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학사 과정 -

교육과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
GBE3075 고급세포공학 3 6 전공 학사 3-4 - No
본 강의는 세포공학개론 수업의 기본 내용을 바탕으로 세포공학의 최신 응용 및 실제 활용 사례에 대한 내용을 중점적으로 다룬다. 특히, 조직공학, 재생의학 분야에 적용되고 있는 세포공학 기술의 방법론, 연구이론과 임상 및 전임상 적용 사례에 대해 배우게 된다. 본 강의는 세포공학의 기본 응용부터 실용화 단계까지를 심화 학습하고 미래 발전 방향을 예측하고 논의하는 것을 목표로 한다.
GBE3076 인지과학의기초 3 6 전공 학사 3-4 Yes
인지과학의 기초는 인간의 마음, 특히 인간의 뇌를 정보처리라는 측면에서 이해하기 위한 여러 가지 학문적 접근들을 소개하는 과목이다. 컴퓨터의 개발과 발전으로 인해 방대한 양의 정보처리가 가능하게 되었다. 인지과학은 이러한 컴퓨터에서의 정보처리방식을 이용해 인간의 뇌가 다양한 정보를 어떻게 표상하고 처리하며 변환시키는지, 기억과 학습, 주의, 의사결정, 추론 등의 인지과정에서 이해하고자 한다. 본 교과에서는 인지심리학, 인지신경과학, 그리고 계산신경과학 등에서 이와 같은 뇌의 정보처리를 어떻게 이해하고자 하는지, 그리고 이를 위해 어떤 방법들을 사용하는지 등을 소개한다.
GBE3078 의용기기입문 3 6 전공 학사 3-4 Yes
본 과목은 의용 기기의 전반에 걸친 동작 원리와 이론에 대해 가르치고자 설계되었음. 분 과목을 통해, 전반기에는 의용 기기에 사용되는 센서의 개념과 센서의 종류에 대해 배우고자 하며, 각종 센서들이 의용 기기에 사용되기 위해 필요한 기본 기기의 구조에 대해 다루고자 한다. 후반기에는 의료영상의 대표적인 기기들인 자기공명영상, x-ray, CT, 초음파 영상 기기의 동작 원리와 기본적인 구조에 관해 강의하여 의료영상 기기 개발 및 응용에 있어 필요한 배경지식을 전달하고자 함.
GBE3079 조직공학및재생의학 3 6 전공 학사 3-4 Yes
조직공학및재생의학은 세포, 생체재료, 생체신호 등을 공학적으로 활용하여 인체의 질병 치료, 조직 재생의 효율을 높이고자 하는 융합학문으로 미래 정밀의료 및 재생의학 분야에 필수적인 학문입니다. 본 과목에서는 조직공학의 개요와 구성요소 및 첨단조직공학 분야에 사용되는 최신의 기술들을 소개하고 재생의학 분야에 적용되고 있는 연구 동향에 대해 논의하고자 합니다.
GBE3081 바이오메디컬종합설계 3 6 전공 학사 3-4 Yes
본 과목에서는 바이오메디컬분야에 활용되는 다양한 재료의 설계, 제작, 분석, 응용을 위한 기본 실험들을 배우고 이를 바탕으로 관련 연구/산업계에서 필요로하는 과제를 수행함으로써 종합적인 문제해결과정의 학습을 목표로 한다.
GBE3082 의용전자기학 3 6 전공 학사 2-4 Yes
이 수업에서 학생들은 기초적인 전자기적 현상들을 이해하는 능력을 갖추게 될 것입니다. 우선 시간에 따라 변하지 않는 형태의 전기장, 자기장, 그리고 전자기 회로들에 대해서 배울 것입니다. 추가적으로 시간에 따라 변하는 전자기장의 형성과정을 Maxwell 방정식을 통해 배을 것입니다. 마지막으로 magnetic resonance imaging (MRI)와 magnetic stimulation의 기본 동작원리를 배울 것입니다.
GBE3083 바이오메디컬신호처리 3 6 전공 학사 2-3 Yes
바이오메디컬 신호처리 과목은, 향후 학부생의 바이오메디컬 분야 기반이 되는 신호처리 이론과 그에 대한 응용을 다룬다. 이를 위해 신호 기저를 이용하여 표현하는 방법과 그에 따른 신호의 특성, 푸리에 신호분석을 위한 기저 함수 및 특성, 연속적 혹은 이산 도메인에서 신호를 효율적으로 표현 및 분석의 툴로 활용될 수 있는 Forward 및 Inverse 푸리어 시리즈와 푸리어 변환, 아날로그에서 이산신호 변환, 샘플링 이론을 다루고 이를 이용하여 시계열 데이터 분석을 학습 함.
GBE3084 뇌신경망과딥러닝구현연습 3 6 전공 학사 2-4 Yes
본 과목에서는 deep learning의 기본 개념을 배운 후에, 많이 사용되는 신경망 학습 방법들을 Python과 Pytorch 프레임워크를 기반으로 실습하면서 인공 신경망과 생물학적 신경망의 유사성과 차이점에 대해서 알아보고자 한다. 과제를 기반으로 인공 신경망을 학습시키고, 그 의미를 해석해 볼 것이다. 이를 통해 인공지능과 뇌과학이 어떻게 서로 상호작용 하고 있는지 경험해 볼 수 있다.
GBE4001 의료전자기학Ⅱ 3 6 전공 학사/석사 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 Yes
본과목은인간의뇌기능을연구함에있어기능적자기공명영상(fMRI)기법이어떻게사용되는지에관한이해를목표로함.먼저fMRI의기본원리와작동방법등뇌기능영상데이터가생성되고처리되는과정을살펴볼것임.fMRI를이용한실험설계,분석및뇌영상연구에수반하는문제점들을살펴보고,fMRI기법을사용하여인간의뇌기능을이해하려는연구전반에대한논의를진행함.fMRI연구에직접참여하여데이터를수집할기회를갖고,수집한fMRI데이터를분석하여,실험결과를작성하는방법을배우도록함.
GBE4006 뇌신경망과학의기본 3 6 전공 학사/석사 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 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 글로벌바이오메디컬공학과 Yes
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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 - 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 글로벌바이오메디컬공학과 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 글로벌바이오메디컬공학과 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.
GBE5042 의료전자기학 3 6 전공 석사/박사 글로벌바이오메디컬공학과 - No
본 과목은 글로벌바이오메디컬공학과에서 의료기기 관련 연구를 수행하는 대학원생 중, 고전 전자기학의 이론적 배경을 좀더 충실하게 학습하여 대학원 연구에 도움을 얻고자 하는 학생들을 대상으로 개설되었다. 구체적인 주제는 전기 회로, 생체 전자기 등 의공학적 문제에 초점을 맞추어 전자기장, 스칼라 및 벡터 포텐셜, 멕스웰 방정식 등의 고전적 이론을 다룬다.
GBE7002 신경생물학연구법특론Ⅰ 3 6 전공 학사/석사/박사 글로벌바이오메디컬공학과 - No
이 과목은 신경생물학 전반에 걸쳐, 연구에 필요한 과정을 논하게 된다. 이 과목은 신경계 연구를 생물학적 입장에서부터 논의하며, 특히 연구를 수행하는데 있어서 기본적인 가설 설정, 실험디자인, 그리고 논문 작성 등 대학원 연구에 필요한 기본적인 사항에 중점을 두고 수업을 진행한다. 학생들은 가상의 연구 주제를 도출하고 이에 대해서 직접 소논문을 쓰는 과정을 교강사와 함께 진행하게 된다.
GBE7003 생체재료기기분석 3 6 전공 학사/석사/박사 글로벌바이오메디컬공학과 Yes
이 과목은 생체 시료를 분석하기 위한 각종 기기들의 원리와 활용 방법을 습득하여 장비의 올바른 사용과 생체 시료를 통한 정확한 결과 도출, 검증을 위한 기초적 학문역량 강화에 초점을 맞추고 있다.
GBE7004 뇌질환입문 3 6 전공 학사/석사/박사 1-8 글로벌바이오메디컬공학과 Yes
이 과목에서는 신경계 질환에 대한 기초적인 이론 지식을 제공한다. 우리 사회가 급속하게 노령화 사회로 접어 들면서 각종 신경질환 환자의 수도 증가하며, 일반인들도 신경계 질환에 대한 관심이 증폭되고 있는 실정이다. 신체의 건강유지도 중요하지;만, 우리 정신건강의 유지도 매우 중요한 이유로 신경계 질환의 기전을 이해하고 이를 바탕으로 다양한 치료법과 예방법을 개발하려는 시도가 지속적으로 이루어 지고 있다. 이 과목에서는 간질, Stroke, 알츠하이머 질환, 파킨슨스 질환, 그리고 스트레스 등 다양한 신경계 질환에대한 기전과 해결책에 대한 기초 지식의 습득을 목표로 한다.
GBE7005 자기공명영상의원리 3 6 전공 학사/석사/박사 1-8 글로벌바이오메디컬공학과 - No
자기공명영상물리는 자기공명영상(MRI)에 대해 물리적, 수학적인 측면에서 MRI의 핵심적인 원리들과 여러 적용 분야들에 대한 심도 깊은 이해를 제공하는 것을 목표로 한다. 자기공명영상물리 1은 MRI 신호의 발생 및 영상의 생성 원리를 포함해, 데이터 획득 및 영상 재구성에서 필요한 여러 가지 기본적이고 핵심적인 개념 및 원리들에 대한 이해를 제공하게 된다.