인공지능

한국열린사이버대학교 인공지능융합학과, 2027학년도 교육과정 공개…AI 실무부터 빅데이터·클라우드까지

한국열린사이버대학교 인공지능융합학과가 2027학년도 교육과정을 공개했다. AI·빅데이터·클라우드 3개 트랙을 중심으로 '신뢰할 수 있는 인공지능' 과목을 포함, 규제 대응형 실무 인재 양성을 목표로 한다.

백남정 기자

입력 2026년 10월 12일

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한국열린사이버대학교 인공지능융합학과, 2027학년도 교육과정 공개…AI 실무부터 빅데이터·클라우드까지

핵심 요약

한국열린사이버대학교(OCU) 인공지능융합학과가 2027학년도 신·편입생 모집을 앞두고 교육과정 전반을 공개했다. 해당 학과는 AI 실무 활용, 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅을 3대 축으로 삼아 생성형 AI 시대에 대응하는 실무형 데이터과학자 양성을 목표로 한다. 전 과정은 온라인으로 운영되며 4년제 공학사 학위 취득이 가능하다.

주요 내용

학과 개요 및 교육 목표

OCU 인공지능융합학과는 AI 혁신(AI Transformation)을 주도하는 인공지능·빅데이터·클라우드 전문가 양성을 교육 목적으로 내세운다. 구체적으로는 비즈니스 가치 창출이 가능한 데이터과학자, 그리고 디지털 전환(DX) 환경에서 기업 실무 문제를 해결할 수 있는 AI 전문가 배출을 지향한다.

학과장 정유채 교수는 학과 소개 영상을 통해 "인공지능을 전혀 알지 못하는 분이나 프로그래밍 기초가 없는 분도 기초부터 실력을 쌓아 AI 전문가로 성장할 수 있다"고 밝혔다.

전공 트랙 및 교육과정

교육과정은 크게 4개 전공 트랙으로 구성된다.

Artificial Intelligence(AI): 디지털 헬스케어, AR/VR 메타버스의 이해, 산업 인공지능, 신뢰할 수 있는 인공지능, 비전 모델과 AI 서비스 기획 등
Big Data: 빅데이터 기초, 대용량 데이터 분석 및 모델링, 데이터베이스 개론, 빅데이터 분석 실무 등
Cloud: 클라우드 기술의 이해, 챗봇 개발 실습, 초거대 언어모델과 서비스 기획, AWS 클라우드 자격증 과정 등
Data Science: 컴퓨팅적 사고, 파이썬 머신러닝, 공공 데이터 분석과 시각화, 비즈니스를 위한 데이터 과학 등

특히 '신뢰할 수 있는 인공지능' 과목은 알고리즘 투명성·공정성 이슈를 정규 교과로 편성했다는 점에서 눈길을 끈다.

자격증 취득 지원

학과는 국가공인자격증, 글로벌 자격증, 민간자격증 등 다양한 경로의 자격 취득을 지원한다.

국가공인자격증: 빅데이터분석기사, 데이터분석 (준)전문가, 정보처리기사
글로벌 자격증: AWS Certification, MS Azure, Google Cloud Platform
민간자격증: AICE(KT), SMIP(스마트팩토리 구축 운영 전문가), AR/VR 콘텐츠 전문가, 코딩지도사

졸업 후 진로

졸업생은 데이터분석전문가, AI 서비스 기획자, 클라우드 전문가 등 IT 직종에 진출할 수 있으며, 금융·제조·헬스케어 등 다양한 산업군에서 AI 전문가로 활동이 가능하다. 컨소시엄 연계 대학원(공학대학원·AI대학원·교육대학원·해외대학원) 진학 경로도 열려 있다.

학과 특성화 및 운영 방식

국내 사이버대학 최초로 해외 유수 대학과의 온라인 협업 과정을 개발해 마이크로 크리덴셜(micro-credential) 수여 및 학점 인정 가능
메타버스 플랫폼 기반 온라인 학과 모임 및 오프라인 특강·동아리 운영
산업 현장 및 기업체 전문가 초빙 강의, 중소기업 맞춤형 온·오프라인 교육과정 운영

전문가 분석

이번 OCU 인공지능융합학과의 교육과정 공개에서 주목할 지점은 단순한 AI 기술 습득을 넘어 신뢰·책임 기반 AI 교육을 정규 과목으로 포함했다는 점이다. '신뢰할 수 있는 인공지능' 과목은 EU AI Act(유럽연합 AI법)와 국내 AI 기본법 논의에서 핵심 원칙으로 제시되는 알고리즘 투명성과 공정성을 학부 단계에서 다룬다는 점에서 규제 대응형 커리큘럼의 성격을 띤다.

EU AI Act는 2024년 공식 발효돼 고위험 AI 시스템에 대한 투명성 의무와 인간 감독 요건을 규정하고 있으며, 국내에서도 AI 기본법 제정 논의가 진행 중이다. 이러한 규제 환경에서 AI 개발·활용 실무자가 윤리·법령 준수 역량을 갖추는 것은 선택이 아닌 필수가 되고 있다.

개인정보 보호 관점에서도 빅데이터·머신러닝 실습 교육은 학습 데이터 내 개인정보 침해 위험에 대한 이해를 병행해야 한다. 공공 데이터 분석 과목 등에서 비식별화 기법, 가명처리 원칙, 개인정보보호법상 자동화된 의사결정 관련 조항 등을 함께 교육하는 체계 마련 여부가 향후 커리큘럼 고도화의 과제로 제기된다.

AI 인재 양성 수요가 급증하는 가운데, 사이버대학 방식의 온라인 학위 과정이 직장인과 경력 전환자에게 접근성 높은 재교육(reskilling) 경로로 부상하고 있다는 점도 주목할 만하다.

실무 연계 포인트

AI 기본법·EU AI Act 대응: '신뢰할 수 있는 인공지능' 과목은 알고리즘 투명성, 공정성, 설명가능성(XAI) 등 규제 핵심 개념을 다루며 법령 준수 실무 역량 함양에 연계됨
학습 데이터 개인정보 리스크: 빅데이터 분석·파이썬 머신러닝 실습 과정에서 개인정보보호법상 가명처리, 동의 원칙 등을 교육과정에 통합할 필요성 존재
마이크로 크리덴셜: 국내외 대학 간 학점 인정 및 단기 자격 수여 방식은 AI 인재의 역량 검증 체계 다변화 흐름과 맞닿아 있음