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바이오시스템공학과
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.
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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.
바이오 시스템 기계공학 =
A first course in systems biology
(재미있게 풀어보는) 인공지능
(경영을 위한)정보시스템
바이오 열역학
Deep learning, machine learning and IoT in biomedical and health informatics : techniques and applications
Systems medicine : integrative, qualitative and computational approaches
Biosystems engineering
(바이오펄과 함께하는) 생명정보학
Complex systems science in biomedicine
생명공학을 열다 : 생명공학의 각 방면 전문가들이 저술한 입문서 =
Bioinformatics : an introduction
Systems biomedicine
Fundamentals of bioinformatics and computational biology : methods and exercises in matlab
Applied bioinformatics : an introduction
경영정보시스템
의공학개론
Computer simulation analysis of biological and agricultural systems
생체공학 =
Mathematical modeling : problems, methods, applications
Beal J; Adler A; Yaman F · 2016
Bio Systems
Deans, Tara L. · 2014
ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems (JETC) - Special Issue on Computational Synthetic Biology and Regular Papers
이은정, 이도헌 · 2008
Healthcare Informatics Research
Mokashi C.S.,Schipper D.L.,Qasaimeh M.A.,Lee R.E.C. · 2019
iScience
Goh WWB; Sze CC · 2019
Trends in biotechnology
Kumar Selvarajoo · 2021
Biotechnology Notes
石菁; SHI Jing · 2023
陇东学院学报 / Journai of Longdong University
Cho, Sung-Bae; Chan, Jonathan H.; Hwang, Kyu-Baek · 2013
Procedia Computer Science
Troncale, Len · 2014
Procedia Computer Science
王家明; 肖冬光 · 2012
中国轻工教育 / China Education of Light Industry
Quattrone A.,Dassi E. · 2019
iScience
Mondal, Partha Pratim; Galodha, Abhinav; Verma, Vishal Kumar; Singh, Vijai; Show, Pau Loke; Awasthi, Mukesh Kumar; Lall, Brejesh; Anees, Sanya; Pollmann, Katrin; Jain, Rohan · 2023
BIORESOURCE TECHNOLOGY
宋咏蒲 · 2018
青春岁月 / BLOOMING SEASON
Schneikart, Gerald; Mayrhofer, Walter · 2022
Journal of Industrial Information Integration
Mohsen Hesami; Milad Alizadeh; Andrew Maxwell Phineas Jones; Davoud Torkamaneh · 2022
Applied microbiology and biotechnology
Jashnsaz H.,Fox Z.R.,Hughes J.J.,Li G.,Munsky B.,Neuert G. · 2020
iScience
Partha Pratim Mondal; Abhinav Galodha; Vishal Kumar Verma; Vijai Singh; Pau Loke Show; Mukesh Kumar Awasthi; Brejesh Lall; Sanya Anees; Katrin Pollmann; Rohan Jain · 2022
Bioresource technology
Banerjee RK; D'Souza GA; Rylander C; Devireddy R · 2014
Journal of biomechanical engineering
Nichole Orench-Rivera; April Bednarski; Paul Craig; Austin Talbot · 2025
Journal of College Science Teaching
Mahapatra DM; Mishra P; Thakur S; Singh L · 2022
Trends in biotechnology
전선 / 대학원
이 교과목은 PyTorch를 활용한 심화 딥러닝 모델들의 구조와 응용법을 실습 중심으로 학습한다. CNN 기반의 전이학습을 시작으로 객체 검출, 의미 분할 등 컴퓨터 비전 심화 기술과 GAN과 같은 생성형 모델을 활용한 응용, 자연어 처리 등 고급 딥러닝 기술을 실습을 통해 학습한다. 매주 GPU 환경에서의 실습 과제를 수행하며, 모델 구현부터 데이터 전처리, 학습, 성능 평가에 이르는 전체 과정을 직접 경험한다. 강의의 핵심은 바이오시스템공학 분야의 다양한 형식의 데이터를 다루고 이에 적합한 딥러닝 모델을 적용하는 능력을 배양하는 것이며, 학기 프로젝트를 통해 수강생 각자가 선정한 바이오시스템공학 분야의 문제에 대해 적합한 딥러닝 모델을 선택하고 구현하여 해결하는 실전 경험을 축적한다.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
이 강좌는 학부에서 제공되는 생체물성공학과 연관되는 것으로 주로 농식품의 이화학적 특성, 열적 특성, 근적외 산란 및 흡수 특성, 근적외 분광분석법, 근적외 instrumentation 등에 대해서 강의하고 나아가서 농식품을 대상으로 사용되고 있는 각종 비파괴 품질측정 센서의 원리 및 설계방법에 대해 강의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 스마트농업을 구현함에 있어서 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 무선통신, 3차원프린팅, 영상처리기술 분야의 원리와 이론을 소개하고 농업분야에서 연구현황과 문제점을 소개한다. 이 과목의 목표는 바이오시스템공학 각 분야에서 정보통신기술을 비롯한 4차산업혁명 관련 첨단기술의 융합을 촉진하기 위한 것이다.전선 / 대학원
피로 파괴 모형, 피로 수명 예측, 신뢰도 등 기계 설계의 고급 내용과 변속 장치, PTO, 전동라인, 로터리-트랙터, 로외 장비 등의 기본 설계 이론과 방법 등을 다룬다. 특히 컴퓨터 설계 기법을 강조하여 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 전공 2학년을 대상으로 바이오시스템공학의 교육과 연구 분야를 학습하는 과목으로 전공 개요와 세부 연구영역, 전공과목 및 교과과정, 졸업 후 진로 등을 소개하고 대학원 실험실의 연구분야를 탐색하는 기회를 제공하여 전공에 대한 이해도를 높이고 향후 진로와 미래 바이오시스템공학도의 연구역량을 확보하는 기초를 다지는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
이 강의는 기계학습의 기본 원리를 체계적으로 이해하고 바이오시스템공학 분야에서 응용하는 것을 목표로 하며, 전통적인 기계학습 방법론부터 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN) 등 기초적인 딥러닝 모델을 학습한다. 강의의 핵심은 실제 문제에 기계학습 기술을 적용하는 능력을 배양하는 것에 있다. 이를 위해 과제와 학기 프로젝트를 통해 실제 상황에서 데이터를 분석하고, 모델을 설계 및 구현할 수 있도록 한다. 이 과정을 통해 학생들은 기계학습을 활용한 바이오시스템공학의 문제 해결 능력을 강화하고, 실무적 접근 방식을 익힐 수 있는 기회를 얻는다.전선 / 대학원
본 과목은 식물, 동물, 인체 등의 모든 생물체에 적용되는 역학에 대해 다룬다. 즉, 생체의 구조와 조직 그리고 기관을 생체역학적으로 해석한다. 생물자원들로부터 얻어지는 생체재료와 그 응용분야에 대해서 구체적으로 살펴보고, 특히 생체의료재료로서의 활용성에 대해 다룬다. 본 과목은 정역학, 동역학, 열역학, 유체역학, 열과 물질 전달의 역학적 차원에서 금속 및 바이오세라믹의 생체재료를 이용해 인공장기를 설계하고 제조한다. 또한, 세포, 조직, 생체기관의 빠른 배양을 위해서 초음파, 음파, 전기적 및 기계적 자극 등의 생체역학적 기술을 이용한 바이오리액터와 배양시스템에 대해 다루며 실습한다.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 과목은 식물 및 동물 세포 및 조직의 자극기술, 증식과 분화 촉진기술, 배양용 바이오리액터 시스템의 구조 및 설계, 생체재료를 이용한 지지체 제조, 그리고 조직배양기술을 이용한 손상된 조직 장기의 재생공학에 대해 다룬다. 즉, 생체조직공학의 4대 요소인 세포, 지지체, signaling molecules, 바이오리액터에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 생물재료 및 생물체의 이론적 구조해석과 압축, 인장, 비틀림, 전단, 굽힘 강도 등의 재료역학적 특성을 분석한다. 부하와 온도 변화에 의해 생물재료내에 발생하는 응력과 변형률을 분석하고, 탄성계수 및 항복점 등의 역학적 특성을 구명한다. 생물재료의 구조적 강도와 생체기능을 고려한 생체의료기기 및 지지체의 역학적 특성을 분석하고 실습한다. 주로 바이오세라믹 등의 생물재료를 이용한 의료기기 및 의료장치들의 설계 및 해석에 대해 다룬다. 즉, 생물재료를 이용하여 생체흡수성 bone plates, screws, 인공장기, 의료기기 및 장치 등을 재료역학적으로 설계하고 제조하는 기술을 학습한다.전선 / 대학원
펌프와 팬과 같은 유체기계 시스템의 농업기계나 시설농업에 적용, 유체기계의 성능측정, 유공압시스템의 해석방법과 시뮬레이션 기법 등을 다룬다.전선 / 대학원
전분, 천연검류 등 탄수화물 고분자는 식품 가공 공정에서 증점제, 젤화제, 안정제 등 다양한 목적으로 널리 사용되고 있으며, 분자구조와 입자구조에 따라 서로 다른 물리화학적 특성을 가지고 있다. 이 강의에서는 다양한 전분 및 천연검류의 분자구조와 물리화학적 특성을 소개하고, 이의 물리화학적 기능성을 이용한 다양한 식품 응용에 관련된 최신 연구동향을 파악한다.전선 / 학사
본 교과목은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고 이를 농업에 활용하는 방법에 대하여 배우는 것을 학습 목표로 한다. 인공지능 기술 분야인 전문가시스템, 퍼지이론, 유전 알고리즘, 인공신경망 및 딥러닝에 대해서 학습한다. 학습한 개념들의 농업 적용과 활용 사례들에 대하여 살펴보고 이를 실제 농업 현장에 응용하는 능력을 습득하도록 한다.전선 / 대학원
농작업기의 친환경화, 정밀화를 위한 해석방법과 설계방법을 다룬다. 주요내용은 농업재료 및 작물의 물성, 변량살포기술, 작물-기계 시스템, 농작업기계와 체계의 환경평가, 정밀농업 등이다.전선 / 대학원
석사과정 대학원생을 위한 세미나 교과목으로서, 공학발표에 필요한 준비, 발표 및 토론을 연습하며 수강생들은 그들이 진행중인 연구과제를 준비단계, 중간단계, 최종단계별로 발표한다. 또한 효율적인 공학논문작성을 위한 연구방법 등도 논의된다. 필요에 따라서 외부 연사가 초청되며, 수강생들의 발표를 위주로 진행된다.전선 / 대학원
지역자원은 지역시스템 공학에서 다루어야 할 중요한 주제이다. 지역자원은 토지, 수자원 그리고 그린 어메니티 등을 포함하는 바, 이들을 관리하기 위한 정보공학 지식의 활용과 정보시스템의 이용은 중요하다고 할 수 있다. 본 교과목에서는 지역자원의 종류와 특성 그리고 이를 관리하기 위한 지리정보시스템, 데이터베이스, 그리고 의사결정지원시스템의 활용에 대하여 강의한다. 본 특히 본 교과목에서는 웹기반 시스템 구축을 위한 기초 지식을 강의하며 수강생이 직접 자신이 정한 주제에 대하여 웹기반 자원관리 의사결정시스템을 구성할 수 있는 기회를 제공함으로서 정보시스템 구축에 대한 실제 경험도 갖도록 한다.전선 / 대학원
바이오센서의 작동원리를 이해하고 이를 실제 농산가공, 식품산업, 생명공학 분야에 응용하는 사례를 강의하여 공학도로서의 현장적용 및 연구 활동을 위한 적용 능력을 배양한다전선 / 학사
전선 / 대학원
바이오융합과학 및 공학 분야의 최근 국내외 연구동향에 대해 특정한 한 분야를 선정하고, 소그룹을 중심으로 발제/토론하며 논의한다. 연구방법과 활용방안 등에 대한 심도 있는 토론을 통해 최신 기술을 습득하고 연구 수행 능력을 기른다.데이터가 존재하지 않습니다.