개설강좌

학기별 개설강좌를 학과 코드, 과목명, 교수명으로 검색합니다. 로그인이 필요 없고, 세 조건이 모두 선택이라 모두 비우면 그 학기 전체를 받습니다. 학과와 학기 코드는 학과·학기 코드로 확인하세요. 공통 규칙은 공통 규칙입니다.

요청 파라미터

Python은 snake_case, Node.js와 Java는 camelCase입니다 (예: department_code > departmentCode). Java는 선택 인자도 빈 문자열("")로 직접 넘깁니다.

파라미터	타입	필수	기본값	설명
`category_code`	문자열	필수	-	소속 분류 코드 (학부 `20`, 일반대학원 `30` 등). 값은 코드표에서 받아 넘깁니다
`year`	문자열	필수	-	연도
`semester_code`	문자열	필수	-	학기 코드 (`10`, `11`, `20`, `21`)
`department_code`	문자열	선택	`""`	학과 코드. 비우면 학과 제한 없음
`course_name`	문자열	선택	`""`	과목명 검색어 (부분 일치). 비우면 제한 없음
`instructor_name`	문자열	선택	`""`	교수명 검색어. 비우면 제한 없음

세 조건은 서로 독립이며 원하는 것만 조합합니다. 셋 모두 비우면 그 학기 전체입니다.
반환은 Lecture 목록입니다.

학교 요청

POST https://sjpt.sejong.ac.kr/sch/sch/ext/SueOpenTimeQ/doList.do, 본문 {"dm_search": {...}}, 응답 데이터셋 dl_main.
학교는 필터 키가 하나라도 빠지면 _SUBMIT_ERROR_로 답하므로, 라이브러리가 사용하지 않는 키도 빈 값으로 모두 채워 보냅니다.
공백 한 칸도 검색어로 받으므로 값은 앞뒤 공백을 지운 뒤 보냅니다.

응답 데이터 구조

예시 JSON입니다. 필드 이름은 Python snake_case이고 Node.js와 Java는 camelCase입니다. 학교 데이터는 바뀌므로 값은 예시입니다.

[
  {
    "course_number": "011839",
    "section": "001",
    "name": "전공탐색",
    "course_type_code": "1E",
    "course_type_name": "공필",
    "credits": "1.0",
    "hours": "1.0 / 0 / 1",
    "total_hours": "1",
    "schedule": "목19:00-20:00",
    "room": "센B104",
    "instructor": "홍길동",
    "grade_level": "1",
    "department_code": "3517",
    "department_name": "AI로봇학과",
    "year": "2026",
    "semester_code": "20",
    "extra": { "PLAN_REG_YN": "Y", "YEAR_SMT_NM": "2026/2학기" }
  }
]

모든 필드는 문자열이고 없으면 빈 문자열입니다. extra는 위 표에 쓰지 않은 학교 필드를 담은 문자열 맵입니다.

필드	학교 키	설명
`course_number`	`CURI_NO`	과목 번호
`section`	`CLASS`	분반
`name`	`CURI_NM`	과목명
`course_type_code`, `course_type_name`	`CURI_TYPE_CD`, `CURI_TYPE_CD_NM`	이수 구분 코드와 이름
`domain_code`, `domain_name`	`SLT_DOMAIN_CD`, `SLT_DOMAIN_CD_NM`	선택 영역 코드와 이름
`credits`	`CDT`	학점 (예: `3.0`)
`hours`	`TM_NUM`	시간 (학교 표기 그대로, 예: `3.0 / 3 / 0`)
`total_hours`	`TOT_TM_NUM`	총 시간
`schedule`	`LESN_TIME`	강의 시간 (예: `화13:00-15:00`)
`room`	`LESN_ROOM`	강의실
`instructor`	`LESN_EMP`	교수 이름
`grade_level`	`STUDENT_YEAR`	학년
`language_code`, `language_name`	`CURI_LANG_CD`, `CURI_LANG_NM`	강의 언어
`department_code`, `department_name`	`DEPT_CD`, `SCH_DEPT_ALIAS`	개설 학과 코드와 이름
`managing_department`	`MANAGE_DEPT_NM`	관리 학과
`remark`	`REMARK`	비고
`year`, `semester_code`	`YEAR`, `SMT_CD`	연도, 학기 코드
`extra`	그 밖의 필드	학교 원문 필드

조건 조합마다 하루(기본 86400초) 캐시하고, 호출당 학교 요청은 한 번입니다.
학교 쪽 실패(연결, 시간 초과, 비정상 응답, _SUBMIT_ERROR_)는 마지막 캐시 값 또는 빈 목록입니다. 캐시가 없으면 failure_cache_seconds(기본 60초) 동안 요청 없이 빈 목록을 돌려줍니다.
lectures는 필터 값 때문에 예외를 던지지 않습니다.
빈 목록은 「조건에 맞는 강의가 없음」과 「학교 쪽 문제」를 구분하지 못합니다.

알려진 한계

비공식 엔드포인트입니다. 필터 키 요구 사항 같은 동작은 학교가 바꾸면 달라집니다.
언어 필터는 LANG_CHK="KOR"로 고정해서 보냅니다.
조건을 모두 비운 응답은 수 MB로 크고 캐시 항목 하나가 cache_ttl_seconds 동안 메모리에 남습니다. 전체가 필요하지 않다면 학과 단위로 조회하세요.
강의 계획서(수업계획서)는 제공하지 않습니다. 양식에 교수 이름과 연락처 줄이 있어 기본 제공 대상에서 뺐습니다. 교과목 개요는 교육과정의 overview로 받을 수 있습니다.
계약 원본: spec/PUBLIC_DATA.md

예시 코드

// 학과 하나의 강의 (학기 코드 20 = 2학기, 과목명·교수명은 비움)
List<Department> departments = publicData.departments("20", "2026", "20");
List<Lecture> lectures = publicData.lectures("20", "2026", "20", departments.get(0).getCode(), "", "");

// 과목명으로만 검색
List<Lecture> byName = publicData.lectures("20", "2026", "20", "", "알고리즘", "");

departments = public_data.departments("20", "2026", "20")
lectures = public_data.lectures("20", "2026", "20", department_code=departments[0].code)

# 과목명으로만 검색
by_name = public_data.lectures("20", "2026", "20", course_name="알고리즘")

const departments = await publicData.departments({ categoryCode: '20', year: '2026', semesterCode: '20' });
const lectures = await publicData.lectures({ categoryCode: '20', year: '2026', semesterCode: '20', departmentCode: departments[0].code });

// 과목명으로만 검색
const byName = await publicData.lectures({ categoryCode: '20', year: '2026', semesterCode: '20', courseName: '알고리즘' });

강의의 course_number와 department_code로 그 학과 교육과정의 학년·학기·교과목 개요를 이어서 조회할 수 있습니다 (교육과정).