{{alert_message}}

사업성과

교육과정

IoT 데이터사이언스 교육 연구팀은 SFR 학사관리 제도를 따라, 엄격-유연-합리성을 복합적으로 고려한 교육과정을 실시






IoT 데이터사이언스 교육 연구팀의 학과 내규에서는 기본적으로 기초 공통과목을 강조. 4차 산업혁명을 앞둔 시점에서 다양한 학문들과 IoT 데이터사이언스 기술의 융합을 필수로 하므로, 그 중심에서 있는 IoT 데이터사이언스 교육 연구팀의 소속 학생들은 반드시 관련 전공 내용을 기초부터 완벽히 이해하고 있어야 함






IoT 데이터사이언스 교육 연구팀의 필수 졸업 기준은 논문 또는 특허
본 기준은 최소 요건이며, 각 연구실에서 더욱 강화된 졸업요건을 시행






기존의 평가방식인 정량평가 방식을 없애고, 질적 평가를 강조할 수 있는 분야별 상위 국제 저널들을 기준으로 졸업기준을 새롭게 상향할 예정
각 분야의 상위 JCR ranking 20% 논문 1편 이상 게재 혹은 SCIE 논문 2편 이상 게재를 기준으로 졸업요건을 강화. 이런 변화를 바탕으로 본 교육 연구팀에 속한 대학원생과 참여교수들의 연구 실적 질적 향상을 기대 (위의 규정은 BK21 사업이 시작한 후 입학하는 대학원생들에게 적용할 예정이며, part-time 대학원생들은 규정 적용을 예외)






응용 분야가 무궁무진한 IoT 데이터사이언스 분야의 특성상 다양한 교수 활동 및 연구 분야에 대한 정보를 공유하고, 교수 활동 질 관리 체계 고도화 (강의 결과의 활용 및 개선, 교육과정 평가 운영회, 및 최신 IoT 데이터사이언스 분야 기술을 포함한 신규 과목 개설)를 통해 소속 대학원생들이 최신 IoT 데이터사이언스 기법들의 원천 기술을 습득하고, 활용할 수 있는 장


합 연구가 필수화 되는 이 시대에 필수 능력인 공동연구 방법을 대학원생에게 교육함과 동시에 우수한 융합 연구 실적을 도모하기 위한 융합 교과목을 신설하여 운영할 예정






IoT 데이터사이언스 교육 연구팀은 소프트웨어, 하드웨어 시스템, 및 컴퓨터 통신 분야로 교육 트랙을 구분하여 IoT 데이터사이언스와 관련된 필수 전공 지식을 교육하고자 노력






세종시의 자율주행 자동차 및 스마트시티 산업에 필요한 인재 교육에 필요한 교육 프로그램 (예, 클라우드컴퓨팅과기술, 신경망특강, 기계학습, 블록체인, ICT융합기술개론 등)을 실제 운영하고 있으며 최신 기술 경향을 반영한 교과목을 추가하여 운영할 예정






Stanford 대학교의 Graduate Professional Development (GPD) Tool을 벤치마킹하여 다양한 비교과 프로그램 Pool을 구축 계획이며, 전문성뿐 아니라 의사소통, 리더십과 관련된 프로그램을 확대하고 사회 문제해결을 위한 응용능력을 키울 수 있는 프로그램을 개발하여 제공.