발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BBC2001 | 생명공학연구학점1 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명공학대학 | - | No |
| 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 | - | No |
| 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 | - | No |
| 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. | |||||||||
| BBC2004 | 생명공학연구학점4 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명공학대학 | - | No |
| 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. | |||||||||
| BBC2005 | 생명공학연구학점5 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명공학대학 | - | No |
| 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. | |||||||||
| BBC2006 | 생명공학의이해 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 생명공학대학 | 한 | Yes |
| 생명공학의 이해는 생명공학의 기본 개념과 기술을 종합적으로 이해하고 이를 다양한 산업 및 연구 분야에 응용하는 역량을 기르기 위한 입문 교과목이다. 생명공학은 생명체의 기능과 정보를 활용하여 인류의 건강, 식량, 환경 문제를 해결하고자 하는 학문으로, 본 과목에서는 바이오메카트로닉스학과, 식품생명공학과, 융합생명공학과에서 다루는 분자생물학, 유전공학, 세포생물학, 식품생물학, 의공학 등 생명공학의 주요 분야들을 폭넓게 배운다. 특히 합성생물학, 유전자 치료, 의공학 기술, 식품공학, AI 기반 바이오인포매틱스 등의 주요 생명공학 기술에 대한 원리와 실제 적용 사례를 학습하며, 이들 기술이 의약품 개발, 의료기기 제작, 식품 생산, 환경 정화 등 다양한 응용 분야에 어떻게 활용되는지를 이해한다. 더불어 유전자세포치료, 합성생물학, 인공지능 융합 의과학/의공학 등 최신 생명공학 연구 동향을 소개하고, 이러한 기술이 미래 바이오 산업 및 정밀의료의 발전에 어떤 기회를 제공하는지 전망한다. 이를 통해 학생들은 생명공학 전반에 대한 통합적 시야를 갖추고, 관련 분야로의 학문적 또는 산업적 진출을 위한 기초 역량을 함양할 수 있다. | |||||||||
| BBC3001 | 생명공학도를위한인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 생명공학대학 | - | No |
| 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 | 한 | Yes |
| 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. | |||||||||
| BBC3003 | 차세대바이오헬스캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명공학대학 | 한 | Yes |
| 본 과목은 생명공학 관련 학문 분야를 기반으로 다학제간 지식의 융합을 통해, 현재 인류가 당면한 사회·과학적 문제를 도출하거나 바이오헬스 산업 분야의 다양한 니즈를 발굴하고, 이를 해결하는 일련의 디자인 프로세스를 학습함을 목표로 함. 과목을 수강하는 학생들은 팀을 구성하고, 창의적인 문제 해결의 방안을 모색하고, 토론과 발표하는 과정에서 차세대바이오헬스 분야 인재로서 갖추어야할 필수적 능력(창의, 융합, 혁신, 협업, 소통, 디지털 리터러시, 리더십 등)을 함양하게 됨. | |||||||||
| BIO3054 | 생명과학과미래기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명과학과 | - | No |
| 현대를 사는 교양인으로서 필수적으로 요구되는 생명현상을 이해하고 생물학 전반에 걸친 폭넓은 지식을 얻도록 하기 위한 과목이다. 생명의 탄생과 진화의 기초로부터 시작하여 생명체를 이루는 물질, 유전자의 구조와 기능, 에너지 대사 등의 생명현상을 포괄적으로 다루면서 현대사회에서 생명과학의 특성과 위치를 부각시킨다. 또한 인간복지의 향상을 위해 타 학문과의 연계성과 미래사회에서의 생명과학의 역할과 전망 등을 논한다. | |||||||||
| CBA3003 | 차세대바이오헬스산업과동향1 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 차세대바이오헬스 융합트랙 | - | No |
| 본 과목은 바이오헬스 산업 최신 분야 (바이오의약, 바이오마커, GMP생산, AI, 정밀의료 등)에 대해 학습함을 목표로 함. 특히 바이오헬스 산업 분야 전문가가 직접 바이오의약 분야 (유전자 재조합 의약품, 세포 배양 의약품, 세포/유전자 치료제, 인공 장기 등) 핵심 기술 지식에 대해서 소개하고 동향에 대해서 교육하고, 개인별 또는 그룹별 관련 주제에 대해 토론함. | |||||||||
| CBA3004 | 차세대바이오헬스산업과동향2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 차세대바이오헬스 융합트랙 | - | No |
| 본 과목은 바이오헬스 산업 최신 분야 (바이오의약, 바이오마커, GMP생산, AI, 정밀의료 등)에 대해 학습함을 목표로 함. 특히 바이오헬스 산업 분야 전문가가 직접 바이오의약 분야 (유전자 재조합 의약품, 세포 배양 의약품, 세포/유전자 치료제, 인공 장기 등) 핵심 기술 지식에 대해서 소개하고 동향에 대해서 교육하고, 개인별 또는 그룹별 관련 주제에 대해 토론함. | |||||||||
| CBA3005 | 차세대바이오헬스GMP기초 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 차세대바이오헬스 융합트랙 | 한 | Yes | |
| 의약품, 의료기기, 식품, 화장품등은 사람의 건강과 직접적인 관련이 있으므로 이를 법으로 규제하여 제품생산을 제어한다. 이를 위하여 제조공정, 시설, 장비, 환경, 문서, 교육등을 정해진 절차에 따라 현장에 적용하여 수행하는 것을 GMP(Good manufacturing Practice, 우수의약품 제조 및 품질관리기준)라고 한다. 따라서 의약품GMP를 기준으로 이와 관련한 규정과 현장의 사례를 바탕으로 강의를 하여 GMP에 대한 기초를 확립하도록 하여 의약품 제조현장에서 업무수행에 도움이 될 수 있는 강의이다. | |||||||||
| CHS2008 | 4차산업혁명과창업비즈니스 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 1-4 | 도전학기 | - | No |
| 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. | |||||||||
| CHS7005 | 소비자뇌과학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 소비자와 시장조사에 있어서 새로운 방법론으로서 소비자의 뇌반응을 측정하여 선호도나 몰입도 구매의도등을 측정하고 이를 기반으로 뉴로세그멘테이션의 가능성을 탐구하여 본다. 특히 소비자의 눈움직임 측정 및 전두엽의 산소포화도 측정을 통한 소비자 뇌반응은 브랜드에 대한 애정 및 충성도로 연결되어 브랜드 자산을 측정하는 새로운 가능성을 보여줄 수 있을 것이다. 아이트래커와 functional Nearinfrared Spectroscopy 를 사용하여 실제로 소비자 뇌실험을 디자인하여 데이터를 얻고 이를 추후 분석하는 방법을 탐구하여 본다. | |||||||||
| ERC3001 | 글로벌캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 공과대학 | - | No |
| 공과대학 및 정보통신대학의 여러 학문 분야를 아우르는 다학제간 지식과 이론의 융합을 기반으로 사용자의 다양한 니즈 발견 및 이를 기반으로 한 문제 정의, 실제적인 제한 조건의 고려, 여러 가지 open-ended solution의 모색, 검증, 시험, 개선, 실현을 통한 문제 해결과정의 수행, 디자인 결과물의 제작 등 일련의 디자인 프로세스를 국제적 융합 팀을 구성하여 수행함으로써 차세대 엔지니어로서 필요한 글로벌 경쟁력, 혁신 능력 및 다학제 융합 기반 종합 설계 능력을 계발한다. | |||||||||
| FBT2009 | 식품공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 식품생명공학과 | - | No |
| 식품공업에 기초가 되는 각종 단위 조작의 원리를 중심으로 각종 기계장치에 대한 학문적 이론의 체계화. 식품공업에 기초가 되는 각종 단위 조작의 원리를 중심으로 각종 기계장치에 대한 학문적 이론의 체계화. | |||||||||
| FBT3004 | 기능성식품학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 식품생명공학과 | 한 | Yes |
| 일반적으로, 기능성식품학이란 영양적가치를 가지고 있으며 개인의 건강, 생리작용, 정신상태에 좋은 영양을 주는 식품을 말한다. 기능성식품의 생리기능, 제조방법에 대한 기초지식을 강의. | |||||||||
| GBE3071 | 바이오데이터마이닝 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 본 교과목은 의광학부 4학년생의 빅데이터 과학의 이해를 증진시키고자 개설되었으며, 대규모 의공학 데이터를 분석하여 생물학적으로 의미 있는 데이터를 검출하는 전반적인 과정과 그에 관계되어 있는 방법론적 이슈들을 소개하고자 함. 교사 대 비교사 학습, 범주성 대 연속성 분석 방법, 단일변량 대 다변량 학습과 같이 중요한 주제들을 기반으로 알고리즘들을 설명하고 한 강의마다 실제 코드 개발의 예제를 소개함으로써 자연스럽게 교과목의 내용을 이해하도록 유도하고자 함. | |||||||||
| IBB3017 | 계산생물학의최신동향 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컴바이오믹스연계전공 | 한 | Yes | |
| 해당 과목은 ComBIOmics 연계전공 프로그램의 필수 이수 과목으로 Computational biology를 활용한 최신의 연구를 수행하시는 연구자분들을 초빙하여 최신 기법의 원리와 응용에 관한 연구와 기반 지식을 습득시키고자 함. | |||||||||
| IBB3018 | 머신러닝통계학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컴바이오믹스연계전공 | 한 | Yes | |
| 이 과정은 머신러닝(ML)에 익숙해지기를 원하는 통계학 배경이 없는 학생들을 위해 마련됐으며, 파이썬을 활용한 실제 사례와 함께 통계학의 기본 개념과 ML 용어 등을 소개합니다. 또한 학생들은 이 과정을 통해 자신들의 데이터에 ML을 적용할 수 있도록 배웁니다. | |||||||||
| IBB3023 | 생물학을위한R및Python프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컴바이오믹스연계전공 | 한 | Yes | |
| 이 수업은 스크립트 작성, 데이터 조작 및 프로그램 구성에 중점을 둔 R 및 Python 프로그래밍의 기본 개념을 다루고 있습니다. 이 수업을 끝으로 학생들은 스스로 유용한 파이썬 프로그램을 작성할 수 있게 될 것입니다. 또한, 학생들은 다른 사람들이 작성한 파이썬 및 R 코드를 이해하고 수정하는 능력 또한 이해하게 될 것입니다. | |||||||||
| IBB3024 | 기능전사체학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 컴바이오믹스연계전공 | - | No | |
| O 강의 목표: - 전사체 정보의 이해: 전사체 데이터가 인간 질병과 생물학적 특성을 분석의 활용 이해 - 분석 방법론 습득: 전사체 분석을 위한 기본 R/Python 코딩 기술을 습득 - 데이터 활용: 최신 공공 전사체 데이터를 활용해 실질적인 생명정보학 분석 결과를 도출생물학적 통찰력 도출: 분석 결과를 통해 생명현상 및 질병의 원리를 이해하고 논리적 해석 O 강의 내용 및 구조: - 전사체학의 기본 개념 - RNA-seq 데이터의 구조와 특성 - R 및 Python의 기초 문법 - 데이터 전처리 및 시각화 기법 - 전사체 데이터 이해: - 분석 기술 적용: 차등 발현 유전자(DEG) 분석 / 유전자 기능 해석 및 경로 분석(GO, KEGG) - 결과 시각화 O 강의 특징: - 초보자 중심: 프로그래밍 경험이 없는 학생도 이해할 수 있도록 단계별 수업 진행 - 실습 중심: 이론보다는 실습에 초점을 맞추어 실제 데이터 분석 능력을 함양 - 데이터 활용: 최신 공공 전사체 데이터 활용으로 생명정보학의 실질적 응용 경험 제공 | |||||||||
| IBB3025 | 생물학을위한인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 컴바이오믹스연계전공 | 한 | Yes |
| 이 입문 과정은 인공지능(AI)의 기본 원리와 실제 응용 사례를 이해하고자 하는 학부생을 위해 설계되었습니다. 수업은 신경망의 기초부터 시작하며, 가중치 최적화와 역전파(backpropagation)를 통해 학습하는 과정을 중심으로 다룹니다. 학생들은 SoftMax 및 ArgMax 출력, 교차 엔트로피 손실 함수(cross-entropy loss), 그리고 다중 입력 및 출력 구조의 신경망 아키텍처와 같은 핵심 AI 개념을 학습하게 됩니다. 커리큘럼은 이후 다음과 같은 핵심 AI 응용 분야로 확장됩니다: • 컴퓨터 비전: 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 이미지 분류 • 시계열 분석: 순환 신경망(RNN) 및 장단기 기억 네트워크(LSTM)를 활용한 주가 예측 • 자연어 처리(NLP): 워드 임베딩, 시퀀스-투-시퀀스 모델, 어텐션 메커니즘, 최신 트랜스포머 아키텍처 등 또한, **생성형 AI(Generative AI)**의 최신 기술에 대해서도 다루며, 텍스트 생성을 위한 디코더 전용(Decoder-only) 트랜스포머와 분류 및 클러스터링을 위한 인코더 전용(Encoder-only) 모델에 특별한 주의를 기울입니다. 과정이 끝날 때쯤이면, 학생들은 금융, 언어 등 다양한 분야에서 AI 시스템이 어떻게 설계되고 응용되는지를 이해하게 될 것입니다. 선수과목: 기초 머신러닝(Basics of Machine Learning) 과목 수강을 권장합니다. | |||||||||
| IBB3026 | 유전체머신러닝실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 컴바이오믹스연계전공 | 한 | Yes |
| 본 과정은 유전체학의 핵심 문제 해결을 위해 기존 기계 학습 방법을 적용하는 실습 중심 교육을 제공합니다. 커리큘럼은 DNA/RNA 변형 부위 예측 및 복제 기점 부위 식별과 같은 생물학적으로 의미 있는 작업에 중점을 두어 기계 학습과 유전체 데이터 간의 연관성을 설명합니다. 학생들은 다음을 학습하게 됩니다: • 원시 유전체 데이터로부터 데이터셋 구축, 양성 및 음성 샘플의 적절한 라벨링 보장 • 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하여 모델을 구축하고 미확인 데이터에 대한 일반화 능력을 평가하는 방법. • 특징 추출(예: k-머, 물리화학적 특성)을 수행하여 뉴클레오티드 서열을 수치 입력값으로 변환하는 방법. • 하이퍼파라미터 최적화를 위한 그리드 검색을 활용하여 기계 학습 알고리즘(예: SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀)을 훈련하는 방법. • 모델 성능과 생물학적 해석 가능성을 향상시키기 위한 특징 공학 전략을 적용하는 방법. • 모델 성능 평가를 위해 표준 지표(정확도, ROC-AUC 등)를 활용하고 생물학적 맥락에서 결과를 해석합니다. 학생들은 이해도를 입증하기 위한 미니 프로젝트를 배정받으며, 이는 최종 수업 시간에 발표됩니다. | |||||||||
| IBT2001 | 생화학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 한 | Yes | |
| 생물체 내에서 일어나는 생물화학적 반응 과정의 기본 원리를 이해하고, 생화학적 사 고 방법을 훈련하며, 생물학적 사실이나 현상을 화학적 또는 계량적으로 파악하는 능력을 배양한다. 생체의 화학적 조성 및 생물학적으로 중요한 분자(단백질, 탄수 화물, 지질, 핵산)등의 구조와 기능을 고찰한다. 특히, 단백질과 세포막의 구조, 성 질, 활성 기능의 이해에 중점을 둔다. | |||||||||
| IBT2002 | 미생물학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 영 | Yes | |
| 미생물학의 역사, 미생물의 세포구조와 기능, 물질대사, 발효, 생육과 조절 및 유전 학 등에 대하여 강의한다. | |||||||||
| IBT2003 | 유전학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 영 | Yes | |
| 유전학의 역사, 멘델의 유전법칙, 돌연변이, 유전자 재조합, 염색체 이상 등의 유전현상에 관해 강의, 유전적 변이의 집단 내 보유기전과 진화에 관하여 강의한다. | |||||||||
| IBT2004 | 분자생물학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 한 | Yes | |
| 핵간 및 색체구조 ; 세포 및 바이러스 유전학 ; DNA의 변이, 재생, 재복합, 복재, 변화 및 용원화의 가작 및 조절 ; 발생의 분자 및 기관 수준에서의 고찰. 유전정보의 전사 및 번역과 이들의 조절, RNA 형성과정,폴리솜구성,단백질의 번역후 변화, 단백질 분비. | |||||||||
| IBT2005 | 신경생물학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | - | No | |
| 뇌를 구성하고 있는 신경세포들의 구조와 각각의 기능, 신경세포들간의 전기생리학적인 신호전달과 network 형성 및 신경계의 발생과정을 설명함으로써 신경생물학의 이해에 필요한 기반지식을 제공한다. | |||||||||