국립부경대학교 과학컴퓨팅학과

교과목해설

1학년 1학기

프로그래밍 기초Ⅰ (선택, 3학점)

논리연산과 기본적인 컴퓨터의 구조, 자료구조를 배우고 코딩의 기초를 실습한다.

1학년 2학기

프로그래밍 기초Ⅱ (필수, 3학점)

다양한 개발작업에 활용되고 있으며 특히 기계학습 분야에서 가장 널리 쓰이고 있는 언어인 Python 프로그래밍을 익힘으로써 간단한 기계학습을 실습한다.

2학년 1학기

계산과학Ⅰ (선택, 3학점)

계산과학에서 사용하는 기계학습, 데이터 분석 기법을 이해하고 활용한다.

고전물리학Ⅰ (선택, 3학점)

고전역학을 통해 물체의 운동을 분석하는 힘과 에너지 등 기본 개념 틀을 배운다. 나아가 물체의 운동을 최적화의 관점에서 이해하는 능력을 갖춘다.

응용수학Ⅰ (선택, 3학점)

응용수학의 여러 분야 중 상미분방정식, Laplace 변환, 미분방정식의 급수해, 연립미분방정식, 행렬과 벡터 등에 대해 학습한다.

이산수학Ⅰ (선택, 3학점)

그래프 이론과 마르코프 이론에 대한 입문 강의이다.

확률및통계 (필수, 3학점)

확률과 통계의 기본 이론에서 시작하여 실험 설계, 베이지언 확률론 등 통계적 추론 방법을 익히는 과목이다.

2학년 2학기

계산과학Ⅱ (필수, 3학점)

리눅스의 기본 사용법, 기계학습 및 딥러닝 기법을 활용한 데이터 분석 기법을 이해하고 활용한다.

고전물리학Ⅱ (필수, 3학점)

고전역학에서 단순히 배경에 불과했던 공간이 전자기학에서는 운동량 및 에너지를 가지는 실체로 등장하여 물체와 상호작용한다. 이 강의에서는 그러한 공간의 특성을 이해하고 이를 기술하는 방법을 익힌다.

응용수학Ⅱ (필수, 3학점)

응용수학의 여러 분야 중 Fourier 급수, 편미분방정식, Fourier 변환, 복소함수, 복소평면에서의 적분 등에 대해 학습한다.

수치해석개론 (필수, 3학점)

미분방정식의 풀이와 같은 수치해석기법의 밑바탕이 되는 수학적 원리들을 이해한다.

이산수학Ⅱ (필수, 3학점)

앞에서 다루었던 마르코프 이론을 기반으로 정보이론을 이해한다. 고전 정보 이론의 기본 개념들부터 시작하여 양자 정보까지 소개하는 개론 수준의 강의이다.

3학년 1학기

현대물리학Ⅰ (선택, 3학점)

미시세계를 이해하기 위해서는 양자역학적인 이해가 반드시 필요하다. 양자역학의 기본 가정들에서 출발하여 오늘날 발전하고 있는 양자 컴퓨팅 분야의 발견까지 소개하는 과목이다.

물리화학Ⅰ (선택, 3학점)

열과 일이 물질의 물리적 변화나 화학 반응과 어떻게 관련되어 있는지 살펴본다. 내부 에너지, 엔탈피, 엔트로피, 자유 에너지 및 열역학 법칙들을 익히고, 어떤 과정의 자발성과 그 과정에서 얻는 일 등을 학습하여 물질계에 대해 정량적으로 이해할 수 있는 토대를 마련한다.

계산물리학 (선택, 3학점)

몬테카를로 시뮬레이션을 집중적으로 다루어 물리적인 이해와 전산적인 이해를 함께 도모하는 과목이다. 여기에서 배우는 몬테카를로 기법을 활용하여 일반적인 최적화 문제를 해결하는 일까지 수행해본다.

비선형동역학 (선택, 3학점)

대부분의 미분방정식은 해석적으로 풀 수 없지만 기하학적인 사고를 결합함으로써 정성적이면서도 엄밀한 결과를 얻는 것이 가능하다. 이 과목에서는 고정점과 선형안정성 등 동역학계를 분석하는 방법론을 터득하게 된다.

기계학습의이해 (필수, 3학점)

딥러닝 기술을 깊이있게 이해하고 적용할 수 있다.

계산이론 (선택, 3학점)

이산수학 및 확률론을 기반으로 계산복잡성 개념을 이해하고 이를 통해 알고리즘들을 더 깊이 이해한다.

3학년 2학기

현대물리학Ⅱ (필수, 3학점)

우리가 거시적으로 보는 물체들은 무수히 많은 입자들로 이루어져 있으며 이 때 의미 있는 기술을 하기 위해서는 엔트로피와 같은 새로운 개념들이 필요하게 된다. 이 과목에서는 열통계역학에서 시작하여 다체계가 보여주는 현상들을 배운다.

물리화학Ⅱ (필수, 3학점)

양자역학의 여러 원리를 원자나 분자에 적용하여 분자의 구조, 물성, 화학 반응 등을 이론적으로 이해하기 위한 기반을 닦는다. 원자나 분자에 양자역학의 원리를 적용하는 데 필요한 여러 가지 근사적인 방법들에 대해 알아보고, 분자분광학의 기초를 간략하게 다룬다.

네트워크과학 (선택, 3학점)

다양한 구성요소들 사이의 상호작용을 다루는 일반적인 틀인 네트워크과학을 소개하고 다양한 활용예제들을 통해 분석기법을 익힌다.

수리생물학 (선택, 3학점)

코로나와 같은 전염병의 유행 양상을 기술하고 예측하는 데에는 비선형 미분방정식이 활용된다. 이처럼 이 과목에서는 생물종들이 영향을 주고 받는 현상들을 어떻게 수학적으로 기술하고 분석하는지 배운다.

계산신경과학 (선택, 3학점)

뇌 시스템을 이해하기 위한 계산과학적 접근 방법을 다룬다. 다양한 레벨, 신경, 신경집단, 뇌 모델링을 통해 뇌 시스템을 이해하는 방법론을 소개하는 과목이다.

컴퓨터구조 (필수, 3학점)

물리적 계층부터 시작하여 컴퓨터를 구성하는 계층 구조를 설명하고 이것이 컴퓨터의 구동 방식에 미치는 영향을 이해한다.

4학년 1학기

문제해결기법 (선택, 3학점)

복잡한 문제가 주어졌을 때에도 답의 단서를 얻어낼 수 있는 어림셈과 차원 분석 등의 테크닉을 활용하면 많은 시간과 노력을 아낄 수 있다. 이 과목에서는 다양한 예제와 연습을 통해 이런 기법들을 연마한다.

계산화학 (선택, 3학점)

화학에서 다루는 원자나 분자로 이루어진 계를 기술하기 위해 컴퓨터를 활용하는 것이 유용하다. 원자나 분자를 기술하는 방정식의 수치적인 해를 컴퓨터를 이용하여 얻을 수 있는 능력을 배양한다. 본 과목에서는 원자나 분자에 양자역학의 원리를 적용하는 양자화학 프로그램을 활용해 보며, 분자동역학 방법에 대해서도 간략하게 살펴본다.

고성능컴퓨팅(선택, 3학점)

과학적 연구 수행과정에서 요구되는 대용량, 고속 연산을 수행하기 위해서 요구되는 비트 및 양자 기반 고성능 컴퓨팅 지식을 다룬다. 기존 컴퓨팅 지식과는 달리 병렬화(parallel processing, parallel computing), 병행화(concurrent computing, network computing) 등과 같은 다수 노드 기반 컴퓨팅 지식을 다룬다. 또한 현재 진행되고 있는 양자정보 기반 컴퓨팅의 고성능화 특성을 이해하고, 이를 바탕으로 한 양자계산 기반 고성능 컴퓨팅 지식을 습득한다. 학기 동안 관련 과제 수행을 통해서 관련 분야에 대한 지식을 습득하고 실제 프로그래밍을 통한 경험을 수행한다.

데이터과학 (선택, 3학점)

빅데이터의 생성은 인공지능의 학습을 비롯한 다양한 파급효과를 낳고 있다. 이 과목에서는 비정형 데이터를 수집하고 정제하고 분석하여 유용한 지식을 추출하는 실습이 이루어진다.

생물물리학 (선택, 3학점)

DNA, RNA, 단백질 등 생체 내의 고분자들이 어떻게 그 기능을 가질 수 있게 되는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 탐구하기 위한 다양한 기법을 익힌다. 구조생물학, 생물정보학 등 신약 개발의 기초가 되는 지식을 학습하고 실습한다.

계산과학주제연구Ⅰ (선택, 3학점)

학생 각자가 학과 교수님 중 한 분을 선정한 후 그 연구실에서 교수님의 연구 분야와 관련된 이론을 배우고 간단한 연구 프로젝트를 수행해 본다.

창의적과제Ⅰ (선택, 1학점)

학생들이 주도적으로 문제를 설정하고 계산과학의 방법론을 사용하여 해결해 나감으로써 실무적인 협업 능력을 향상시키는 데 목적이 있는 실습 과목이다.

콜로퀴움Ⅰ (선택, 1학점)

교육과 연구, 산업 현장에서 활동하는 계산과학자들을 초청하여 최근 동향을 파악하고 과학적 의사소통 방식을 익힌다.

4학년 2학기

계산사회과학 (선택, 3학점)

사회에서 행위자들이 내리는 각종 의사결정과 그것의 거시적인 효과를 행위자 기반 모형 등 계산적인 방법을 활용하여 이해한다.

계산생물학 (선택, 3학점)

우리 몸 안의 생물학적 회로들은 다양한 구성 성분들이 얽혀 서로에게 억제와 활성화의 스위치로 작용하며 작동한다. 이 과목을 통해 바이러스와 면역계 등 생명체들이 서로에게 어떤 방식으로 영향을 미치는지를 수리적으로 이해한다.

리눅스시스템 (선택, 3학점)

리눅스 운영체제에 대해 살펴보고 다양한 명령어들을 익힌다. 리눅스 배포판 중 하나를 선정하여 컴퓨터에 직접 설치해 보고, 네트워크 설정을 비롯한 여러 가지 설정 작업을 직접 수행해 본다.

양자계산과학 (선택, 3학점)

양자정보 기반 계산과학에 대한 기초적 내용을 다룬다. 기존 비트 기반 계산과학의 한계점을 살펴보고, 이를 돌파하기 위한 양자정보 기반 계산과학의 기본 개념을 이해한다. 또한, 현재 진행되는 다양한 계산과학 분야에서의 양자계산, 양자학습적 접근법에 대해서 살펴본다. 학기 동안 관련 과제 수행을 통해서 관련 분야에서의 현재 진행상황을 파악한다.

계산과학주제연구Ⅱ (선택, 3학점)

학생 각자가 학과 교수님 중 한 분을 선정한 후 그 연구실에서 교수님의 연구 분야와 관련된 이론을 배우고 간단한 연구 프로젝트를 수행해 본다.

창의적과제Ⅱ (선택, 1학점)

VR 등 최신의 작업 환경에서 학생들 주도적으로 프로젝트를 수행해 봄으로써 실무 능력을 배양하는 과목이다.

콜로퀴움Ⅱ (선택, 1학점)

교육과 연구, 산업 현장에서 활동하는 계산과학자들을 초청하여 최근 동향을 파악하고 과학적 의사소통 방식을 익힌다.