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본 연구는 과학 분야에서 각광받는 Python을 활용하여 물리학, 화학, 생명과학 과목에서 기호연산, 시각화, 확률적 시뮬레이션의 활용 방안을 탐색하였다. 연구 결과는 다양한 방식으로 시각화되었으며, 프로그래밍 배경지식이 부족한 독자도 활용할 수 있도록 상세한 설명이 제공된다.
A student's guide to Python for physical modeling
Computational physics : problem solving with Python
Visualization in science education
A student's guide to Python for physical modeling
Visualization in science education
An introduction to Python programming for scientists and engineers
(파이썬으로 배우는) 수학적 프로그래밍 : 이산 수학의 개념과 구조를 활용한 효율적 사고
파이썬으로 배우는 데이터 과학 : 파이썬의 주요 패키지부터 머신 러닝, 시각화에 이르기까지 데이터 과학의 핵심을 한번에
Learning scientific programming with Python
Introduction to scientific programming and simulation using R
누구나 쉽게 배우는 코딩 : 아이와 부모가 함께 배우는 파이썬 프로그래밍
Computational problems for physics : with guided solutions using python
Introduction to stochastic programming
R 통계 프로그래밍 교과서
데이터 시각화와 자료분석 =
Electromagnetic simulation using the FDTD method with Python
Practical programming : an introduction to computer science using Python 3.6
(수학의 흥미를 높이고 코딩과 친숙해지는) 문제해결 파이썬 with 기본 수학 =
시작된 미래 ⓔ : 코딩과 소프트웨어로 새로운 세상을 만나다
A primer on scientific programming with Python
김영주; 정현숙 · 2016
한국정보기술학회논문지
Benakli, N.; Kostadinov, B.; Singh, S.; Satyanarayana, A. · 2017
International Journal of Mathematical Education in Science and Technology
Kátai Z.,Osztián E. · 2021
International Journal of Instruction
박찬정; 현정석 · 2024
컴퓨터교육학회 논문지
신보미, 이경화 · 2008
수학교육학연구
전선 / 대학원
컴퓨터의 이용은 의생명 과학 연구에 이어 필수적인 사항이 되었다. 최근 급속하게 발전하고 있는 심층학습을 비롯한 인공지능과 빅데이터 처리기술은 의생명과학 분야의 연구를 더욱 촉진하고 있다. 현재 많은 빅데이터 연구와 인공지능 연구 분야에서는 Python을 기본으로 한 코딩 라이브러리가 널리 사용되고 있다. 의생명과학 연구자는 Python 문법을 이해하고 라이브러리를 사용할 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 Python 프로그래밍 언어의 기초적인 사항을 익히고, 의생명 과학 분야의 친숙한 데이터셋을 이용해 예제를 해결해가면서 코딩에 대한 기초를 학습한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 과학계산 프로그래밍의 기본 개념, 프로그램 언어의 구성 요소, 구조화된 프로그램 기법, 객체 지향적 프로그램, 알고리즘 및 데이터 구조의 이론 및 실험을 배우게 된다. 특히 FORTRAN, HPF, C/C++, Java, Perl등의 언어를 이용한 과학적 프로그래밍 기법에 익숙하도록 한다. Matlab, Maple, Mathematica 등 기호계산에 대해서도 소개한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 과학, 공학, 의학, 산업, 국방 등에서 제기되는 중요한 실제적인 문제들의 효율적인 최신 과학계산모델링의 기법 및 응용, 시뮬레이션에 대한 선택적 주제를 배우도록 한다. 또한 선택된 주제들에 대하여 수학적, 수치해석적, 공학적 분석을 강의한다. 학생들에게 적절한 문제들을 배당하고 모델링, 분석, 수치해법, 시뮬레이션을 단계적으로 하게 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 과학, 공학, 의학, 산업, 국방 등에서 제기되는 중요한 실제적인 문제들의 효율적인 최신 과학계산모델링의 기법 및 응용, 시뮬레이션에 대한 선택적 주제를 배우도록 한다. 또한 선택된 주제들에 대하여 수학적, 수치해석적, 공학적 분석을 강의한다. 학생들에게 적절한 문제들을 배당하고 모델링, 분석, 수치해법, 시뮬레이션을 단계적으로 하게 한다.전선 / 학사
과학에서 컴퓨터를 이용한 문제해결 방법이 보편화되고 있다. 이 과목에서는 수치해석을 이용해 천문학 연구를 하기 위해 필요한 기본적인 방법론들을 소개한다. 이를 위해 컴퓨터 언어 및 Unix 환경에서의 프로그램 방법을 공부하고, 미분방정식, 적분, 비선형 방정식, Monte Carlo 방법, 푸리에 변환 등을 수치적으로 다루는 기법들을 배운다. 이들을 천문데이터 처리, 기체역학, N체-문제, 복사전달 등의 문제에 적용해 본다.전선 / 학사
본 교과목은 인공지능 기반 혹은 컴퓨터 지원 교육이 활발한 현 상황에 맞춰 각 교과의 교육에 자연어처리를 활용할 수 있도록 자연어처리와 관련분야의 중요한 기본 개념과 이론을 소개한다. 특히 본 교과목은 자연어처리뿐만 아니라, 철학적 배경과 함께 음성처리, 인공지능, 언어학, 교육 등 다양한 분야를 융합하여 통합적인 관점에서 자연어처리를 소개한다. 또한, 본 교과목에서는 자연어처리에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어인 파이썬과 자연어처리 관련 기초 코딩 예제, 딥러닝 기본 예제 등을 구글 코랩 등을 통해 실습함으로써 향후 학생의 목적에 따라 기술을 사용할 수 있는 기반을 형성하는데 목표를 둔다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
한국어학 연구를 위해 컴퓨터를 활용하는 방법과 기계가 이해할 수 있도록 한국어를 처리하는 자연언어처리의 연구 성과를 학습하고 실습한다. 텍스트 처리를 위해 유용한 유닉스 명령어와 통계 패키지 R 등의 도구를 적절히 사용하는 방법을 익히고, 프로그래밍 언어 Python으로 텍스트 처리를 위해 스스로 코드를 짤 수 있도록 하며, 딥러닝을 포함한 기계학습 기법을 자연언어처리에 활용하는 방법도 탐구한다.전선 / 학사
프로그래밍은 빅데이터를 다루기 위해 필요한 기초적 소양이므로 전공을 불문하고 데이터를 다루는 모든 분야에서 필수적이고 국내외 교육의 수요가 매우 높다. 본 교과목은 널리 쓰이고 있는 Python 언어를 바탕으로 프로그래밍의 핵심 원리를 다룬다.전선 / 학사
실제 물리적, 생명 현상, 의학, 경제학 등에서 일어나는 다양한 과학적 현상들을 수학적 방정식으로 변환시키고, 이에 대한 해의 존재성 및 유일성, 안정성 등 수학적 분석과 이를 기반으로 한 과학계산을 강의하고자 본 과목을 신설하고자 한다. 본 교과에서는 다양한 모델 주제별로 수학적 모델링, 계산방법론, 전산실험 들을 강의한다.전선 / 대학원
최근 치의학을 비롯한 다양한 분야에 통계 및 기계학습 분석이 활발히 진행되고 있으며 연구에 기본적인 분석을 위해서 기계학습 및 통계 방법의 활용이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 이를 위해서 여러 프로그래밍 언어의 기본을 설명하고 이를 바탕으로 다양한 통계 및 기계학습 분석을 코드 기반으로 수행할 수 있는 역량을 기른다. 그리고 다양한 데이터를 예시로 프로그래밍을 활용해 생성한 분석 방법을 일관성 있게 코드화하고 자신만의 분석 방법을 정립할 수 있도록 한다.전선 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.전선 / 학사
자연에서 발생하는 여러가지 대기현상을 컴퓨터를 이용하여 수치적으로 모의하는 기본적인 방법들에 대해서 소개한다. 실습시간에는 대기과학 연구에 필수적으로 쓰이는 프로그래밍 언어인 포트란을 공부하고, 이를 이용, 여러 가지 대기 물리방정식의 해를 수치적으로 구하고, 이를 가시화하는 연습을 실시한다.전선 / 대학원
최근 의학, 보건학, 생물학, 약학 분야에 통계적 분석이 활발히 진행되고 있으며 연구에 기본적인 분석을 위해서 통계 활용을 적극적으로 진행하고 있다. 통계의 기본적인 지식을 바탕으로 재현가능하고 지속적인 통계 분석 워크플로우를 구축하기 위해서 프로그래밍 언어 활용 방법을 획득하는 것이 연구자들에게 중요할 수 있다. 여러 프로그래밍 언어의 기본을 설명하고 이를 바탕으로 다양한 통계 분석을 코드 기반으로 수행할 수 있는 역량을 기른다. 그리고 다양한 데이터를 예시로 프로그래밍을 활용해 통계 분석을 일관성 있게 코드화하고 자신만의 분석 방법을 정립할 수 있도록 한다.전선 / 학사
디지털 프로그래밍 코드를 사용하여 드로잉 및 다양한 이미지 등을 구현하는 수업으로서 디지털 코딩과 시각 이미지의 표현 및 재현과의 상관관계와 그 개념 등을 연구한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
화학 현상을 설명하는데 근본이 되는 분자 구조-기능 상관관계에 대한 전통적인 원리기반 접근법을 보완하고 확장하는, 데이터 기반 접근법의 원리와 응용에 대해 다룬다. (1) 기초 단계로서, 컴퓨터에서 분자를 표현하는 기법과 여러 분자 데이터에 대해 소개한다. 구체적으로, 분자를 1D, 2D, 3D 표현법으로 나타내는 방법에 대해 익히고, 다양한 화학 데이터베이스에 대해 배우며, 이를 컴퓨터에서 다루어 본다. (2) 더 나아가 분자의 성질을 예측하고 기능성 분자를 설계하기 위해 활용되는 여러 계산 도구 및 기계학습 기법을 소개한다. 전통적인 화학 계산 방법인 양자화학계산과 분자동력학 시뮬레이션의 원리와 관련 소프트웨어에 대해 소개하고, 현대 기계학습 방법으로 전통적인 화학계산 방법을 어떻게 보완하고 한계를 극복할 수 있을지 탐구한다. 더불어 분자 구조 및 성질을 예측하는 모델과 분자 생성 모델의 원리에 대해 배우고 활용한다. (3) 마지막으로, 화학, 생물학, 재료, 공학 등에서 효용성이 높은 분자의 성질을 예측하는 최신 연구 사례에 대해 소개하고 미래 방향에 대해 토론한다.전선 / 학사
본 과목은 학생들에게 과학 수업의 학습 과정에서 언어가 하는 역할을 검사하는 연구를 소개한다. 본 과목에서 학생들은 언어 및 비언어 상호작용을 통해 이루어지는 과학 지식의 표현을 조사하는 연구를 경험하게 된다. 또한 독서, 글쓰기, 듣기, 말하기, 그리기 등을 통해 전달되는 과학 지식을 위한 언어 사용을 다룰 것이다.전선 / 학사
수학분야는 최근 들어 매우 빠른 속도로 변화하고 있다. 분야간 장벽이 무너지고 있고, 매우 흥미로운 새 응용분야가 계속 발견되고 있으며, 이러한 교류와 융합을 통해 새로운 수학이 창시되고 있다. 본 과목의 목표는 이러한 수학의 새로운 흥미로운 동향을 학부생들에게 적시에 소개하는 것이다. 본 과목에서 다룰 과목을 예시하면 아래와 같다. 순수수학 및 논리학의 새로운 발전; 계산과학 및 수치해석; 유체역학 및 지구물리학; 웨이블렛과 신호처리; 암호론; 양자계산; 생물정보학, 프로테오믹스 및 신경과학을 포함한 수리생물학; 지능과학; 금융수학 및 수리경제학; 확률론 및 응용. 그러나 매학기 강의될 내용은 위에 국한되지 않으며 그 당시의 수학의 상황에 맞는 토픽이 추가로 고려될 것이며 궁극적으로는 강사의 선택에 의해 결정될 것이다.전선 / 학사
수학분야는 최근 들어 매우 빠른 속도로 변화하고 있다. 분야간 장벽이 무너지고 있고, 매우 흥미로운 새 응용분야가 계속 발견되고 있으며, 이러한 교류와 융합을 통해 새로운 수학이 창시되고 있다. 본 과목의 목표는 이러한 수학의 새로운 흥미로운 동향을 학부생들에게 적시에 소개하는 것이다. 본 과목에서 다룰 과목을 예시하면 아래와 같다. 순수수학 및 논리학의 새로운 발전; 계산과학 및 수치해석; 유체역학 및 지구물리학; 웨이블렛과 신호처리; 암호론; 양자계산; 생물정보학, 프로테오믹스 및 신경과학을 포함한 수리생물학; 지능과학; 금융수학 및 수리경제학; 확률론 및 응용. 그러나 매학기 강의될 내용은 위에 국한되지 않으며 그 당시의 수학의 상황에 맞는 토픽이 추가로 고려될 것이며 궁극적으로는 강사의 선택에 의해 결정될 것이다.