다. 2. 함수로 정의한 이진탐색 알고리즘을 이해하고 구체적인 계산 예시를 설명할 수 있다. 3. 이진탐색의 최악 시간복잡도를 구하기 위한 점화식을 작성하고 이를 설명할 수 있다.	2026-09-02 ~ 2026-09-15
	2	[강의 주제] 서로소 집합 [강의 목표] 1. 서로소 집합 데이터 구조와 그 연산의 정의를 이해하고 이를 활용할 수 있다. 2. 서로소 집합 데이터 구조의 연산을 효율적으로 개선하기 위한 적용 기법을 서술할 수 있다. 3. Union-Find 알고리즘의 복잡도를 서로소 집합 데이터 구조의 구현과 관련지어 설명할 수 있다.

중간고사			2026-09-09 ~ 2026-09-22
9 주차	1	[강의 주제] 동적 프로그래밍 [강의 목표] 1. 동적 프로그래밍이 공간을 타협하여 시간에서 이득을 보는 알고리즘 설계 방식임을 이해하고 이를 서술할 수 있다. 2. 동적 프로그래밍을 재귀적 피보나치 함수에 적용했을 때 시간복잡도가 개선되는 이유를 설명할 수 있다. 3. 하향식 동적 프로그래밍에 해당하는 메모해두기(memoization)에 대해 서술할 수 있다.	2026-09-16 ~ 2026-09-29
	2	[강의 주제] 파스칼의 삼각형 [강의 목표] 1. 분할정복 방식의 재귀적 조합 함수의 시간복잡도를 분석할 수 있다. 2. 동적 프로그래밍을 적용한 조합 함수의 시간복잡도를 분석할 수 있다. 3. 이차원적 메모리 공간을 활용하는 동적 프로그래밍에 적합한 예시를 서술할 수 있다.

10 주차	1	[강의 주제] 최장 공통 부분열 [강의 목표] 1. 분할정복 방식의 재귀적 최장 공통 부분열 함수의 시간복잡도를 분석할 수 있다. 2. 동적 프로그래밍을 적용한 최장 공통 부분열 함수의 시간복잡도를 분석할 수 있다. 3. 최장 공통 부분 문자열 문제에 대해 서술할 수 있다.	2026-09-23 ~ 2026-10-06
	2	[강의 주제] 최소 개수 동전 지불 [강의 목표] 1. 최소 개수 동전 지불 문제를 동적 프로그래밍 알고리즘으로 해결하고 이를 설명할 수 있다. 2. 최소 개수 동전 지불 문제가 탐욕 방식으로 항상 해결되지 않는 이유를 서술할 수 있다. 3. 최소 개수 동전 지불 문제가 탐욕 방식으로 해결되는 조건을 설명할 수 있다.

11 주차	1	[강의 주제] 분할상환 분석 [강의 목표] 1. 분할상환 분석을 이해하고 이를 설명할 수 있다. 2. 분할상환 분석을 적용하여 알고리즘을 분석할 수 있다.	2026-09-30 ~ 2026-10-13
	2	[강의 주제] 그래프의 표현과 탐색 [강의 목표] 1. 순서쌍과 집합을 활용하여 그래프를 수학적으로 서술할 수 있다. 2. 인접 리스트(adjacency list)와 인접 행렬(adjacency matrix) 표현의 장단점을 설명할 수 있다. 3. 그래프를 너비우선탐색(BFS)과 깊이우선탐색(DFS)으로 순회할 수 있다.

12 주차	1	[강의 주제] 최소 신장 트리 [강의 목표] 1. 최소 신장 트리의 정의를 서술할 수 있다. 2. Kruskal의 최소 신장 트리 알고리즘의 올바름을 증명할 수 있다. 3. Kruskal의 최소 신장 트리 알고리즘이 탐욕 알고리즘임을 설명할 수 있다.	2026-10-07 ~ 2026-10-20
	2	[강의 주제] 한 출발점으로부터의 최소 경로 [강의 목표] 1. 데이크스트라 알고리즘이 적용 가능한 조건을 서술할 수 있다. 2. 데이크스트라 알고리즘의 시간복잡도를 분석할 수 있다. 3. 데이크스트라 알고리즘이 동적 프로그래밍 방식임을 설명할 수 있다.

13 주차	1	[강의 주제] 모든 출발점으로부터의 최소 경로 [강의 목표] 1. 플로이드-워샬 알고리즘이 적용 가능한 조건을 서술할 수 있다. 2. 플로이드-워샬 알고리즘의 올바름을 증명할 수 있다. 3. 플로이드-워샬 알고리즘의 시간복잡도를 분석할 수 있다.	2026-10-14 ~ 2026-10-27
	2	[강의 주제] 순진무구한 문자열 탐색 알고리즘 [강의 목표] 1. 문자열 탐색 문제를 형식화하여 이를 서술할 수 있다. 2. 순진무구한 문자열 탐색 알고리즘을 설명할 수 있다. 3. 순진무구한 문자열 탐색 알고리즘의 시간복잡도를 분석할 수 있다.

14 주차	1	[강의 주제] 라빈-카프 알고리즘 [강의 목표] 1. 문자열 탐색 알고리즘의 전처리 과정을 설명할 수 있다. 2. 라빈-카프 알고리즘의 원리를 서술할 수 있다. 3. 라빈-카프 알고리즘의 전처리 과정과 탐색 과정에 대한 시간복잡도를 각각 분석할 수 있다.	2026-10-21 ~ 2026-11-03
	2	[강의 주제] 커누스-모리스-프랫 알고리즘 [강의 목표] 1. 커누스-모리스-프랫 알고리즘의 전처리 과정을 서술할 수 있다. 2. 커누스-모리스-프랫 알고리즘의 탐색 과정을 서술할 수 있다. 3. 커누스-모리스-프랫 알고리즘의 시간복잡도를 분석할 수 있다.

기말고사			2026-10-28 ~ 2026-11-10