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건설환경시스템공학과

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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
RES5031 AI기반스마트인프라유지관리 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
본 과목은 인공지능을 활용한 인프라시스템의 유지관리에 대한 개론이다. 최근 인공지능의 발달로 공학분야 전반에 걸쳐 많은 변화가 일어나고 있으며, 인프라시스템의 유지관리에도 도입되어 기술적인 혁신을 이루고 있다. 본 과목은 인공지능 기술의 큰 부분을 차지하는 기계학습을 다루며, 이는 회귀분석, Support Vector Machine, Clustering, Neural Network 등을 포함한다. 그리고 기계학습 기법을 적용한 인프라시스템의 유지관리에 대해서 배우며, 실제 데이터 및 자료를 이용한 실습을 통한 AI기반 인프라 유지관리에 대한 이해를 극대화한다.
RES5033 시설물친환경성능평가 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
저탄소 녹색 성장에 대한 객관적인 성능 평가는 매우 중요하다. 본 교과목은 시스템 성능평가에 필요한 원리와 이론을 다루며, 현재 활용되는 접근 방법(LEED, Energy Star, ASHRAE-IESNA)에 대한 비평 및 분석이 이루어진다. 본 교과목에서는 시설물의 에너지 성능, 저탄소 성능, 친환경 성능 등을 평가에 필요한 도구와 평가 사례들도 또한 소개된다.
RES5034 BIM세미나 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
BIM(Building Information Modeling)과 Smart Construction 관련 주제를 중심으로 뉴노멀(New Normal)시대에 대비한 다양한 이슈를 다룬다. 전문가 초청 세미나, 학생 주제 발표 및 토론을 중심으로 수업이 진행된다.
RES5035 BIM응용 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
프로젝트 생애주기간 다양한 BIM의 활용방안을 이해하고 실습하는 것이 목적이다. 학생들은 설계 및 시공단계에서 BIM데이터 구축 및 응용, 스마트 기술과 연계 방안 등을 배우고 실습한다. 또한 BIM 관련 연구 주제를 도출하고 토론한다.
RES5036 BIM기반건설계획 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - 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.
RES5038 스마트교통 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 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.
RES5039 스마트리질리언트시티 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
도시의 지속 가능성, 탄력성(방재력), 거주 적합성 등의 주제를 다룬다. 국내 대도시들을 대상으로 시가지 구성 상황, 지형적 조건, 인프라 구축 상황에 대해 조사하고 도시들의 지속 가능성, 탄력성(방재력), 거주 적합성에 대한 분석을 통해 이론적 지식을 학습할 것이다. 이를 바탕으로 학생들은 도시들의 강점, 약점, 개발 가능성과 도시 간 연관관계성을 기반으로 지속 가능하고, 탄력적이며, 살기 좋은 도시에 대한 측도를 측정하고 그에 준하는 종합적 도시재개발계획을 실현가능한 개발기간과 지정된 생애주기에 맞춰 수립 할 것이다. 본 과목은 다양한 강의와 개인 연구 및 분석, 팀별 그룹 연구, 개인 연구 보고서 작성으로 구성되어 있다. 본 과목은 지속가능한 도시개발계획 및 건축에 대한 이론적 학습과 DGNB (German Association for Sustainable Building)의 통합적 기본 지식, 그리고 DGNB 등록 전문가들을 위한 교육을 포함한다.
RES5040 지속가능한스마트캠퍼스연구 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
기존의 도시 환경을 탈바꿈함으로써 UN 2030 지속가능한 개발 목표를 달성할 수 있도록 지속가능한 도시 개발 원리를 연구한다. 수업에 참여하는 학생들은 성균관대학교 자연과학캠퍼스 내의 건물, 외부 공간 및 시설 등의 지속가능하고 회복탄력성을 갖춘 전환에 관한 연구 및 디자인 결과를 수정 및 편집하여 얻은 결론을 적용시킨다. 특정 지속가능성 측면 및 관련된 기준에 따른 캠퍼스 전환의 전과 후에 관련된 정성적 및 정량적 분석과 마스터플랜을 포함하여 수정 및 편집한다. 지속가능성 측면은 주제, 건축, 모빌리티, 환경, 조경, 물, 에너지 및 재료에 관련한다.
RES5043 석사논문연구1 3 6 전공 석사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
본 교과는 석사논문연구 인디펜던트 스터디 중 첫 단계에 해당한다. 수강자는 교수자의 연구프로세스 사례를 논의하는 일련의 세션을 통해서 자신의 연구 아이디어를 발전시키는 방법을 익히게 된다. 이 과정은 사회적 요인, 역사적 사실과 선행연구, 디자인 탐구, 매스터플래닝, 이론적 방법론, 과학적 현장조사 방법론 등을 포함한다. 학습자는 자신의 논문에 필요한 개념적 프레임워크를 도출하고, 문헌조사와 구체적인 연구수행계획을 행한다.
RES5044 석사논문연구2 3 6 전공 석사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
본 교과는 석사논문연구 인디펜던트 스터디 중 두번째 단계에 해당한다. 수강자는 교수자의 연구프로세스 사례를 논의하는 일련의 세션을 통해서 자신의 연구 아이디어를 발전시키는 방법을 익히게 된다. 이 과정은 사회적 요인, 역사적 사실과 선행연구, 디자인 탐구, 매스터플래닝, 이론적 방법론, 과학적 현장조사 방법론 등을 포함한다. 학습자는 자신의 논문에 필요한 개념적 프레임워크를 도출하고, 문헌조사와 구체적인 연구수행계획을 행한다.
RES5045 지능형건물에너지관리기술 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
건축설비시스템의 설계, 운전, 제어에 관한 전반적인 이해와 기초를 토대로, 도시건물에너지 효율화를 위한 인공지능 및 데이터 융합기술을 기반한 지능형 건물에너지관리기술을 학습함.
RES5046 환경수질화학 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
환경과학 또는 환경공학 분야에서 요구되는 화학의 기본이론을 제공함으로써 환경현상과 환경시스템을 이해하는데 필요한 기초학문의 소양을 함양한다.
RES5047 생물학적수처리공학 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
정수처리 또는 하폐수의 생물학적 처리와 관련하여 미생물학의 기초이론 및 생물공학적 모델, 수처리 시스템 디자인 등 응용관련 이론 및 적용을 통해서 생물학적 수처리를 위한 공학적 지식습득한다.
RES5048 인공위성기반수재해분석 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
수재해가 도시에 미치는 영향을 분석하기 위한 수업으로 유역과 그 주변 도시와의 관계 및 영향을 관측·분석하기 위해 과거의 다양한 수재해 발생 사례를 인공위성 자료를 이용해 관련 인자들을 분석하는 방법을 학습함. 나아가 기후변화에 따른 수재해 발생 패턴을 분석하여 보다 안전한 도시환경 설계 기법을 학습함.
RES5049 건설과창의적문제해결방법론(PBL) 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
본 강좌는 문제 중심 기반의 교과목으로서 개인 혹은 팀 단위 별로 주제를 선정하여 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 스마트시티 관련 연구 분야의 문제해결 능력을 배운다. 본 강좌의 주제는 스마트시티 Planning, Construction Management, Green 분야이다.
RES5052 소프트건축과스마트환경 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
메타버스가 지배적인 기술, 문화 환경으로 자리 잡는 시점에서 인공환경을 설계하고 구현하는 전문가들에게 메타버스가 기존의 환경과 비교하여 어떠한 특성이 있으며, 어떠한 잠재적 가능성이 있고, 사용자와 구현자의 역할에 관한 체계적인 연구가 필요함. 본 수업은 소프트웨어의 비중이 커지고, 과거 사이버스페이스에서 가능했던 기능이 물리적 환경에서도 가능한 새로운 유형의 <사이보그 건축>과 메타버스로 대표되는 <소프트 건축>의 기술적, 사회문화적 함의를 탐구하고, 이들이 향후 스마트 시티 구현 및 신상품 개발의 매개가 될 수 있는 방법론을 도출한다.
RES5053 폐기물에너지화 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
최근 플라스틱 대란 등 폐기물 처리에 관한 문제가 심각한 사회 현안으로 대두되고 있음. 폐기물에너지화 기술은 최근 폐기물처리와 탄소중립에 동시에 기여할 수 있는 방안 중 하나로 활발히 연구되고 있는 분야임. 따라서 관련 교과목을 개설함으로써 폐기물을 에너지원으로 활용할 수 있는 공학적인 이론 및 최신 기술 동향 등을 학습할 수 있음. 에너지에 대한 기본 개념 및 다양한 폐기물로부터 에너지를 얻는 방법 및 그에 관련된 이론에 대하여 학습함.
RES5054 도시건물에너지데이터융합 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
글로벌 탄소중립 시나리오에 따라 건물분야에서의 에너지/탄소 절감이 중요하다. 본 교과목에서는 도시 단위에서의 건물에너지를 분석하고 진단하는 데이터 융합기술을 다룬다. 이를 위해 데이터 융합의 기초, 건물에너지 데이터 특성, 센싱환경, 데이터 마이닝 기법 등을 학습한다. 아울러, 건물에너지 모델링 방법론을 (1) 개별 건물 운영단위에서 도시 단위로 확장하는 bottom-up 방식과 (2) 도시 차원에서 건물에너지 사용량을 분석하는 top-down 방식으로 구분하고 데이터 융합에 관한 모델링 전략을 학습한다. 과제/프로젝트에서는 ‘건축물에너지민간개방데이터’를 활용하여 대상지에서의 실제 건물에너지 데이터 분석을 수행하고 건물분야 탄소중립 관점에서 논의한다.
RES5055 친환경대체에너지특론 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 - No
인간의 건강과 환경에 부정적인 영향을 미치고 있는 화석연료 기반 에너지 체계의 문제점을 인식하고, 이런 문제점을 해결할 수 있는 지속가능한 방법 중 하나이며 탄소중립(carbon neutrality) 달성에 중요한 역할을 담당하는 친환경대체에너지에 대해 학습한다. 다양한 친환경대체에너지 (태양에너지, 수소에너지, 에너지저장, 바이오에너지, 수력, 조력, 풍력 등)의 개념, 원리 및 다양한 분야에의 응용에 대해 학습한다. 아울러, 이들 친환경대체에너지 분야의 최신기술과 최신동향에 대해서도 소개한다.
RES5056 초순수기초공학 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
본 교과목은 반도체 및 제조산업의 필수요소인 초순수에 대한 기본적인 배경지식을 학습하고 국가산업 동향에 관점에서 초순수 제조산업의 중요성, 공정의 구성, 최신기술 동향 등의 정보를 탐구함. 또한 초순수 관련 연구 자료 및 국내 적용 사례를 바탕으로 초순수 공정의 기초 원리를 학습함.
RES5057 BIM과스마트건설 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
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.
RES5058 실용적딥러닝 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
딥러닝을 적용한 프로젝트를 진행할 때 필요한 기본적인 코딩에 대해서 배웁니다. 기본적인 파이썬 코딩 지식을 가진 수강생을 대상으로 합니다. Matlab 또는 C# 등의 코딩 지식을 가진 수강생은 파이썬의 기본적인 문법에 대해 학습하고 참여하면 충분히 수업을 따라갈 수 있습니다. 수업에서는 이론적인 부분보다는 실질적으로 코딩을 작성할 수 있는 능력을 키우는 데 집중합니다. 현재는 다양한 AI 모델들이 나오고 있으며, 실제 현장에서는 오픈소스 코드를 활용하여 프로젝트를 진행하는 경우가 많습니다. 이러한 오픈소스 활용을 통해 손쉽게 AI 모델을 구현하는 방법을 배웁니다. 또한 최근 크게 관심받고 있는 ChatGPT를 API를 통해서 연동하는 방법에 대해서 배워봅니다. 수업은 크게 아래와 같이 구성됩니다. * 파이썬 주요 문법 리뷰: 딥러닝 관련 코딩에 필수적인 문법에 대해 간략히 설명합니다. * PyTorch 기초: 대표적인 딥러닝 프레임워크로서 활용하는 방법을 배웁니다. * 주요 알고리즘 - PyTorch를 활용하여 Classification과 Regression을 구성하는 방법을 배웁니다. - 이미지 분류: Convolutional Neural Network - 이상치 탐지: Auto Encoder - 시계열 데이터 처리: Recurrent Neural Network * 오픈소스 활용 - Yolo: 객체인식에서 널리 사용되는 알고리즘 - mmOpenLab: 비전 관련 다양한 최신 알고리즘 적용이 가능한 프레임워크 - streamlit: 파이썬 코드를 간단히 웹으로 구현 - ChatGPT API 연동하기
RES5059 초순수전처리흡착공정개론 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
다양한 산업에서 초순수(Ultra-pure Water)의 이용은 필수적이 되었음. 전자산업용의 초순수는 반도체디바이스의 미세가공화에 따라 요구되는 수질은 해마다 엄격해져 왔음. 앞으로 점점 더 반도체 디바이스의 미세화와 복잡화가 진전될 것인데, 디바이스의 표면에 약간의 불순물이 부착되어도 성능의 열화를 초래할 것이 예상됨. 흡착은 초순수 내 포함된 불순물을 제거하는 방법 중 하나로, 초순수 전처리 방법 중 하나로 사용될 수 있음. 본 과목에서는 이에 대한 내용에 대해 다룰 예정이며, 학생발표 위주의 수업이 될 것임.
RES5060 스마트시티와유지관리연구 3 6 전공 석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
본 강좌는 스마트시티 유지관리를 위한 연구 중심의 교과목으로서 개인 혹은 팀 단위로 스마트시티 유지관리와 관련된 주제를 선정하여서 한 학기 동안 연구 결과물을 완성하는 방식으로 진행한다. 매주 수업시간마다 개인 또는 팀 단위의 스마트시티 유지관리 연구에 대한 성과를 발표하고, 또 다른 시선으로 주제를 바라보며 토의 후 연구 진행 및 성과에 대한 구체화를 통해 스마트시티 유지관리에 대한 문제해결 능력을 배운다. 추후 교내 및 교외 학술발표대회 참석을 통해 개인 또는 팀 단위의 연구성과를 발표하고, 자신의 연구 내용을 정리하고 발표하는 경험을 연계하여, 보다 스마트시티에 적합한 인재로 실제 스마트시티 산업에 적용 가능한 실무 응용능력을 확보할 수 있다. 이를 통해 수업에 참여한 학생들이 스스로 연구를 할 수 있는 석박사 연구자로 성장할 수 있다.
RES7001 스마트막공정공학 3 6 전공 학사/석사/박사 글로벌스마트시티융합전공 Yes
본 수업에서는 분리막을 이용한 수처리 공정과 운영관리에 대한 기본 개념을 전반적으로 다루고 있다. 본 수업을 수강하는 학생들은 분리막의 종류 (MF, UF, RO 및 FO 등) 및 공정구성과 분리막에 의한 제거 기작, 유지관리기법, 전처리기법과 더 나아가 모니터링 및 자동화 시스템을 통한 분리막 공정의 운영에 대한 요소를 이해할 수 있다. 학생들은 미래에 본 수업을 통해 배운 지식을 통하여 스마트 분리막 공정 설계 및 운영에 적용할 수 있다.