수학과

모델링기초 (Basic of Mathematical Modelling)

미분방정식 기반으로 수학적 모델링을 만드는 방법을 소개하고, 모델링에 대한 수학적 해석방법을 알아본다.

빅데이터분석 (Bigdata Analysis)

데이터 과학 분야에서 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어인 파이썬으로 미가공(raw) 데이터를 전처리하여 데이터 간의 관계를 파악하고 파악된 관계를 사용하여 원하는 새로운 (출력)데이터를 만든다.

머신러닝이론과방법 (Theory and Methods in Machine Learning)

머신러닝 방법들에 대해 이해하고 최적화 문제 해결을 위한 알고리즘과 머신러닝 방법을 비교 분석해 본다.

데이터분석을위한확률과통계 (Probability and Statistics for Data Analysis)

데이터를 효율적으로 분석하기 위한 통계적 기법을 배우고, 컴퓨터 프로그램으로 실습한다.

계산적조합론 (Computational Combinatorics)

조합론의 기본적인 예제를 파이썬으로 구현한다. 중요한 정리는 이론적으로 증명하고, 정리를 사용한 예제를 코딩으로 해결해 본다. 이 과정을 통해서 조합적인 대상의 계산 방법을 배우고, 일반적인 컴퓨팅 계산 사고를 향상시킨다.

수치선형대수학 (Numerical linear algebra)

선형대수학에서 배운 내용을 바탕으로 선형대수학의 문제들의 수치적 해결방법에 관해 알아보고 해결해 본다.

바이오수학 (Mathematical Biology

)다양한 생물 분야(감염병, 암, 해양자원, 피식자-포식자 모델 등)에서 수학적 모델링이 어떻게 적용되는지를 알아보고, 실제 문제에 대해서 매개변수 추정, equilibrium, stability와 같은 수학적 분석, 예측 및 결과를 시뮬레이션해 본다.

파생상품이론 (Financial Derivatives Theory)

파생금융상품(선물, 옵션, 스왑)의 개념들을 알아보고 이 상품들의 수학적인 모형을 건설한다. 이러한 모델링으로부터 여러 통계적인 모수 추정 기법, 최적화 기법, 편미분 방정식 기법을 이 용하여 실제 파생상품의 가격을 보다 효율적으로 예측하는 방법을 알아본다.

의사소통(I) (Communication(I))

이공계열 학생들 대상의 글쓰기 및 의사소통 교육의 필요성은 아주 높아지고 있다. 산업체와의 연계가 많은 산업수학전공 학생들이 의사소통 능력과 보고서 작성 능력을 키울 수 있게 한다.

의사소통(II) (Communication(II))

산업체에서 원하는 직무 중 하나인 기존 특허 및 논문 분석을 위해 기초 자료를 수집하고 구현하여 이 과정을 이해하고 직접 수행해 본다.

의료데이터활용정형데이터분석 (Structured Data Analysis using Medical Data)

의료데이터에 대해 이해하고 데이터 분석 주제를 선정하여 직접 모델링, 분석, 해석하고 이에 대한 보고서를 작성해 본다.

신경망을사용한이미지분석 (Neural Networks and Its Application to Image Analysis)

신경망에 대한 발전 과정을 이해하고, 이미지 분석에 있어서 중요한 신경망 모델을 직접 만들어본다. 기계학습과 인공지능의 발전과정에 있어서 신경망 모델을 매우 중요한 위치를 차지한다. 신경망의 기본적인 이론을 심도 있게 확인하고, 신경망 모델을 구현하는데 필요한 구성요소들의 역할을 예제와 함께 이해한다.

응용최적화 (Applied Optimal Control)

모델링된 사회적 문제를 최적화하려는 목적에 따라서 제어함수에 따른 목적 함수와 수학적 모델링을 재설계하여, 최적의 제어함수를 찾고 그 결과를 시뮬레이션 해 본다.

논문연구 (Thesis Research)

대학원생의 학위를 위한 논문을 작성할 수 있는 전문적인 지식을 다지는 것을 목적으로 한다.

최적상태및모수추정 (Optimal State Estimation)

최적해 추정에 필요한 바탕인 linear systems theory, probability theory와 least squares estimation을 학습한다. 이를 바탕으로 최적해를 추정하는 방법인 Kalman filter와 smoothing, particle filter에 대해 각 기법의 기반이 되는 수학적 토대와 기법의 특징에 대해 학습한다.

자연어처리의개념과활용 (Natural Language Process and Its Application)

자연어 처리는 인공지능을 구현하는 가장 기본적인 이론 중 하나이다. 텍스트 형태의 자연어를 분석하는 여러 수학적 개념과 이론을 살펴보고, 예제를 통해 자연어 분석을 학습한다.