교과목 소개

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학수번호	교과목명(국문/영문)
G17496	의료로봇 - Medical Robotics 본 과목에서는 의료 로봇에 활용되는 로보틱스, 원격제어, 기구설계 등의 기본이론에 대해서 배우고, 다양한 의료 로봇의 원리와 적용되는 최신 기술에 대해서 배운다. 임상에서 활용되고 있는 수술용 로봇, 재활로봇, image-guided 중재시술, surgical navigation, 수술 시뮬레이션 등의 개발 사례들을 소개하고 관련된 최신 연구동향에 대해서 공부한다. In this course, we will study of the design and control of robots and associated technology for medical applications, with a focus on surgery and interventional radiology. This course covers fundamental theory of robotics and teleoperation, and state of the art technology for various medical robotics applications. Topics covered in this course includes tele-robotics, surgical robotics, rehabilitation robotics, image-guided medical robotics, medical imaging and image-guided medical intervention, surgical navigation, and surgical simulation.
G17565	생체영상복원 - Biomedical image reconstruction 자기공명영상은 (MRI) 해부학적 정보뿐 아니라 기능적 정보를 제공할수 있으며 인체에 무해하기 때문에 매우 유력한 의료영상기법으로 각광받고 있다. 본 수업에서는 MRI 의 신호 획득 및 영상복원을 위한 기본 원리들을 배우는데 이는 푸리에 변환 (Fourier transform) 및 샘플링 이론 (sampling theory) 등을 포함하는 다양한 신호처리 이론으로 설명된다. 수업을 마치고나면 의료기관 및 연구기관에서 수행하는 MR 영상 및 복원 원리의 대부분을 이해할수 있게된다. 이론수업뿐 아니라 실제 인체용 MRI 기계를 견학하고 다뤄보는 기회가 주어진다. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has emerged as a powerful biomedical imaging modality due to huge flexibility of anatomical and functional image contrast and absence of harmful effects. The class will cover the principles of MR acquisition and reconstruction which can be nicely formulated by signal processing concepts such as Fourier transform and sampling theories. By the end of the course, you will understand how most of MRI scans and reconstructions are performed at the clinical and research sites. The class will also include a few demonstration tours to clinical MR scanners.
G17566	응용바이오센서 - Applied Biosensors 본 교과목에서는 바이오 센서 기술의 이해에 필요한 기초적인 생물학 및 면역학에 대한 내용을 살펴보고, 바이오 센서 분야의 기본 개념과 원리를 공부한다. 또한, 유전체학 또는 단백질학적인 접근뿐만 아니라 세포를 기반으로 한 예제를 통해 현재 의료용 바이오 센서 기술들을 이해한다. 개방형 하드웨어인 Arduino 를 활용하여 광학 바이오 센서 시스템을 구축하여 심박수 및 산소포화도를 측정하는 실습을 진행한다. In this course, the basics of biology and immunology that help understand the field of biosensors will be reviewed, and the concepts used in the field as well as the mechanisms of various biosensors will be explored. In addition, the course offers some examples drawn from existing medical biosensor technologies that employ genomic, proteomic, or cellular approaches. In addition, students will develop a simple optical biosensor system using an open-source hardware, Arduino, to measure the heartbeat rate and the oxygen saturation level.
G17650	딥러닝과바이오의료영상 - Deep Learning for Medical Image Processing 최근 인공지능의 눈부신 발전으로 인해 인공지능 기술의 가장 중요한 응용 분야로서 바이오의료영상 부분에 대한 국가적인 관심이 집중되고 있는 상황이다. 본 강의에서는 인공 지능, 특히나 최근의 화두가 되고 있는 딥러닝 기술이, 어떻게 바이오 의료 영상 문제 해결에 적용될 수 있는지를 집중 강의한다. 영상인식에 꼭 필요한 딥러닝 핵심 이론 (CNN, RNN) 및 고급 이론 (Visual Q&A, Image Captioning 등) 을 소개한 후, 이러한 이론적인 배경을 바탕으로 실제 딥러닝 프로그램 예제를 구현하면서 바이오영상에 적용하는 실습을 하도록 한다. This lecture focuses on how artificial intelligence, especially the recent hot topic, can be applied to the solution of biomedical imaging problems. First, we introduce deep learning core theory (CNN, RNN) and advanced theory (Visual Q & A, Image Captioning, etc.) which are essential for image recognition. Based on this theoretical background, we will implement real deep learning program examples and apply them to bio-medical images.
G17673	컴퓨터단층영상과딥러닝 - Computed Tomography and Deep Learning 인체 내부의 다양한 정보 (해부학 정보, 생리학적 정보, 조직학적 정보, 기능학적 정보, 형태학적 정보)를 영상으로 표현하기 위한 학문이다. X-ray, CT 등 다양한 방사선 영상 장비에 대한 기본 원리 및 동작 방법에 대해서 학습한다. CT 스캐닝 기하학, X 선의 생성, X 선과 물질의 상호 작용, Fourier 변환을 이용한 의학영상처리, 2D 및 3D CT 재구성 알고리즘, 이미지 표현, 이미지 품질 성능 매개 변수, 시스템 구성 요소, 이미지 아티팩트, 방사선 량 등의 주제를 다룬다. 또한 인공지능/딥러닝에 기반한 X-ray, CT영상 처리 애플리케이션을 다루어보도록 한다. CT scanning geometries, production of x-rays, interactions of x-rays with matter, medical image processing using Fourier transform, 2D and 3D CT reconstruction algorithm, image presentation, image quality performance parameters, system components, image artifacts, radiation dose. This lecture also focuses on how artificial intelligence, especially the recent hot topic, can be applied to the solution of X-ray imaging problems.
G17953	고급재활공학 - Advanced Rehabilitation Engineering 재활공학의 최적화 문제로서의 접근 및 고려를 향상시키기 위한 최신 재활 테크놀러지에 중점을 둔 재활 평가 및 치료의 원리와 응용에 관한 내용을 배운다. Principles and applications of rehabilitative assessment and therapy, with special focus on the use of technology to enhance access and consideration of the continuum of rehab care as an optimization problem.
G18080	데이터사이언스 - Data Science 확률, 추론, 회귀 및 기계 학습의 개념과 python 프로그램을 사용하여 데이터를 정리, 시각화, Unix/Linux를 사용한 파일 구성, git를 사용한 버전 제어 및 GitHub를 통한 문서화를 배움. In this course, students learn concepts of probability, reasoning, regression, and machine learning, as well as organizing and visualizing data using a python program, organizing files using Unix/Linux, version control using git, and documentation through GitHub.
G18132	스마트로봇공학 - Advanced Robotics 이 수업에서는 여유 자유도를 갖는 산업용 로봇매니퓰레이터의 거동을 관절 및 작업공간에서 분석합니다. 특히 로봇의 1) 기구학과 동역학, 2) 여유 자유도 해석, 3) 조작성, 그리고 4) 충돌 회피를 다루며 로봇공학의 발전에 기여한 대표적인 논문들을 공부합니다. 학부 수준의 로봇공학, 동역학, 선형대수 지식이 필요합니다. This course focuses on the mechanical analysis of industrial robot manipulators based on joint-space and operational-space formulations. Topics include 1) kinematics and dynamics of robot manipulators, 2) redundancy resolutions, 3) manipulability, and 4) obstacle avoidance. Selected papers contributed to the foundation of Robotics are introduced as course materials and assignments. Prerequisites include the basic kinematics of robot manipulators, rigid body dynamics, and linear algebra.
G18133	휴먼센트릭바이오센서 - Human-centric Biosensor 본 교과목에서는 기초분자세포생물학을 기반으로 바이오센서의 작동 원리를 학습하고 바이오센서 시스템 설계 기술을 학습함. 작업자의 건강 상태나 작업환경의 유해물질 등을 측정하여 작업자의 안전 및 업무 효율성을 보장할 수 있는 바이오센서 기술을 교육함. This course aims to learn fundamental principles of biosensors based on basic molecular and cellular biology, and how to design biosensor systems. This course particularly focuses on the biosensor technologies that can enhance work environment by detecting harmful substances and efficiency of workers by monitoring the health status of them.
G18134	스마트센서설계 - Smart Sensor Design 본 교과목에서는 다양한 센싱 원리를 학습하고 이를 기반으로 전체 시스템 관점에서 네트워크에 연결되는 스마트 센서 시스템을 설계함. 온도, 압력, 가속도 등 물리량을 측정할 수 있는 센서의 기계적 원리와 전체 시스템 관점에서의 센서 설계능력을 함양함. This course provides working principles of various sensing devices. Students will learn how to design smart sensor systems connected via a network, and mechanisms of sensors that can measure different physical properties such as temperature, pressure, and acceleration.
G18135	기능해부학과생체역학 - Functional Anatomy and Biomechanics 근골격계 및 심폐계에 중점을 둔 인체의 구조 및 기능적 중요성에 대한 내용과 보건 및 의료 환경에서 흔히 접하는 생체역학의 임상 적용을 소개 The study of the structure and functional significance of the human body - with emphasis on musculoskeletal and cardiopulmonary systems. Introduction to clinical application of relevant anatomy, with respect to some common conditions seen in the health/medical profession.
G18136	컴퓨터비전과딥러닝 - Computer Vision and Deep Learning 본 강의에서는 근래 기계 학습 분야 중 급성장하고 있는 딥러닝 모델이 컴퓨터 비전 분야에서 어떻게 활용되고 있는지에 대해 소개합니다. 또한, 관련 딥러닝의 이론적인 배경을 설명하여 학생들의 이해를 도울 계획입니다. Recent developments in deep learning approaches have greatly advanced the performance of these state-of-the-art visual recognition systems. This course is a deep dive into details of the deep learning architectures with a focus on learning end-to-end models for computer vision tasks. During the course, students will gain a detailed understanding of cutting-edge research in computer vision.
G18164	스마트팩토리융합개론 - Introduction to Smart Factory 스마트팩토리 입문 교과목으로서 스마트팩토리에 대해 개괄적으로 설명한다. 스마트팩토리 네트워크, IIoT 기반의 스마트센서, Cyber Physical System,인간중심 시스템, 인공지능 및 빅데이터 등 스마트팩토리의 핵심 개념에 대해 소개한다. This introductory course provides students with a overview of smart factory. It includes important aspects of smart factory such as smart factory network, smart sensors based on IIoT, cyber physical system, human-centric system, AI and bigdata.
G18165	스마트팩토리캡스톤디자인 - Smart Factory Capstone Design 스마트팩토리캡스톤디자인 수업은 프로젝트 기반의 수업으로서 스마트팩토리의 필수 분야인 스마트 네트워크, 스마트센서, Cyber Physical System, 인간중심 시스템, 인공지능 및 빅데이터 등의 전공지식을 기반으로 학생들이 자유롭게 주제를 선정하여 문제인식, 해결책 탐색, 대안 도출 등의 시스템 설계 과정을 수행한다. Smart Factory Capstone Design is a project-based course where students will carry out all engineering design processes involved with problem definition, requirement analysis, and finding solutions in the main fields of smart factory including smart network, smart sensors, cyber physical system, human-centric system, and AI & bigdata.
G18166	인간-로봇의물리적상호작용 - Human-Robot Physical Interaction 본 과목에서는 사람이 로봇과 협업을 하거나 로봇을 사용하여 필요한 작업을 수행하는 과정에서 일어나는 물리적 상호작용을 역학적으로 이해하고 이를 시뮬레이션 또는 실험적으로 구현하고 분석해 본다. 학부 수준의 로봇공학 및 제어, 그리고 기본적인 컴퓨터 프로그래밍 경험을 요구한다. This course covers the mechanics of physical interactions between human operators and robot manipulators when they collaborate or perform tasks using the robots. Students will run robot simulations and experiments. Prerequisites include undergraduate levels of robotics, control, and computer programming.
G18167	딥러닝기반빅데이터분석 - Big data analysis using deep learning 본 수업에서는 인공신경망 기반의 빅데이터 분석 방법에 대해 배운다. 구체적인 강의주제는 항성곱 신경망, 순환 신경망, 어텐션 메커니즘, 그리고 회귀, 분류, 검출 문제로의 응용 등을 포함한다. 프로젝트를 통해 실제 산업 및 생체 데이터에의 적용을 학습한다. In this course, we will learn how to analyze various types of big data using deep neural networks. Specific topics will include convolution and recursive neural networks, and attention mechanisms, and their applications for regression, classification and detection problems. Applications for industrial and biomedical data will be studied through term projects.
G18189	응용열역학 - Applied Thermodynamics 이 수업에서는 열화학반응이 있는 시스템에서 열역학 법칙을 재정립해 화학반응이 있는 일반적인 에너지시스템에 대한 분석 방법 습득합니다. 이를 통해 인류가 사용하는 주요한 에너지시스템들(복합발전, 열병합발전, 연료전지 등)에 대한 기본적인 분석 방법을 학습합니다. 또 에너지시스템들에 대한 컴퓨터를 이용한 모델링 해석 방법 습득합니다. This course re-establishes the laws of thermodynamics in systems with thermochemical reactions to provide a method of analyzing general energy systems with chemical reactions. Students will learn how to analyze major energy systems, such as combined cycle, combined heat and power generation, and fuel cell. Students will study modeling methods of energy systems using computer software.
G18389	글로벌산학협력프로그램 - Global Industry - University Cooperation Program 본 교과는 글로벌 산학협력에 대한 현장학습하고 이를 실제 응용하여 향후 국제화시대에 있어서 산학협력관련관리 과정의 주요 요소인 기업탐색, 기업목표 설정, 기업전략 개발을 수행할 수 있는 기초 능력 배양을 목표로 한다. This course aims at cultivating the basic ability to conduct business search, business goal setting, and corporate strategy development. Also students will learn the main elements of the industrial-educational cooperation-related management process in the future globalization era by field learning and practical application.
G18498	수소연료전지공학 - Hydrogen Fuel Cell Engineering 본 과목에서는 연료전지 안에서 일어나는 물리적 현상을 이해하고, 이를 바탕으로 연료전지를 모델링하는 방법을 학습한다. 연료전지 시스템에 대한 기초 지식과 함께 연료전지 시스템 측정을 위한 방법 등을 배운다. 연료전지에서 사용할 수소를 생산하는 방법들에 대해서 소개한다. An objective of this course is to understand the physical phenomena inside fuel cells and construct the mathematical models of fuel cells based on these understanding. Students will also learn about basic components of fuel cell systems and how to measure the states of fuel cell systems. The course will introduce various production methods of hydrogen, which can used as a fuel of fuel cells.
G18546	응력해석 - Advanced Solid Mechanics 본 수업에서는 탄성 이론에 대해 소개하고 이를 미시 구조에 적용한다. 더 나아가 탄성 방정식을 푸는 두 가지 주요 방법인 2D 문제에 대한 응력 함수 방법과 3D 문제에 대한 Green 함수 접근 방법에 대해 논의한다. This course provides an introduction to the elastic theory and its application to microstructure. We will discuss two major methods for solving elasticity equations: the stress function method for 2D problems and the Green’s function approach for 3D problems.
G18547	세포메카노바이오공학 - Cell Mechanobiology 세포가 역학적 신호를 감지하고 반응하는 메커니즘에 대해 구체적으로 배워본다. 특히 기계적 힘이 발달, 세포 이동, 분극화, 증식 및 단일 분자 행동을 포함한 광범위한 생물학적 활동을 어떻게 조절하는지에 대해 알아본다. This course covers the mechanisms by which cells detect and respond to mechanical signals. In particular, students will learn how the mechanical forces regulate a wide range of biological activities including development, cell migration, polarization, proliferation and single-molecule behavior.
G18549	전과정평가 - Life Cycle Assessment 전과정평가는 제품의 전생애주기에서 투입물과 배출물을 정량화하여 에너지 사용량 및 환경영향도를 평가하는 기법이다. 전과정평가는 정부의 환경관련 정책 수립과 기업의 ESG 경영 전략 수립 그리고 소비자의 제품 선택에도 영향을 미치는 정보를 생산하는 중요한 역할을 한다. 본 수업에서 학생들은 전과정평가의 이론적인 기법들을 배우고, 이를 바탕으로 직접적으로 전과정평가에 대한 그룹프로젝트를 수행하여 관련 분야를 이해하는 것을 목표로 한다. Life cycle assessment (LCA) evaluates the energy use and environmental impacts of a product by quantifying inputs and emissions throughout its entire life cycle. LCA provides information about a product which can influence government environmental policies, corporate ESG (Environmental, Social, and Governance) strategies, and consumer choices. This course will provide students with the theoretical foundations of life cycle assessment and enable them to conduct a group project to gain a deeper understaning of the field.
G18550	고등공업수학 - Advanced Engineering Mathematics 본 수업은 대학원생을 위한 공학수학으로, 특히 선형대수학 및 선형시스템 이론의 고급과정을 다룬다. 세부 주제로는 선형 변환, 벡터 공간, 역행렬, 최소제곱 문제, 고유값 및 고유벡터, 그리고 특이값분해 등을 포함한다. This course provides graduate students with the mathematical background, focusing on advanced linear algebra and linear system theory. Specific topics include linear transformation, vector space, generalized/pseudo-inverse, least-square problems, eigenvalues and eigenvectors, and singular value decomposition.

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