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스마트자원개발

스마트 자원개발 융합인력양성 트랙별 이수 기준 및 교과목
  • 작성자yonggi12
  • 날짜2020-12-02 15:38:37
  • 조회수5205

스마트 자원개발 융합인력양성 트랙별 이수 기준 및 교과목 안내입니다.

 

1. 트랙별 이수 기준

 가. 박사과정 학생

  - 교육과정에서 총 4과목 이상 수강 (각 모듈에서 최소 1과목 이상 수강 필수)

  - 비교과 활동 (1)과 (2) 중 하나에 필수로 참여

  - 비교과 활동 (3)은 필수 (SNUON 수강 확인서 및 보고서 제출)

 나. 석사과정 학생

  - 교육과정에서 총 3과목 이상 수강 (각 모듈에서 최소 1과목 이상 수강 필수)

  - 비교과 활동 (1)과 (2) 중 하나에 필수로 참여

  - 비교과 활동 (3)은 필수 (SNUON 수강 확인서 및 보고서 제출)

 

2. 교육과정 교과목 구성

구분 구성
[모듈1: 기초] [모듈2: 융합] [모듈3: 응용, 심화]

트랙1
(에너지자원 디지털 센싱 정보화 전문가)

(1) 디지털 암반조사
(2) 응용지구화학 특론 (지화학 모델링)
(3) 지반재해분석

(1) IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습
(2) 지리정보시스템특론
(3) 공정산업 ICT 활용
(4) 기술경영계량분석
(5) 신기술수요분석론
(6) 인공지능
(7) 머신러닝을 위한 기초수학 및 프로그래밍 실습
(8) 수학적 모델링 및 전산실험
(9) 과학계산 모델링
(10) 딥러닝
(11) 시각적 이해를 위한 기계학습
(12) 인공지능 응용 및 실습
(13) 인공신경망
(14) 딥러닝의 통계적 이해
(15) 데이터 과학
(16) 인공지능 연구 (머신러닝 특강)
(17) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅
(18) 인공지능 및 빅데이터 시스템
(19) 최신 인공지능 기술
(20) 고급인공지능
(21) 데이터사이언스 특강 (앰비언트 인공지능)
(22) 데이터사이언스와 강화학습
(23) 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝
(24) 데이터 사이언스를 위한 소프트웨어 플랫폼
(25) 데이터사이언스 특강 (확률적 데이터 분석)
(26) 데이터 사이언스 세미나 (Big Data, AI, and Innovation III)
(27) 데이터사이언스를 위한 확률과 통계

(1) 에너지GIS 시스템 설계
(2) 환경지구화학 특론 (지환경 센서 및 데이터 프로세싱)
(3) 암반불연속면 해석
트랙2
(유가스 자원개발 데이터 분석 및 설계
머신러닝 전문가)
(1) 탄성파 탐사 특강
(2) 산업경제계량분석
(부제: 국제시장분석, 자원가격분석)
(3) 저류층 관리 최적화

(1) 자원경영데이터계량분석
(2) 머신러닝을 이용한 유정 운영 최적화
(3) 석유공학기계학습응용
(4) 석유가스공학특강 (부제: 지오사이언스를 위한 데이터 사이언스)
(5) 지구물리탐사 자료 해석을 위한 딥러닝

트랙3
(에너지자원 지능형 설계 및 생산 전문가)
(1) 저류층 지오메카닉스
(2) 암반응력해석
(3) 자원처리공학

(1) 지오메카닉스 원론
(2) 에너지환경지오메카닉스 - 인공지능 활용
(3) 암반굴착공학특론
(4) 인공지능을 이용한 자원 처리공정 모델 설계
(5) 입자기반 모델링

 

3. 비교과 활동 구성

구분 구성
트랙1
(에너지자원 디지털 센싱 정보화 전문가)

(1) R&D 프로젝트: UAV 영상을 활용한 암반불연속면 사면안정성 연구, 지하갱도에서 드론을 이용한 3차원 갱도 측량 기술,지하광산의 수기 도면 정보로부터 2/3차원 디지털 도면 구성 기술, 광해 모니터링을 위한 샘플링 위치 최적화 및 원격 자료 취득 방법 연구 중에서 선택형 연구과제 수행

(2) 기업연계활동: 교육과정 중 최소 1회 이상의 기업인턴 수행을 통해 산업계에서 필요로 하는 전체 에너지자원 자료 센싱 시스템 구축 실무 교육

(3) SNUON(Seoul National University Open Education)에서 ‘아날로그 전자회로’, ‘영상처리’, ‘인공지능의 기초’, ‘머신러닝’, ‘인공지능입문’, ‘알고리즘의 기초’, ‘데이터마이닝’, ‘빅데이터와 인공지능의 응용’, 빅데이터와 머신러닝 소프트웨어’, ‘디지털시스템설계’, ‘최신제어기법’ 중 2개의 교과목 수강
 
트랙2
(유가스 자원개발 데이터 분석 및 설계 
머신러닝 전문가)

(1) R&D 프로젝트: 데이터 사이언스를 이용한 물리검층 자료 해석, 머신러닝을 이용한 유가스 자원 개발 설계, 데이터 사이언스를 이용한 탄성파 자료 해석, 항공탐사를 이용한 광물 부존 가능성과 광상 결정 중에서 선택형 연구과제 수행

(2) 기업연계활동: 교육과정 중 최소 1회 이상의 기업인턴 수행을 통해 산업계에서 필요로 하는 에너지자원 빅데이터 분석을 위한 실무 교육

(3) SNUON(Seoul National University Open Education)에서 ‘아날로그 전자회로’, ‘영상처리’, ‘인공지능의 기초’, ‘머신러닝’, ‘인공지능입문’, ‘알고리즘의 기초’, ‘데이터마이닝’, ‘빅데이터와 인공지능의 응용’, 빅데이터와 머신러닝 소프트웨어’, ‘디지털시스템설계’, ‘최신제어기법’ 중 2개의 교과목 수강
 
트랙3
(에너지자원 지능형 설계 및 생산 전문가)

(1) R&D 프로젝트: 광산의 reconciliation 시스템 구축 및 이를 통한 광산 운영 현황 분석기술, 광산 장비의 운영상태 모니터링 및 분석 기술, AI를 활용한 유가스 가격 헤징 솔루션 개발, 대규모 노천채굴 사면 모니터링을 위한 IoT 기술 도입 연구, 인공 신경망을 이용한 부유선별과정 예측 모델 개발 및 적용, 라이다 자료를 이용한 암반 굴착면 보강 설계 자동화 연구, 인공지능을 이용한 지오메카닉스 이방성 특성화 중에서 선택형 연구과제 수행

(2) 대학 및 국외 연구소 연계활동:
- 미국 로렌스 버클리 국립연구소 에너지지질과학부 (Energy Geoscience Division)
- 미국 산디아 국립연구소 지오메카닉스 부
- 미국 펜실베니아 주립대학 에너지자원공학과

(3) SNUON(Seoul National University Open Education)에서 ‘아날로그 전자회로’, ‘영상처리’, ‘인공지능의 기초’, ‘머신러닝’, ‘인공지능입문’, ‘알고리즘의 기초’, ‘데이터마이닝’, ‘빅데이터와 인공지능의 응용’, 빅데이터와 머신러닝 소프트웨어’, ‘디지털시스템설계’, ‘최신제어기법’ 중 2개의 교과목 수강
 

 

문의처:

1) 이용기 (yonggi12@snu.ac.kr, 02-880-8713, 010-5333-9712)

2) 강일석 (xenopsis@snu.ac.kr, 02-880-9304, 010-3858-1383)

 

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