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화학생물공학부
음용수 및 각종 생물(의약, 식품, 등) 및 화학산업 (의류, 반도체 등)의 공정수 생산을 위한 물리 및 화학적 수처리 공정의 기본원리와 응용을 다룬다. 주요 내용으로 물리 및 화학적 수처리 공정의 핵심 공정인 응집, 화학침전, 흡착, 소독, 산화 환원 반응, 막공정 등이다. 이러한 물리 및 화학적 원리가 실제공정의 예측과 제어를 목적으로 한 모델구성에 어떻게 포함되는지 모델구성의 원리와 응용도 함께 다룬다.지리학과
대자연에서는 다양한 수문, 기상, 기후, 지형, 생물 현상이 끊임없이 발생하고 있다. 이 모든 자연적 요소들은 본질적으로 시공간상에서 펼쳐진다. 자연지리학에서는 시스템적 접근이라는 맥락에서, 지구를 기권(atmosphere), 수권(hydrosphere), 암석권(lithosphere), 생물권(biosphere)으로 나눈다. 본 교과목에서는 각 영역에 대해 현장에서의 실측조사와 실험, 컴퓨터 시뮬레이션 등을 통해 깊은 연구를 진행하고자 하며 각 영역으로부터 얻은 지식을 모아 지구의 자연환경에 대한 종합적인 이해를 도모한다. 자연지리학자로서의 기본적인 소양을 배양하여 궁극적으로는 적절한 환경정책의 입안과 효과적인 환경관리에까지 참여할 수 있는 지리학도를 양성하고자 한다.자유전공학부
본 과목은 주로 담당 교수와의 1:1 면담을 통하여 수강생이 장차 선택하거나 설계하고자 하는 전공과 관련된 학문적 내용과 방법, 장래의 가능성과 진로 등을 탐색하는 것을 목표로 한다. 학생설계전공을 하려는 학생은 반드시 수강해야 하는 과목이지만, 기존의 전공 가운데 하나 또는 그 이상을 선택할 학생들도 이 강좌를 통해 자신의 적성과 잠재력을 발견하는데 도움을 받을 수 있을 것이다. 필요시 강의 및 워크샵 등을 진행한다체육교육과
본 강의는 실증적 분석을 통한 스포츠 경제, 그리고 스포츠 리그의 다양한 관점에 대해 알아본다. 또한 프로 스포츠 팀의 사업과 경제, 스포츠 중계권, 선수 연봉과 같은 선수-조직 간의 문제, 대학 스포츠나 독점 금지법, 경기장 건립 재정 이슈등과 관련된 공공재정의 문제 등 여러 가지 이슈들에 대해 다룰 것이다.치의학과
본 과목은 치의학대학원 학사과정 1학년 학생들이 예비의료인으로서 갖추어야 할 기본역량을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 심리검사를 활용한 나 자신에 대한 사회심리학적 이해로부터 시작하여 소그룹 주제별 토론학습을 통한 쌍방향 커뮤니케이션 능력을 배양하도록 한다. 특히, 성찰적 독서활동과 지역사회 봉사활동에 참여하여 인문학적 소양을 넓히고 봉사리더십을 실천하게 될 것이다. 또한, 인문학과 자연과학을 아우르는 폭 넓은 토픽을 설정하고 이를 다양한 시각에서 접근하여 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 관련 전공의 교수들이 함께 참여하여 강의와 토론을 진행한다. 이 과정에서 학생들은 다양한 전공의 주제별 텍스트를 읽고 해석하고 학문적 글쓰기에 참여하게 되며 궁극적으로는 본인의 관심분야를 탐색하는 과정에서 학부교육과정에서 필수적으로 요구하는 논리적이고 비판적으로 사고하는 능력을 함양할 수 있다.의학과
면역학 연구에 있어서 임상과 기초과학 분야 모두에 적용되는 가장 기본적인 면역학적 개념을 이해하고 익히는 내용을 교육한다. 이에는 면역반응의 특성, 항체분자의 특성, 면역유전학의 기본적인 사항, B 세포 및 T 세포의 발달과 활성화 과정, 면역관용, NK cell 등의 내용이 포함된다.지능정보융합학과
나노미터 수준의 화학적 반응과 소재에 대해 심도 있게 알아본다. 본 교과목에서는 화학적인 패턴닝과 리소그래피, 다층 자기조립, 나노접촉 인쇄와 쓰기, 나노선 및 나노튜브, 나노결정체의 합성과 자기조립, 마이크로포러스 및 메조포러스 물질, 블록공중합체의 자기조립 등을 학습 한다. 또한, 여러 가지 중요한 나노물질의 물리적 화학적 특성과 이들의 다양한 창의적인 기계적, 전기적, 전자적인 장치에서의 응용을 알아본다.체육교육과
스포츠 심리학 분야에서 이루어진 많은 이론적인 틀을 토대로 하여, 경쟁을 수반하지 않는 일반인들의 지속적인 운동 참가에 영향을 주는 요인을 규명하고, 운동강도와 운동참가 기간에 따른 운동의 다양한 심리적인 효과를 탐색한다. 특히 운동이 특성불안, 상태불안, 자신감, 자기개념, 수면 등에 미치는 효과를 분석하는 데에 중점을 둔다.국어국문학과
고대가요에서부터 향가, 고려가요, 시조, 가사 등 고전시가 작품에 대한 전반적인 이해를 바탕으로 고전시가의 미학적 특질과 그에 표현된 한국인의 생활 감정과 사상을 이해하고 작품을 분석하고 해석하는 연구의 방법을 체득하도록 한다. 이를 위하여 첫째, 작품 및 갈래 등에 대한 지금까지의 연구 성과를 점검하고, 둘째, 구체적인 작품이나 갈래를 대상으로 그 작품을 분석하고 해석하거나 갈래의 미학적 특징을 규명하는 방법을 실습한다.재료공학부
산업체와 연구소 등의 첨단 재료 관련 연구 성과물에 대한 대학원생들의 이해를 돕기 위해 물리, 화학, 하이브리드 재료 과학, 하이브리드 재료 공학 분야의 해당 전문가를 초빙하여 주제에 대한 기본 개념과 연구 성과, 연구 개발의 방향에 대해 심도 있게 강의한다.서양화과
선사시대, 고대 이집트, 그리스, 로마에서부터 낭만주의 이전까지 서양 미술의 주요 양식, 작가와 작품을 양식에 따라 당대의 정치, 사회, 경제, 문화적 관점과 연결시켜 개괄적으로 살펴본다.화학생물공학부
전기화학적 방법을 이용한 에너지 전환 및 저장을 위한 전지, 연료전지, 광전지 등의 전극, 전해질의 재료에 관한 내용과 반도체 소자의 제조와 관련된 표면처리, 박막제조, 부식 등이 강의의 주종을 이룬다. 또한 전기화학적 센서의 구조와 기능, 기타 격막, 광전기화학의 응용분야도 포함된다.협동과정 의료정보학전공
의료정보학의 다양한 이론들과 연구 및 활용 분야들에 대해 학습한다. 의학용어 및 서식의 표준화, 병원정보시스템, 의사결정이론 및 CDSS, 컴퓨터기반 의학교육, 의학문헌검색, 정보보안 및 윤리적 이슈 등에 대해 탐구한다. 의료정보시스템의 구축 및 응용사례 등을 조사하고 시스템의 효과적 활용방안에 대하여 연구한다.지능정보융합학과
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.
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융합과학기술대학원 지능정보융합학과 / 대학원
2024-1학기
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.
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Xiaoqin Pan; Hao Yang; Zichen Xu; Zuqing ZhuInteracting with Computers
Clark L.,Doyle P.,Garaialde D.,Gilmartin E.,Schlögl S.,Edlund J.,Aylett M.,Cabral J.,Munteanu C.,Edwards J.,R Cowan B.Journal of forensic sciences
Eoghan Casey; Lam Nguyen; Jeffrey Mates; Scott LallissComputer Communications
Chamikara M.A.P.,Bertok P.,Khalil I.,Liu D.,Camtepe S.International Journal of Intelligent Systems
Rampérez V.,Soriano J.,Lizcano D.,Aljawarneh S.,Lara J.A.IEEE Transactions on Reliability
Fu Xiao; Wu Jiayu; Ke Changbo; Yunfei Meng; Zhiqiu HuangJournal of Simulation
Al-Zoubi K.,Wainer G.Procedia Computer Science
Muheidat, Fadi; Patel, Dhaval; Tammisetty, Spandana; Tawalbeh, Lo'ai A.; Tawalbeh, MaisJournal of the Association for Information Science and Technology
Hansson K.,Dahlgren A.Computers, Materials and Continua
Alzahrani F.A.Concurrency and Computation: Practice and Experience
Umer A.,Mian A.N.,Rana O.ACM Transactions on Sensor Networks
Le D.V.,Yang J.Q.,Zhou S.,Ho D.,Tan R.IEEE Robotics and Automation Letters, Robotics and Automation Letters, IEEE, IEEE Robot. Autom. Lett.
Yao, L.; Zhao, B.; Wang, Q.; Wang, Z.; Zhang, P.; Qi, X.; Wong, P.K.; Hu, Y.Journal of Industrial Information Integration
Chiappa S.,Videla E.,Viana-Céspedes V.,Piñeyro P.,Rossit D.A.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Li Y.,Hu N.,Ye Y.,Wu M.Knowledge and Information Systems: An International Journal
Han, Xiaohong; Chen, Xiaolong; Zhao, Mengfan; Liu, TingMobile Networks and Applications
Giao B.C.,Vinh P.C.데이터가 존재하지 않습니다.
전선 / 대학원
본 교과목은 다양한 농산업 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 학습하는 것을 목적으로 한다. 기존의 대용량 데이터와 빅데이터는 무엇이 다른 것인가? 단순한 통계분석과 빅데이터 분석의 차이는 무엇일까? 과연 데이터만 많이 있다면 답을 구할 수 있는가? 이러한 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 과목으로 실제 빅데이터 분석 기법을 익힐 수 있도록 교과내용을 구성하였다.전선 / 대학원
계통생물학을 세부전공분야로 선택한 대학원생들을 위해 계통생물학과 관련된 분야에서 최근에 발표된 중요한 연구에 대한 문헌의 고찰 및 토론을 중점적으로 다루는데, 최근의 연구동향을 review하여 보고, 각자가 직접 문헌을 찾고 발표를 하면서 학문의 깊이와 이에 대한 이해를 돕고자 한다. 또한 탐구방향을 제시함으로써 각자의 전공 학문을 수행할 수 있는 연구품성 및 자질을 함양하여, 급격하게 발전하는 학문추세에 대한 진취적인 수용적 자세와 비판적인 능력을 아울러 갖출 수 있는 기틀을 마련하고자 한다전선 / 학사
본 교과목은 이론과 실습을 병행하여 다양한 지구환경 데이터를 가시화하고 분석함으로써 기후변화를 비롯한 지구환경과학 문제에 컴퓨터 프로그래밍과 인공지능을 활용할 수 있는 능력을 기르는 것을 목적으로 한다. 주 1회 이론 수업을 통해 지구환경과학 문제에 대한 이해 및 데이터에 대한 배경 지식을 습득하며, 주 2회 실습 수업을 통해 컴퓨터 프로그래밍과 인공지능 활용을 직접 연습하도록 한다. 이를 바탕으로 각자 지구환경 데이터과학 프로젝트 주제 제안 발표 및 결과 발표를 수행함으로써 다양한 지구환경 데이터과학 연구를 경험하도록 한다. 자연대 AI/컴퓨팅 공통 교과목인 “자연과학자를 위한 프로그래밍 및 인공지능 개론”을 수강하였거나, 그에 준하는 지식과 능력을 갖춘 수강자를 대상으로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 최신 고등 통계학습 이론과 기법 (확률 그래프모델, 커널방법, 다양체학습 등)을 소개하고 이를 중심으로 다양한 응용분야의 최신 연구주제에 적용하고 그 결과를 해석할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
교육연구에서 사용되는 데이터의 구조가 대부분 학생이 교사나 학교에 내재되어 있는 위계적인 구조를 가지는 경우가 많다는 점에서, 다층모형은 양적 연구 방법론을 익히고자 하는 교육 연구자에게 매우 필요한 방법론이라고 할 수 있다. 이 교과목에서는 다층모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 다층모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 2수준과 3수준 다층모형에서 시작하여 종속변수가 연속변수가 아닌 이분변수나 다분변수일 때 적용가능한 다층모형과 다시점 데이터에 적용가능한 변화에 대한 다층성장모형까지 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스를 위한 데이터 관리의 원리를 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용 이를 바탕으로 적용분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.전선 / 대학원
“바이오인포매틱스 특강”은 그동안 일반적으로 다루어진 토픽 중에서 시의성 있는 주제들을 다양하게 다루게 되며 주요한 토픽들을 케이스 스터디 형식으로 학습하게 된다. 관련하여 바이오인포매틱스 분야의 최근 논문을 통해 실질적인 연구 내용을 접하는 기회가 될 것이다. 토론과 발표 등을 통해 서로의 의견을 교환함과 아울러 다양한 주제의 레포트를 작성하는 기회가 주어질 것이므로 이 강좌는 바이오인포매틱스 연구 수행에 직접적으로 도움을 줄 수 있는 필수 강좌로 이해될 수 있다.전선 / 학사
학습시스템은 환경과의 상호작용을 통한 경험으로부터 지식을 습득하여 스스로 성능을 향상시키는 시스템이다. 기계학습은 학습시스템의 핵심인 경험으로부터 획득한 데이터로부터 모델을 자동으로 생성하고 이를 기반으로 미래 를 예측하는 계산구조와 알고리즘을 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 기계학습은 인터넷 정보검색, 텍스트마이닝, 컴퓨터비젼, 로보틱스, 게임 뿐만 아니라 생명과학과 비즈니스 데이터마이닝 등에 성공적으로 활용되었다. 최근 들어 모바일폰, 스마트 TV등에서 사용자 모델링과 개인화 추천 서비스에 사용되고 있으며 컴퓨터구조, 컴파일러, 운영체제, 통신망 시스템의 모델링 및 성능 예측 등 컴퓨터공학의 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 교과목은 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리, 여러가지 학습 방법에 대한 모델 구조와 학습 알고리즘 및 그 수학적인 기반를 제공하는 것을 목적으로 한다. 패턴분류, 확률관계모델링, 순차적 의사결정과정에 대한 구체적인 학습 구조와 알고리즘을 살펴보며 실제 응용문제 해결을 위한 미니 프로젝트를 통하여 그 활용 방법을 습득한다.전선 / 대학원
본 교과목의 목적은 데이터베이스 마케팅의 기본 이론을 소개하고 실무에서 활용하고 있는 여러 데이터베이스마케팅 기법들을 연구하는 데 있다. 주요 주제로 정보가치의 측정, 고객 일생가치의 측정, 교차판매 및 추가판매 모형, 이탈고객 관리 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 컴퓨터 및 네트워크 보안 관련 이슈들에 대해 학습한다. 기밀성, 무결성, 인증, 암호화 알고리듬과 프로토콜 등 다양한 보안 관련 이슈들의 개념을 이해하고, 다양한 공격 기법들에 대해 학습한다. 또한, dial-up security (PAP, CHAP, RADIUS, Diameter), WLAN security, IPSec & SSL based VPNs, e-mail security (PGP, S/MIME); Kerberos; X.509 certificates; AAA and Mobile IP; SNMP security; 등에 대해 학습하고, 실제 컴퓨터 및 네트워크 상에서의 공격에 대한 탐지 및 방지, 대응에 이르기까지 폭넓게 학습한다. 이를 통해, 컴퓨터 및 네트워크 보안에 대한 이해의 폭을 넓히도록 한다. 선수 과목: 데이터 통신망의 기초(선택적), C(C++) Programming교양 / 학사
교양 / 학사
파이선 프로그래밍과 컴퓨팅 기본 지식을 보유하고 있는 학생들에게 자연어처리를 소개하고 여러 관련 방법론을 실습하는 수업이다. 텍스트의 전처리에서부터 시작하여 최신 자연어처리 방법론인 트랜스포머에 대해 학습하고, 최종적으로 트랜스포머 기반의 사전학습모델을 활용하여 분류, 요약, 생성, 질의응답시스템, 챗봇 등을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경설계 연구의 이론적 틀과 기초 방법론을 이해하는 세미나 수업이다. 본 과목의 목표는 도시공간·환경을 시각적이고 사회과학적으로 탐구하는 방법론을 습득하여 연구 수행을 위한 기본적인 능력을 기르고 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 연구자를 양성하는 데 있다. 이를 위해 "연구 설계의 이해”와 "기초 연구 방법론” 두 가지 주제를 다룬다. "연구 설계의 이해” 부분에서는 도시공간 연구의 발상, 선행연구 분석, 개념의 정의와 조작화, 연구 질문 설정, 가설 검정 등의 내용을 다루며, 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 연구 계획서 작성 훈련을 한다. "기초 연구 방법론"에서는 정량적 도시환경설계 연구 방법론을 중심으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석을 수행할 것이다.전선 / 대학원
유전체, 단백질체, 대사체 및 표현체 등을 포함한 빅데이터와 이를 이용한 연구 기법은 가설의 수립과 높은 정확도의 검증 결과를 통해 생물학적 현상을 이해하는 주요한 방법으로 자리잡고 있다. 이 강의는 생물학 연구에 유용한 다양한 오픈 소스의 빅데이터와 분석 기법을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 문헌분석, 빅데이터의 구조, 빅데이터의 분석 등 빅데이터 기반 생물학 연구 기법의 일반론과 함께, 대사성 표현형 및 암질환 연구 등에 대한 활용 방법을 살펴봄으로써 생물학 빅데이터에 대한 이해를 높이고 앞으로 관련 학문을 전공하고자 하는 학생들에게 이론 및 실천적 지식과 전망을 제시한다.