발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MTH4039 | 대수적그래프이론개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 수학과 | 한 | Yes | |
| 그래프 이론은 수학의 중요한 분야 중 하나이다. 대수적 그래프 이론은 대수적인 성질을 이용하여 그래프를 연구하는 수학의 한 분야이다. 이 과목에서는 대수적 그래프 이론의 다양한 주제를 배운다. 이 과목에서 다루는 주제는 그래프에 대한 소개, 그래프의 차수 수열(degree sequence), 그래프의 이심률(eccentricity), 그래프채색(coloring), 정규 그래프(regular graph), 그래프인접 행렬(adjacency matrix), 그래프의 라플라스 행렬(Laplace matrix) 등이 포함된다. 이 과목의 목표 그래프의 성질을 대수적 성질로 변환하고 대수학의 결과와 방법을 사용하여 그래프에 대한 정리를 끌어내는 것이다. | |||||||||
| MTH4040 | 확률적생성모형 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 수학과 | 한 | Yes | |
| 다양한 확률적 생성 모형의 접근 방식과 이론적 배경을 학습하고, 데이터 생성 과정을 모형화하는 데 어떻게 활용되는지를 학습한다. 여기에는 생성적 대립 모델(GAN), 변분 오토인코더(VAE), 정규화 흐름(Normalizing Flow), 확산 모형(Diffusion Model) 등의 예시가 포함될 수 있다. 이를 위해 마르코프 체인(Markov Chain), 변분 추론(Variational Inference), 몬테 카를로 방법(Monte-Carlo simulation) 등 생성 모형과 관련된 확률/통계적인 방법론들이 함께 강의된다. 또한, 확률적 생성모형을 위한 최신 접근 방법이 포함될 수 있다. | |||||||||
| NAT2001 | 자연과학연구학점1 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 자연과학대학 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
| NAT2002 | 자연과학연구학점2 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 자연과학대학 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
| NAT2003 | 자연과학연구학점3 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 자연과학대학 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
| NAT2004 | 자연과학연구학점4 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 자연과학대학 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
| NAT2005 | 자연과학연구학점5 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 1 | 자연과학대학 | - | No |
| 학업성취도 우수 학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영함. | |||||||||
| NAT2006 | 자연과학과인문학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2 | 자연과학대학 | 한 | Yes |
| 자연과학과 인문학은 서로 다양한 방식으로 상호작용한다. 예를 들어, 자연과학과 인문학에서 자연을 바라보는 시각이 서로 다르면서도 상호 보완하는 방식으로 작용한다. 인문학의 발달은 자연과학의 발전을 이끌기도 하였으며 자연과학과 기술문명의 발달은 인문학과 예술의 발전에 기여하기도 하였다. 본 교과에서는 이러한 상호작용의 이해를 통해 자연과학과 인문학의 소통을 장려하고 자연과학도들의 인문학적 소양을 기르도록 한다. | |||||||||
| NAT2007 | 자연과학과인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-3 | 자연과학대학 | - | No |
| 인공지능의 역사에서 중요한 역할을 한 퍼셉트론, 역전파 학습 등을 자세히 강의하고, 은닉층이 있는 최근의 인공신경망을 소개하고 필기체 숫자 데이터를 인식하는 AI시스템을 구현해 본다. 수강생 모두가 본인의 노트북을 지참해, 강의에서 수업한 내용을 수업 중 직접 실습해보는 식으로 진행된다. 계산신경과학의 입장에서 실제의 뇌의 작동방식을 설명하고, 물리학에서 이루어진 인공신경 연결망의 성과도 소개하고자 한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| STA2011 | 통계학원론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 통계학과 | 한,한 | Yes |
| 이 과목에서는 통계학의 역사 및 통계학적 사고방식과 기본개념들을 강의하게 되며 어떠한 문제에 대한 통계학적인 접근 방법을 다루게 된다. 이에는 평균, 분산, 중앙값 등과 같은 기술통계량과 이들의 확률적인 분포를 설명하는데 사용되는 몇 가지의 중요한 분포들이 소개된다. 또한 통계학개론에서 습득한 기본적인 통계량과 분포들에 대한 지식을 바탕으로 하여 통계적인 추정 및 검정방법들을 다루게 된다. 관심 있는 모수에 대한 점추정, 구간추정 그리고 통계적인 검정에 필요한 가설의 설정요령, 검정통계량의 계산 및 이에 따른 결론도출 과정 등을 학습하게 된다 | |||||||||
| SWE3004 | 운영체제 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 소프트웨어학과 | 영,한 | Yes |
| 운영체제는 컴퓨터 시스템을 구성하는 가장 핵심적인 부분 중의 하나이며 시스템의 자원들을 관리하고 사용자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 본 과목에서는 우선 운영체제라는 소프트웨어에 대한 기본적인 개념들을 다루고, 프로세스 관리, 기억장치 관리, 파일 및 입출력 관리, 보안 관리 등 운영체제의 핵심적인 기능들을 공부하며, 마지막으로 분산 시스템 및 병렬처리 시스템 운영체제 등에 관련된 설계 사항들을 공부한다. 또한 현재 대표적인 표준 운영체제로 알려진 Unix, Linux 등의 운영체제들이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 공부한다. | |||||||||