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교육

대학원 과정 -

교육과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
ECH5121 나노의약품특론 3 6 전공 석사/박사 1-4 화학공학과 - No
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.
GBE4001 의료전자기학Ⅱ 3 6 전공 학사/석사 - No
본 교과에서는 의료기기와 생체신호측정의 기초가 되는 전자기 현상을 다루며 특히 물질 내에서 전기, 자기계가 어떻게 변하는지에 대하여, 그리고 물질 내에서 전자기파의 전파에 대해서 공부한다. 진공 중에서 전자기 현상에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 하여 물질의 유전율, 자화율 등을 정의하고 이들 성질이 전자기 현상에 미치는 영향을 살펴본다. 학생들이 선수과목 (BME전자기학1 또는 상응한 과목)을 통해 맥스웰방정식에 대한 기본적인 이해를 이미 가지고 있다고 가정한다.
GBE4002 BME열물리 3 6 전공 학사/석사 - No
이 과목에서는 고전열역학과 통계역학의 기본 개념과 원리를 설명하고 의공학적인 응용에 대해서 다룬다. 강의내용은 온도와 엔트로피의 정의, 비열의 개념, 열역학의 법칙들, 볼츠만 분포, 그리고 확산 현상 등을 포함한다. 각종 온도와 관련된 현상에 대한 엄밀한 물리적인 이해를 도모하고, 열역학 및 통계물리적 개념이 의료영상 특히 자기공명영상 (MRI) 에 어떻게 적용되는지 공부한다.
GBE4003 BME고급의료영상 3 6 전공 학사/석사 Yes
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 - 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 Yes
본과목은인간의뇌기능을연구함에있어기능적자기공명영상(fMRI)기법이어떻게사용되는지에관한이해를목표로함.먼저fMRI의기본원리와작동방법등뇌기능영상데이터가생성되고처리되는과정을살펴볼것임.fMRI를이용한실험설계,분석및뇌영상연구에수반하는문제점들을살펴보고,fMRI기법을사용하여인간의뇌기능을이해하려는연구전반에대한논의를진행함.fMRI연구에직접참여하여데이터를수집할기회를갖고,수집한fMRI데이터를분석하여,실험결과를작성하는방법을배우도록함.
GBE4006 뇌신경망과학의기본 3 6 전공 학사/석사 - No
본 과목은 기본적으로 글로벌 바이오메디컬 공학과 고학년 학부생들을 타켓팅해서 수업 내용이 준비될 것임. 따라서 이미 network neuroscience를 주제로 연구진행하고 있는 대학원생들에게는 50% 정도는 매우 기초적인 내용으로 채워질 것임을 미리 공지함. 뇌신경망 과학은 2000년대 들어 복잡계 이론과 더불어 매우 활발하게 연구 활동이 이루어지고 있는 신생 과학분야이며, 인간의 인지기능들이 궁극적으로 뇌의 여러 영역들이 활발히 상호작용하면서 생기게 된다는 점에 집중하여, 뇌 기능적 역동성을 대규모 신명망을 기반으로 연구하는 분야임. 그에 따라 본 수업은 이 분야의 역사와 동기, 그리고 실제적인 분석관점과 도구, 더불어 필수적인 수학적 기초에 대해서도 강의할 예정임. 수업은 대면/비대면 모두 제공이 될 것이며, 대신 강의자는 (여건이 허락하는 범위 안에서) 학생들의 효율적인 학습을 위해 비대면 수업을 권장함. 본 수업은 대학원 수업인 “신경망 모델링“의 사전 기본지식을 수학하는 과목임
GBE4007 의사결정의신경과학적원리 3 6 전공 학사/석사 - No
우리의 삶은 의사 결정의 연속이다. 본 과목에서는 의사 결정의 과정이 뇌에서 어떻게 일어나는지 연구한 실험들을 소개하고, 이를 계산론적으로 이해하기 위한 노력을 살펴본다. 탐지 과제나 분별 과제를 이용한 감각에 대한 의사 결정 과정 연구, 어떤 자극이나 행동이 더 큰 보상을 가져오는지에 대한 가치 기반의 의사 결정에 관한 연구, 사회적인 의사 결정에 관한 연구들을 살펴보고, 의사 결정에 관여하는 뇌의 회로들은 무엇인지, 그러한 회로가 잘못되었을 때는 어떠한 문제점이 발생하는지 알아본다.
GBE4008 휴먼레벨인공지능개론I 3 6 전공 학사/석사 - 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 - 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 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 - No
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 - 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 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 - 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 - No
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 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 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.
GBE5004 해부학및생리학특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
본 과목은 BME 대학원생에 꼭 필요한 해부학과 생리학을 다룰 예정이다. 학부에서 해부학과 생리학을 수강하지 않은 학생은 반드시 들어야 하는 과목이다. 주로 뇌 시스템을 제외한 인체의 해부와 생리학에 대한 지식과 최근 연구 동향에 대하여 논의할 예정이다.
GBE5005 생체신호처리특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - 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.
GBE5006 브레인맵핑특론Ⅰ 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
이 과목은 일상적으로 사용되는 MR 기반의 다기능 기술들, 예를 들어 유닛 측정, EEG, MEG, 광학적 영상기술 PET 등을 다룬다. 학생들이 개념, 방법론, 분석, 샘플 준비를 익힘으로서 현재 진행중인 연구를 이해하고 스스로의 연구를 수행해나가는데 도움을 준다.
GBE5007 브레인맵핑특론Ⅱ 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
본 과목은 MRI 기반의 뇌 매핑 기술을 가르친다. 특히 기능성 MRI, DTI, resting state MRI, 혈류 영상 등에 초점을 맞춘다. 학생들은 작동원리, 방법론, 분석툴, 샘플 준비를 배움으로서 관련 분야 연구를 습득하고 스스로읜 연구를 수행해나가는데 도움을 준다.
GBE5008 BME신경과학특론Ⅰ 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
본 과목은 대학원생 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 대학원 수준에서 전달하고자 한다.
GBE5009 BME신경과학특론Ⅱ 3 6 전공 석사/박사 1-8 - 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.
GBE5010 계산신경과학특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
계산 신경과학특론은 뇌의 기능을 정보처리라는 측면에서 이해하고자 하는 학문이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수리적인 모델을 만듦으로써, 단일 세포 활동 및 군집 세포 활동에서 일어나는 정보처리의 이해를 돕는 유용한 틀을 제공할 수 있다는 것이 이 분야의 특징이다. 본 수업에서는 단일 세포, 감각 정보 처리, 그리고 운동 정보 처리를 설명하는 기존의 다양한 수리적 모델들이 소개될 것이며, 특히 감각-운동 정보 변환에 수반된 정보처리를 설명하는 encoding/decoding 모델들이 주로 다루어질 것이다.
GBE5011 인지신경과학특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
‘인지신경과학’은 주의, 기억, 결정, 의식에 수반하는 인지 및 신경 과정을 다룬다. 이 수업에서는 신경해부학을 소개하고, 인지과정의 신경과정을 탐구하는 방법들을 소개한다.
GBE5012 뇌공학기술특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
본 과목에서는 뇌과학 연구를 위해 사용되는 공학 기술에 대해 심도 있게 다룬다. 최근 뇌공학 기술의 중심 화두에 대해 소개하고, 각각의 문제에 대한 주요 연구 결과를 리뷰한 후, 그 의미와 제약에 대해 토론한다. 나아가 토론 내용을 바탕으로 학생이 새로운 연구 프로젝트를 제안하고, 연구제안서로 작성해본다.
GBE5013 신경계질환특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 Yes
이 과목에서는 신경계 질환에 대한 기본적인 이론 지식을 제공한다. 이 과목에서는 주로 간질, Stroke, 알츠하이머 질환, 파킨슨스 질환, 그리고 스트레스 등 다양한 신경계 질환에 대한 기전에 대한 기초 지식의 습득과 이러한 뇌질환에 대한 치료법의 최근 동향의 소개를 목표로 한다.
GBE5016 의공학설계특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
본 수업은 3차원 Kinematics and Kinetics에 기초한 생체역학적 지식을 기반으로 한다. 수업의 목적은 FEM, AutoCad, Adams 등의 상업용 컴퓨터프로그램을 활용하여 의료기기 설계 및 해석법을 학생들에게 습득시키는데 있다. 추가적으로 Optimization 이론 및 응용을 교육한다.
GBE5021 바이오의학물리특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
의학물리는 의학 및 생물학 분야의 여러 주제들을 물리학적, 수학적으로 이해하는데 필요한 다양한 물리학 개념 및 원리들을 제공하는 것을 목표로 한다. 역학 (유체역학 및 열역학 포함), 전자기학, 광학, 원자물리와 함께 최근 활발하게 연구되고 있는 나노기술 관련 물리까지를 포함하며, 생물학 및 의학과 직접저으로 관련되어 있는 기본적인 물리학적 개념 및 이론들을 다루게 된다.