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건설환경시스템공학과

과정명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
구분 과정코드 과정명 학점 언어 개설여부
일반대학원 ADD5083 스마트공간설계방법론 3 Yes
4차 산업혁명과 스마트 도시의 발전 과정에서 건축 공간은 인공지능, 사물인터넷, 그리고 뉴미디어와 스마트 재료가 융복합되는 실험의 장이 될 것이다. 가상성과 물리성의 경계가 모호해지는 스마트 공간의 설계는 기존의 건축설계를 확장하는 동시에 새로운 개념과 기술, 그리고 방법론을 필요로 한다. 이 수업은 스마트 공간을 정의하고, 사례의 고찰, 관련 기술의 분석을 통해서 스마트 공간의 방향을 제시하는 것을 주된 내용으로 한다.
일반대학원 CAL3140 지하공간시스템설계 3 Yes
본 과목에서는 지하공간시스템 설계 능력을 배양하는데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 즉, 지하공간 건설에 필요한 암반의 공학적 분류 및 특성에 대한 이해, 암반분류, 토사 지반의 굴착에 따른 전단특성 및 압축 특성 등을 다루며 터널 설계 기본 개념, 아칭이론, 수치해석을 이용한 터널설계, 인공지능 기반의 터널 설계 등의 이론을 다룬다.
일반대학원 CAL3141 지반구조물설계 3 Yes
본 과목에서는 지반구조물 설계 능력을 배양하는데 필요한 다양한 내용을 다룬다. 즉, 옹벽설계, 연약지반개량, 비탈면설계 등에 필요한 흙의 공학적 분류, 흙의 압밀 및 전단특성에 대한 토질역학 기본 이론에 대한 내용을 토대로 Preloading 및 Vertical Drain을 이용한 연약지반 개량, 사면안정해석 기본이론, 옹벽설계, 지반신소재를 이용한 지반구조물 설계 등의 이론을 다룬다.
일반대학원 CAL3142 환경변화와스마트대응기술 3 Yes
21세기 기후변화 및 지구온난화 등으로 가속화 되고 있는 물환경의 양적, 질적 변화의 주요 원인, 변화형태를 수계에 문제가 되고 있는 현안 및 신규오염물질을 중심으로 파악하고 이를 해결하기 위한 스마트 대응 기술(smart response technology, SRT)의 이론 및 실제 적용사례 등을 학습하며 오염물질의 종류에 따른 최적 SRT의 도출 및 적용 방법 및 관련 사례에 대해 학습 - 현안 및 신규 오염물질(미세 플라스틱, 미량 유해물질 등): 발생원인, 분포현황, 이동형태, 문제점 등에 대해 실제 사례를 중심으로 파악 - 스마트 대응기술(AOP, 활성탄흡착, 멤브레인 등 기존 및 신규 스마트 대응기술)의 기초이론, 공정운영 및 유지관린, 경제성 등을 파악하고 최적 대응기술의 적용을 통한 문제해결을 실제 사례를 중심으로 파악
일반대학원 CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 Yes
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
일반대학원 CHS7003 인공지능응용 3 Yes
스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다.
일반대학원 COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
일반대학원 DCF5025 스마트센서기반건설IT 3 Yes
건설분야에서 널리 사용가능한 스마트 센서들의 종류와 작동원리를 학습하고, 이들을 기반으로 하는 건설 IT 응용분야들을 익힌다. 여기에는 안전성 모니터링, 진동제어, 에너지 하베스팅, 건설정보화를 통한 의사결정 등의 건설자동화 프로세스가 포함된다.
일반대학원 DCF5027 스마트건설계측개론 3 Yes
스마트 도시를 위한 계획, 설계, 시공 및 유지관리를 포함한 전생애 과정을 통하여 다양한 계측정보를 활용할 필요가 있다. 본 교과목을 통해 대학원 교육과정의 학생들은 건설현장에서 이용되어지는 건설계측의 기본이론과 원리를 배우고 궁극적으로는 도시공간에서 모아지는 도시정보, 지형공간정보, 건물 및 교량 정보 및 환경정보의 데이터베이스 구축을 통해 건설 프로세스의 첨단화 및 스마트화를 이루기 위한 필수 기술들을 배운다.
일반대학원 DCF5029 미래도시건설세미나 3 - No
본 강의는 스마트 도시 개발 및 건설과 관련된 사업관리 및 경영에 대한 내용을 포함 한다. 스마트도시 프로젝트 관리자로써 효과적인 프로젝트 관리를 위한 사업관리 및 경영에 관련된 기본적인 내용들을 이해할 수 있도록 한다.
일반대학원 DCF5038 스마트시티1 3 - No
미래 신기술로 각광받고 있는스마트시티의 개념을 이해하고, 스마트시티의 내용, 적용방법, 진행상황 등에 대한 학습을 통해 미래 건설의 지표를 수립한다. 더불어 스마트시티라는 학문의 완성이 전 공학계열의 참여가 필요함을 이해하고 타 계열과의 연관성이 무엇인지에 대해서도 심도있게 고찰한다.
일반대학원 DCF5039 스마트시티2 3 - No
스마트시티의 개론과목으로서 미래도시, IoT(Internet of Things), Service, 통합운영센터 등 도시와 ICT 융복합을 중심으로 다양한 관점에서 강의가 제공된다. 이 교과목은 미래도시융합공학과 대학원(석박사)학생에게 공통기반 필수 교과목이다.
일반대학원 DCF5042 BIM기반건설계획 3 - No
BIM(Building Information Model)을 이용하여 스마트 도시 또는 시설물을 모델링하고 이에 대한 건설계획을 수립, 4D Simulation 구축하는 방법을 강의한다. 학생들은 건설계획 수립 뿐 만 아니라 4D CAD 기능을 가진 도구의 실습 등을 통해 스마트도시 또는 시설물 건설에 필요한 공정관리 기본 능력을 가지게 된다. 이 과목을 수강하고자 하는 학생들은 ArchiCAD 또는 Revit등 BIM 저작도구에 대한 기본적인 사용방법을 알고 있어야 한다.
일반대학원 DCF5046 PBL 3 Yes
본 강좌는 문제 중심 기반의 교과목으로서 개인 혹은 팀 단위 별로 주제를선정하여 그 주제에 부합되는 연구결과물을 한 학기동안 완성해내는 방식으로 강좌를 진행한다. 각 개인 혹은 팀 단위 별로 담당교수와 매주 미팅, 토의를 통하여 해당 주제의 목적에 맞는 연구결과를 구체화해나가면서 u-city 관련 연구 분야의 문제해결 능력을 배운다. 본 강좌의 주제는 u-City Planning, Construction Management, Green 분야이다.
일반대학원 DCF5050 스마트교통 3 Yes
스마트시티는 도시의 자원 사용과 비용을 줄이고 시민의 생활을 보다 편리하게 만들기 위해서 디지털기술 또는 정보통신기술을 이용한다. 본 과목은 도로의 혼잡을 줄이고 교통안전을 개선하기 위해서 스마트시티의 요소 기술들이 종합되어 있는 “스마트 교통”을 학습한다. 이를 위해서 지능형교통체계와 빅데이터, 전기자동차, 무인운전자동차, 복잡계 등 신기술의 최신 동향을 소개하고 더욱 진화된 서비스를 창출할 수 있도록 기본 원리를 강의한다. 본 과정을 통하여 스마트교통을 이해하고 최신 연구동향과 미래의 연구방향을 습득할 수 있다.