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Graduate School of Convergence
Science and Technology

학사

전공과정

교육목표

소셜데이터사이언스(Major in Social Data Science) 전공은 데이터 기반 사회의 혁신형 인재 육성을 목표로 한다. 체계적인 커리큘럼을 통해 복잡성이 더해가는 현실 문제의 종합적 이해와 창의적 해결을 위한 학문적 역량을 강화하고 다양한 사회적 수요에 적극 대응할 수 있는 교육과 학습, 연구 기회를 제공한다. 이를 통해 인문사회적 소양과 역량은 물론 공학적 기술 능력을 함양한 미래 인재를 육성한다.

교육과정 개요

소셜데이터사이언스 전공의 교육과정은 학제 간 연구중심 대학원으로 기본적인 소양 과목과 심화 과목을 갖추며, 융합 교육을 실현하기 위해 기존 학과의 전공 과목을 포함하여 운영된다. 이공계와 인문사회 영역의 효과적 결합을 통해 융합의 시너지를 극대화 할 수 있는 소셜데이터사이언스 교육 모델을 마련한다. 수월성을 갖춘 소셜데이터사이언티스트(Social Scientist) 육성을 위한 전문적인 교과의 마련은 물론 인문사회학부, 산업경영공학과, 컴퓨터공학과 등의 교육과정과 유기적으로 결합하고, 외부 기관과의 협력 속에 산업적 수요에 적극 대응할 수 있는 교육 체계를 구축한다. 본 과정의 교육과 연구 분야는 인문사회학에 대한 이해와, 데이터사이언스에 대한 기본 역량을 키울 수 있는 데이터 이해 및 분석을 위한 지식, 이론, 기술 등을 포함한다.

본 과정에서는 학제 간 소양을 갖춘 정예 인력의 양성을 위하여 인문사회학과 공학의 조화로운 구성을 근본 철학으로 하고 있다. 인문 사회학적인 지식과 데이터 사이언스를 위해 사회 과학과 데이터 분석의 지식을 배울 수 있는 네 과목(사회과학과 데이터분석, 통계적 연구 방법론, 소셜데이터사이언스 세미나, 소셜데이터사이언스 특강)을 전공 필수 과목으로 지정하여 운영한다. 전공 선택 과목은 소셜데이터사이언스 전공에서 개설하는 과목과 산업경영, 컴퓨터공학, 전기전자공학과에서 개설하는 대학원 과목으로 구성이 되어 있다.

[ 교과학점 ]

대학원학칙 4장 23조“수료에 필요한 최저학점은 석사과정은 28학점, 박사과정은 32학점, 석·박사통합과정은 60학점으로 한다. 단, 각 과정에서 이수할 교과학점 수와 연구학점 수는 각 학과의 요람에 정한다.”에 의거 소셜데이터사이언스는 학제 간 프로그램의 특성 및 관련 학문분야의 다양성과 빠른 발전 속도, 맞춤식 교육의 원칙 등을 고려하여 수료에 필요한 최저학점을 석사과정 28학점 (교과 25학점, 연구 3학점), 통합과정 60학점 (교과 43학점, 연구 17학점), 박사과정 32학점 (교과 19학점, 연구 13학점)으로 하며 구체적인 내용은 다음과 같다.

과목 이수 시 유의사항

가. 석사과정
  • 교과학점(25학점), 연구학점(3학점)을 포함하여 최소 28점 이상 이수 시, 졸업요건 충족함.
  • 전공필수 10학점 (소셜데이터사이언스 전공 4개 교과목)을 반드시 이수하여야 함.
    • 사회과학과 데이터분석(PSDS501), 통계적 연구방법론(PSDS502), 소셜데이터사이언스 세미나(PSDS503), 소셜데이터사이언스 특강(PSDS800)
  • 전공선택 15학점은 아래 3개 카테고리에서 이수하여야 함.
    • 소셜데이터사이언스 전공(아래 표)에서 6학점
    • 타 학과 대학원 및 타 학과 학부 전공 교과목에서 9학점
    • 단, 타 학부 전공 교과목은 300, 400단위 중 선택하고 최대 6학점까지만 인정함.
    • 단, 교과학점(전공선택) 이수 시 GRADE가 아닌 S/U 성적인정 교과목으로 수강할 경우 최대 3학점까지만 인정함.
  • SK Hynix 트랙으로 입학한 학생은 전자전기공학특론T(반도체메모리)를 반드시 이수해야 함.
    • 단, 위 교과목은 학기에 따라 교과목명이 약간의 변동이 있을 수 있음.
나. 박사과정
  • 교과학점(19학점), 연구학점(13학점)을 포함하여 최소 32학점이상 이수 시, 졸업요건을 충족함.
  • 전공필수 및 전공선택 구분과 상관없이 전공관련 교과목을 최소 19학점 이수하여야 함.
    • 소셜데이터사이언스 전공, 타 학과 대학원, 타 학과 학부 전공 교과목 중 자유롭게 선택
    • 단, 전공필수 중 소셜데이터사이언스 특강(PSDS800)은 반드시 이수하여야 함.
    • 단, 학/석사 과정에서 이수하지 않은 전공필수 과목은 반드시 이수해야 함.
    • 단, 타 학부 전공 교과목은 300, 400단위 중 선택하고 최대 3학점까지만 인정함.
    • 단, 교과학점(전공선택) 이수 시 GRADE가 아닌 S/U 성적인정 교과목으로 수강할 경우 최대 3학점까지만 인정함.
다. 석/박 통합과정
  • 교과학점(43학점), 연구학점(17학점)을 포함하여 최소 60학점이상 이수 시, 졸업요건을 충족함.
  • 전공필수 10학점 (소셜데이터사이언스전공 4개 교과목)을 반드시 이수하여야 함.
    • 사회과학과 데이터분석(PSDS501), 통계적 연구방법론(PSDS502), 소셜데이터사이언스 세미나(PSDS503), 소셜데이터사이언스 특강(PSDS800)
  • 전공선택 33학점은 아래 3개 카테고리에서 이수하여야 함.
    • 소셜데이터사이언스 전공 교과목(아래 표)에서 18학점
    • 타 학과 대학원 및 타 학과 학부 전공 교과목에서 15학점
    • 단, 타 학부 전공 교과목은 300, 400단위 중 선택하고 최대 6학점까지만 인정함.
    • 단, 교과학점(전공선택) 이수 시, GRADE가 아닌 S/U 성적인정 교과목으로 수강할 경우 최대 6학점까지만 인정함.
라. 박사 자격 시험
  • 사회과학과 데이터 분석, 소셜 이슈와 트렌드 분석, 통계적 연구방법론 중 2과목 선택
    • 단, 위 두 과목 성적 모두 A0 이상인 경우 필기시험이 면제됨.
  • 박사자격시험은 입학 후 2년 이내에 합격해야 하며, 총 2회의 기회가 주어짐.

졸업학점

과정 교과학점 연구학점 총 이수학점
석사과정 25학점 3학점 28학점
박사과정 19학점 13학점 32학점
통합과정 43학점 17학점 60학점

교과목 일람표

이수구분 학수번호 교과목명 강의-실험-학점
전공필수 PSDS 501 사회과학과 데이터분석 3-0-3
PSDS 502 통계적 연구 방법론 3-0-3
PSDS 503 소셜데이터사이언스세미나 3-0-3
PSDS 800A-D 소셜데이터사이언스특강 A-D (Special Topics on SDS) 1-0-1
전공선택 PSDS 601 소셜 이슈와 트렌드분석 3-0-3
PSDS 602 인간행동.조직.시장연구 3-0-3
PSDS 700 소셜데이터사이언스 특론 A/Z 가변학점 (1-3)
PSDS 701 소셜네트워크 분석론 (Social Network Analysis) 3-0-3
PSDS 621/IMEN574 데이터 과학을 위한 프로그래밍 3-0-3
PSDS 641/EECE695 전자전기공학특론 3-0-3
PSDS 721/IMEN677 시계열 분석 3-0-3
PSDS 722/IMEN662 이산최적화 3-0-3
PSDS 723/IMEN891E 베이지안 통계학 3-0-3
PSDS 724/IMEN881A 비즈니스 프로세스 관리 및 프로세스 마이닝 3-0-3
PSDS 725/IMEN587 과학기술정책연구방법 3-0-3
PSDS 726/IMEN597 디지털경영 3-0-3
PSDS 727/IMEN572 서비스품질공학 3-0-3
PSDS 731/CSED610 정보검색 3-0-3
PSDS 732/CSED518 자연언어처리를 위한 언어학 기초 3-0-3
연구과목 PSDS 699 석사 논문연구 가변학점
PSDS 899 박사 논문연구 가변학점

교육목표

의과학전공(Major in Medical Science and Engineering)은 의학계열 졸업(예정)자로서 의사면허증취득(예정)자와 이공계열 졸업(예정)자를 대상으로기초과학, 생명과학, 수학, 공학 등 학제간 융합 연구를 통해 의과학과 의공학 분야를 선도할 수 있는 창의적이고 도전적인 의사과학자(MD-PHD)와 의과학자및 의공학자(PhD)를 양성하여 인류 건강 증진과 바이오헬스케어산업 발전에 기여하고자 한다.

교육과정 개요

본 과정은 기존 학과와 연계한 학제간 융합 교육을 바탕으로 과학 및 공학의 원리를 적용한 새로운 의학교육 체계로 운영된다. 본 과정의 교육과 연구 분야는 Medical Science와Medical Engineering와 구성되고, 별도의 과정으로 구분되지 않으며 학생은 지도교수와 상의하여 각 분야를 선택적으로 수강한다. 위 전공 분야와 함께컴퓨터 프로그래밍, 인공지능, 통계, 바이오 헬스케어 비즈니스 모델, 의료기기 및 신약개발 인허가 과정 등 기초, 임상, 중개 연구 및 산업화에 필요한 다양한 방법론을 함양한다.

가. 교과학점

대학원 학칙 4장 23조 “수료에 필요한 최저 학점은 석사과정은 28학점, 박사과정은 32학점, 석·박사통합과정은 60학점으로 한다. 단, 각 과정에서 이수할 교과학점 수와 연구학점수는 각 학과의 요람에 정한다.”에 의거 본 과정은 학제 간 융합교육의특성 및 관련 학문분야의 다양성 등을 고려하여 수료에 필요한 최저 학점을 석사과정 28학점 (교과 21학점, 연구 7학점), 박사과정 32학점(교과 18 학점, 연구 14 학점),통합과정 60학점 (교과 27학점, 연구 33 학점)으로 하며 구체적인 내용은 다음과 같다.

의과학전공 교과과정 체계도

학위과정 석 · 박사 통합과정 박사과정 석사과정
연구학점 33학점 14학점 7학점
※ 각 과정별 대학원 세미나 2회 이수 필수
교과학점 전공필수 (없 음)
필수선택 의공학인공지능 기초I, II, 수학의 응용과 빅데이터, 응용수학특강II:수리생물학, 메디컬 디바이스 디자인 프로세스모델, 바이오메디컬화학, 고급생화학, 고급면역학, 신경생물학, 고급생화학, 고급세포생물학, 이공학도를위한 임상 해부생리학특론, 창의IT고급특강: 기초 임상 병리학, 고급분자생물학I, 생물물리학특론:현대생물물리학, 광학과 현미경 중 1과목 선택
생명윤리와 임상연구개론, 의과학자 커리어 디자인 중 1과목 선택
전공선택 27학점 18학점 21학점
※ 필수선택 학점을 포함
총 이수 학점 60학점 32학점 28학점
나. 학부 교과목 학점 인정 기준
  • 인정 기준: 학부 교과목 (최대 6학점)
  • 2023학년도 입학생부터: 300 ~ 400단위 (G or S/U)
    • 소셜데이터사이언스 전공, 타 학과 대학원, 타 학과 학부 전공 교과목 중 자유롭게 선택
    • 단, 전공필수 중 소셜데이터사이언스 특강(PSDS800)은 반드시 이수하여야 함.
    • 단, 학/석사 과정에서 이수하지 않은 전공필수 과목은 반드시 이수해야 함.
    • 단, 타 학부 전공 교과목은 300, 400단위 중 선택하고 최대 3학점까지만 인정함.
    • 단, 교과학점(전공선택) 이수 시 GRADE가 아닌 S/U 성적인정 교과목으로 수강할 경우 최대 3학점까지만 인정함.
  • 대학원 학칙
    • 제24조(교과학점과연구학점) 교과학점은대학원에서 별도로 정한 교과과정의 과목을 통해서 취득한 학점을 말한다. 단, 학사과정의 교과목을 수강하여 교과학점으로 인정할 수 있는 범위는 최대 6학점에 한한다.
다. 타 학과 대학원 교과목 학점 인정 기준
  • 대학원 학생이 타 학과 대학원 교과목(500단위~800단위)을 수강할 경우 지도교수 지도하에 수강이 가능하며, 성적은 Letter Grade 또는 S(합격)/U(불합격)로 받을 수 있다.

교과목 일람표

이수구분 학수번호 교과목명 강의-실험-학점
필수선택 PMSE801A 의공학 인공지능 기초 I 3-0-3
PMSE531/MATH532 수학의응용과빅데이터 3-0-3
PMSE749/MATH749 응용수학특강 III: 수리생물학 3-0-3
PMSE553/CITE553 메디컬 디바이스 디자인 프로세스 3-0-3
PMSE525 생명윤리와 임상연구개론 3-0-3
PMSE526 의과학자커리어 디자인 1-0-1
PMSE508/CHEM481B 화학특강:바이오메디컬화학 3-0-3
PMSE513/LIFE503 고급면역학 3-0-3
PMSE515/LIFE505 신경생물학 3-0-3
PMSE517/LIFE502 고급생화학 3-0-3
PMSE519/LIFE509 고급세포생물학 3-0-3
PMSE520/CITE390B 이공학도를위한 임상 해부생리학특론 3-0-3
PMSE527/MECH427 광학과 현미경 3-0-3
PMSE530/CITE490J 창의IT고급특강: 기초 임상 병리학 3-0-3
PMSE601/LIFE601 고급분자생물학I 3-0-3
PMSE730/PHYS712 생물물리학특론:현대생물물리학 3-0-3
전공선택 PMSE501/AMSE361 고분자소재개론 3-0-3
PMSE502/AMSE407 소재분석기기 3-0-3
PMSE503/AMSE416 바이오의료소재 3-0-3
PMSE504/AMSE463 고분자설계와실험 3-0-3
PMSE505/AMSE464 고분자물성 3-0-3
PMSE506/CHEM451 고분자화학 3-0-3
PMSE507/CHEM461 생화학 3-0-3
PMSE509/MECH624 생체유체 3-0-3
PMSE510/CITE341 제어시스템 이론 및 실험 3-0-3
PMSE511/CITE452 생체전자기기-진단과 치료를 위한 공학 3-0-3
PMSE512/CITE453 생체시스템및 신호처리 3-0-3
PMSE514/CITE451 생체재료 및 바이오패브리케이션 3-0-3
PMSE516/LIFE506 식물생리학 3-0-3
PMSE518/LIFE508 고급발달생물학 3-0-3
PMSE521/LIFE501 바이러스학 3-0-3
PMSE522/LIFE622B 현대생물학동향(전자현미경 최신 경향) 2-0-2
PMSE523/CITE490C 의학개론 3-0-3
PMSE532/MECH532 기계조직공학 3-0-3
PMSE551/CHEM551 중합반응및분석 3-0-3
PMSE554/CITE554 공학도를 위한 정밀의료 3-0-3
PMSE555/CITE555 초음파공학 3-0-3
PMSE561/AMSE561 핵산생체재료와 나노바이오테크놀로지 3-0-3
PMSE562/AMSE562 고분자젤 3-0-3
PMSE613/CHEM342 기기분석 3-0-3
PMSE619/CHEM619 나노화학 3-0-3
PMSE622/LIFE622C 현대생물학동향(생물통계학의 실용적이해) 2-0-2
PMSE624/CHEM624 유기합성화학 3-0-3
PMSE626/CSED526 데이터마이닝 3-0-3
PMSE631/CHEB631 생물화학공학특론 3-0-3
PMSE641/MECH631 스케일 법칙 및 생체모방공학 3-0-3
PMSE643/CHEB643 고급대사공학 3-0-3
PMSE644/CHEB644 전사제어공학 3-0-3
PMSE645/CHEB645 단백질생합성 3-0-3
PMSE646/CHEB646 고급합성생물학 3-0-3
PMSE651/CITE551 생체광학영상원론 3-0-3
PMSE669/AMSE669 나노생체재료 3-0-3
PMSE700/CITE700C 창의IT특론:생체 조직 프린팅 실험 1-4-3
PMSE701/CITE700K 창의IT특론:헬스케어 솔루션 스튜디오 A 2-2-3
PMSE702/CITE700D 창의IT특론:헬스케어 솔루션 스튜디오 B 2-2-3
PMSE703/CITE700Q 창의IT특론:헬스케어 솔루션 스튜디오 C 2-2-3
PMSE713/AMSE721K 신소재공학특론:생체재료와 조직공학 3-0-3
PMSE714/LIFE514 분자 영상 3-0-3
PMSE715/CSED515 기계학습 3-0-3
PMSE716/LIFE516 식물분자세포생물학 3-0-3
PMSE720/LIFE622H 현대생물학동향(바이오산업소개) 3-0-3
PMSE721/LIFE622U 현대생물학동향(점막 면역학 연구동향) 3-0-3
PMSE722/LIFE622R 현대생물학동향(과학적 가설에 근거한 연구접근) 3-0-3
PMSE723/LIFE622X 현대생물학동향(유세포분석의 원리와 응용) 3-0-3
PMSE724/LIFE622X 현대생물학동향(고급후성유전학 및 RNA생물학) 3-0-3
PMSE725/LIFE622Y 현대생물학동향(합성생물학) 3-0-3
PMSE726/LIFE622Y 현대생물학동향(항체공학) 3-0-3
PMSE727/LIFE622Z 현대생물학동향(분자생명과학기법) 3-0-3
PMSE728/LIFE703 유전자발현조절 3-0-3
PMSE729/LIFE713 식물병리학 3-0-3
PMSE731/IBIO711 고급바이오이미징 3-0-3
PMSE737/CHEB737 분자생물공학특론 3-0-3
PMSE739/CSED539 컴퓨터 비전 3-0-3
PMSE801/CHEB801C 화공시스템특강:연성재료계면공학 3-0-3
PMSE801A-Z 의과학전공특강 A-Z 가변학점
PMSE802/CHEB801X 화학공학특강:최신 생명공학 연구 비평 3-0-3
연구과목 PMSE699 석사논문연구 가변학점
PMSE811A-Z 대학원 세미나 A-Z 1-0-1
PMSE899 박사논문연구 가변학점

교육목표

국방과학기술전공(Major in Defence Science and Technology)은 군위탁생과 이공계 학‧석사 졸업자(졸업예정자)를 대상으로 기존 학과와 연계한 학제간 융합 교육을 통해 ‘첨단과학기술군’ 건설을 선도할 국방과학기술 전문인력 양성으로 군의 독자적 연구개발 수행역량 강화에 기여한다.

교육과정 개요

본 과정은 기존 학과와 연계한 학제간 융합교육을 바탕으로 IT(AI‧로봇‧메타버스)와 기계‧재료 중심의 기초 및 응용분야 교육과 연구로 운영하며, 기본적으로 IT트랙, 기계‧재료 트랙으로 구분될 수 있으나, 별도의 과정으로 구분하지 않고 학생은 지도교수와 상의하여 본인의 국방과학기술과제에 맞게 각 분야를 선택적으로 수강한다.

가. 교육과정 기본방향
  • IT(AI‧로봇‧메타버스)와 기계‧재료 중심의 기초 및 응용분야 교육
  • 각군‧산‧학‧연에서 요구하는 핵심분야 중심의 특화된 학습과 연구를 통한 학위논문 완성 및 연구결과 환류
나. 교과과정 체계
  • 본 과정은 학제 간 융합교육의 특성 및 관련 학문분야의 다양성 등을 고려하여 수료에 필요한 최저 학점을 석사과정 28학점(교과 19학점, 연구 9학점)으로 함.
학위과정 석사과정
교과학점 전공필수 7학점 (국방과학기술설계 4학점, 입문과목 3학점)
전공선택 12학점
연구학점 9학점
총 이수학점 28학점
다. 교과목 이수 시 유의사항
  • 1) 전공필수 교과목 수강 기준
    • 국방과학기술설계: 3학기 2학점, 4학기 2학점 각각 수강함.
    • 개설된 2개 입문과목(IT입문, 기계‧재료입문) 중에서 1과목 3학점을 선택 수강해야 함.
  • 2) 학부 교과목 학점 인정 기준
    • 인정기준: 학부 교과목 (최대 6학점)
    • 200 ~ 400단위 (G or S/U)
  • 3) 타 학과 대학원 교과목 학점 인정 기준
    • 타 학과 대학원 교과목(500단위~800단위)을 수강할 경우 지도교수 지도하에 수강이 가능하며, 성적은 Letter Grade 또는 S(합격)/U(불합격)로 받을 수 있음.
  • 4) 지도교수
    • 입학 시 지도교수 배정에 어려움이 있을 경우 첫 학기는 무은재학부처럼 임시 지도교수를 지정하고, 2학기에 지도교수를 선택함.
  • 5) TA 의무사항: 없음

전공과목 일람표

이수구분 학수번호 교과목명 강의-실습(실험)-학점
전공필수 SDST500 국방과학기술설계A 2-0-2
SDST501 국방과학기술설계B 2-0-2
SDST595 국방과학기술 IT트랙 입문 3-0-3
SDST596 국방과학기술 기계‧재료트랙 입문 3-0-3
전공선택 SDST502/DISU402 고속반도체 입출력회로 3-0-3
SDST503/MECH403 나노공학개론 3-0-3
SDST513/AMSE213 소재의기계적성질 3-0-3
SDST521/AMSE321 금속소재개론 3-0-3
SDST523/EECE423 현대제어이론 3-0-3
SDST531/EECE231 회로이론 3-0-3
SDST534/EECE434 VLSI 설계 입문 3-0-3
SDST536/EECE236 Matlab으로 배우는 전자공학 3-0-3
SDST541/EECE441 디지털통신개론 3-0-3
SDST542/NGCN301 통신 및 네트워크 개론 3-0-3
SDST550/EECE550 고급컴퓨터설계 3-0-3
SDST551/CITE551 생체광학영상원론 3-0-3
SDST552/MECH451 에너지시스템 3-0-3
SDST553/CITE453 생체시스템 및 신호처리 3-0-3
SDST555/EECE455 임베디드 시스템-온-칩 설계 3-0-3
SDST561/EECE361 전자파 응용 3-0-3
SDST575/EECE376 전자전기공학실험3 1-5-3
SDST576/EECE576 통계통신이론 3-0-3
SDST584/EECE584 고급전자기학 3-0-3
SDST585/EECE85 레이다공학I 3-0-3
SDST590/EECE490A 전자공학특강A(디스플레이 반도체 소자 공정 이해) 3-0-3
SDST601/MECH501 공학해석방법 3-0-3
SDST651/EECE651 컴퓨테이셔널인텔리전스 3-0-3
SDST663/EECE663 추정론 3-0-3
SDST669/EECE669 VLSI 신호처리 3-0-3
SDST695/GIFT706 Advanced Alloys and Metal Forming 3-0-3
SDST696/EECE659U 전자전기공학특론U(혼합현실 기술의 이해와 응용) 3-0-3
SDST697/EECE695W 전자전기공학특론W(테라헤르츠이미지 및 센싱) 3-0-3
SDST706/GIFT706 Intro. to Phase-Field Model 3-3-3
SDST713/GIFT713 Project Financing and Eng. Economic 3-0-3
SDST719/NUCE719C 미래사회첨단원자력입문 3-0-3
SDST750/CITE490K 창의IT고급특강K:AR/VR 디자인 패브리케이션 스튜디오 2-2-3
SDST751/CITE700I 창의IT특론I:연구활동을 위한 메이킹 입문 3-0-3
SDST752/CITE700J GPU/DSP/CPU고성능구현과알고리즘및컴퓨터아키텍쳐 3-2-4
SDST753/CITE700L 창의IT특론:CPU/DSP/GPU고급신호및영상처리 0-2-1
SDST754/EECE490D 전자공학특강D(지능형 반도체 소자) 3-0-3
SDST755/EECE695C 전자전기공학특론C(가상현실 기술의 이해와 응용) 3-0-3
SDST691A-Z 국방과학기술특강 A-Z 가변학점
연구과목 SDST699 석사논문연구 가변학점

교육목표

철강경영전공(Major in Management in the Steel Industry (MSI Program, Online Master Degree Program))은 철강산업의 발전을 위하여 철강산업 관련 기술적인 소양을 가진 소수의 고급인재를 모아 철강산업을 이끌어갈 수 있는 융합인재 양성과 경영마인드를 가진 철강인재를 배출하고자 한다.

교육과정 개요

철강산업의 기본 지식(철강 기술 및 제품의 이해, 철강산업의 이해 등)과 철강산업을 예시로 한 경영과목(재무관리, 마케팅, 운영관리, 전략 및 혁신, 인사조직, 경영통계 등), 그리고 4차 산업혁명 시대의 필수교과(데이터분석 및 인공지능, 경제분석 등)의 체계적 학습이 가능한 커리큘럼을 제공하여 국내 철강 비즈니스의 글로벌 경쟁력 강화 및 국내 철강산업의 발전을 선도하는 석사급 융합 인재를 양성하고자 한다. 또한, 실제 철강회사와 현안 분석 연구(capstone project)를 수행케 하여 철강 지식, 경영 지식, 데이터 분석 관련 지식을 활용하여 실제 산업체와의 교류를 통해 철강산업에서의 실무적 문제점을 정의하고 스스로 창의적인 해법을 마련할 수 있는 인재로 육성하고자 한다.

교육과정 기본방향
  • 철강 산업의 이론과 기술의 이해 강화
  • 기본 경영이론의 학습을 통한 사고의 확대
  • 데이터 분석 및 인공지능 방법론의 원리 이해
  • 위 세 학습의 실무 적용을 통한 융합적 비즈니스 정신 함양
  • 수요자 중심의 원격교육으로 시공간 제약 해소 및 자율학습 지원
교과과정 체계
  • 년 과정의 3학기제 집중 이수 형태로 운영: 1학기(2024-1학기), 2학기(2024-여름학기), 3학기(2024-2학기)
  • 수료에 필요한 최저 학점: 30학점 (교과 27학점, 현안 분석 연구(capstone project) 3학점)
구분 교과학점 연구학점 총 이수학점
석사과정 27학점 3학점 30학점
교과목 이수 시 유의사항
  • 학부 교과목 졸업이수학점 인정 기준: 불인정
  • 타 학과 대학원 교과목 학점 인정 기준: 불인정
  • TA 의무사항: 온라인 강의 및 비상주 재학으로 의무사항 없음
교수 및 학습지원
  • 전임 조교: 학생의 질의에 대한 응대, 학생 상담 등 교수의 교육활동을 보조하고 학생의 학습을 지원
  • 교과목 학생조교: 강의교수가 원할 경우 학생조교 1명을 지원하여 전산장비, 인터넷, 출석 체크 등 수업보조
학위논문(석사과정)
  • 학위논문은 현안 분석 연구(capstone project)로 대체하며, 현안 분석 연구 결과보고서(Business Report)를 3학기말에 학생이 제출하면 이를 평가하여 졸업 여부를 결정함.
  • 현안 분석 연구(capstone project)는 3학기(대학 학기: 2학기)에 편성되나, 3학기 시작 전(8월 중) 1주간의 국내 워크샾을 통해 개별 주제 및 지도교수 선정 과정을 미리 운영한 후 진행함.

전공과목 일람표

이수구분 학수번호 교과목명 강의-실험-학점
전공필수 MSIP501 재무관리와 철강회사 사례분석 3-0-3
MSIP502 철강산업 운영관리 I 3-0-3
MSIP503 경영통계: 기초와 철강산업 응용 3-0-3
MSIP504 철강기술 및 제품의 이해 3-0-3
MSIP505 마케팅의 이해 3-0-3
MSIP506 철강산업 전략 및 혁신 3-0-3
MSIP507 인사조직 관리 3-0-3
전공선택
(2과목 선택)
MSIP601 데이터 분석 및 인공지능: 철강산업 응용 3-0-3
MSIP602 철강산업 운영관리 II 3-0-3
MSIP603 철강산업의 이해와 전망 3-0-3
MSIP604 철강시장과 경제분석 3-0-3
MSIP691A-Z 철강경영특강 A-Z 가변학점
연구학점 MSIP699 현안 분석 연구 (capstone project) 0-6-3

교육목표

푸드테크융합전공프로그램(Major in Convergence Food Technology (CFT) Master Degree Program)은 Food와 Robotics 및 IT를 주 교육 및 연구 분야로 다양한 융합 교육 및 연구를 통해 고유한 생각(original thinking)을 가지고, 실제 문제(real problem)를 풀기 위해 다양한 도메인(trans-disciplinary)의 지식을 기존에 활용하지 않던 방식으로(unconventional/creative) 융합 가능한 차세대 리더 양성을 목표로 한다.

교육과정 개요

본 과정은 기존의 지식 입력이 아닌 지적변화의 경험(Experienceof IntellectualTransformation)을 통한 미래산업 분야의 리더를 양성한다. 이를 위해 학제간 융합교육을 바탕으로 로보틱스, 인공지능, IT와푸드테크의 기반이 되는 화학, 생명, 환경, 의학 등 기초 및 응응 분야 교육과 연구로 운영하며 학생은 지도교수와 상의하여 본인과 해당 산업 분야의 푸드테크기술과제에 맞게 각 분야를 선택적으로 수강한다.

가. 교과학점
  • 대학원 학칙 4장 23조 “수료에 필요한 최저 학점은 석사과정은 28학점, 박사과정은 32학점, 석·박사통합과정은 60학점으로 한다. 단, 각 과정에서 이수할 교과학점 수와 연구학점 수는 각 학과의 요람에 정한다.”에 의거 본 과정은 학제 간 융합교육의 특성 및 관련 학문분야의 다양성 등을 고려하여 수료에 필요한 최저 학점을 석사과정 28학점 (교과 24학점, 연구 4학점) 으로 하며 구체적인 내용은 다음과 같다.

푸드테크융합전공 교과과정 체계도

학위과정 석사과정
연구학점 4학점
교과학점 전공필수 18학점
푸드테크 개론, 푸드테크 융합설계 1 – 고급설계, 푸드테크 융합설계 2 – 시스템 통합, 푸드테크 규제 및 진흥법규
전공선택 6학점
총 이수학점 28학점
나. 전공필수, 전공선택 및 선수과목 교과목 수강 기준
  • 전공필수 : 푸드테크 개론, 푸드테크 융합설계 1 – 고급설계, 푸드테크융합설계 2 – 시스템 통합, 푸드테크규제 및 법규를 수강함
  • 전공선택: 제공된 교과 과목 리스트 중에서 선택하여 수강해야 함
다. 학부 교과목 학점 인정 기준
  • 인정 기준 : 학부 교과목 (최대 6학점)
  • 200~400 단위 (G or S/U)
라. 타 학과 대학원 교과목 학점 인정
  • 타 학과 대학원 교과목(500~800단위)을 수강할 경우 지도교수 지도하에 수강이 가능하며, 성적은 Letter Grade 또는 S(합격)/U(불합격)로 받을 수 있음
마. 지도교수
  • 입학 시 지도교수 배정에 어려움이 있을 경우 첫 학기는 무은재학부처럼 임시 지도교수를 지정하고 2번째 학기에 지도교수를 선택함
바. TA 의무사항
  • 없음
사. 졸업 요건
  • 석사과정
    • 교과목 이수와 병행하여 논문연구계획서를 작성하여 논문제출 1학기 전까지 논문심사위원의 평가를 받아 통과함으로써 학위논문 제출자격을얻는다. 단, 지도교수의 변경 등 특수한 경우 현 지도교수의 승인 하에 졸업학기에도 연구계획서 심사를 요청할 수 있다. 이 경우 준비과정을 고려할 때 학위논문심사는 연구계획서가 통과된 이후 1개월 이내에는 수행할 수 없다. 학위논문을 학교 규정에 의거하여 완성 제출하고 논문심사위원의 승인을 거쳐야 한다.

졸업학점

과정 교과학점 연구학점 총 이수학점
석사과정 24학점 4학점 28학점

전공과목 일람표

이수구분 학수번호 교과목명 강의-실험-학점
전공필수선택 PCFT501 푸드테크개론
(Introduction to Food Tech)
3-0-3
PCFT502 푸드테크 로보틱스 입문
(Introduction to Food Tech Robotics)
2-4-4
PCFT503 푸드테크 융합설계 1 – 고급설계
(Convergence Food Tech Design Studio 1)
3-0-3
PCFT504 푸드테크 융합설계 2 – 시스템통합
(Convergence Food Tech Design Studio 2)
2-4-4
PCFT505 푸드테크 규제 및 진흥법규
(Food Tech Laws and Regulations)
3-0-3
전공선택 PCFT701(CITE700I) 특론: 신속 프로토타이핑을 위한 디지털 패브리케이션
(ST: Digital Fab. for Fast Prototyping)
3-0-3
PCFT702(CITE539) 나노응용기술을 위한 양자역학
(Quantum Mechanics for Applied Nanotechnology)
3-0-3
PCFT801C(EECE695C) 푸드테크융합전공특강C:가상현실 기술의 이해와 응용
(Understanding and Apllication of Virtual Reality Technology)
3-0-3
PCFT801D(EECE695U) 푸드테크융합전공특강D:혼합현실 기술의 이해와 응용
(MR technologies and their applications)
3-0-3
PCFT707(CITE637) 차세대 소자물리 및 특성분석
(Physical and characteristic Analysis of Next generation Devices)
3-0-3
PCFT708(LIFE622Y) 현대생물학동향(합성생물학)
(Introduction to Synthetic Biology)
3-0-3
PCFT710(LIFE414) 시스템생물학
(System biology)
3-0-3
PCFT711(IBIO536) 생화학적 생물리적 실험론/생명공학
(Experimental Biophysical Chemistry)
3-0-3
PCFT712(EVSE580) 환경고분자
(Polymers and the Environment)
3-0-3
PCFT801A-Z 푸드테크융합전공특강 A-Z 가변학점
연구과목 SDST699 석사논문연구
(Master Thesis Research)
가변학점