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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BBC3003 | 차세대바이오헬스캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명공학대학 | 한 | Yes |
| 본 과목은 생명공학 관련 학문 분야를 기반으로 다학제간 지식의 융합을 통해, 현재 인류가 당면한 사회·과학적 문제를 도출하거나 바이오헬스 산업 분야의 다양한 니즈를 발굴하고, 이를 해결하는 일련의 디자인 프로세스를 학습함을 목표로 함. 과목을 수강하는 학생들은 팀을 구성하고, 창의적인 문제 해결의 방안을 모색하고, 토론과 발표하는 과정에서 차세대바이오헬스 분야 인재로서 갖추어야할 필수적 능력(창의, 융합, 혁신, 협업, 소통, 디지털 리터러시, 리더십 등)을 함양하게 됨. | |||||||||
| BIO3054 | 생명과학과미래기술 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 생명과학과 | - | No |
| 현대를 사는 교양인으로서 필수적으로 요구되는 생명현상을 이해하고 생물학 전반에 걸친 폭넓은 지식을 얻도록 하기 위한 과목이다. 생명의 탄생과 진화의 기초로부터 시작하여 생명체를 이루는 물질, 유전자의 구조와 기능, 에너지 대사 등의 생명현상을 포괄적으로 다루면서 현대사회에서 생명과학의 특성과 위치를 부각시킨다. 또한 인간복지의 향상을 위해 타 학문과의 연계성과 미래사회에서의 생명과학의 역할과 전망 등을 논한다. | |||||||||
| BSE7001 | 시스템신경과학개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 과목에서는 동물의 뇌 속 다양한 영역에 존재하는 수많은 신경세포들의 신호가 어떻게 감각 정보의 암호화, 사고와 기억, 그리고 행동 조절 등에 기여하는지를 연구하는 시스템신경과학 분야를 다룬다. 시스템신경과학은 개별 뉴런의 특성뿐 아니라, 집단 수준에서 나타나는 활동 패턴이 어떠한 원리로 정보를 표상하고 처리하는지를 밝히는 데 초점을 맞춘 학문이다. 최근에는 행동하는 동물의 뇌에서 수백- 수천 개의 신경세포 활성도를 동시적으로 측정할 수 있는 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 이를 통해 뇌 기능을 단일 세포 차원을 넘어 집단·네트워크 수준에서 분석할 수 있게 되었다. 이러한 기술적 진보는 복잡한 뇌 기능과 정보 처리 메커니즘을 보다 체계적으로 이해할 수 있는 새로운 기반을 제공하고 있다. 본 강의에서는 이러한 전통적 방식의 시스템신경과학 연구와 함께 최신 연구 동향 및 분석 방법론을 학부·석사·박사 과정 학생들에게 폭넓게 소개하며, 수강생들이 시스템신경과학의 기본 개념부터 최신 응용 연구에 이르기까지 균형 잡힌 시각을 습득하도록 돕고자 한다. | |||||||||
| BSE7002 | 뇌세포생물학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 영 | Yes | |
| 본 강의는 뇌과학 연구자를 위한 뇌세포생물학의 기초부터 최신 지견까지 체계적으로 다룬다. 뇌의 해부학적 구조를 거시적 수준에서 시작하여 미시적 세포 수준까지 단계적으로 학습하며, 각 세포 유형의 기능과 이를 연구하는 방법론을 통합적으로 이해한다. 먼저 신경세포의 다양한 구조적 특징과 기능적 분류를 학습한다. 세포체, 수상돌기, 축삭의 형태학적 특성부터 전기생리학적 특성까지 다룬다. 활동전위 생성, 시냅스 전달, 신경전달물질 시스템, 그리고 신경가소성의 분자적 메커니즘을 깊이 있게 탐구한다. 아교세포는 오랫동안 단순한 지지 역할로만 인식되어 왔으나, 최근 연구를 통해 뇌 기능에 필수적인 능동적 역할을 수행함이 밝혀졌다. 성상세포의 신경전달물질 재흡수와 시냅스 조절 기능, 미세아교세포의 면역 반응과 시냅스 가지치기 역할 등 아교세포의 구조적 특징과 기능적 다양성을 최신 연구 성과와 함께 학습한다. 뇌혈관계는 뇌 기능 유지에 필수적이며, 혈액-뇌 장벽은 뇌의 항상성을 보호하는 독특한 구조이다. 혈관세포, 주변세포, 성상세포가 형성하는 신경혈관 단위의 개념과 뇌혈류 조절 메커니즘을 다루며, 이들 구조가 신경세포 활동과 어떻게 긴밀히 연결되어 있는지 이해한다. 알츠하이머병, 파킨슨병, 뇌졸중 등 주요 신경질환에서 각 세포 유형이 겪는 병리학적 변화를 학습하며, 세포 수준의 이해가 질병 메커니즘 규명과 치료 전략 개발로 어떻게 연결되는지 탐구한다. 또한 면역조직화학, 전기생리학, 광학이미징, 단일세포 전사체 분석 등 현대 신경과학의 핵심 연구 방법론을 소개한다. 본 강의를 통해 학생들은 뇌를 구성하는 다양한 세포들의 구조와 기능을 통합적으로 이해하고, 이를 바탕으로 자신의 연구 질문을 세포생물학적 관점에서 접근할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 또한 최신 연구 방법론에 대한 이해를 통해 독창적인 실험 설계가 가능한 독립적 연구자로 성장할 것이다. | |||||||||
| BSE7003 | 뇌과학도를위한광학이미징 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 뇌과학·뇌공학과 | 한 | Yes | |
| 본 강의는 뇌과학 연구자를 위한 광학이미징 방법론을 체계적으로 소개한다. 현대 뇌과학 연구의 핵심 도구인 광학이미징 기술을 고전적 기법부터 최신 첨단 기술까지 폭넓게 다루며, 각 기법의 기초 과학적 원리와 실제 응용을 균형있게 학습한다. 학생들은 광학 현미경, 형광현미경과 같은 기초 이미징부터 공초점현미경, 2광자현미경, 광시트현미경, 그리고 초고해상도 현미경에 이르는 다양한 이미징 기법의 작동 원리를 이해하게 된다. 단순히 기술을 나열하는 것을 넘어, 각 기법의 해상도 한계, 광학적 특성, 생물학적 시료에 미치는 영향 등을 비교 분석함으로써, 연구 질문에 가장 적합한 이미징 도구를 스스로 선택할 수 있는 판단력을 기른다. 학생들은 실제 이미징 데이터를 활용한 분석 실습을 수행하게 될 것이다. 또한 최신 개발되는 다양한 형광단백질들에 대해서 그 개발과정과 응용을 학습하게 될 것이다. 학생들은 최신 광학이미징 기법을 활용한 연구를 분석하고 토론하여 가설 검증을 위한 적절한 이미징방법 선택과 그 결과를 종합하는 능력을 기르게 된다. 이를 통해 자기주도적인 연구자로 성장할 수 있을 것이다. | |||||||||
| COV3018 | 융합연구프로젝트1 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3019 | 융합연구프로젝트2 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3020 | 융합연구프로젝트3 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3021 | 융합연구프로젝트4 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | 한 | Yes |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3022 | 융합연구프로젝트5 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | - | No |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3023 | 융합연구프로젝트6 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 융합원 학부 | - | No | |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3024 | 융합연구프로젝트7 | 2 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 융합원 학부 | - | No |
| 학업성취도 우수 학생 중 연구학점제를 운영하는 학과학생에게 학부과정 중에 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 실제로 조기에 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다. | |||||||||
| COV3031 | 성균융합원현장실습1 | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 융합원 학부 | - | No | |
| 전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(2주 이상) | |||||||||
| COV3032 | 성균융합원현장실습2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 융합원 학부 | - | No | |
| 전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(3~4주간) | |||||||||
| COV3033 | 성균융합원현장실습3 | 4 | 8 | 전공 | 학사 | 융합원 학부 | 한 | Yes | |
| 전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(5~6주간) | |||||||||
| COV3034 | 성균융합원현장실습4 | 5 | 10 | 전공 | 학사 | 융합원 학부 | 한 | Yes | |
| 전공학습을 통해 습득한 지식을 적용할 수 있는 능력을 갖추기 위하여 관심분야 현장에서 갖는 실습강좌(7~8주간) | |||||||||
| DES3038 | 인포메이션디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 디자인학과 | 영 | Yes |
| 정보에 대한 과학적인 분석과 심미적인 감각은 시각디자이너가 필수적으로 갖춰야 하는 소양이다. 본 과목에서는 정보디자인의 개념과 원리를 이해하고 시각 커뮤니케이션 방법과 시각화 기술을 습득하여 창조적 시각물 구현을 목표로 한다. 학생들은 인쇄 및 전자매체에서의 효과적인 정보디자인을 위한 기본원리와 모범사례에 대해 학습하고 정보의 유형, 정보 분류 및 계층, 조직 패턴, 구조화된 정보 디자인과 기술, 인포매틱스, 콘텐츠관리, 시각커뮤니케이션의 원리,다이어그램,데이터 시각화 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE4238 | 선형시스템 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 연속시간 및 이산시간 선형시스템의 해석방법을 고찰한다. 컨벌루션, 동적 방정식의 해, 변환식, 그리고 선형대수에 대한 고찰을 한다. 상태공간상에서 시스템 기술에 중점을 둔다. 선형공간, 상태변수의 개념, 모드, 제어성, 관측성, 상태전이행렬, 상태궤환제어, 보상기 설계, 디커플링 등을 다룬다. | |||||||||
| ECE4270 | 영상처리 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 디지털 영상신호의 획득, 처리, 출력 및 응용에 관계되는 제반 기초지식을 얻기 위하여 영상신호의 수학적 모델링, 샘플링, 공간 및 시간해상도, 인간 시각체계, 양자화 이론, 2차원 신호처리기초, 이차원변환, 주파수 분석기법, 필터링, 화질향상, 컬러공간 및 컬러변환, 컬러처리, 압축 및 복원기술을 소개하고, 이러한 기술들이 어떻게 사용되는 가를 다양한 실제 예들의 분석을 통해 학습한다. | |||||||||
| EEE3006 | 광학기초 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한,영 | Yes |
| 이 과목의 최종목표는 빛의 전파원리를 이해하는 것이다. 이를 위하여 첫째로 wave의 개념을 이용하여 빛이 진공 및 물체 내에서 어떻게 전파하는 지를 이해하고 이러한 개념을 이용하여 물체에 입사하는 빛의 반사 및 굴절을 이해한다. 둘째로 입사하는 빛에 의한 원자들의 진동개념을 이용하여 빛의 전파원리를 이해한다. 이러한 개념을 이용하여 물체에 의한 빛의 반사, 굴절, 산란, 회절, 흡수 및 굴절률 변화등을 이해한다. 셋째로 렌즈와 같은 간단한 광학시스템에서 빛이 어떻게 진행하는 지를 이해한다. 넷째로 우리 눈의 원리 및 색의 인식등을 이해한다. | |||||||||
| ERC3004 | 공학연구프로젝트Ⅲ | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 공학연구프로젝트 교과목은 우수학부생들에게 공과대학 각 부문의 최근 연구분야에 대하여 소개한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| GBE2027 | BME공학수학Ⅰ | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 바이오공학의 기초과목으로서 학부 1-2학년을 대상으로 한다. BME공학수학Ⅰ은 미분방정식, 및 라플라스 트랜프폼과 같은 기본적인 수학적 지식을 함유함을 그 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 다룰 수 있는 다양한 수학적, 공학적 문제 해결능력 향상에 중점을 둔다. | |||||||||
| GBE2028 | BME공학수학Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 바이오공학의 기초과목으로서 학부 1-2학년을 대상으로 한다. BME공업수학Ⅱ은 미분방정식, 및 라플라스 트랜프폼과 같은 기본적인 수학적 지식을 함유함을 그 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 다룰 수 있는 다양한 수학적, 공학적 문제 해결능력 향상에 중점을 둔다. | |||||||||
| GBE2029 | 바이오의공학개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 생체 시스템과 관련된 기초적인 생물학적 지식과 공학적 문제에 대해 소개한다. 의료기기 및 생체 재료 분야에 초점을 맞추어 구체적인 예시를 통해 어떻게 공학적 기본 지식과 기술이 생명 현상을 이해하고 모사하며 활용하는데 적용되는지를 소개한다. | |||||||||
| GBE2030 | 해부생리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 신경계의 구조와 생리학적인 기전에 대한 입문과정이다. 신경계는 인지, 운동 등 생명체의 모든 기능을 주관하는 매우 중요한 우리 몸의 기관이며 매우 복잡한 해부학적 구조와 더불어 다양한 생리학적인 기전에 의존한다. 이 과목에서는 신경과학의 기초 지식에 대한 이론의 습득에 주력하며, 후에 BME에서 제공되는 다양한 신경과학 관련 과목의 선필수과목의 역할을 수행한다. 뉴런의 기능과 구조, 시냅스의 기능과 구조와 함께 다양한 뇌영역과 신경네트워크에 대한 기초 지식을 습득한다. | |||||||||
| GBE2031 | BME선형대수학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 영 | Yes | |
| 이 과목은 선형시스템의 해석 및 해법을 찾는 수학적 방법론에 대한 과정으로, 글로벌 BME 학부생이 심화전공을 하기 위한 토대가 되는 강좌이다. 선형시스템에서 Gaussian Elimination, Orthogonality, Vector Space, Least Squares Approximation, Eigensystem해석, Singular Value Decomposition 및 응용에 대해서 소개임. | |||||||||
| GBE2033 | 기초의공학실험 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-2 | 한 | Yes | |
| 이 과목은 기초 의공학 실험과목이다. 주로 의료기기, 생채재료, 뇌영상, 및 뇌공학 연구 분야에 꼭 필요한 기초 실험을 랩에서 진행하게 된다. 매주 랩 참석과 리포트 제출이 요구된다. | |||||||||
| GBE2034 | BME신경과학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-3 | 영 | Yes | |
| 본 과목은 학부생 수준에 맞게 신경과학 전반에 걸친 지식을 전달하며, 최근 연구 동향에 대해서도 논의한다. 이 수업에서는 주로 신경생물학, 시냅스, action potential 생성 등에 대한 기초 신경과학 지식을 학부생 수준에서 전달하고자 한다. | |||||||||
| GBE2035 | 마음뇌인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 인간의 마음과 마음의 작동원리에 대한 우리의 관심은 고대로부터 지속되어 왔다. 1800년대 후반부터 인간의 마음을 과학적 방법을 통해 이해하려는 심리학 연구가 시작되었고, 지난 몇 십년 동안 뇌과학의 눈부신 발전에 힘입어 인간의 정신 활동이 일어나는 두뇌에 대한 다양한 뇌신경과학 연구가 이루어져 왔다. 심리학, 뇌신경과학 연구를 통해 마음의 작동 원리에 대해 축적된 지식은 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 닮은 컴퓨터 알고리즘 개발에 중요한 근간이 되었다. 최근 인공지능에 대한 관심을 촉발시킨 알파고와 무인자동차의 예에서 볼 수 있듯, 인간의 마음, 두뇌, 그리고 이를 기반으로 한 컴퓨터의 개발에 대한 사회의 요구는 어느 때보다 높다. 그러나 인간의 마음을 구현하는 인공 지능을 개발하기 위해서는 인간의 마음과 뇌에 대한 이해가 반드시 필요하고, 실제 인간의 두뇌가 정보를 받아들이고 처리하는 과정에 대한 깊이 있는 이해 없이는 인간을 대체할 수 있는 수준의 인공지능 개발은 한계에 직면하게 될 것이라는 인식이 확산되고 있다. 본 과목은 심리학, 인지과학, 신경과학, 인공지능의 융복합 분야로서, 인간의 지각, 인지, 감정을 과학적으로 연구하는 분야인 인지신경과학을 중심으로 인간의 마음과 두뇌에 대한 정보처리 관점에서의 이해와 인공지능 분야와의 소통을 목표로 한다. 이를 위해 심리학, 인지신경과학 분야의 최신 연구 결과를 소개하고, 실제 연구 진행 과정에 대한 이해를 돕는 실험 장비 및 실험실 견학과 기계학습 기반 시뮬레이션 실습을 병행하며, 학습 내용을 기초로 학생 스스로 연구 아이디어를 제안하도록 할 것이다. 이러한 인간의 마음과 두뇌에 대한 종합적인 이해는 향후 인공지능의 기반이 되는 새로운 컴퓨터 알고리즘 및 구조 개발의 촉매, 영감으로 작용할 수 있을 것이다. 인간의 마음과 두뇌의 정보 처리 과정에 대한 과학적 이해에 기반한 융합 학문인 인지신경과학을 소개하고, 이를 인공 지능 분야와의 소통에 적용함으로써 인간과 컴퓨터의 상호작용이 핵심이 되는 4차 산업을 주도할 역량을 함양할 것으로 기대한다. | |||||||||