학과소개
교과목개요
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- ELV004 분자생물학자를 위한 전산학 (Introduction to Computer Science for Molecular Biologist)
- 분자생물학 연구를 위한 컴퓨터의 활용 또는 컴퓨터학자와의 협력의 중요성은 점점 증대되어지고 있다. 본 과목은 분자생물학자로서 갖추어야 할 기본적인 전산학 지식을 전달하기 위해 개설된다. 프로그래밍언어, 알고리즘, 검색, 인터넷, 데이터베이스, 데이터마이닝 등 전산학의 기본 지식 습득과 함께 생명정보학 관련 IT 기반 도구들과 웹을 이용한 생물학 연구 등에 대한 이해를 돕고자 한다.
- ELV007 컴퓨터 비전 (computer vision)
- 이 과목은 컴퓨터 비전의 개념과 응용 프로그램에 대하여 소개한다. 특히나, 컴퓨터 비전의 고전적인 알고리즘부터 최신 알고리즘까지 망라하여 학습하는 것을 목표로 한다.
- ELV010 블록체인기반 헬스케어 정보처리 시스템 (Blockchain based Healthcare Information Management System)
- 의료/헬스케어 분야에 블록체인 기술을 적용하여 개인의 의료정보 활용을 촉진하는 방법이 새롭게 부각되고 있다. 본 교과에서는 의료정보의 보안성 및 투명성 확보, 다양한 산업 영역에의 활용등을 위해 헬스케어 정보 처리 시스템 환경에서 블록체인 기술을 활용하기 위한 방법을 학습한다.
- ELV011 고급 생체전자시스템공학 (Advanced Bioelectronic System)
- 바이오전자 공학의 근간이 되는 과학적 지식과 공학적 기술을 학습한다. 바이오기반 전자공학시스템에서의 전자적, 유체적, 생화학적 기능의 원리, 소재, 응용에 관한 상호연계 공학적 지식을 다룬다.
- ELV013 비선형 생체신호 시계열 분석 (Nonlinear Time Series Analysis for Biomedical Signals)
- 대다수의 생체시스템은 복잡계이며, 발생되는 생체(시계열)신호는 비선형적 방법론으로 분석되어야 한다. 본 과목은 생체신호를 분석하기 위한 다양한 복잡계 이론들을 학습하며, 선형/비선형적 수리도구를 사용하여 임상시험 등에서 추출되는 의생명 시계열 데이터를 분석하고 모델링하는 실습을 한다. 이를 통해 뇌 등 생체 장기들의 전기생리학적인 특성들에 대한 이해를 높인다.
- ELV015 IP 기반 연구 II (IP-based Research II)
- - 맞춤형 헬스케어 분야의 급변하는 기술을 IP를 중심으로 살펴보고, 선행 문헌 조사를 바탕으로 신규 헬스케어IT 기술 도출 및 이를 권리화 하는 능력을 함양 - 이를 통해 관련 맞춤형 헬스케어 분야의 특허 동향 및 연구 주제에 대한 이해도를 높이고, 연구의 질을 개선할 수 있을 것으로 기대함
- ELV018 대규모 언어 모델 (Large Language Model)
- 언어 모델의 기초를 배우고 이를 이용해서 GPT, BERT 등과 같은 최신 언어 모델을 학습한다.
- ELV020 클라우드 기반 하이퍼 스케일 시스템 (Cloud-based Hyperscale System)
- 웹 2.0 이후 폭발적인 Traffic 성장으로 기존의 분산 시스템으로는 감당하기 어려운 수준으로 Service Traffic이 증가하고 있다. 이에 클라우드 기반 인프라 환경에서 기존에 경험하지 못한 Hyper Scale의 서비스 제공 및 시스템 운용을 위한 방법에 대해 알아보고, Infra. as a code 기반으로 클라우드를 활용하기 위한 방안에 대해 연구한다.
- ELV002 현장실습 (Field Practice )
- 논문주제 관련 현장 실습을 통해 전문적 활용능력을 높인다.
- ELV003 최신분자의생명공학 세미나 (Seminar for Advanced Molecular and Biomedical Technology)
- 분자의생명공학 분야의 최신 연구 동향을 접함으로써 관련 지식을 기초로 한 종합적 분석능력과 연구의 효율을 향상시킨다.
- ELV005 유전자진단 (Molecular Diagnosis of Genetic Disease)
- 인간 게놈 프로젝트가 완료되면서 새로운 유전자가 발견되어 질병에 대한 유전자 차원의 연구도 발달하여 새로운 검사 대상이 증폭되고 있다. 본 과목은 인간의 유전자를 분석하여 각종 유전병 및 감염성 질병을 진단하고 해석하는 방법을 소개한다.
- ELV006 다변수 생체 신호 처리 (multivariate bio-signal processing)
- 이 과목은 다변수 시계열 분석 관점에서 생체 신호의 통계 분석을 다룬다. 특히나, 스토캐스틱 프로세스의 시간 영역과 주파수 영역에서 분석 개념과 방법을 통하여 생체신호간의 인과성 평가에 대하여 학습한다.
- ELV008 기계학습 (machine learning)
- 과목은 의료 영상 및 생체 신호와 같은 복잡한 데이터를 분석하기 위해 다양한 응용 분야에 적용되고 있는 기계 학습의 기본 개념을 학습한다. 본 과목에서 배운 방법론을 통하여 기계 학습의 기본 개념을 확고히 하는 것과 실제 이미지와 생체 신호에 적용하는 것을 목표로 한다.
- ELV012 바이오전자기기 (Bioelectronic Devices)
- 효소, 항체, 미생물, 동물세포, DNA와 같은 생체물질의 분자인식 기능을 이용한 바이오센서, 바이오칩 등의 생물전자소자의 구성 및 동작원리를 이해하고, 생명공학, 정밀화학, 의료산업 분야의 응용 예를 중심으로 최신 연구동향을 토의한다.
- ELV014 의생명공학을 위한 계산뇌과학 (Advanced Computational Neuroscience for Biomedical Engineering)
- 계산뇌과학은 수리적, 이론적 방법론 등을 사용하여 뇌 등 뉴론들의 시스템을 설계하고, 그것들의 전기생리학적인 특성을 이해하며, 인지행동과 연관해서 이해하는 학문이다. 최근 가상신경회로망 이론 등을 사용하여 기계학습 및 딥러닝 등의 원리로 가상신경회로망과 실제 생물학적 신경망의 유사점을 연구하는 주제가 활발히 논의되고 있다. 아울러 계산뇌과학에 바탕을 둔 수리적 모델 시뮬레이션은 그 결과와 가설을 실제 임상실험 결과와 비교하여 뇌 등 생체기관에 대한 이해를 높인다.
- ELV016 IP 기반 연구 I (IP-based Research I)
- - 맞춤형 헬스케어 분야의 급변하는 기술을 IP를 중심으로 살펴보고, 선행 문헌 조사를 바탕으로 신규 헬스케어IT 기술 도출 및 이를 권리화 하는 능력을 함양 - 이를 통해 관련 맞춤형 헬스케어 분야의 특허 동향 및 연구 주제에 대한 이해도를 높이고, 연구의 질을 개선할 수 있을 것으로 기대함
- ELV017 자기지도학습 및 준지도학습 ( Self-supervised learning and semi-supervised learning)
- 본 과목은 데이터의 레이블이 없거나 부족한 환경에서 모델을 학습할 수있는 자기지도학습과 준지도학습에 관하여 배운다. 특히나 자기지도학습은 레이블이 없는 데이터에서 레이블을 생성하거나 예측하는 방법으로 모델을 학습하는 방법에 관하여 다루고, 준지도학습은 레이블이 부분적으로 주어진 데이터를 활용하여 지도 및 비지도 학습을 결합하여 모델을 학습하는 방법에 관하여 수업시간에 다룬다.
- ELV019 멀티모달 딥러닝 (Multimodal Deep Learning)
- 이미지 데이터뿐만 아니라 언어 모델을 결합하는 비전-언어모델에 대해 학습한다.
- ELV021 인터넷 프로그래밍 (Internet Programming)
- 인터넷 기반의 플랫폼 서비스의 특성을 이해하고, 이를 운영하는 근간이 되는 API Programming의 특성을 학습한다.
- ELV022 분산 시스템 특론 (Distributed Systems)
- 본 교과목은 인터넷 기반의 대규모 시스템의 분산 처리 특성에 대해 알아보고, 최신의 분산 처리 기법의 이해하는 것을 목적으로 한다. 클라우드 기반의 대형 시스템 및 GPU 기반의 고성능 처리 시스템등에 활용되는 최신 분산 처리 기법을 연구한다.