통합검색
 
닫기
통합검색
 
  • home
  • 학사과정
  • 교육과정

학사과정

교육과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
BBC2001 생명공학연구학점1 2 4 전공 학사 2-4 생명공학대학 Yes
학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
BBC2002 생명공학연구학점2 2 4 전공 학사 2-4 생명공학대학 Yes
학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
BBC2003 생명공학연구학점3 2 4 전공 학사 2-4 생명공학대학 Yes
학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.
BBC3001 생명공학도를위한인공지능개론 3 6 전공 학사 3-4 생명공학대학 Yes
최근 4차 산업혁명이 도래함에 따라 미래의 생명공학분야를 주도할 인재를 양성하고 있는 생명공학대학에서 인공지능(AI)을 생명공학에 활용할 수 있는 인재양성은 필수적이다. 기본 최적화와 인공지능 알고리즘에 대한 이론을 학습한 후 프로그래밍을 이용한 실습을 진행한다. 구체적인 학습내용은 지식 기반 지능형 시스템, 규칙 기반 전문가 시스템, 퍼지 전문가 시스템, 인공 신경망 시스템, 진화 연산 시스템, 다변수 제약 및 비제약 최적화 기법, 최적화 기법 기반의 다양한 인공지능 알고리즘의 이해 등을 목적으로 한다. 이론과 실습을 병행하기 때문에 AI 활용능력을 극대화시킬 수 있으며, 이러한 지식을 갖춘 생명공학도는 방대하고 복잡한 인체데이터를 다양한 연구분야에 접목시킬 수 있다.
BBC3002 바이오창업교육 3 6 전공 학사 3-4 생명공학대학 - No
바이오기술은 보건·의료, 식량부족, 에너지·환경 문제 등 인류의 난제를 해결함과 동시에 미래 성장을 주도할 핵심가치 유망산업으로 주목 받음에 따라 21세기 4차 산업시대에는 전 세계가 바이오산업 활성화를 위해 바이오펀드 투자, 바이오기업 자금유치와 창업 등 바이오산업 성장을 위한 다양한 지원을 하고 있습니다. 본 교육과정은 생명공학대학의 학부생들이 바이오산업분야에서 창업을 어떻게 준비해야 하는지 그리고 어떤 준비과정을 거쳐야 하는지 또 성공한 바이오 창업모델을 분석하면서 바이오 생태계 투자촉진과 바이오기업의 투자유치, 바이오기업 창업 등의 지원프로그램에 대해서도 공부하는 과목입니다.
CHS7003 인공지능응용 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) Yes
스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다.
COV3006 의생명과학의혁명적발견 2 4 전공 학사 1-4 융합원 학부 - No
● 최근 급속히 발전하고 있는 의생명과학의 혁명을 가능케 한 중요한 발견 및 발명들을 강의함으로써 학생들이 현대 의생명과학의 중요한 연구 트렌드와 그 이론적 배경에 대한 지식을 습득하게 한다. ● 이러한 혁명적인 연구를 가능케 한, 전통적인 학문적 경계를 뛰어 넘는 새로운 사고와 능력, 경험을 가진 인재를 양성함으로 생명 현상의 이해, 분석, 응용분야에서의 새로운 지평을 주도해갈 융합 의생명과학 분야의 차세대 리더로 양성해 낸다.
EBM2001 기초역학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
정지상태에 있는 공학구조물에 작용하는 힘의 특성을 분석함으로써 역학에 대한 기본 개념을 주지시키며, 이를 토대로 하여 공학문제로 해결할 수 있는 응용력을 배양한다.뉴톤의 법칙에 의거한 역학의 기본원리, 벡타방법에 의한 힘의 해석, 힘과 모멘트의 성질, 구조물의 역학적 평형, 분포력, 마찰력, 가상일, 면적의 2차 모멘트 등을 다룬다.
EBM2003 바이오영상처리공학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
바이오시스템 분야에 활용되는 컴퓨터 영상처리 기술의 전반적 소개 및 단계별 영상처리 알고리즘의 이해와 영상처리 알고리즘을 이용한 컴퓨터 시각 응용 시스템의 설계 능력을 배양한다. 바이오영상처리 시스템의 요소, 카메라 모델링 및 영상기하학, 영상변환, 영상분할, 영상향상 관련 원리를 습득하고 특히 생물체를 대상으로 한 활용기술을 익힌다.
EBM2004 바이오전기전자공학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
기본 역학 및 기구학 지식의 적용을 통하여 생물생산 작업기계 및 자동화 장치를 구성하는 요소들에 대한 역학적 설계분석 능력을 키우고 여러요소가 결합된 작업요소에 대한 설계능력을 배양한다. 베어링과 기어, 브레이크, 스프링 요소 등에 대한 설계 이론을 학습한다. 자동화 시스템의 기구장치 설계 기초를 숙지하며, 컴퓨터에 의한 설계기법을 익힌다.
EBM2007 응용재료역학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
시스템요소가 갖는 물리적 거동을 이해시키고, 이러한 거동에 대한 모델링을 통하여 힘과 변형의 기본원리를 숙지시킨다. 외력에 따른 구조물 및 생체의 내부응력, 변형, 파손 등과 관련한 개념이해 및 산출 이론을 숙지시킨다. 바이오시스템 분야의 기계요소와 구조물 그리고 생체재료에 대하여 변형특성에 의거한 설계 분석이론을 습득하고 적용하는 연습을 통하여 이들의 역학적 거동예측 및 안정성 분석, 그리고 설계능력을 배양시킨다.
EBM2008 의공학개론 3 6 전공 학사 2-3 Yes
의공학은 공학적 원리와 방법을 의학 분야에 적용하여 의학 분야에서의 새로운 현상 및 사실을 탐구하고 이를 임상적 진료에까지 응용한다. 한편으로는 생체 및 인체 시스템의 원리를 송학 분야에 활용하는 학문 분야라고 할 수 있다. 따라서 본 수업에는 의용공학에 관련된 기초적인 이론과 과학적인 접근 방법등을 제공함으로써, 학생들로 하여금 스스로 생각하고 연구할 수 있는 기초 능력의 배양함을 목표로 한다.
EBM2011 마이크로프로세서응용 2 4 전공 학사 2-3 - No
마이크로프로세서의 구조와 특성을 이해하고, 시스템의 제어를 위한 원보드 마이크로컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어를 이용하는 기초 기술을 습득한다. 과목의 주요 내용에는 원칩 8051 마이크로프로세서를 이용하여 시스템을 제어하는 방법이 포함된다.
EBM2012 마이크로프로세서응용실습 1 4 전공 학사 2-3 - No
원칩 8051 마이크로프로세서 실습용 키트를 이용하여 외부 장치의 제어를 위한 하드웨어와 소프트웨어를 이용하는 기초 기술을 실습한다. 과목의 주요 실습 내용에는 프로그램 LED 포트 제어, LCD Display 제어, Dot Matrix LED Display 제어, 교통신호등 제어, A/D 컨버터 제어가 포함된다.
EBM2015 응용동역학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
힘을 받아 움직이고 있는 물제의 운동에 대한 해석을 주로 다룬다. 응용역학은 크게 운동학과 운동역학 부분으로 나누어 다룬다. 운동학은 운동을 일으키고 있는 힘을 고려치 않고 단지 시간에 종속되는 운동의 형태 및 기하학을 다룬다. 여기서는 주로 물체 운동의 변위, 속도, 가속도를 분석한다. 운동역학에서는 운동학을 기본으로 하여질량체에 작용하는 힘과 운동과의 관계를 다룬다. 기본개념, 질점의 운동학 및 운동 역학, 강체의 평면 운동학 및 운동역학, 3차원 동력학 입문, 그리고 질량과 관성모멘트 등을 구체적으로 다룬다.
EBM2022 응용해석 3 6 전공 학사 2-3 Yes
라플라스 변환, 멱급수와 행렬을 이용하여 상미분 방정식을 푸는 방법과 다루며, 미분방정식에 적용하기 위한 선형방정식, 선형종속, 벡터공간, 내적, 외적, 선형변환,행렬, 행렬식, 고유값, 고유벡터의 적용 기술을 취급한다. 생물체와 역학응용에 필요한 예제와 응용의 적용으로 이해를 높인다.
EBM2023 응용컴퓨터프로그래밍 2 4 전공 학사 2-4 Yes
본 과목은 프로그래밍의 이론과 응용을 융합한 전공 과정의 일환으로 실무형 전문 소프트웨어 엔지니어 육성하는 데에 그 목적이 있다. 학생들은 C 언어의 기본 개념과 문법, 구조 및 알고리즘 등을 통하여 프로그래밍의 기초 내용을 배운다. 추가적으로 팀 프로젝트를 부여하여 프로그래밍 수행 능력을 함양한다.
EBM2024 바이오메카트로닉스개론 3 6 전공 학사 2-3 - No
바이오메카트로닉스는 바이오, 기계 그리고 전기전자의 합성어이다. 학생들로 하여금 융합학문인 바이오메카트로닉스의 기초를 이해시킴으로써 향후 바이오메카트로닉스전공을 공부하는데 도움을 주고자 본 과목이 설계되었다.수업은 주로 강의를 통해서 이루어지며 그 내용은 의공학관련 분야와 메카트로닉스관련 분야로 나누어진다. 의공학관련 분야는 생체역학, 생체재료, 바이오센서, 그리고 생체전기전자 등이며, 메카트로닉스 분야는 바이오시스템, 노외차량, 컴퓨터 시각 기술/시스템개발, 로보틱스 등이다.
EBM2026 응용열역학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
응용열역학 교과목은 바이오메카트로닉스학, 의료공학, 기계공학을 전공하는 학생들을 위한 과목이다. 그 세부 교과내용은 공학에서 사용되는 열역학의 원리 및 응용능력을 함양시키며, 열역학 제 1법칙, 제 2법칙, 및 다양한 열역학에 관련된 제반공식에 대한 이해능력배양을 목적으로 한다. 또한 각종 의료시스템에서 열역학적 시스템을 이해하고 해석하는 능력을 배향하는 교과목이다.
EBM2028 응용컴퓨터프로그래밍실습 1 4 전공 학사 Yes
본 과목은 프로그래밍의 이론과 응용을 융합한 전공 과정의 일환으로 실무형 전문 소프트웨어 엔지니어 육성하는 데에 그 목적이 있다. 학생들은 C 언어의 기본 개념과 문법, 구조 및 알고리즘 등을 통하여 프로그래밍의 기초 내용을 배운다. 추가적으로 팀 프로젝트를 부여하여 프로그래밍 수행 능력을 함양한다.
EBM2029 응용해석II 3 6 전공 학사 2-3 Yes
이 과정은 푸리에 분석의 핵심 개념, 특히 다양한 엔지니어링 분야에서 유용한 개념으로 시작된다. Fourier Series, Sturm-Liouville Analysis, Fourier Integration, Fourier Transform 등에 대해서 배우게 된다. 다음으로 파형과 열전달에 관한 편미분 방정식 (PDE)의 여러 응용과 다양한 해법에 대해서 학습한다. 마지막으로 복소 변수의 기본 개념과 복소 미적분에 대해서 공부한다.
EBM3003 바이오센서공학 3 6 전공 학사 3-4 Yes
바이오 시스템에 이용되는 센서의 구성 요소 및 측정 원리를 이해하고, 생체센서를 이용하여 식물 및 동물의 특성을 측정하는데 필요한 기본적인 개념과 방법을 다룬다. 과목에서는 센서의 재질, 센서의 교정, 출력 신호의 특성, 센서 인터페이스, 센서의 특성을 다룬다. 센서에는 전기적 센서, 전자기 센서, 압전 센서, 광학 센서, 음향 센서, 바이오 센서가 포함된다.
EBM3007 생체역학 3 6 전공 학사 3-4 Yes
이 과목에서는 심장 혈관과 인체 골격계의 분석적, 실험적 연구에 적용되는 고체역학 및 유체역학에 대해 다룬다.
EBM3008 응용기계요소설계 3 6 전공 학사 3-4 - No
기본 역학적 지식의 적용을 통하여 바이오메카트로닉 기계류를 구성하는 요소들에 대한 역학적 설계분석 능력을 키우고 여러 요소가 결합된 작업요소에 대한 설계능력을 배양한다. 베어링과 기어, 브레이크, 스프링 요소 등에 대한 설계 이론을 학습한다. 주요 생물생산 작업기계의 작동원리 및 기능을 분석하고 기구 Synthesis 기초기법을 숙지하며, 컴퓨터에 의한 설계기법을 익힌다.
EBM3014 바이오계측공학 2 4 전공 학사 3-4 Yes
계측장치의 구성 요소 및 작동 원리를 이해하고, 오차가 없이 정확한 측정이 가능한 자료수집장치를 설계할 수 있는 능력을 배양한다. 계측의 원리와 바이오 시스템의 응용 사례를 중점적으로 취급한다. 본 과목은 측정방법, 계측장치의 구성, 자료의 분석, 입력신호의 특성, 계측장치의 반응, 센서의 특성, 중간변환요소, 계측기기의 작동원리 및 불확실도의 처리에 관하여 다룬다.
EBM3015 바이오계측공학실습 1 4 전공 학사 3-4 Yes
계측장치의 작동 원리를 이해하고 오차가 없이 정확한 측정을 위한 및 작동 방법을 실습한다. 실습 내용에는 계측장치의 반응 특성, 자료의 분석 방법, 신호의 처리 방법 등이 포함된다. 또한 길이, 응력, 회전 속도, 동력, 압력, 유량, 온도, 습도, 열량, 음파, 빛 등의 측정 방법에 대하여서도 다룬다.
EBM3017 바이오로봇공학 3 6 전공 학사 3-4 - No
바이오시스템 분야의 공정 및 작업의 생력화에 요구되는 전반적인 요소 기술을 소개하고, 바이오시스템분야에서의 로봇응용자동화기술 특성을 숙지시킨다. 3차원 공간상의 기구해석 능력을 배양하고 로봇기구의 분석 및 기구설계 능력, 작업프로그래밍 기법을 숙지시킨다. 바이오시스템분야에서의 로봇 적용사례, 작업특성, 기구분석을 통하여 공정자동화에 필요한 시스템 설계능력을 배양한다.
EBM3021 생체재료 3 6 전공 학사 3-4 Yes
이 과목은 학생들에게 인체와 인공 대체물과의 사용에 대해 소개하고자 한다. 인간 체내의 환경과 대체물 사이의 기계학적, 전기 화학적, 면역학적, 그리고 독물학적인 관점에서의 생체 적합성에 대해 공부하게 되며, 각각의 학생들은 체내에 이식되는 조직의 모델 등에 관계된 학기 과제를 직접 발표하는 과정으로 진행된다.
EBM3032 바이오메카트로닉스현장실습1A 2 4 전공 학사 3-4 - No
본 교과목은 과목bass 로 운영되며,학생들에게 산업현장에 대한 경험을 습득시키기 위하여 여름학기 혹은 봄가을 학기에 현장에서 실험실습을 한다.
EBM3033 바이오메카트로닉스현장실습1B 2 4 전공 학사 3-4 - No
본 교과목은 과목bass 로 운영되며,학생들에게 산업현장에 대한 경험을 습득시키기 위하여 여름학기 혹은 봄가을 학기에 현장에서 실험실습을 한다.