첨단융합학부는 2학년 때 전공 선택을 하며 각각의 전공은 여러 학문을 융합한 것이 특징입니다. 때문에 수학과 과학의 기초를 탄탄히 다지는 것이 무엇보다 중요합니다. 예비대학에서 제공하는 수학과 통계 프로그램을 통해 미적분학, 선형대수학 등 기초 교과목의 기반을 충실히 익히고, 컴퓨팅 프로그램을 통해 파이썬이나 C++ 같은 언어를 배우고 코딩 능력을 미리 키워두는 것을 추천합니다. 코딩은 모든 전공 분야에서 필수적인 도구이며, 미리 익숙해지면 전공 프로젝트 수행에 큰 도움이 됩니다. 마지막으로, 다양한 분야에 대한 호기심을 갖고 특강이나 워크숍에 적극적으로 참여하세요. 이를 통해 여러분의 전공 선택과 진로 설계에 대한 시야를 넓힐 수 있습니다. 자신이 무엇에 관심 있는지 미리 고민하고 방향을 잡아두는 것이 여러분의 대학 생활을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다.
| 전공 수업명 | 기초교과 세부내용 (클릭해보세요) | 구체적 도움 내용 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 선형대수학 881.007 | 수학 (행렬/벡터) | 데이터과학 분야에서는 대량의 데이터를 행렬로 표현하고 이를 분석하는 데 선형대수학이 필수적인 도구로 사용됩니다. 따라서 예비대학에서 제공하는 행렬과 벡터에 대한 학습은 입학 후 전공 학습에 큰 도움이 됩니다. |
| 2 | 데이터과학개론 M3639.001500 | 통계 (모평균 추정, 검정) 수학 (행렬/ 벡터) 컴퓨팅 | 빅데이터 분석 및 예측을 위해 필수적인 통계적 사고력과 데이터 분석에 필요한 행렬 및 벡터 개념을 미리 학습할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 과목을 통해 데이터 처리 및 분석에 필요한 코딩 능력을 미리 익힐 수 있습니다. |
| 3 | 물리화학의 기초 M3636.000100 | 물리 (역학) 화학 | 빅데이터 분석 및 예측을 위해 필수적인 통계적 사고력과 데이터 분석에 필요한 행렬 및 벡터 개념을 미리 학습할 수 있습니다. 또한 컴퓨팅 과목을 통해 데이터 처리 및 분석에 필요한 코딩 능력을 미리 익힐 수 있습니다. |
| 4 | 유기화학의 기초 M3639.002200 | 화학 생물 (생명의 화학) | 유기화학은 생명 현상을 이해하는 데 필수적인 과목입니다. 디딤돌 프로그램에서 제공하는 화학의 전반적인 내용과 함께 생명과학의 기초인 ‘생명의 화학’을 통해 유기화학의 기반을 다질 수 있습니다. |
| 5 | 자료구조와 알고리즘 M3639.001700 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 자료구조와 알고리즘은 컴퓨터과학의 핵심 개념입니다. 디딤돌 프로그램에서 배우는 코랩 사용법, 변수, 조건문, 함수 등 컴퓨팅 기초를 통해 자료구조와 알고리즘 학습에 필요한 기본적인 프로그래밍 역량을 미리 갖출 수 있습니다. |
| 6 | 기초회로 이론 및 실습 M3639.002700 | 물리 (역학, 실험 데이터 분석 및 보고서 작성) | 회로이론은 물리의 역학 개념과 밀접한 관련이 있습니다. 예비대학 프로그램에서 역학을 미리 학습하면 회로의 물리적 원리를 더 쉽게 이해할 수 있으며, 실험 데이터 분석과 보고서 작성 능력은 실습 과목에서 좋은 성과를 내는 데 도움이 됩니다 |
| 7 | 디지털헬스케어 전공자를 위한 몸의 이해 M3634.000700 | 생물 (전범위, 특히 Gemonics) | 예비대학의 ‘생물’ 과목을 통해 유전학, 분자생물학, 유전공학, Genomics 등 인체와 생명과학의 기초를 미리 학습하면 디지털 헬스케어 기술 개발에 필수적인 지식을 습득하는 데 큰 도움이 됩니다, |
| 8 | 데이터마이닝과 기계학습 M3639.001800 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 예비대학의 ‘컴퓨팅’ 과목을 통해 코랩 사용법, 변수, 조건문, 함수 등 기본적인 프로그래밍 개념을 익히면, 데이터마이닝 및 기계학습 알고리즘을 구현하고 활용하는 데 필요한 기초 역량을 갖출 수 있습니다. |
| 9 | 디지털 생체신호 처리의 기초 M3632.000300 | 물리 (실험 데이터 분석 및 보고서 작성) 컴퓨팅 | . 예비대학의 ‘물리’ 과목 중 실험 데이터 분석과 보고서 작성 모듈은 생체신호를 정확하게 측정하고 해석하는 데 필요한 역량을 길러줍니다. 또한 ‘컴퓨팅’ 과목을 통해 신호를 처리하고 분석하는 데 필요한 프로그래밍 능력을 미리 배울 수 있습니다. |
| 10 | 질병의 진단과 치료의 이해 M3632.000800 | 생물 (전범위, 특히 Gemonics) | . 예비대학의 ‘생물’ 과목을 통해 유전학, 분자생물학, 유전공학, Genomics 등 생명과학의 기초를 학습하면 질병의 원인과 치료법을 과학적으로 접근하는 데 큰 도움이 됩니다. |
| 11 | 딥러닝의 기초 M3639.002000 | 통계 (베이즈 정리) 수학 (벡터, 행렬) 컴퓨팅 | 예비대학의 ‘통계’를 통해 데이터의 확률적 모델링을 배우고, ‘수학’의 행렬과 벡터를 통해 복잡한 연산을 이해하며, ‘컴퓨팅’을 통해 딥러닝 모델을 직접 구현하는 데 필요한 기초 지식을 모두 갖출 수 있습니다. |
| 12 | 인공지능의 기초 M3639.001900 | 통계 (베이즈 정리) 수학 (벡터, 행렬) 컴퓨팅 | 예비대학의 ‘통계’ 중 베이즈 정리는 인공지능의 확률적 추론에 대한 이해를 높이고, ‘수학’의 행렬과 벡터는 인공지능 알고리즘의 핵심인 선형대수학적 개념을 다루는 데 유용합니다. 또한 ‘컴퓨팅’ 과목은 인공지능 모델을 구현하는 데 필요한 프로그래밍 역량을 길러줍니다. |
| 13 | 의학유전체학 M3634.000100 | 생물 (유전학, 분자생물학, 유전공학, Geonomics) | 의학유전체학의 필수 기반인 유전학, 분자생물학, 유전공학, Genomics를 예비대학 프로그램에서 미리 학습하여 전공 이해도를 높일 수 있습니다. 특히 생물학적 데이터 분석과 관련된 Genomics 개념은 입학 후 전공 심화 과정에서 큰 도움이 됩니다. |
| 14 | 데이터 시각화와 탐색적 자료분석 M3635.000200 | 통계 수학 (벡터 / 행렬) 컴퓨팅 | 통계, 수학(벡터/행렬), 컴퓨팅 과목을 통해 데이터 시각화와 탐색적 자료 분석에 필요한 기초 이론과 실무 역량을 다질 수 있습니다. 이러한 기초 지식은 복잡한 데이터를 효과적으로 이해하고 분석하는 데 필수적입니다. |
| 15 | 확률론개론 M3635.000100 | 수학 (벡터 / 행렬) 통계 | 확률론의 기초가 되는 통계적 사고와 수학적 개념을 미리 학습하여 확률론에 대한 이해를 높일 수 있습니다. 특히 벡터와 행렬에 대한 개념은 확률론에서 다루는 복잡한 수리적 모델을 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 16 | 수리통계 M3635.000300 | 수학 (벡터 / 행렬) 통계 | 통계의 심화인 수리통계를 학습하기 전 수학(벡터/행렬)과 통계의 전반적인 지식을 통해 수리통계에 대한 기반을 다질 수 있습니다. 이러한 기초 지식은 데이터로부터 의미 있는 결론을 도출하는 데 필수적입니다. |
| 17 | 회귀모형1 M3635.000400 | 수학 (행렬) 통계 | 회귀 모형의 핵심 개념인 행렬과 통계의 전반적인 지식을 미리 익히면 전공 수업을 따라가는 데 큰 도움이 됩니다. 특히 행렬 연산은 다변량 회귀 분석을 이해하는 데 필수적인 요소입니다. |
| 18 | 최적화개론 M3635.001200 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 최적화 이론은 코딩을 통해 실제 문제에 적용하는 경우가 많으므로, 예비대학의 컴퓨팅 과목을 통해 기초 코딩 역량을 갖추는 것이 중요합니다. 기본적인 프로그래밍 개념은 알고리즘 구현 및 최적화 문제 해결에 필수적입니다. |
| 19 | 데이터 엔지니어링 M3635.000600 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) 통계 | 데이터 엔지니어링은 데이터 처리와 분석을 위한 기반 기술로, 컴퓨팅 과목을 통해 코딩 능력을 기르고 통계 과목을 통해 데이터 분석에 대한 기초 지식을 쌓는 것이 중요합니다. 이 지식들은 데이터 파이프라인 구축 및 데이터베이스 관리에 필수적입니다. |
| 20 | 지속가능 물리화학 M3632.001300 | 물리 (역학) 화학 (전범위, 특히 18 – 20강) | 지속가능 물리학은 에너지 생산, 변환, 저장 등 다양한 분야를 다룹니다. 따라서 물리의 역학적 개념과 화학의 전기화학 및 계산화학(18-20강) 관련 내용을 미리 학습하면 전공에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다. |
| 21 | 고분자 재료개론 M3636.000600 | 화학 (1 – 20강) | : 고분자재료는 화학을 기반으로 하는 학문으로, 예비대학의 화학(1~20강) 과목을 통해 유기화학 및 무기화학에 대한 전반적인 지식을 미리 학습하면 고분자재료에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. |
| 22 | 지속가능기술을 위한 전기화학 M3636.000300 | 화학 (1 – 20강) | 지속가능기술의 핵심 분야인 전기화학을 이해하기 위해서는 화학의 전반적인 기초 지식이 필수적입니다. 특히 산염기 반응(17강)과 산화환원 반응(18강)을 미리 학습하는 것이 큰 도움이 됩니다. |
| 23 | 반응공학 1 M3636.000400 | 화학 (1 – 20강) 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 반응공학은 화학 반응을 공학적으로 다루는 학문입니다. 화학의 전반적인 지식과 함께 컴퓨팅 과목에서 배운 프로그래밍 능력을 활용하면 반응 속도 계산 등 복잡한 문제를 해결하는 데 유리합니다. |
| 24 | 지속가능기술 기초실험 M3632.001400 | 물리 (실험 데이터 분석 및 보고서 작성) | 지속가능기술 관련 실험 과목이므로, 예비대학 프로그램에서 물리의 실험 데이터 분석 및 보고서 작성 모듈을 통해 실험 결과를 정확하게 분석하고 정리하는 능력을 미리 갖출 수 있습니다. |
| 25 | 고체재료의 이해 M3636.000700 | 화학 | 고체재료의 이해는 화학의 전반적인 개념을 기반으로 합니다. 특히 원소와 화합물, 결정 구조 등 화학의 기본 개념을 미리 학습하면 고체재료의 특성을 이해하는 데 도움이 됩니다 |
| 26 | 기기분석 M3632.001500 | 물리 (실험 데이터 분석 및 보고서 작성) | 기기분석은 다양한 실험 장비를 사용하여 데이터를 얻고 분석하는 과목입니다. 예비대학 프로그램에서 물리의 실험 데이터 분석 및 보고서 작성 능력을 미리 익히면 기기분석 실습에서 얻은 데이터를 정확하게 해석하고 정리하는 데 유리합니다. |
| 27 | 지속가능기술 응용실험 M3632.001600 | 물리 (실험 데이터 분석 및 보고서 작성) | 지속가능 응용실험 과목에서는 다양한 실험을 통해 결과를 도출하게 됩니다. 예비대학에서 실험 데이터 분석 및 보고서 작성 모듈을 통해 실험 오차의 의미와 신뢰도를 파악하고 보고서를 효과적으로 작성하는 능력을 미리 갖출 수 있습니다.. |
| 28 | 지속가능기술을 위한 촉매 M3636.001100 | 화학 (16 – 20강) | 촉매는 화학 반응 속도를 조절하는 핵심 요소입니다. 예비대학 화학 과목의 16~20강에서 다루는 내용들을 통해 촉매와 관련된 화학 반응 및 계산화학적 개념을 미리 학습할 수 있습니다. |
| 29 | 기초전자기학 M3637.002200 | 수학 (기하 / 행렬) | 전자기학은 기하학적인 공간 좌표와 행렬을 활용한 벡터 연산이 중요한 과목입니다. 예비대학에서 기하와 행렬에 대한 기초를 다져 놓으면 전자기학의 물리적 현상을 수학적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 30 | 결정학기초 M3637.002100 | 화학 (7 – 9강) | 결정학은 물질의 결정 구조를 다루는 학문입니다. 예비대학 화학 과목의 7~9강에서 다루는 화합물, 원소 분석, 명명법 등 결정의 기본을 이루는 화학적 지식을 미리 익히면 전공 이해도를 높일 수 있습니다. |
| 31 | 초급 인공지능 M3637.000600 | 수학 (기하, 행렬) | 인공지능의 기본 원리를 이해하기 위해서는 수학적 개념이 필수적입니다. 예비대학의 기하, 행렬 학습을 통해 인공지능 알고리즘의 핵심이 되는 선형대수학적 개념을 미리 익힐 수 있습니다. |
| 32 | 컴퓨터 조직론 M3632.002000 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 컴퓨터 조직론은 컴퓨터 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 구조를 이해하는 과목입니다. 예비대학 컴퓨팅 과목을 통해 코랩 사용법과 같은 기초 프로그래밍 능력을 갖추면 컴퓨터의 작동 원리를 더 쉽게 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 33 | 양자물리 M3637.002000 | 수학 (기하 / 행렬) | 양자물리는 벡터와 행렬을 이용한 복잡한 연산이 필수적입니다. 예비대학에서 기하와 행렬을 미리 학습하면 양자물리의 파동 함수와 관련된 수학적 개념을 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 34 | 기계학습과 딥러닝 M3637.001300 | 수학 (벡터 / 행렬) | 기계학습과 딥러닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 학문입니다. 예비대학의 벡터, 행렬 과목은 데이터 표현과 변환에 사용되는 선형대수학적 개념을 익히는 데 큰 도움이 됩니다. |
| 35 | 운영체제의 기초 M3637.001400 | 컴퓨팅 (코랩사용법 → Variable Scope) | 운영체제는 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어를 관리하는 핵심 시스템입니다. 컴퓨팅 과목에서 제공하는 코딩 기초를 통해 운영체제의 동작 원리를 이해하고, 관련 개념을 효과적으로 학습할 수 있습니다. |
| 36 | 유무기재료화학 M3637.001100 | 화학 (7 – 9강) | 유무기 재료화학은 원소와 화합물의 결합 특성을 다룹니다. 예비대학 화학 과목의 7~9강을 통해 원소와 화합물 및 명명법을 미리 익히면 유무기재료화학에 대한 전반적인 이해도를 높이는 데 도움이 됩니다. |
| 37 | 인공지능과 생명공학 M3639.002300 | 수학 (벡터, 행렬) | 인공지능과 생명공학 분야 모두에서 데이터를 다루는 데 수학적 지식이 필수적입니다. 예비대학의 벡터와 행렬 학습은 인공지능 알고리즘의 원리를 이해하고, 생명공학 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다. |
| 38 | 세포생물학 M3638.002800 | 생명과학 (세포학) | 세포생물학은 생명과학의 가장 기본이 되는 학문입니다. 예비대학의 생명과학 과목 중 세포의 구조, 특징, 세포막의 기능, 신호전달 등 세포학 관련 내용을 미리 학습하면 전공 수업을 따라가는 데 큰 도움이 됩니다. |
| 39 | 생화학 M3638.002700 | 화학 생명과학 (생명의 화학) | 생화학은 생명 현상을 화학적으로 탐구하는 학문입니다. 예비대학에서 화학의 전반적인 개념과 생명과학의 ‘생명의 화학’ 모듈을 통해 생물의 화학적 기초 및 고분자들을 미리 학습하면 생화학의 복잡한 내용을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다 |
| 40 | 의약화학의 기초 M3638.002900 | 화학 생명과학 (생명의 화학) | 의약화학은 신약 개발의 핵심 과목입니다. 예비대학에서 화학 전반과 생명과학의 ‘생명의 화학’을 통해 물질의 화학적 기초와 생물의 화학적 기본 원리를 미리 파악하면 전공 수업의 이해도를 높일 수 있습니다. |
| 41 | 인류를 구원한 혁신신약 M3638.002400 | 화학 생명과학 (생명의 화학) | 혁신신약 개발을 위해서는 화학과 생물학의 융합적 지식이 필요합니다. 예비대학에서 화학과 생명과학의 ‘생명의 화학’을 통해 생물의 화학적 기초와 고분자들을 미리 익히면 혁신신약의 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 42 | 질병의 이해 M3638.000700 | 생명과학 (세포학) | 질병은 대부분 세포 수준에서 발생합니다. 예비대학의 ‘생명과학’ 과목 중 세포학 모듈을 통해 세포의 구조와 특징, 세포막의 기능 및 신호전달을 미리 학습하면 질병의 원리를 이해하는 데 도움이 됩니다. |
| 43 | 생물의약품학 M3638.000600 | 생명과학 (생명의 화학, 분자생물학) | 생물의약품은 생체 물질을 기반으로 하므로, 예비대학 프로그램에서 ‘생명의 화학’을 통해 생물의 화학적 기초를 다지고, ‘분자생물학’을 통해 유전물질과 유전자 발현에 대한 기본 개념을 미리 익히는 것이 큰 도움이 됩니다. |
| 44 | 첨단바이오 의약품 M3638.001300 | 생명과학 (생명의 화학, 분자생물학) | 첨단바이오의약품 분야를 이해하기 위해서는 생명 현상에 대한 깊은 지식이 필수입니다. 예비대학의 ‘생명의 화학’을 통해 생물의 화학적 기초를, ‘분자생물학’을 통해 유전자 복제와 유전자 발현 조절 등을 미리 학습하면 첨단바이오의약품의 원리를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. |
