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교육프로그램

프로그램 개설 배경과 필요성

  • 미래 스마트 환경-시티 도래를 앞당길 수 있는 AI-환경 기술의 부재
  • 다학제간의 융복합 연구에 맞는 인재 개발 교육 프로그램의 부재로 인한 AI-환경 분야의 고급 인력 부족
  • 4차 산업 혁명 이후 융합연구를 중요시 평가되는 세계적인 연구 흐름에 선구자적 대응(Pioneering Initiative)의 필요성

프로그램 목적

  • AI기술 기반의 환경 솔루션을 모색하는 기회 제공
  • 학생 참여를 통한 AI 대학원과 환경공학부의 실질적인 융합연구를 통하여 새로운 AI+X 연구 분야의 모색과 장려
  • AI기술 기반으로 지속가능한 환경 솔루션을 개발하여 새로운 가치 창출을 모색할 수 있는 기회 제공

프로그램 수강 대상자 및 수료증 취득 조건

  • 수강대상자 : 포스텍 대학원생
  • 이수학점 : 13학점(12 credit hours +one credit hour for a research seminar), 교과목 각 B+이상 성적 취득 시 인정
  • 프로그램 이수 명기 : 학위기, 성적증명서
  • 수료증 발급 : AI대학원과 환경공학부에서 지원
  • 프로그램 신청서 제출 : 환경공학부 학생은 지도교수 및 담당교수의 승인을, 타 학과 학생은 환경공학부 프로그램 담당 교수의 승인 얻어야 함.

프로그램 이수 과목

  • 1. 인공지능대학원 이수 학점 : 6학점
    • 3개 과목군(Topic A, B, and C) 중에 2개 과목 이수
    • 각 과목군에서 1개 과목 이내 선택 가능
    Topic Course Code Course Title Credit
    A
    Machine learning/Deep learning    		 AIGS515 기계학습 3-0-3
    AIGS538 딥러닝 3-0-3
    B
    Big Data/Data mining    		 AIGS526 데이터마이닝 3-0-3
    AIGS5532 수학의 응용과 빅데이터 3-0-3
    AIGS5540 빅데이터 처리 3-0-3
    C
    AI application and special topic    		 AIGS5511 가상현실 입문 3-0-3
    AIGS5523 통계적 자연어 처리 3-0-3
    AIGS539 컴퓨터 비전 3-0-3
    AIGS70 인공지능특록 3-0-3
  • 2. 환경공학부 이수 학점 : 7학점
    • 필수과목 2개 + 선택과목 중 1개
    Type Course Code Course Title Credit
    필수과목 EVSE680J 환경공학특론J
    (환경 빅데이터 개론)    		 3-0-3
    EVSE599 세미나 3-0-3
    선택과목 EVSE501 환경론 3-0-3
    EVSE510 환경공학개론 3-0-3
    EVSE575 지구환경 3-0-3
    EVSE579 환경통계 3-0-3
    EVSE582 기후변화 3-0-3
    EVSE680 A~Z 환경공학특론 3-0-3

    *필수과목인 [환경 빅데이터 개론]은 특론 개설 후 정식과목 등록 예정

프로그램 개설 배경과 필요성

  • 친환경지속가능한 미래 사회 조성에 있어 화학공학의 적극적 역할을 위한 AI-화공 기술의 부재
  • 포스텍 화학공학과의 중점분야인에너지환경, 바이오, 정보전자재료 분야로의 4차 산업혁명 시대에 부응하는 AI 적용 기술의 부재
  • 다학제간의융복합연구와 실용적 전문성을 갖춘 창의적 융합인재양성을 위한 교육 프로그램의 부재에 따른 AI-화공 분야의 고급인력 부족

프로그램 목적

  • 다학제적융합 교육을 통해 AI 대학원과 화학공학과의 주요 내용을 동시에 교육함으로써 AI 적용을 통한 화공 문제 해결능력 배양
  • 화공 지식에 AI기술을 적용하는 것을 넘어 AI 기술에 기반한 새로운 화공 관련 연구분야 창출

프로그램 수강 대상자 및 수료증 취득 요건

  • 수강대상자: 포스텍 대학원생
  • 이수학점: 13학점 / 학생 소속 기준 소속 학과 교과목 학점 각B+이상, 타 학과 교과목S 이상성적 취득 시 인정 (인공지능대학원 교과목 6학점, 화학공학과 대학원 교과목 7학점)
  • 프로그램 이수 명기: 학위기, 성적증명서
  • 프로그램 신청서 제출: 지도교수 및 프로그램 담당교수의 승인을 얻어야 함.

프로그램 개설 형태

  • 융합대학원내 하나의 교육 프로그램으로 개설 (별도 학위과정 아님)

프로그램 이수 과목

  • 인공지능 대학원 과목 이수학점: 6학점(8개 과목 중 2개 과목 이수)
    Course Code Course Title Credit
    AIG515/CSED515 기계학습 3-0-3
    AIG537 인공지능과 데이터과학 3-0-3
    AIG538 딥러닝 3-0-3
    AIGS526/CSED526 데이터마이닝 3-0-3
    AIGS531/MATH530 수리통계학 3-0-3
    AIGS532/MATH532 수학의 응용과 빅데이터 3-0-3
    AIGS540 빅데이터처리 3-0-3
    AIGS610/CSED610 정보 검색 3-0-3
  • 화학공학과 대학원 과목 이수학점: 7학점 , 필수 1과목 + 화공-AI 기초1과목 + 화공 도메인 1과목 이수
    Type Course Code Course Title Credit
    필수 과목 CHEB811A~Z 대학원세미나 A~Z 1-0-1
    선택과목 화공-AI 기초 신규개설 화학공학을 위한 인공지능 3-0-3
    CHEB551 공적최적화 3-0-3
    CHEB745 화공수치해석 3-0-3
    CHEB751 공정설계특론 3-0-3
    CHEB801Z 화학공학특강: 분자시뮬레이션특론 3-0-3
    화공 도메인 CHEB643 고급대사공학 3-0-3
    CHEB737 분자생물공학특론 3-0-3
    CHEB801A 화학공학특강: 고급합성생물학 (정규과목 등록예정) 3-0-3
    CHEB776 전자정보소재계면 및 접착 3-0-3
    CHEB801B 유기전자공학특론 3-0-3
    CHEB763 전도성고분자 합성 및 분석 3-0-3
    CHEB760 고분자블렌드 3-0-3
    CHEB611 반응공학특론 3-0-3

교과목 신규개설

  • 과목명: 화학공학을 위한 인공지능 (3-0-3)
  • 배경: 4단계 BK21사업 신청서 작성 시 인공지능 (AI) 교육과정 추가를 위한 신규 개설
  • 대표교수: 한정우 교수
  • 강의운영: Team-Teaching (학과 중점 연구분야별로 배분)