발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AIM5001 | 인공지능론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 인공지능학과 | 한 | Yes | |
| 이 과목의 목표는 인공지능의 기본이 되는 알고리즘을 이해하여 구현할 수 있도록 한다. 학습 내용은 문제 해결 및 탐색, 논리와 지식 표현, 추론, 계획을 포함한다. | |||||||||
| AIM5002 | 기계학습론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 인공지능학과 | - | No |
| 기계학습은어떻게경험으로부터학습하는컴퓨터시스템을만드는가에관한연구분야이다.이과목에서는현재의기계학습분야에서사용되는알고리즘과모델들에대해서설명한다.학습할주요내용은일반화된선형모델,다층인공신경망,서포트벡터머신,베이지안네트워크,클러스터링,차원축소 등이다. | |||||||||
| COV7003 | 논문작성법및연구윤리3 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 일반대학원 성균융합원 | 한 | Yes | |
| 이 과목에서는 대학원생으로써 다양한 필수 소양들을 갖추고 우수한 연구논문을 작성할 수 있게 가르친다. 대학원 과정과 석박사 학위에 대한 올바른 이해, 좋은 연구를 하는 법, 영어연구논문 작성하는 법, 학회/저널 논문 쓰는 법, 영어 표현법 등을 실습을 통해 가르친다. 아울러, 연구윤리에 대해서도 살펴본다 | |||||||||
| EAM5207 | 신소재전자물성론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 신소재공학과 | - | No |
| 원자의 전자의 구조 및 거동, 결합, 에너지밴드, 격자진동, Brillouin 영역, 자유전자론 등을 배우고, 전기적, 열적, 자기적 및 광학재료의 이론 및 성질과 응용범위를 다룬다. | |||||||||
| ECE5939 | 태양전지분석론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 강의는 학생들에게 태양전지 소재 분석 평가법, 제조과정에 광학적, 화학적, 물리적, 전기적 특성 평가법을 습득하도록 한다. 태양전지 제조 완성 이후에 비파괴 및 파괴적인 다양한 분석법을 학습한다. 태양전지의 전기적 특성에 영향을 주는 요소를 평가 분석하는 방법을 습득하여 고효율 태양전지 제조 역량을 가지도록 한다. | |||||||||
| ERC7003 | AI기반공학연구방법론 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| AI기반공학연구방법론은 학사·석사·박사 과정 학생이 공통으로 수강할 수 있는 1학점 교과목으로, AI 시대에 필요한 보편적 연구 수행 역량을 체계적으로 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목은 단순히 생성형 AI 사용법을 익히는 강의가 아니라, 연구자가 AI를 연구 과정의 보조 도구로 활용하되 그 결과를 비판적으로 검토하고 책임 있게 재구성하는 방법을 배우는 연구방법론 교과목이다. 수업은 AI가 연구와 학습 방식에 가져온 변화, 생성형 AI의 원리와 한계, 연구주제 탐색, 문헌 검색, 선행연구 분석, 연구 공백 도출, 연구문제와 가설 설정, 연구 설계, 자료 수집, 데이터 정리와 분석, 시각화, 연구계획서 작성, 연구윤리와 데이터 보안까지 연구 전 과정을 다룬다. 특히 AI가 제시한 답변의 환각, 편향, 허위 인용, 최신성 부족, 논리적 비약, 개인정보 및 비공개 자료 유출 가능성을 점검하는 훈련을 포함한다. 학생들은 자신의 전공 또는 관심 분야를 바탕으로 연구주제 후보를 만들고, 관련 문헌을 탐색하며, 연구문제와 분석 계획을 구체화한다. 최종적으로는 AI 활용 과정, 선행연구 정리, 연구 공백, 연구문제 또는 가설, 자료 수집·분석 계획, 검증 과정, 연구윤리 점검, 학습 성찰을 포함한 AI 연구 포트폴리오를 작성한다. 학부생은 기초 탐구 과제형, 석사과정생은 예비 연구계획서형, 박사과정생은 독립 연구 설계형 산출물을 목표로 한다. 본 교과목은 학생들이 AI를 활용해 연구 생산성을 높이며 연구자의 비판적 사고와 책임성을 유지하도록 돕는 미래형 연구역량 교육이다. | |||||||||
| ESC5003 | 연료전지,배터리,수퍼커패시터1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 이 과목은 기본적인 전기화학 저장과 전기 발생의 기본에 대해 강의한다. 강의의 주제는 전기화학과 구조 그리고 전극 인터페이스에서 일어나는 충전 변환의 역학이다. 배터리와 수퍼커패시터 에 활용되는 전기화학 기술을 배울 수 있으며, 연료 전지와 연료전지 반응의 전기 촉매 작용 원리 역시 습득할 수 있고, 저온에서의 연료 전지 실험 방법을 알 수 있다. | |||||||||
| ESC5009 | 연료전지,배터리,수퍼커패시터2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 이 과목은 기술적 공학적 연료 전지의 발전에 대해 강의한다. 강의의 주제는 해프 셀에서부터 시스템까지 연료 전지 분석의 모델링과 연료 기술, 저장, 변환, 분배와 안전이다. 또한 연료 전지 활용의 현황과 현재 활용되고 있는 여섯 가지 연료 전지 기술의 기술경제적 평가에 대해 논의하며, 실생활에서 활용되는 연료 전지 발전소와 원료들에 대해 알게 될 것이다. 또한 연료 전지의 나노 물질 활용의 장점 역시 다루게 될 것이다. | |||||||||
| ESC5043 | 에너지나노분광학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 이 과목은 나노소자의 분석에 중요한 분광학에 대한 이론적 이해와 실제 데이터의 해석에 필요한 기본적인 경험을 전수하고자 한다. 과목의 내용은 나노물질의 분광학적 분석 장비, 즉 Uv/vis, 형광, 인광을 이용한 가시광 분광학과 분자의 특정 진동운동을 다루는 적외선 분광학, 핵자기공명 분광학, 질량분석기, 라만분광학의 이론을 다루고 특징적인 데이터의 해석능력을 배양하는데 중점을 둔다. 이를 위해 공동장비를 이용하여 실습과 연습시간을 가질 수 있다. | |||||||||
| ESC5044 | 에너지물리생물과학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 에너지 변환에 있어서 특히 광합성을 이용하는 생물학적인 에너지 변환이 많은 부분에서 시도되고 있다. 이는 저렴하고 친환경적이고 대량생산이 가능한 생물 연료를 개발하기 위함이다. 이 과목은 생물리 화학을 중심으로 생물 합성학, 유전공학, 그리고 시스템 생물학등의 접근방법을 통해 이러한 노력들의 이론적인 개념과 실제 적용사례를 연구하며 생물체를 이용한 더 나은 에너지 생산방법을 모색한다. 생물학, 화학, 물리, 그리고 유전공학에 걸치는 다학제간 강의로 진행한다. | |||||||||
| ESC5046 | 에너지소자분석론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 본 강의는 학생들에게 에너지 관련 소재 분석 평가법, 제조과정에 광학적, 화학적, 물리적, 전기적 특성 평가법을 습득하도록 한다. 에너지 소자 제조 완성 이후에 비파괴 및 파괴적인 다양한 분석법을 학습한다. 에너지 소자 전기적 특성에 영향을 주는 요소를 평가 분석하는 방법을 습득하여 고효율 태양전지 제조 역량을 가지도록 한다. | |||||||||
| ESC5047 | 태양에너지 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 에너지과학과 | - | No |
| 태양에너지 관한 전반 범위 학습을 수행한다. 기본적인 광현상의 소개 후에 광변환 효율의 다양한 관점을 다룬다. 태양에너지 변환은 광여기된 전자-정공의 쌍들을 분리하기 위한 내부의 전계형성이 요구되기 때문에 MS, MIS, SIS, PN, PIN, homojunction과 heterojunction 등과 같은 다양한 접합의 형태가 강조되어 학습한다. 다른 실용안은 소자제작, 특성화, 모의실험과 앞으로의 연구 경향 등의 관점을 다룬다. | |||||||||
| NAT4001 | 생명공학기술창업특강 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 자연과학대학 일반대학원 | - | No | |
| 생명과학/공학 기술을 기반으로 창업한 교내/교외 생명공학기술기업의 대표이사나 최고기술책임자, 그리고 생명공학기술기업에 투자하는 벤처캐피탈 투자심사역 등을 초청하여 기술 기반 창업 스토리 소개 및 기업가 정신, 향후 생명공학기술기업 창업을 희망하는 학생들에게 조언해주는 내용의 강의를 진행한다. 강의 후반에 학생들은 가상의 생명공학기술기업 창업에 대한 계획을 수립, 발표한다. | |||||||||
| NAT5001 | 자연과학연구학기1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 자연과학대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 교과목은 해외대학 파견 및 공동 연구 활성화를 취지로, 학생들에게 연구참여의 기회를 실제로 제공함으로써 학업성취의 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.(4주) | |||||||||
| NAT5002 | 자연과학연구학기2 | 6 | 12 | 전공 | 석사/박사 | 자연과학대학 일반대학원 | - | No | |
| 본 교과목은 해외대학 파견 및 공동 연구 활성화를 취지로, 학생들에게 연구참여의 기회를 실제로 제공함으로써 학업성취의 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.(5주~8주) | |||||||||
| NAT5003 | 자연과학연구학기3 | 9 | 18 | 전공 | 석사/박사 | 자연과학대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 교과목은 해외대학 파견 및 공동 연구 활성화를 취지로, 학생들에게 연구참여의 기회를 실제로 제공함으로써 학업성취의 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함.(9주~16주) | |||||||||
| NAT7001 | AI를활용한자연과학연구방법론 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사/박사 | 자연과학대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 교과목은 자연과학대학 학생들이 생성형 AI와 대규모 언어모델을 연구 과정 전반에 효과적이고 책임감 있게 활용할 수 있도록 설계된 온라인 기반 연구방법론 강의이다. 특정 전공에 한정하지 않고, 자연과학 분야 연구자가 공통적으로 수행하는 연구 주제 설정, 문헌 조사, 데이터 정리, 분석 보조, 논문 작성 및 연구 그림 제작, 발표자료 구성, 연구윤리 및 검증 방법을 다룬다. 본 교과목을 통하여 학생들은 생성형 AI를 단순한 답변 생성 도구가 아니라 연구 질문을 구체화하고, 문헌과 데이터를 비판적으로 검토하며, 연구 결과를 논리적으로 전달하고 검증하는 연구 보조 도구로 활용하는 역량을 기른다. | |||||||||
| PHY4005 | 물리현장실습1 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사 |
3-4
1-4 |
- | No | |
| 약 2주간의 산업체 현장실습을 통하여 물리학이 산업체에서 어떻게 응용되는가를 체험함으로써 물리학에 대한 이해를 증가시키고 동시에 향후 취업에 대비한 준비를 향상시킨다. | |||||||||
| PHY4006 | 물리현장실습2 | 2 | 4 | 전공 | 학사/석사 |
3-4
1-4 |
- | No | |
| 약 4주간의 산업체 현장실습을 통하여 물리학이 산업체에서 어떻게 응용되는가를 체험함으로써 물리학에 대한 이해를 증가시키고 동시에 향후 취업에 대비한 준비를 향상시킨다. | |||||||||
| PHY4007 | 물리현장실습3 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 |
3-4
1-4 |
- | No | |
| 약 6주간의 산업체 현장실습을 통하여 물리학이 산업체에서 어떻게 응용되는가를 체험함으로써 물리학에 대한 이해를 증가시키고 동시에 향후 취업에 대비한 준비를 향상시킨다. | |||||||||
| PHY4008 | 물리현장실습4 | 4 | 8 | 전공 | 학사/석사 |
3-4
1-4 |
- | No | |
| 약 8주간의 산업체 현장실습을 통하여 물리학이 산업체에서 어떻게 응용되는가를 체험함으로써 물리학에 대한 이해를 증가시키고 동시에 향후 취업에 대비한 준비를 향상시킨다. | |||||||||
| PHY4010 | 시스템컴퓨터제어 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 본 강좌에서는 제어 계측 시스템, 데이터 수집과 분석, 계측장비 제어, 보고서 생성 등의 어플리케이션을 개발하기 위한 LabVIEW 환경과 특징, Dataflow 프로그래밍 등을 다루며, Data 수집, 수집된 데이터 저장 처리, 표시하는 어플리케이션을 구현 하고자 한다. 학생들은 LabVIEW 개발 환경을 이용 공통의 공학 디자인 문제들을 해결하기 위한 여러 가지 방법론을 습득, 산업체 현장에서 실제 활용될 수 있는 프로그래밍 기술을 익힌다. | |||||||||
| PHY4011 | 물리세미나1 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 물리학과에서 진행되는 세미나와 콜로퀴움에 학부생들이 참여하여 물리학 각 분야의 첨단에서 이루어지고 있는 연구 동향을 파악하는데 도움이 되게 하고자 하는 과목이다. | |||||||||
| PHY4012 | 물리세미나2 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사 | 한 | Yes | ||
| 물리학과에서 진행되는 세미나와 콜로퀴움에 학부생들이 참여하여 물리학 각 분야의 첨단에서 이루어지고 있는 연구 동향을 파악하는데 도움이 되게 하고자 하는 과목이다. | |||||||||
| PHY4016 | 양자광학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 흑체복사, 빛의 양자성, 광자의 운동량과 에너지, 광압, 유방출 및 자발적인 천이 레 이저 이론과 레이저 종류, 비선형광학 등을 다룬다. | |||||||||
| PHY4018 | 상대성이론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 영 | Yes | |
| 본 상대성 이론 과목은 특수 상대성 이론을 주로 다루고, 일반 상대성 이론중 학부생의 이해가 가능한 쉬운 몇개의 주제를 설명한다. 특수 상대성 이론의 경우 갈릴레이의 상대성 원리와 아인슈타인의 상대성 원리의 차이, 동시성, 공변성등 기본 개념을 다룬다. 이어 길이의 수축, 시간의 확장, 질량-에너지 등가원리등을 설명하고, 여러 역학계, 전자기장 이론에 이를 응용한다. 일반 상대성 이론은 등가원리에서 시작하여 아인슈타인 방정식을 정립하고, 이를 이용 블랙홀, 빅뱅 우주론까지 다룬다. | |||||||||
| PHY4019 | 고체물리1 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 우주상에 존재하는 고상, 액상의 물질에 대한 거시적, 미시적 성질을 이해하기 위한 이론 수업의 첫 학기 강의에 해당한다. | |||||||||
| PHY4020 | 양자정보학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 양자 컴퓨터의 시대를 맞아 양자 정보 이론의 기초를 공부하는 과목을 신설한다. 학부 양자 수업 1,2,3(최소한 1,2)을 선수강한 학생들을 대상으로 (1) 선형대수 이론, (2) 양자얽힘 이론, (3) 큐빗의 개념과 응용을 공부한다. 추가적으로 몇 가지 대표적인 양자 알고리즘의 원리를 공부한다. | |||||||||
| PHY4021 | 기계학습과통계이론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | - | No | |
| 기계학습 이론을 이론물리학 관점에서 공부한다. 최적화 수학, 선형대수 이론, 베이즈 통계 이론, 볼츠만 통계 이론, 비평형 통계 물리 이론 등, 기계 학습의 수학적, 통계적, 물리적 배경을 이루는 다양한 이론을 공부한다. 물리학적 배경을 가진 학생들이 기계 학습이나 데이터 과학 분야에 기여할 수 있는 이론적 기초를 제공하는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| PHY4022 | 고체물리2 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 우주상에 존재하는 고상, 액상의 물질에 대한 거시적, 미시적 성질을 이해하기 위한 이론 수업의 두 번째 학기 강의에 해당한다. | |||||||||