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화학공학/고분자공학부

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
BIO3004 미생물학 3 6 전공 학사 2-3 생명과학과 Yes
미생물을 통하여 생명현상의 신비한 기본법칙들을 이해시키며 이들이 인간복지에 어떻게 응용되는가를 공부한다. 미생물학개론 강좌로서 미생물의 순수 생물학적인 측면과 응용적인 측면의 크게 두 부분으로 구성되어져 있다. 단세포생물인 미생물의 구조와 기능, 미생물의 생장, 미생물을 이용한 생명공학, 공업미생물, 의료미생물, 미생물 생태학, 그리고 미생물 분류 등이 포함된다. 본 강좌는 미생물학 실험과 함 께 수강하길 강력히 추천한다.
CHS2001 스마트폰이낳은신인류포노사피엔스 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 - No
스마트폰을 사용하기 시작한 인류는 급변하는 라이프스타일로 인해 소비심리, 소비 행동, 시장 생태계의 변화를 보이고 있다. 이는 새로운 인류가 혁명의 주인공인 포노 사피엔스다. 본 강의는 소비문명의 변화로 빅데이터, 인공지능, 디지털 플랫폼이 발전 및 진화됨에 따른 비즈니스 모델의 변화를 학습한다. 그리고 이는 지속적으로 발전하는 5G, 사물인터넷, 로봇, 드론, 자율주행차, 스마트팩토리의 발전방향을 분석한다. 이를 기반으로 기업이 포노 사피엔스라는 새로운 소비자를 위해 급변하는 트렌드에 따라 새로운 비즈니스 혁신 및 변화의 방향성을 제시하며 이해한다.
CHS2002 데이터과학과소셜데이터분석 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 - No
본 과목은 데이터과학을 통해 인간행동, 사회현상을 바라보는데 그 목적을 둔다. 온라인 소셜미디어공간에서의 데이터 수집과 분석도 배운다. 이론과 실습을 함께하지만, 실습의 비중은 운영하는 학기마다 변할 수 있음.
CHS2003 빅데이터와인공지능을활용한시스템강건설계 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
본 교과목에서는 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 학습한다. 구체적으로 신뢰성 분석, 센서 기반 빅데이터 획득, 빅데이터 신호 처리, 통계적 영향인자 추출, 인공지능 기반 모델링 기법 등에 관하여 이론적 방법론 및 실습 기반 학습을 수행한다. 또한 사례 소개를 통해 학습한 방법론 적용을 통한 공학 시스템 강건 설계에 관하여 고찰한다.
CHS2008 4차산업혁명과창업비즈니스 1 2 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
4차 산업분야는 혁신범위 확장과 산업구조 변화를 통하여 새로운 국가 성장방식을 주도할 핵심동력으로 평가받고 있다. 따라서 주요 선진국들은 이미 선제적으로 4차 산업혁명에 대응하여 4차 산업분야의 신규 비즈니스 모델의 창출과 관련기술인재 육성에 주력하고 있다. 반면에 4차 산업에 대한 국내의 대응체계와 인재양성 실적은 미흡한 것으로 평가 되고 있다. 주요 원인으로서 기존 창업교육의 문제와 한계가 제기되고 있으며 이러한 4차 산업혁명의 시대적 요구에 효과적이지 못한 대응은 결국 국가경쟁력의 열위를 초래하여 미래 국가발전을 저해할 것이다. 본 과목은 대학교 저학년 학생을 대상으로 4차산업혁명시대에 창업의 필요성을 주지시키고 4차산업혁명기술을 설명한다. 이러한 배경지식을 바탕으로 비즈니스모델개발론, 스타트업 팀빌딩, 사업계획서 작성방법 등을 습득한다. 비즈니스모델개발론의 경우 여러 가지 소비자의 pain point 가정을 설정하고 실제 증명을 통하여 창업아이템의 feasibility를 증명한다. 특히 학생들에게 성공적인 창업사례나 관련 동영상을 확보하여 재미를 통한 학습을 유도하여 궁극적으로 창업을 할수 있는 기초역량을 배양한다.
CHS2009 창의적발상 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 - No
창의적이라고 하면 대부분의 사람들은 ‘무언가 새로운 것’, ‘무언가 독창적인 것’을 머릿속에 떠올린다. 그런데 막상 ‘무언가 새로운 것’, ‘무언가 독창적인 것’을 스스로 생각해내야 한다고 하면 어떻게 해야 할지 막막하다. 그런데 ‘하늘 아래 새로운 것이 없다’는 말처럼 관점을 바꾸어, 우리가 새롭고 독창적이라고 여기는 것들도 모아서 보면 그 안에 뚜렷한 공통점이 나타난다. 본 강좌에서는 수많은 창의적 사례를 통하여 이러한 생각의 패턴을 학습한다. 주요 내용으로는 체계적 발명사고, 창의발상코드, 자연에서 배우는 창의성, 문화예술에서 배우는 창의성 등이 포함된다.
CHS2012 IoT프로젝트 2 4 전공 학사 1-4 도전학기 - No
소프트웨어와 하드웨어에 익숙하지 않지만, 사물인터넷에 관심을 갖고 있는 학생들이 쉽고 편리하게 교육받을 수 있는 교육으로, 아두이노 등을 활용하여 C언어 기본, 다양한 디지털/아날로그 센서 제어 교육을 진행함. 조별 활동을 통해서 IoT 프로젝트를 수행함으로써 커뮤니케이션 능력, 협동심도 얻을 수 있음.
CHS2015 인공지능기반뇌과학융합기술 3 6 전공 학사 1-4 도전학기 Yes
본 과목은 인간 뇌의 작동 방식에 대한 기본적 이해와 최근 연구성과들을 소개합니다. 이를 바탕으로 인문·사회과학과의 접목을 통해 어떻게 뇌인지과학 및 뇌공학 융합기술 (예, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 뉴로 마케팅, 신경언어학, 신경인체공학, 등)이 연구/개발되어 왔는지, 뇌과학기술 발전에 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지, 다양한 연구사례들과 미래전망에 대한 토론을 통해 미래지향적 융합 전문 인력이 될 수 있는 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 합니다.
CHS7001 블록체인의기초 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 과목에서는 ‘블록체인’이라는 기술의 전반적 이해를 위한 기초개념을 다룬다. 블록체인 기술이 등장하게 된 배경 및 기술의 목적을 이해하고, 수강생 스스로 기술의 한계점 및 응용 가능성에 대해 생각해 볼 수 있는 기회를 가질 수 있도록 한다. 블록체인 기술을 최초로 도입한 대표적인 암호화폐인 비트코인의 구성 요소 및 구조를 이해하고, 나아가 탈중앙화된 플랫폼을 지향하는 이더리움의 구성 요소 및 구조를 이해하여 대표적인 두 암호화폐의 장단점 및 차이점을 체계적으로 이해한다. 또한 기술을 구성하고 있는 합의 알고리즘 (POW, POS 를 중심으로), 블록체인의 확장성, 암호경제학의 개념 및 한계점을 이해하고 이를 바탕으로 블록체인의 기술의 방향성 및 응용가능성에 대한 수강생 간의 논의를 통해 기술에 대한 수강생의 심층적인 이해를 유도한다.
CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
CHS7003 인공지능응용 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
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.
CHS7004 Python활용인문사회과학논문쓰기 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) Yes
논문을 쓰기 위한 과목으로 인문사회과학 영역의 연구를 위하여 빅데이터를 활용한 논문을 쓰기 위한 과정이다. 기본적으로 논문 쓰기 방법에 대한 학습을 하며, 논문을 위한 연구 방법론으로 프로그래밍 처리를 학습한다. 프로그래밍 언어 가운데 인문사회과학 관련 자료를 처리하기 가장 적합하며, 자료 시각화 기능이 뛰어난 파이선을 활용하여 논문 쓰는 법에 대하여 구체적으로 학습한다. 논문 작성을 위한 기본 적인 연구 방법론 및 논문 내용 구성에 대한 이론 강의가 우선 진행된다. 논문 작성을 위하여 주제 선정 및 토론이 진행된다. 주제가 선정되면 관련 연구 정리 방법에 대한 강의가 진행된다. 다음 과정으로 연구 방법론에 따라 필요한 내용 작성에 대한 학습이 진행된다. 제언 및 참고 문헌 정리 방법에 대하여 학습하여 이론적 접근법을 완성한다. 파이선 활용을 통한 자료 분석을 위하여 기본적인 파이선 문법에 대한 학습이 이루어지며, 입력 자료 처리를 위한 실습을 진행한다. 각 연구 분야에서 필요한 파이선 패키지 설치 방법 및 활용 방법에 대하여 학습한 후, 실제 데이터 처리에 대한 실습이 진행된다. 공동 연구 진행을 대비하여 쥬피터 노트북 (jupyter notebook) 사용법을 기본 환경으로 설정하여 분석할 수 있도록 학습한다. 자료 가시화를 위한 matplolib 활용법을 학습하며, 빅데이터 처리를 위한 pandas 활용을 학습한다. 이 과목의 목적은 각 전공 분야에 필요한 연구를 파이선 언어로 프로그래밍 구현을 실행하여 의미 있는 연구 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 과정 기간 내에 논문 1편 완성을 목표로 한다.
COV3008 나노융복합과학기술 3 6 전공 학사 3-4 융합원 학부 - No
나노 융복합 분야에 대한 입문 교과목으로서, 나노화학, 나노물리, 나노생물에 대한 기초 지식을 습득하고, 이를 응용한 나노기반 IT, BT, ET 기술에 대한 다양한 지식 및 최근 연구 동향과 신기술을 소개한다. 이를 통해 학부 3, 4학년 때부터 다양한 학문분야를 접하고 또한 학문간 융복합에 의한 새로운 연구분야를 선행학습 하는 기회를 제공한다. 이를 위해 다양한 전공 (화학, 물리, 기계공학, 화학공학, 전자공학)을 가진 교수진의 팀 티칭을 통해 각 분야에 대한 전문성을 바탕으로 한 체계적인 나노기반 융합과학 및 기술을 습득하도록 한다.
COV3028 발명가를위한실천적특허법 3 6 전공 학사 융합원 학부 - No
기존의 교육은 창의적인 발명을 할 수 있는 능력을 가르치는 과목과 발명을 특허로 보호할 수 있는 능력을 가르치는 과목이 분리되어 있었다. 본 과목은 그 두 과목을 아우르는 것으로서, 발명을 위한 연구개발의 과정에 항상 특허보호의 관점이 투여되어야 한다는 점, 특허법적 관점이 더 좋은 발명을 창출할 수 있게 한다는 점, 좋은 발명도 강한 특허가 되지 않으면 상업성이 없다는 점 등에 기초하여 특허를 활용할 수 있는 발명가를 양성하는 것이다. 구체적으로는, 연구개발 방향 설정을 위한 선행기술 검색, 발명의 특허성 평가, 본인 발명의 타인 특허권의 침해, 라이선스 계약의 체결 등 발명자가 좋은 특허를 만들고 그 특허를 상업화 하는 전 과정이 가르쳐진다. 더불어, 본 과목은 변리사시험을 준비하는 학생이 특허법의 기본개념을 파악할 수 있게 한다.
DES4001 융합캡스톤디자인 3 6 전공 학사/석사 디자인학과 Yes
디자인, 예술, IT, 경영학, 공학 등 다양한 전공의 학생들이 모여 미래의 신기술 및 서비스 등 창의적 디자인 상품의 개발을 연구하고 결과물의 프로토타잎까지를 진행하며 우수 아이디어는 지속적으로 그 활용을 지원한다. 현 학문 단위별 접근의 한계를 극복하고 융합을 통한 새로운 혁신적 가치를 창조하고 창의력 및 PBL(Problem Based Learning) 중심의 문제해결 능력, Team Project 수행능력의 습득을 목표로 한다.
EAM2059 융복합소재공정기초실험 3 6 전공 학사 2 신소재공학부 - No
● 융복합 소재에 대한 기초 물성의 이해를 위한 과목(총 14회로 구성) - 유기(고분자) 및 무기(금속, 세라믹) 소재의 기초 합성 및 공정 실험 - 유기(고분자) 및 무기(금속,세라믹 소재의 물성 실험
EAM3027 고체물성론 3 6 전공 학사 3-4 신소재공학부 Yes
본 과목은 고체가 지니는 물리적 성질을 이해하기 위한 기본적 물성의 원천에 대해 소개한다. 우선 Bravais Lattice와 같은 고체의 주기적으로 배열된 격자구조와 이에 속하는 여러 물질에 대해 소개하고 많은 물체가 지니는 주기성으로부터 출발하여 주기적인 원자구조의 전통에너지인 Phonon과 이의 Dispersion Relationship, Schrodinger Equation, Schrodinger Equation 으로부터 유도되는 금속과 반도체의 Band Gap Theory및 Brillouin Zone, 반도체의 물리적 성질 및 전기적 성질, Dielectric 물질의 Dielectric Property 에 미치는 Local Field 의 영향 등과 같은 고체의 특성연구 및 측정에 기본이 되는 물리적 상수에 대하여 그 상수의 원천과 물리적 상수간의 관계에 대하여 논한다.
EAM3048 나노신소재 3 6 전공 학사 3-4 신소재공학부 한,영 Yes
나노재료의 구조, 종류 및 특성에 관하여 소개하고 재료별 합성공정 및 응용에 대해 학습한다. 나노재료의 물성 제어를 위한 열처리, 가공 공정 및 공정별 물성 변화에 대하여 고찰한다.
EAM3076 유연인쇄전자소재공학 3 6 전공 학사 3-4 신소재공학부 - No
미래소자에 대한 연구 개발이 가속화되면서 최근 전자 산업의 미래로 각광받고 있는 분야는 유연·인쇄 전자이다. 본 강의는 유연·인쇄 전자를 이끄는 소재 (유기 및 나노 소재 등)에 대한 논의부터 시작해서, 현재 떠오르고 있는 다양한 소자에 대한 토의까지 진행된다. 본 강의를 통해 학생들은 향후 미래소자의 근간을 이루게 될 유연×인쇄 전자의 소재기술 및 응용에 대한 지식을 습득하게 될 것이다.
EAM4014 글로벌테크노경영 2 4 전공 학사/석사 1-4 신소재공학과 - No
산업계에서 CEO 출신 전문가를 초청하여 해당 현장에서 필요한 기술의 요구사항 및 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 문제 해결 능력을 기른다. 또한, 특강을 통해 기업 경영, 창업 등에 관한 다양한 주제를 학습한다.
EAM7001 플라즈마공정및장비 3 6 전공 학사/석사/박사 3-4 신소재공학과 Yes
본 과목은 반도체, 디스플레이, 그리고 다양한 나노소자 공정에서 요구되는 플라즈마를 이용한 증착 및 식각 공정에 대한 공정기술, 장비기술, 진단기술 등을 논의하는 이론과목으로 다음과 같은 내용을 포함함. 1) 가스의 충돌이론, 2) 진공 및 부품기술, 3) 플라즈마 기술, 4) DC, RF, 고밀도 플라즈마 기술 5) 플라즈마 진단기술, 6) 플라즈마 증착기술, 7) 플라즈마 식각기술, 8) 최근 플라즈마 기술 동향에 대한 세미나
ECE4272 심화융합캡스톤디자인 3 6 전공 학사/석사 전자전기컴퓨터공학과 - No
1. 다학제 (디자인, 인문, 공학) 팀을 구성하여 사용자 중심 디자인 씽킹 및 프로토타이핑 프로세스에 중점을 두고 사회가 직면한 문제를 인문과학과 자연과학의 인터렉션(융합, 소통)에 중점을 두어 창의적 상품의 결과물의 설계까지를 진행함. 2. 관련 분야 전문가, 지역 사회 현장 실무자 및 고객으로 구성된 Co-creation 제품 및 service 융합형 프로젝트를 수행함. 프로젝트는 협업 과정이며 문제 해결에 직면한 사람들의 의견이 필수적이므로 이들과 정기적인 접촉을 유지하는 것이 중요함.
ECH2005 화공열역학1 3 6 전공 학사 2-3 한,영 Yes
본 강좌의 기본적인 목적은 열역학 법칙들과 기본 원리를 가르치는 것이다. 화학공학에서 열역학적 법칙의 응용인 유체의 열적 특성, 팽참과 압축, 냉동 및 화학공장의 열해석 및 기본 설계 등을 취급한다.
ECH2006 화공열역학2 3 6 전공 학사 2-3 - No
열역학의 기본 원리와 법칙들에 관하여 검토하고, 이를 균질 혼합물의 성질, 상평형, 화학반응 평형 및 유동공정 등을 포함하는 제반 화학 공정에 적용하는 능력을 배양한다. 본 강좌는 화학, 생화학, 환경 및 에너지 공정에서 상평형 및 반응에 관한 응용에서 나타나는 실계유체의 혼합물의 분석을 위한 개념과 원리 및 방법 등을 포함한다.
ECH2007 화공유체역학 3 6 전공 학사 2-3 한,영,한 Yes
본 강의는 화학공업에서 압축성유체와 비압축성유체 수송시 필요한 유체속도론, 운동 에너지수지, 그리고 유량측정의 기본 개념과 실제문제 해결능력의 배양을 목적으로 한다. 또한, 유동화, 고정층, 침전, 액체의 교반과 혼합의 기본 이론을 다룬다.
ECH2011 화공기기분석 3 6 전공 학사 2-3 Yes
일반적인 기기분석의 이론 및 특성에 대해 학습하고 온도측정기, 유량측정장치, 크로마토그래피, 자외선 및 적외선 분광법, 질량분석기 등 기기분석을 통한 유기 및 무기 물질의 정성적, 정량적 분석 기법을 익힌다.
ECH2013 생물화학공학 3 6 전공 학사 2-3 Yes
생화학공학에 관련된 기본원리, 산업적 응용현황을 강의한다. 생명과학, 화학, 화학공학 등, 생물공학 관련 학문간의 상호관계, 새로운 생물 공정기술에 대한 이해를 증진시키고, 효소, 미생물, 동?식물의 세포 구조, 기능을 먼저 취급한다. 생물체 대사과정을 양론적으로 다루며, 생물반응기내 산소 및 물질전달, 공정제어, 분리공정, 경제성 분석 등을 강의한다.
ECH2017 공업물리화학1 3 6 전공 학사 2-3 영,한 Yes
본 교과목은 화학공학, 섬유공학, 그리고 고분자공학에서 주로 다루는 물질들의 물리화학적 성질을 이해하는데 필요한 기본적 개념을 다룬다. 기체의 상태방정식으로 출발하여 열역학 1법칙, 2법칙, 상평형 및 화학평형에 대한 기본적 원리를 소개한다.
ECH2018 공업물리화학2 3 6 전공 학사 2-3 영,한 Yes
본 교과목은 화학결합이론, 입체화학구조, 분자집합체 구조 및 물성, 화학 반응 및 속도론, 통계열역학, 전기화학 그리고 콜로이드 및 계면화학의 입문을 다룬다.
ECH2019 공업유기화학1 3 6 전공 학사 2-3 한,영,한 Yes
본 강의는 유기물질의 구조 및 결합에 대한 기초적인 지식과 명명법을 익히고, 기본적인 유기화합물의 성질, 반응, 반응기구 및 반응속도에 관한 개념을 습득시키는데 목적을 두며, 지방족 탄화수소 화합물(알칸, 알켄, 알킨)의 종류, 성질과 반응, 입체화학, 할로겐화 알킬화합물의 치환, 제거반응 등을 강의한다.