발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BPC5006 | 바이오칩설계및제작 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과는, 의학 또는 공학 전공의 대학원생에게 세포 연구에 사용되는 바이오칩의 설계에 필요한 이론적 이해 및 제작 기술을 전달하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 학생들이 바이오칩의 설계에 기본적인 이론적 이해와 제작에 사용되는 공정 기술을 소개하고, 바이오칩이 다양한 세포학 연구에 어떻게 사용되는지 알려준다. 바이오칩 설계에 필요한 이론적 기반과 제작에 필요한 공정 기술과 의공학에서 바이오칩이 적용되는 사례를 리뷰할 것이다 학생들은 다음의 랩 실습을 수행할 것이다. (1) 주어진 응용 목적에 적합한 바이오칩 설계, (2) 설계된 바이오칩을 제작. | |||||||||
| BPC5011 | 프린트바이오전자공학및바이오센서 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 학생들이 Si기반 전자소자를 이해하는 기본 고체소자물리에 기초한 공정인 증착과 포토리쏘 공정을 사용하지 않고 유체와 콜로이드 현상에 기반 한 인쇄 방법으로 다양한 바이오칩과 바이오센서를 제조 할 수 있는 능력을 갖추도록 새로운 개념의 인쇄 바이오전자 및 바이오센서 관련 기본적인 원리와 이론들에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5012 | 바이오칩양산대형부가제조공정 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 환경오염 없이 그리고 매우 저렴한 방법으로 바이오칩을 양산 할 수 있는 대형 부가제조공정에 관한 기본 지식을 학습하여 향후 학생들이 바이오칩을 개발 할 적에 양산공정의 한계를 미리 인지하고 바이오칩의 설계 및 개발을 양산 공정에 맞추어 진행 할 수 있도록 하는 실용적인 연구 방법에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5013 | 3D프린팅칩설계및제작 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과는, 공학 전공의 대학원생에게 랩온칩에 사용되는 3D 프린팅 제작 기술을 전달하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 학생들이 3D 프린팅 기술에 익숙하도록 하고, 다양한 재생의료공학에 어떻게 사용되는지 알려준다. 3D 생체/비생체 프린팅 기술, 생재료, 세포배양을 리뷰할 것이며, 학생들은 다음의 랩 실습을 수행할 것이다.(1) 3D 프린팅 칩의 설계와 모델링 및 (2) 제작과 실험을 통한 적용. | |||||||||
| BPC5014 | IQB콜로키움1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다. | |||||||||
| BPC5015 | IQB콜로키움2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다. | |||||||||
| BPC5016 | 분자생명물리방법론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 물리학, 화학, 공학, 의학등 다양한 학문을 전공하고 대학원과정을 수학하는 학생들에게 생체 샘플을 다루는 관점에서 생체분자 및 세포에 대한 생물물리학적 지식을 이해시키고 관련 실험 방법을 훈련시킨다. 시험관내에서 유도한 생체 분자 및 세포에서 생물분자들을 특이적이고 효과적인 표지, 추출, 분리 저장 기법을 통하여 생체 분자 및 세포를 어떻게 분별하고 양적 분석을 하는지 구체적인 실험 방법을 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5018 | 양자생명물리심화연구1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 학생들이 본인의 논문연구를 수행하면서 양자생명물리 관련 심화 지식을 증강 시켜, 연구논문의 경쟁력을 높이고 아직까지 연구되지 않은 새로운 연구 분야를 탐구 하도록 하는 수업 | |||||||||
| BPC5019 | 양자생명물리심화연구2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 학생들이 본인의 논문연구를 수행하면서 양자생명물리 관련 심화 지식을 증강 시켜, 연구논문의 경쟁력을 높이고 아직까지 연구되지 않은 새로운 연구 분야를 탐구하도록 하는 수업 | |||||||||
| BPC5021 | 양자생명물리학및응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 본 교과목은 양자물리학 이론 및 방법들을 이용하여 복잡한 생물체의 여러 현상들을 해석함으로서 생명체를 이해하려는데 그 목표가 있다. 세포내 단백질, 핵산등의 미시세계에서 (nanoscale world) 전자전달과 같은 양자역학적 현상들을 파악하고 이해하며, 세포의 대사 및 신호 전달 체계에서 어떠한 영향을 갖는지에 대해서 공부한다. 또한, 양자물리학과 생물학의 융합을 통한 연구 결과들에 대한 리뷰를 통하여 실제 연구를 체득하고 양자생물학적 연구 방법에 대해 배우게 된다. | |||||||||
| BPC5023 | 양자생명물리학및바이오메디컬응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | 영 | Yes |
| 본 강의에서는 양자생명과학 현상을 이해하는데 필수적인 양자명생물리학의 기본원리를 학습하는 것을 목적으로 한다. 본 과목은 크게 3개의 파트로 구성되어 있으며, 1) 양자물리학의 기초, 2) 양자광학의 기초, 3) 양자생물물리학의 응용을 상세하게 학습하는 것을 목표로 한다. 이 과정이 끝나면 학생들은 광합성, 효소, 자기수용체, DNA 돌연변이 및 인간 감각 시스템의 기본 양자 역학 원리를 이해하고 설명할 수 있다. | |||||||||
| BPC5024 | 양자컴퓨팅과뇌 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 생명물리학과 | - | No |
| 강의 및 토론으로 병행 - 관련연구 논문 중심으로 토론식 강의 - 예제 연구 주제를 통한 분석 - 제안하는 주제에 대한 가상 연구계획서 발표 | |||||||||
| BSE5001 | 인지인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | - | No | |
| 본 강의는 인지신경과학과 인공지능의 교차 지점에서 새롭게 부상하는 연구 분야를 심화 소개한다. 특히 인간 인지에 대한 통찰이 차세대 인공지능 시스템 개발에 어떻게 기여할 수 있는지, 그리고 반대로 인공지능이 인간 정신에 대한 이해를 어떻게 확장할 수 있는지에 초점을 맞춘다. 강의에서는 강화학습과 의사결정, 확률적 추론, 주의와 작업 기억, 추상화, 메타인지 등 핵심 주제를 다룬다. 학생들은 인간 인지에서 영감을 얻은 계산 모델과 심층 신경망 아키텍처를 비판적으로 검토하면서, 그 신경과학적·심리학적 토대를 논의하게 된다. 특히 해석 가능성, 일반화, 그리고 인공지능의 확장 한계에 관한 최신 논쟁을 중점적으로 살펴본다. 또한 신경과학, 정신의학, 인간–기계 상호작용에의 응용도 다룰 것이다. 학생들은 문헌 읽기, 토론, 그룹 발표를 통해 인지 기반 지능 모델을 평가하고 구현할 수 있는 심도 있는 이해와 전문 지식을 습득하게 된다. 더불어 이러한 모델이 뇌의 생물학적 타당성을 얼마나 갖추는지 검토하고, 인간 친화적이고 견고한 인공지능 시스템 구축에 주는 시사점을 고찰하게 될 것이다. | |||||||||
| BSE5002 | 인간신경과학에서의인과적접근 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 강의는 뇌 활동과 행동 사이의 단순한 상관관계를 넘어, 인과적 연결을 규명하기 위한 다양한 실험적 접근을 포괄적으로 다룬다. 비침습적 뇌 자극(TMS, tDCS, tACS), 실시간 fMRI, 기계학습 기반 뉴로피드백, 고급 계산 모델링 등 최신 방법론을 심화 소개하며, 각 기법의 강점과 한계, 실험 설계의 원리, 그리고 인간 뇌에 개입할 때 반드시 고려해야 할 윤리적 쟁점을 함께 논의한다. 학생들은 지각, 의사결정, 학습, 감정과 같은 인지·정서적 과정에 대한 기제적 이론을 검증하는 데 인과적 접근이 어떻게 활용되는지 배우고, 임상 연구 및 중개 신경기술로의 응용 가능성도 탐구하게 된다. 또한 주요 연구 논문을 읽고, 방법론적 논의에 참여하며, 직접 인과적 실험 제안서를 구상하는 과정을 통해 실질적인 연구 역량을 기르게 된다. 강의가 끝날 무렵, 수강생들은 신경과학에서 제기되는 인과적 주장들을 비판적으로 평가할 수 있을 뿐 아니라, 이러한 방법들을 자신의 연구에 통합할 수 있는 전문적 역량을 갖추게 될 것이다. | |||||||||
| BSE5003 | 메타인지신경과학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 강의는 메타인지—즉, 자신의 인지 과정을 점검하고 조절하는 능력—의 신경과학에 관한 최근 및 진행 중인 최첨단 연구들을 다룬다. 강의는 다음과 같은 주제를 심화 소개한다: i) 메타인지가 분산된 뇌 네트워크에서 어떻게 발현되는지, 그리고 학습과 의사결정에 어떤 영향을 미치는지를 탐구한다. 이를 위해 기억, 지각, 가치 기반 선택 등 다양한 영역을 중심으로 신경영상, 계산 모델링, 병변 연구, 뇌 자극 연구에서 나온 증거들을 통합한다. ii) 메타인지가 영역 일반적(domain-general)인지, 영역 특수적(domain-specific)인지에 대한 논쟁, 메타인지 기능장애가 정신의학적·신경학적 장애에 어떻게 기여할 수 있는지, 그리고 메타인지적 기능을 갖춘 인공지능을 개발할 수 있는지 등 현재 진행 중인 쟁점들을 특별히 조명한다. 학생들은 최신 실증 및 이론 연구를 비판적으로 평가하고, 관련 문헌을 심도 있게 검토하며, 다양한 방법과 학문 분야에 걸친 결과들을 종합하는 능력을 기르게 된다. 발표와 토론을 통해 참가자들은 메타인지 연구의 최신 접근법을 깊이 이해하고, 이를 인지신경과학, 정신의학, 그리고 인공지능에 적용할 수 있는 통찰을 얻게 될 것이다. | |||||||||
| BSE5004 | 시스템신경과학세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 시스템신경과학 분야의 주요 학술 논문을 저널클럽 형식으로 심도 있게 분석하고 토론하는 것을 목표로 한다. 수강생은 매주 번갈아 최신 논문을 선정하고 체계적으로 발표하며, 다른 학생들은 사전에 논문을 읽고 토론과 비평에 적극적으로 참여한다. 이러한 과정을 통해 단순히논문의 내용을 전달받는 것에 그치지 않고, 연구의 배경과 맥락을 이해하며 다양한 관점에서 결과를 해석하는 능력을 기를 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 세미나를 통해 학생들은 시스템신경과학 분야의 최신 연구 동향을 폭넓게 파악하고, 전기생리학, 칼슘이미징, 광유전학등 다양한 실험적 측정법에 대해 심층적으로 이해할 수 있다. 더불어 다변량 신경 신호 데이터 분석의 기본원리와 실제 적용사례를 학습함으로써, 복잡한 신경 신호 데이터의 구조와 분석 방법을 이해할 수 있는 기초 역량을 기르게 된다. 궁극적으로 본과목은 학생들이 연구논문을 비판적으로 평가하고, 실험설계와 분석방법의 타당성을 검토하며, 연구 결과의 학문적 의의와 한계점을 스스로 도출할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 수강생들은 향후 독립적인 연구수행에 필요한 비판적 사고력, 학문적 소통 능력, 그리고 연구 아이디어 발굴 능력을 종합적으로 배양할 수 있을 것이다. | |||||||||
| BSE5005 | 인지계산신경과학의최신경향 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 인지신경과학은 심리학·인공지능·물리학 등을 아우르는 포괄적 학문이다. 다양한 배경의 연구자들이 서로 다른 목표를 가지고 빠른 속도로 논문을 발표하고 있다. 이러한 환경에서 본 수업은 최신 논문이 어떤 역사적 맥락에 놓여 있는지, 어떤 임팩트를 가질지, 그리고 해당 연구의 핵심 혁신이 무엇인지 체계적으로 분석함으로써, 학생들이 분야를 꿰뚫어 보는 안목을 기를 수 있도록 진행하고자 한다. | |||||||||
| BSE5006 | 신경생리뇌질환세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 신경생리와 뇌질환 분야의 주요 학술 논문을 저널클럽 형식으로 심도 있게 분석하고 토론하는 것을 목표로 한다. 학생들은 선정한 최신 논문을 사전에 읽고 준비한다. 발표자는 논문을 깊이 있게 분석하여 발표하며, 다른 학생들은 논문을 읽고 적극적으로 토론에 참여한다. 저널클럽 과정에서 학생들은 논문의 데이터를 면밀히 검토하고 비판적으로 평가하는 능력을 기른다. 이를 통해 학생들은 신경생리와 뇌질환 분야의 최신 연구 동향과 연구 역사를 파악할 수 있다. 또한 연구 가설을 검증하기 위해 사용되는 최신 연구 방법론을 접하고 이해하게 된다. 특히 연구 결과를 무비판적으로 수용하는 것이 아니라 분석적으로 평가하는 훈련을 통해 비판적 사고력을 함양한다. 궁극적으로 학생들은 자신의 연구 가설을 더욱 엄밀하게 검증할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다. | |||||||||
| BSE5007 | 신경과학세미나1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 다양한 의공학 분야에서 선도적인 연구를 수행하는 연구자를 초청해 최신 의공학 기술에 대한 강의를 듣고 토론하는 과목이다. 최신 의료기기, 생체 재료, 뇌 영상, 뇌공학에 대한 연구자를 초청할 예정이다. | |||||||||
| BSE5008 | 신경과학세미나2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 신경과학세미나 II 에서는 신경과학분야와 그 관련된 분야의 국내외의 다양한 전문가들을 초청하여 세미나를 듣고, 서로 토론하는 시간을 갖는다. 또한 세미나 전에 초빙된 전문가들의 논문을 읽고 학생들끼리 서로 토론하여 그 분야에 대한 이해를 돕고, 나아가 자신의 미래 연구에 도움이 되게 한다. | |||||||||
| BSE7001 | 시스템신경과학개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 동물의 뇌 속 다양한 영역에 존재하는 수많은 신경세포들의 신호가 어떻게 감각 정보의 암호화, 사고와 기억, 그리고 행동 조절 등에 기여하는지를 연구하는 시스템신경과학 분야를 다룬다. 시스템신경과학은 개별 뉴런의 특성뿐 아니라, 집단 수준에서 나타나는 활동 패턴이 어떠한 원리로 정보를 표상하고 처리하는지를 밝히는 데 초점을 맞춘 학문이다. 최근에는 행동하는 동물의 뇌에서 수백- 수천 개의 신경세포 활성도를 동시적으로 측정할 수 있는 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 이를 통해 뇌 기능을 단일 세포 차원을 넘어 집단·네트워크 수준에서 분석할 수 있게 되었다. 이러한 기술적 진보는 복잡한 뇌 기능과 정보 처리 메커니즘을 보다 체계적으로 이해할 수 있는 새로운 기반을 제공하고 있다. 본 강의에서는 이러한 전통적 방식의 시스템신경과학 연구와 함께 최신 연구 동향 및 분석 방법론을 학부·석사·박사 과정 학생들에게 폭넓게 소개하며, 수강생들이 시스템신경과학의 기본 개념부터 최신 응용 연구에 이르기까지 균형 잡힌 시각을 습득하도록 돕고자 한다. | |||||||||
| BSE7002 | 뇌세포생물학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 강의는 뇌과학 연구자를 위한 뇌세포생물학의 기초부터 최신 지견까지 체계적으로 다룬다. 뇌의 해부학적 구조를 거시적 수준에서 시작하여 미시적 세포 수준까지 단계적으로 학습하며, 각 세포 유형의 기능과 이를 연구하는 방법론을 통합적으로 이해한다. 먼저 신경세포의 다양한 구조적 특징과 기능적 분류를 학습한다. 세포체, 수상돌기, 축삭의 형태학적 특성부터 전기생리학적 특성까지 다룬다. 활동전위 생성, 시냅스 전달, 신경전달물질 시스템, 그리고 신경가소성의 분자적 메커니즘을 깊이 있게 탐구한다. 아교세포는 오랫동안 단순한 지지 역할로만 인식되어 왔으나, 최근 연구를 통해 뇌 기능에 필수적인 능동적 역할을 수행함이 밝혀졌다. 성상세포의 신경전달물질 재흡수와 시냅스 조절 기능, 미세아교세포의 면역 반응과 시냅스 가지치기 역할 등 아교세포의 구조적 특징과 기능적 다양성을 최신 연구 성과와 함께 학습한다. 뇌혈관계는 뇌 기능 유지에 필수적이며, 혈액-뇌 장벽은 뇌의 항상성을 보호하는 독특한 구조이다. 혈관세포, 주변세포, 성상세포가 형성하는 신경혈관 단위의 개념과 뇌혈류 조절 메커니즘을 다루며, 이들 구조가 신경세포 활동과 어떻게 긴밀히 연결되어 있는지 이해한다. 알츠하이머병, 파킨슨병, 뇌졸중 등 주요 신경질환에서 각 세포 유형이 겪는 병리학적 변화를 학습하며, 세포 수준의 이해가 질병 메커니즘 규명과 치료 전략 개발로 어떻게 연결되는지 탐구한다. 또한 면역조직화학, 전기생리학, 광학이미징, 단일세포 전사체 분석 등 현대 신경과학의 핵심 연구 방법론을 소개한다. 본 강의를 통해 학생들은 뇌를 구성하는 다양한 세포들의 구조와 기능을 통합적으로 이해하고, 이를 바탕으로 자신의 연구 질문을 세포생물학적 관점에서 접근할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 또한 최신 연구 방법론에 대한 이해를 통해 독창적인 실험 설계가 가능한 독립적 연구자로 성장할 것이다. | |||||||||
| BSE7003 | 뇌과학도를위한광학이미징 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 강의는 뇌과학 연구자를 위한 광학이미징 방법론을 체계적으로 소개한다. 현대 뇌과학 연구의 핵심 도구인 광학이미징 기술을 고전적 기법부터 최신 첨단 기술까지 폭넓게 다루며, 각 기법의 기초 과학적 원리와 실제 응용을 균형있게 학습한다. 학생들은 광학 현미경, 형광현미경과 같은 기초 이미징부터 공초점현미경, 2광자현미경, 광시트현미경, 그리고 초고해상도 현미경에 이르는 다양한 이미징 기법의 작동 원리를 이해하게 된다. 단순히 기술을 나열하는 것을 넘어, 각 기법의 해상도 한계, 광학적 특성, 생물학적 시료에 미치는 영향 등을 비교 분석함으로써, 연구 질문에 가장 적합한 이미징 도구를 스스로 선택할 수 있는 판단력을 기른다. 학생들은 실제 이미징 데이터를 활용한 분석 실습을 수행하게 될 것이다. 또한 최신 개발되는 다양한 형광단백질들에 대해서 그 개발과정과 응용을 학습하게 될 것이다. 학생들은 최신 광학이미징 기법을 활용한 연구를 분석하고 토론하여 가설 검증을 위한 적절한 이미징방법 선택과 그 결과를 종합하는 능력을 기르게 된다. 이를 통해 자기주도적인 연구자로 성장할 수 있을 것이다. | |||||||||
| CHS5005 | AI스타트업과기업가정신 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 도전학기(대학원) | - | No |
| 최근 인공지능의 적용범위가 전산업분야에 걸쳐 크게 확대되면서 AI를 핵심가치로 하는 이른바 AI 스타트업이 크게 늘어나고 있다. 이는 비단 국내뿐만 아니라 해외에서도 대세로 자리잡고 있다. 그러나 AI 스타트업이 과연 어떠한 기업가정신으로 무장하고 어떠한 비즈니스 모델로 시장에 진출하는 것이 가장 효과적인지에 대해서는 이론적 실증적 가이드라인이 없는 실정이다. 막연한 기대감과 겉모습만 AI로 치장한 AI스타트업으로는 치열한 시장경쟁에서 살아남기 어렵다. 본 과목은 이러한 현재의 AI스타트업의 문제점을 보완하기 위하여 다음과 같이 세가지 목표를 제시한다. 첫째, AI스타트업이 갖추어야 할 비즈니스모델의 유형을 세분화한다. 둘째, AI스타트업이 가져야 할 기업가정신의 유형을 소개하고 그 대표적 성공사례를 다양한 국내외 사례로 분석한다. 셋째, 랜드봇, 스테이블디퓨전, 노코드 ML/DL등의 실제 소프트웨어를 토대로 팀단위로 가상의 AI스타트업을 만들어보고 해당 스타트업의 비즈니스 모델, 기업가정신을 설정하고 그 효과성을 진단해 본다. | |||||||||
| CHS5006 | 3D프린팅최적화및성능평가 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 도전학기(대학원) | - | No |
| 3D 프린팅 응용분야 관련 시장의 활성화가 느리지만 최근 항공 우주산업 분야에서 다시 활용이 진지하게 검토되고 외국에선 이미 진행중인 3D 프린팅 적층 과정을 이해하고 최적화기법과 실시간 데이터 분석을 통한 적층 프로세스의 성능평가와 최적화 이론을 배우고 금속 3D DED 방식의 실제 데이터를 분석하여 교과과정에서 습득한 이론의 실제 사용을 배우고 검증한다. 또한 데이터 분석에 deep learning과 machine learning을 적용하는 실습을 병행한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| COV7001 | 논문작성법및연구윤리1 | 1 | 2 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | 한 | Yes | |
| 1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다. | |||||||||
| COV7005 | ABCD논문작성법및연구윤리 | 1 | 2 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | 한 | Yes | |
| 본 강의에서는 논문 작성의 핵심 원리인 논문 작성법에 관해 기초부터 ‘ABCD ’ 응용까지 최신 인공지능 활용한 논문 작성 기술을 알기 쉽게 소개하고 있습니다. 1. 논문 작성법에 대한 기초 이해 2. 논문 작성법에 대한 최신 기술 습득 3. 인공지능을 활용한 논문 작성법 체득 4. 연구 윤리에 기반한 올바른 논문 작성법 학습 | |||||||||
| DHC5029 | 데이터AI기반디지털헬스 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | 한 | Yes |
| 디지털헬스는 의생명정보 빅데이터를 생성,관리 및 분석하고 새로운 의학적 가치를 발견하는데 필요한 의생명과학, 컴퓨팅, 정보학, 모바일헬스케어, 스마트병원시스템 등이 망라된 복합적인 학문분야로, 미래 맞춤 의학을 구현하기 위해 데이터와 AI 기반 분석이 중요한 방법론으로 활용 된다. 본 과목에서는 디지털헬스의 다양한 세부분야에 대한 기초적인 내용을 개괄하며 (1) 디지털헬스의역사, (2) 디지털헬스의 해외사례, (3) 원격환자모니터링, (4) 모바일헬스 및 웰니스 애플리케이션, (5) 디지털 의료기기, (6) 빅데이터 분석, (7) AI 활용, (8) 맞춤의학 및 유전체학, (9) 영상의학시스템,(10) 전자건강기록, (11) 정보처리 상호운용, (12) 스마트병원 등에 대해 다룬다. | |||||||||