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Posthuman life : philosophy at the edge of the human
The Freudian robot : digital media and the future of the unconscious
바이오필리아 : 우리 유전자에는 생명 사랑의 본능이 새겨져 있다
기계 속의 생명 : 생명의 개념을 바꾸는 새로운 생물학의 탄생
후생동물 : 바다로부터 뭍까지, 동물에게서 배우는 마음의 진화와 생명의 의미
The machine question : critical perspectives on AI, robots, and ethics
Machine learning and IoT : a biological perspective
Robotics, AI, and humanity : science, ethics, and policy
Ways of being : animals, plants, machines : the search for a planetary intelligence
Minds, machines and evolution : philosophical studies
The animal catalyst : towards ahuman theory
Encyclopedia of the sciences of learning
마음의 아이들 : 로봇과 인공지능의 미래
지구의 절반 : 생명의 터전을 지키기 위한 제안
Robot rights
New laws of robotics : defending human expertise in the age of AI
The Biophilia hypothesis
Sunday Grève, S. · 2025
Inquiry (United Kingdom)
Sebastian Sunday Grève · 2025
Inquiry
Çengel, Yunus A. · 2022
Journal of Future Robot Life
이상헌 · 2018
생명연구
강병호 · 2019
한국엔터테인먼트산업학회논문지
Trajković Marko; Drakić Dragiša S. · 2015
Zbornik Radova: Pravni Fakultet u Novom Sadu
Volpone, Annalisa · 2023
Pólemos
Mangan M.,Floreano D.,Yasui K.,Trimmer B.A.,Gravish N.,Hauert S.,Webb B.,Manoonpong P.,Szczecinski N. · 2023
Bioinspiration and Biomimetics
Gunkel D.J.,Wales J.J. · 2021
AI and Society
강혜림 · 2022
국제거래와 법
김문정 · 2014
생명윤리
Bongard, Joshua; Levin, Michael · 2021
FRONTIERS IN ECOLOGY AND EVOLUTION
이정희 · 2008
동서철학연구
Huesken, Simon · 2014
NanoEthics: Studies of New and Emerging Technologies
赵紫薇 · 2018
才智 / caizhi
TURNBULL, AMANDA · 2022
Osgoode Hall Law Journal
김건우 · 2017
법철학연구
Thessard, Anne-Laure · 2020
Multitudes
강현대 · 2019
한국가구학회지
Barber O.,Somogyi E.,McBride E.A.,Proops L. · 2023
Computers in Human Behavior
전선 / 대학원
본 세미나는 응용 윤리의 대표적 주제들을 이론적 근거에 입각하여 다룬다. 이를 통해서 현대 사회의 여러 분야에서 발생하는 복잡한 윤리 문제들을 어떻게 바라보며 어떻게 그 해법을 찾을 수 있는지에 관해 검토한다. 더 구체적으로 말하자면, 현대의 인간의 삶에서 나타나는 환경문제, 삶과 죽음의 문제, 빈부격차의 문제, 사형제도, 처벌, 사회정의 문제 등 실천윤리의 연구 과제를 폭넓게 연구하고 이러한 사회문제들을 윤리적으로 해명하는 길을 모색한다.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.전필 / 대학원
최근 생명공학의 주된 분야인 줄기세포, 유전자 치료, 재생의학, 세포치료, 유전체 의학, 바이오나노기술, 정밀의료, 3D 프린팅, 인공지능, 빅데이터 등 최신 생명공학이 바이오메디컬 영역에서 적용되는 사례 중심으로 윤리적, 법적, 그리고 규제적 글로벌 이슈와 정책 방향 및 사회적 영향들을 함께 고찰하면서 현 시점에서 첨단생명공학의 한계와 발전 방향들을 심화 탐구해 본다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
치의과학 기초분야 연구에 필요한 여러 실험방법에 대해 검토한다. 기초지식의 습득을 생물학적 및 화학적 프로세스를 세포, 조직, 그리고 유기체 관점에서 다룸으로서 실험연구에 필요한 분자생물학적 연구방법에 대해 강의와 토론을 한다.전필 / 대학원
학생들은 이 교과목에서 인체 내 분자의 기능 및 대사와 세포 및 조직의 구조와 기능을 이해한다. 생화학적 진화에서부터 단백질의 구조, 유전물질, 세포의 호흡과 대사에 대해 이해하며, 세포의 구조와 기능에서부터 출발하여 조직의 다양한 형태학적·생리학적 특성을 학습한다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전선 / 학사
전통 재료기법 및 복합매체, 입체조형, 영상작업 등 개인의 연구 주제에 따른 매체 사용의 폭을 확장하여 자유로운 조형작업을 시도한다. 학생들은 개인 작업을 계속하면서, 전통회화 및 시각예술의 주된 매체가 현대회화에서 새롭게 응용되는 방안을 모색한다. 지금까지 배운 전통재료 및 기법에 대한 창의적이고 현대적인 응용 방안에 대해 탐구하며, 평면뿐 아니라 입체공간에서도 다양한 실험을 행한다.교양 / 학사
“삶의 혁명-생명공학” 교과목은 생명공학에 필요한 기초적인 분야에 대한 언급은 물론 생명공학을 응용한 분야에 대해 포괄적이면서 최신의 기술들에 대해 자세히 소개할 것이다. 예를 들어 본 교과목에서는 형질전환, 동물 및 식물 복제, 동물, 식물, 의학, 식품분야에서의 생명공학에 대해 설명할 것이고, 더 나아가서 생명공학에 대한 발전과정, 연구 방법, 생명공학에 대한 소비자적 및 윤리적인 측면 및 생명공학 분야에서의 진로 등 실질적인 분야에 대해서도 다룰 예정이다.전선 / 학사
생명과학 분야에서는 최근 인공지능(AI) 모델을 활용해 새로운 지식을 창출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. AI를 활용하여 생명과학 연구를 수행하는 연구자는 생명과학에 대한 지식뿐만 아니라 컴퓨팅 및 AI에 대한 기본적인 소양을 갖출 필요가 있다. 따라서, 본 과목에서는 생명과학 전공 지식을 학습한 학부생들을 대상으로 컴퓨터 과학, 빅 데이터, AI에 대한 심화 지식을 습득하고 AI를 활용하는 능력을 함양할 수 있도록 한다. 본 과목에서는 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL) 방법을 사용하여, AI를 활용해 생명과학 분야의 문제들을 직접 분석해 보고, 이 과정에서 습득한 지식을 향후 생명과학 연구에 직접 활용할 수 있도록 한다. 본 교과목의 전반부에서는 차세대 시퀀싱(Next-Generation Sequencing, NGS)을 포함한 멀티오믹스 빅데이터의 이론적 배경을 학습하고 이 데이터를 직접 분석하여 생물정보학 연구 과정을 체험할 수 있도록 한다. 후반부에서는 생명과학의 문제를 해결할 수 있는 AI 모델을 개발하기 위한 수리과학 및 컴퓨터과학 지식을 습득한다. 또한, 딥 러닝을 활용하여 직접 모델을 훈련시키고 평가함으로서 AI를 활용한 과학적 문제 해결 과정을 경험한다. 본 과목에서는 이와 같이 학생 주도적으로 프로젝트를 수행하며, 프로젝트 수행 결과를 바탕으로 성적을 부여한다. 본 교과목은“자연과학자를 위한 프로그래밍 및 인공지능 개론”(자연대 AI∙컴퓨팅 공통기초 과목) 수강자에 한해 수강이 허용된다.전선 / 대학원
본 강좌는 인간커뮤니케이션과 사회 전반적인 변화의 원동력이 되고 있는 뉴미디어의 기술적 개요와 특성을 섭렵하고 이들이 인간 문명에 미칠 영향과 함의를 고찰하고자 한다. 이를 위해 뉴미디어의 직접적 동인이 되는 디지털 혁명, 커뮤니케이션 채널, 네트워크, 전송방식의 변화, 다양한 개별 뉴미디어들을 개괄하고 이런 뉴미디어들이 가져올 인간커뮤니케이션의 변화와 사회적 함의를 살펴본다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전필 / 학사
본 과목에서는 동물 기르는 법, 동물 교육, 복종 훈련, 동물 미용, 사료와 간식 선택 방법 등을 강의하여 수의사가 되려고 하는 예과 학생들에게 동물에 대한 이해도를 증가시킨다. 또한 이 과목에서 다루는 동물은 반려동물뿐만 아니라, 이구아나, 거북이, 토끼, 새, 어류 및 말 등 각종 동물에 대해서도 각 동물의 특성에 맞게 동물의 행습 및 기르는 방법에 대해 강의한다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터를 분석 및 활용하는데 필요한 기계학습 기술과 지식을 제공하는 것이다. 다양한 전공자가 쉽게 접근할 수 있도록 기계학습 방법론뿐 아니라 컴퓨터 언어, 확률 및 통계 등 기계학습 이해를 위한 기초적인 내용들을 포함한다. 수강자는 본 과목의 이수를 통해 기계학습의 전반적인 이해와 함께, 스마트팜 분야의 다양한 형식의 데이터에 대한 기초적인 분석 및 응용에 활용할 수 있으며 추후 심화과정을 위한 기초 지식으로 활용할 수 있다.전선 / 대학원
본 강의에서는 MEMS 기술, 정밀 가공 기술, microfludics 기술, micro electronics 기술, micro biology 기술의 융합에 의해서 탄생된 bio-MEMS를 다루게 되며, 이를 위해서 정밀 기계공학, 극미세 유체 현상학, 생명공학, 생화학, 표면분석화학의 기본적 이해, 차별화된 MEMS 단위 공정 기술과 응용예에 대한 이해, 산업화의 가능성을 공부하게 된다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 바이오시스템공학 분야의 데이터 부족 문제를 극복하고 효과적으로 인공지능 모델을 개발하기 위한 방법론들을 소개한다. 바이오시스템공학은 생물, 물리, 화학 및 정보과학이 융합된 응용학문으로, 다양한 도메인과 데이터 유형에 따라 인공지능 모델 훈련을 위한 데이터 수집과 라벨링에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이 과목은 인공지능 응용 연구에서 데이터 부족 문제의 본질을 이해하고 이러한 도전을 극복하기 위한 핵심 인공지능 기술을 다룬다. 더불어, 최신 관련 논문에 대한 비판적 검토와 토론을 통해 학생들에게 실용적이고 심도 있는 학습 경험을 제공하고 지속적인 자기주도학습의 기반을 마련하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
생명체는 현대 기계 및 전기 시스템에서 관찰되는 시간적 및 공간적 정밀도에 필적하거나 종종 능가하는 고도로 복잡하지만 조화로운 역학을 보인다. 이 강좌에서는 생물학적 현상에 적용되는 모델링과 제어 이론의 기본 원리를 탐구한다. 학생들은 수학적 모델, 실험 데이터 및 전산 시뮬레이션을 통합하여 생물학적 시스템의 제어 전략을 식별, 분석 및 설계하는 방법을 배우게 된다. 피드백 제어, 시스템 식별, 확률론적 모델링 및 생체 계측과 같은 주제를 다룰 예정이며, 기계 공학 원리를 사용하여 생명체의 복잡한 역학을 효과적으로 탐색하는데 필요한 지식과 기술을 학생들에게 제시한다.공통 / 대학원
기초 유전학 및 바이오 연구에 많이 사용되는 Drosophilia, C elegans. zebra fish, xenopus 등을 포함하여, 바이오분야 연구에 많이 사용되는 마우스와 같은 소형 실험동물부터 영장류까지, 기초 및 응용 전분야의 실험동물종을 망라하는 모델동물에 관한 주제로 구성하였다. 또한 생명연구윤리, 모델동물의 리소스 시스템, 동물실험대체시험법, 각종 질환연구에 활용되고 있는 모델동물의 현황 - 대사성질환모델, 노화 및 퇴행성 질환, 뇌질환, 행동연구, 감염성 질환, 종양성 질환, 염증성 질환, 유전자조작모델동물 등의 세분화된 응용 주제로 편성된다.