발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DHC5031 | 의료정보학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | - | No |
| 의료정보학은 환자의 진료, 의학 교육, 의학 연구 및 의료 경영에 필요한 각종의 정보를 효율적으로 체계화하여 관리하는 학문으로 정의된다. 따라서 의료정보학은 인지과학, 의사결정이론, 정보과학 및 컴퓨터과학 등이 망라된 복합적인 학문 분야이다. 의료정보학의 응용은 컴퓨터와 통신 기술을 실제 임상에 어떻게 적용하느냐로 귀결지을 수 있다. 본 교과목에서는 의료정보학의 다양한 세부분야에 대한 기초적인 내용을 개괄한다. 좀 더 구체적으로는 (1) 의료정보학의 역사, (2) 의료정보의 특징, (3) 환자 관리 및 모니터링, (4) 임상의사결정 이론 및 시스템, (5) 의료정보 시스템 공학 및 설계, (6) 보건의료정보 표준, (7) 문헌검색과 자연언어처리, (8) 영상의학 시스템, (9) 의료정보기술의 평가방법, (10) 전자건강기록, (11) 병원경영정보, (12) 원격진료, (13) 정보기술을 이용한 의학교육, (14) 생명정보학에 대해 다룬다. | |||||||||
| DHC5032 | 컴퓨터프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 디지털헬스 전반에서 요구되는 컴퓨터 프로그래밍의 기초를 다룬다. 이를 위하여 컴퓨터의 기본 구조, 프로그래밍 언어의 구조와 개념, 그리고 기초적인 프로그래밍 패턴에 대해 학습한다. 습득한 프로그래밍 지식을 실제에 활용할 수 있도록, 디지털헬스 현장에서 자주 발생하는 문제해결을 중심으로 실습한다. | |||||||||
| DHC5036 | 의료기계학습 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 디지털헬스학과 | - | No |
| 헬스 데이터가 전산화되면서 헬스 빅데이터가 생성되기 시작하고 있다. 이러한 헬스 빅데이터를 분석하기 위해서 전통적으로 통계 기법들이 많이 사용되어 왔는데, 최근에는 기계학습이 많이 적용되고 있다. 특히나 기계학습은 기존의 통계 분석과 상호보완적으로 사용되면서 많은 성과를 보이고 있다. 본 교과목에서는 헬스 빅데이터를 분석하기 위한 기계학습 방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 기계학습의 개념과 대표적인 알고리즘들을 소개하고, 동시에 데이터 전처리 및 결과 해석 등을 설명하면서 학생들이 실제 활용할 수 있도록 필요한 실습도 동시에 수행한다. | |||||||||
| EBM5063 | 실험설계학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 바이오메카트로닉스학과 | - | No |
| 생명공학 연구를 위하여 실험 계획, 자료 수집 방법, 오차 조절 기법, 처리 설계 기법 등을 다룬다. 과목의 내용에는 실험 설계의 기본 개념, 자료의 체계적 정리, 통계적 자료 분석 방법이 포함된다. | |||||||||
| ECE5916 | 디지털집적회로 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-5 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 본 과정은 CMOS transistor의 구조 및 동작 원리, digital 회로 (INV, NAND, NOR, LATCH, Current Mirror) 동작 원리; sizing 및 delay 계산; Flash A/D 변환기 등을 다룬다. | |||||||||
| ECH5102 | 생물화학공학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 화학공학과 | - | No |
| 화학공학도는 생물공학에 대해 특히, 미생물학, 생물공학등에 관해서 더욱 해박해지고 있으며, 호기성, 혐기성 미생물에 의한 대량의 생물공학적 제품에 대한 문제들과 부담감을 해결하기 위해 이를 화학공정분석, 제어, 그리고 설계등으로 접근 발전시키고 있다. 학생들은 Saccharomyces 와 .Zymmomonas를 사용한 에탄올 발효실험으로 얻은 기본적인 data로 생물화학공정, 생물반응기 그리고, 제어시스템을 디자인하는 방법을 알게되고 실습해 보게 될 것이다. | |||||||||
| ECH5121 | 나노의약품특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 화학공학과 | 영 | Yes |
| 나노의약품은 기존 의약품의 한계를 극복하기 위하여 나노기술을 접목시켜 새롭게 개발된 의약품으로서 차세대 바이오 및 의약산업의 핵심분야로 부각되고 있음. 치료용 나노의약품 분야는 현재 임상에서 주로 사용되는 저분자 의약품을 비롯하여, 최근 부각되고 있는 단백질 의약품과 유전자 의약품을 이용하여 치료효과를 극대화시키고 부작용을 최소화시킬 수 있는 기술을 중심으로 강의할 것임. 진단용 나노의약품 분야는 난치성 질환의 조기진단을 목적으로 MRI, CT, US, Optical Imaging 등의 진단장비에 적용되는 조영제를 중심으로 강의할 예정이며, 강의 후반부에는 질병의 진단과 치료를 동시에 가능하게 하는 동시 진단/치료용 나노입자(theranostic nanoparticle)를 대상으로 강의할 예정임. | |||||||||
| GBE4003 | BME고급의료영상 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 이 과목은 자기공명영상에 대한 기본적 원론에 대한 지식을 제공한다. 자기공명영상법은 인체에 특별한 dye나 방사선 물질의 주입이 없이 다양하게 인체의 해부학적인 정보와 기능적 정보의 제공이 가능한 이미징 방법이다. 이 과목에서는 자기공명영상의 기초 원리를 물리학적인 관점에 주력하여 설명하며, 또한 인체에 어떻게 응용되는 실례를 중심으로 수업을 진행한다. | |||||||||
| GBE4004 | 의료영상복원 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 의료영상의 원리 및 이해를 위한 전공심화 과목임. Tomography 의료영상 시스템 (CT, MRI, PET 등)에서 신호생성을 위한 물리적 원리, 영상획득을 위한 인코딩 원리, 영상복원을 위한 수학적 모델링 및 최적화 기법, 복원된 영상을 평가하기 위한 Metric을 이해하고, 영상의 질에 대한 검증 및 평가에 대해서 다룸 | |||||||||
| GBE4005 | 뇌기능매핑의원리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 본과목은인간의뇌기능을연구함에있어기능적자기공명영상(fMRI)기법이어떻게사용되는지에관한이해를목표로함.먼저fMRI의기본원리와작동방법등뇌기능영상데이터가생성되고처리되는과정을살펴볼것임.fMRI를이용한실험설계,분석및뇌영상연구에수반하는문제점들을살펴보고,fMRI기법을사용하여인간의뇌기능을이해하려는연구전반에대한논의를진행함.fMRI연구에직접참여하여데이터를수집할기회를갖고,수집한fMRI데이터를분석하여,실험결과를작성하는방법을배우도록함. | |||||||||
| GBE4008 | 휴먼레벨인공지능개론I | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 지난 10년간 인공지능은 눈부시게 발전해 왔다. 하지만 여전히 인간에 비해서는 부족한 면이 많다. 예를 들어 하나의 상황에서 배운 것을 전혀 다른 상황에 적용하는 일반화 능력, 적은 양의 데이터로 새로운 환경에 적응하는 문제, 다른 에이전트의 판단과 가치를 이해하는 능력 등, 인간과 인공지능이 공존하는 행복한 미래를 꿈꾸기 위해서는 여전히 갖춰야할 능력이 많다. 이러한 인공지능의 한계를 극복하기 위해서는, 인간 뇌와 지능에 대한 깊은 이해가 필요하며, 더 나아가 현존하는 모든 생명체가 어떻게 지능적인 행동을 통해 살아남아 왔고 적응적인 행동을 보여왔는지에 대한 고찰이 필요하다. 이에 본 수업에서는 인간과 생명체의 지능을 고찰하고, 뇌가 작동하는 원리에 기반하여 새로운 휴먼레벨 인공지능, 인간을 위한 인공지능을 공부하고 원리를 모색하고자 한다. 인간 뇌에 기반한 미래의 인공지능을 꿈꾸는 학생들에게 추천한다. | |||||||||
| GBE4009 | 휴먼레벨인공지능개론Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 지난 10년간 인공지능은 눈부시게 발전해 왔다. 하지만 여전히 인간에 비해서는 부족한 면이 많다. 예를 들어 하나의 상황에서 배운 것을 전혀 다른 상황에 적용하는 일반화 능력, 적은 양의 데이터로 새로운 환경에 적응하는 문제, 다른 에이전트의 판단과 가치를 이해하는 능력 등, 인간과 인공지능이 공존하는 행복한 미래를 꿈꾸기 위해서는 여전히 갖춰야할 능력이 많다. 이러한 인공지능의 한계를 극복하기 위해서는, 인간 뇌와 지능에 대한 깊은 이해가 필요하며, 더 나아가 현존하는 모든 생명체가 어떻게 지능적인 행동을 통해 살아남아 왔고 적응적인 행동을 보여왔는지에 대한 고찰이 필요하다. 이에 본 수업에서는 인간과 생명체의 지능을 고찰하고, 뇌가 작동하는 원리에 기반하여 새로운 휴먼레벨 인공지능, 인간을 위한 인공지능을 공부하고 원리를 모색하고자 한다. 인간 뇌에 기반한 미래의 인공지능을 꿈꾸는 학생들에게 추천한다. | |||||||||
| GBE4010 | 약물전달시스템 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 한 | Yes | |
| 약물전달시스템이란 기존의 약물들이나 새로운 바이오의약품들의 안정성을 높이고 부작용을 최소화하고 효능 및 효과는 극대화하여 필요한 양의 약물을 원하는 부위에 효율적으로 전달할 수 있도록 제형을 설계하여 약물치료를 최적화하는 기술을 통칭한다. 본 수업에서는 약물전달시스템의 기본 개념과 원리에 대해 배우고, 약물전달시스템의 종류, 응용 기술, 미래 기술들에 대해 논의 할 예정이다. | |||||||||
| GBE4011 | 휴먼레벨인공지능개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes |
| 본 과목은 최근 산학에서 공통으로 관심을 쏟고 있는 뇌과학과 인공지능의 관계에 대해 심층적으로 공부함으로써 두 필드가 어떤 식으로 서로에게 도움을 주면서 각자의 영역 연구를 개척해왔는지에 대해 학부/석사과정 학생들에게 개괄적으로 소개하고자 한다. 무엇보다 인간레벨의 지능을 구현하기 위해서는 어떠한 생물학적, 계산과학적 지식을 알고 있어야 하는지 전체적인 원리를 몇 가지 대표적인 예제를 통해 알려줌으로써 학생들이 두 연구 분야에 거시적인 관점을 가질 수 있도록 한다. | |||||||||
| GBE4013 | 뇌신경망과딥러닝실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No |
| 본 과목에서는 deep learning의 기본 개념을 배운 후에, 기본적이지만 많이 사용되는 신경망 학습 방법들을 Python과 Pytorch 프레임워크를 기반으로 실습하면서 인공 신경망과 생물학적 신경망의 유사성과 차이점에 대해서 알아보고자 한다. 매주 과제를 기반으로 인공 신경망을 학습시키고, 그 의미를 해석해 볼 것이다. 이를 통해 인공지능과 뇌과학이 어떻게 서로 상호작용 하고 있는지 경험해 볼 수 있다. | |||||||||
| GBE4014 | 계산신경과학특화 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes |
| 본 수업은 계산신경과학의 기초에서 다루었던 내용들 중 학계와 산업체에서 공통적으로 많이 쓰는 내용을 심화하여 다루고, 계산신경과학의 기초에서 다루지 않았던 중요한 이론 (예: 정보이론) 등을 다루는 것을 목적으로 한다. 마지막 3~4주에서는 해당 계산이론들이 사용되었던 연구들에 대해 토론하는 시간을 갖는다. | |||||||||
| GBE4015 | 융합바이오공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No |
| 바이오기술 및 의공학기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 다양한 분야의 발전을 이끌고 있다. 이러한 바이오기술은 생체재료, 바이오센서, 의약품전달기술 등을 포함한 의생명·의공학 분야에서 빠르게 적용되어 새로운 형태의 융합 기술들이 개발되고 있다. 본 수업에서는 바이오 및 의공학기술에 대해 논의하고, 이를 응용한 융합 기술들의 최근 기술 및 연구 동향에 대해 논의할 예정이다. | |||||||||
| GBE4016 | 고급통계와응용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 기초적인 확률 및 통계 지식을 기반으로 좀 더 복잡한 수리 통계적 모델과 분석 방법을 소개하고, 여러 분야에 응용해보는 경험을 목표로 한다. 특히 주요 응용분야로 뇌인지과학 실험 데이터 분석에 초점을 맞추어, 그에 특화된 여러 통계 기법에 대해 자세히 다루기로 한다. 수강 시 예상되는 일반적인 기대 효과는 (빅)데이터 종류에 따라 그에 적합한 다양한 통계 분석 방법과 모델을 적용할 수 있게 될 것이며, 그에 따라 최근 수요가 급증하고 있는 인공지능 및 데이터 사이언스 분야에 핵심역량을 기를 수 있을 것이다. 본 교과목을 수강하기 전 사전필수지식은 다음과 같으며, 수강생들이 미적분, 확률 및 통계 관련 과목 (바이오통계 및 빅데이터)을 이미 수강했다고 가정한다. - 확률 변수, 조건부 확률, 표본분포, 정규분포, 가설검증, 선형 회귀 모형, 간단한 미분방정식 구체적으로 과목에서 다룰 주제(예시)는 다음과 같다. - 고급 확률 분포: 포아송 (신경세포 활동전위 데이터 분석) - 매개 변수 추정: 최소제곱법, 최대 우도 - 일반화 선형 모델: 로지스틱 회귀 (심리측정함수 행동 데이터 분석) - 베이지안 결정 이론 - 비모수 통계: 부트스트래핑 - 다중 비교: 오류발견률 (기능성자기공명영상 데이터분석) - 정보이론: 엔트로피, 상호 정보 본 교과목의 예상 수강생은 학부 고학년과 대학원생이며, 수강생의 수에 따라 프로젝트 기반으로 수업을 진행하여 수강생의 수업 참여를 적극 권장할 예정이다. 본 교과목의 주요 목표는 자세한 수학적 기법을 연습하기 보단, 통계 모델의 핵심을 직관적으로 이해하고 이를 뇌인지과학에 적용하는데 있다. | |||||||||
| GBE4017 | 계산신경과학입문 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes | |
| 생물학적 에이전트는 개별 뉴런 수준 혹은 전체 행동수준에서 특정 작동 원리에 따라 환경과 상호 작용합니다. 본 수업과정에서는 모든 수준의 설계 원리를 이해하기 위해 계산신경 과학에서 사용되는 다양한 접근법을 다룰 것입니다. 이 과정에는 Python 또는 MATLAB 기반의 코딩 프로젝트가 있으며, 이 프로젝트는 클래스에서 논의된 개념을 구현하는 것을 목표로 합니다. 본 수업은 개념에 초점을 맞추고 수학적인 부분을 최소한으로 다루는 수업을 만들기 위해 노력할 것이지만, 코딩을 통해 수학적 개념을 구현하기 위해 선형 대수학, 미적분학 등이 포함된 과목(예: 공학수학)을 선행과목으로 듣는 것을 추천합니다. 이 과정은 영어로 진행될 것입니다. | |||||||||
| GBE4018 | 인공지능심리물리학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 인간(자연지능)과 뇌신경망(인공지능)간의 행동 비교를 통해 1) 자연지능을 더 깊게 이해하고, 2) 좀 더 향상된 인공지능을 개발하는 것을 주요 목표로 한다. 수업은 기초적인 뇌신경망과 딥러닝의 기초를 학습한 후, 개별 또는 팀 프로젝트를 통해 실제 실험을 디자인하고, 행동 데이터를 모집하여 자연지능과 인공지능을 직접적으로 비교 분석하는 과정을 거친다. 이를 통해 인공지능이 자연지능에 비해 부족한 부분이 무엇인지, 인공지능의 방법론들이 자연지능의 계산모델로 적합한지 등등 neuro-AI 전반에 대한 통찰을 제시할 것으로 기대한다. 구체적으로 다룰 뇌신경망 모델과 행동 분야는 다음과 같다. - Convolutional Neural Network: Image classification, numerical cognition - Recurrent Neural Network: perceptual decision making, interval timing - Transformer: relational inference - Reinforcement learning: value-based decision making 추가로 교과목에서 다룰 서적은 다음과 같다. - Summerfield, Christopher. Natural General Intelligence: How understanding the brain can help us build AI. Oxford University Press, 2022. - Lee, Daeyeol. Birth of intelligence: from RNA to artificial intelligence. Oxford University Press, 2020. - Lindsay, Grace. Models of the mind: how physics, engineering and mathematics have shaped our understanding of the brain. Bloomsbury Publishing, 2021. | |||||||||
| GBE4019 | 인공지능과감정 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 영 | Yes |
| 본 교과목은 감정에 관한 심리학, 인지과학, 뇌과학의 고전적 연구와 최신 지견을 바탕으로, 빠르게 발전하고 있는 인공지능과 감정 연구의 교차점을 탐구하는 융합적 시도를 담고 있습니다. 특히 신경과학과 생물학에서 얻은 통찰을 활용하여 새로운 인공지능 설계의 가능성을 모색하고, 인공지능을 활용한 감정, 고통, 자아(self) 등의 계산 모델 개발 가능성도 함께 살펴봅니다. 더불어 인공지능이 가지는 윤리적·사회적 함의와 안전한 인공지능 개발을 위한 접근법도 비판적으로 논의합니다. 이 강의는 인공지능의 기술적 측면을 넘어, 생명체와 지능의 본질에 대한 보다 근본적인 질문을 함께 고민하고자 하는 학생들에게 적합한 수업입니다. | |||||||||
| GBE5005 | 생체신호처리특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No |
| 생체신호처리특론은 실제 생체신호 처리를 위해 필요한 여러 가지 이론들에 대해 심도 깊은 이해를 제공하는 것을 목표로 한다. 최적의 디지털 필터 디자인을 포함한 디지털 신호 처리 및 stochastic 신호 분석, spectral 분석, 그리고 noise 제거 등을 포함한 여러 가지 기법들의 수학적인 알고리즘에 대해 상급의 이해와 논의를 제공하게 된다. | |||||||||
| GBE5009 | BME신경과학특론Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No |
| 본 과목은 대학원생 수준에 맞게 신경과학 전반에 걸친 지식을 전달하며, 최근 연구 동향에 대해서도 논의한다. 이 수업에서는 주로 시스템 신경과학, 인지 신경과학에 대한 기초 수업을 진행한다. 신경과학 I을 수강한 학생에 국한하여 수업이 진행된다. | |||||||||
| GBE5030 | 바이오나노재료특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No |
| 이 과목은 석박사과정학생을 위한 나노 및 바이오 재료에 대한 지식을 배양한다. 특히 유무기재료 및 유기화학물리 바이오화학등의 폭넓은 지식을 수행한 대학원생을 위주로 강의되며, 기본적인 생체재료 뿐만 아니라 최근 연구되고 있는 biomedical application을 포함한 내용을 다룬다. | |||||||||
| GBE5041 | BME논문연구 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 4-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 한 | Yes |
| 이 수업에서는 BME 대학원생이 학위 논문을 쓰기 위한 기본 연구 자세와 논문 작성법에 대한 것을 논할 예정 | |||||||||
| GBE5044 | 초음파영상기술 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 본 과목의 목적은 초음파 센서 및 영상 장비에 대한 이론을 습득하고 초음파 기술에 대한 다양한 응용 사례 및 최신 트렌드에 관한 이해를 넓히는데 있다. 이를 통해, 의료 초음파 및 초음파 기술을 이용한 연구와 산업에 친숙하게 다가갈 수 있는 입문을 마련한다. | |||||||||
| GBE5046 | BME논문연구2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 4-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 한 | Yes |
| 이 수업에서는 BME 대학원생이 학위 논문을 쓰기 위한 기본 연구 자세와 논문 작성법에 대한 것을 논하고, 완성도 있는 논문 작성을 위한 개별 연구수업입니다. | |||||||||
| GBE5048 | 신경과학세미나Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | - | No | |
| 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. | |||||||||
| GBE5050 | BME논문연구3 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 4-8 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 한 | Yes |
| 이 수업에서는 BME 대학원생이 학위 논문을 쓰기 위한 기본 연구 자세와 논문 작성법에 대한 것을 논하고, 조금 더 심화적인 논문지도를 받게 됩니다. | |||||||||
| GBE5051 | BME논문연구4 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌바이오메디컬공학과 | 한 | Yes | |
| 이 수업에서는 BME 대학원생이 학위 논문을 쓰기 위한 기본 연구 자세와 논문 작성법에 대한 것을 논하고, 조금 더 심화적인 논문지도를 받게 됩니다. | |||||||||