모바일 메뉴 닫기
 

전공별연계전공

Majors

정밀의료융합전공이란?

유전체 분야의 기술진보와 유전체 분석 비용 감소로 본격적인 개인 유전체 분석시대가 도래할 것으로 예상되며 정밀의료가 일상생활 속으로 깊숙이 자리잡으며 가까운 미래에는 의료 사물인터넷, DIY 진단/가상케어, 블록체인, 의료용 소프트웨어 등이 정밀의료 현실화를 촉진하는 선도적인 기술이 될 것으로 전망됨에 따라 의학 분야에 대한 이해와 의료 빅데이터 처리, AI활용 등 첨단기술 활용능력을 갖춘 융복합 인력양성의 중요성과 필요성이 대두되고 있다.
특히, 정밀의료 시장은 2017년 474.4억 달러(약 53.52조원)에서 연평균 13.3% 성장하여 2023년 1,003억 달러(약 112.9조원) 규모로 확대될 전망(생명공학정책연구센터, ’18)이며, 전세계적인 고령화 추세에 따른 의료비 부담 가중, 심각한 질병 발생률 증가, 각국 정부 차원의 이니셔티브 정책 추진 또한 정밀의료 산업화의 성장을 촉진하고 있는 추세이다.
강원도는 전통적으로 원주, 춘천, 강릉 등을 거점으로 의료기기(2019.08), 액체수소산업(2020.08), 정밀의료산업(2021.08) 분야를 규제자유특구로 지정하여 신기술 기반, 신사업추진을 위한 규제 면제, 실증 R&D지원 등 다양한 혜택을 제공하고 있다. 특히 2023년부터 정부(보건복지부 등)에서는 ‘의사 전문인력’, ‘의과학자’ 등의 집중양성을 추진하려고 하나, 보건의료데이터·AI 전문인력의 수도권 선호로 인해 지역 정주 인재양성을 위한 도내 대학과 지자체의 적극적인 지원이 대두되고 있으며 기존 바이오산업을 정밀의료 빅데이터로 전환하기 위한 전문인력 양성이 필요하다.
이에 교육부와 강원도가 지원하는 “2022년 지자체-대학 협력기반 지역혁신사업(RIS)”에서 향후 5년간 강원도 내 균형발전을 위해 개설될 세 개의 핵심산업분야별 전공(헬스케어융합전공, 정밀의료융합전공, 스마트수소에너지융합전공) 중 “정밀의료융합전공”은 강원대학교가 중심대학으로서 주관하여 6개의 참여대학 학생들이 이수할 수 있도록 관리 및 운영한다.
“정밀의료융합전공”은 공학적 지식 이외에 정밀의료 실현에 필요한 빅데이터, 머신러닝 등 데이터 분석 관련 교육을 제공하고, 산업체 연계를 통한 체계적인 실습 과정과 실무 위주의 프로젝트 기반 교육을 통하여 창의적이고 실용적인 융합인재 양성을 목표로 한다.

교육목표

정밀의료융합전공의 교육 목표는

    1) 데이터 관련 지식과 더불어 실제 의료, 바이오 현장에 필요한 다양한 실무적 지식을 갖추고 있어 지역 IT-의료-의생명 분야를 연계할 수 있는 정밀의료 분야 융합 인재를 양성한다.

    2) 의료 데이터(영상, 이미지, 텍스트, 수치, 시그널 등)를 분석할 수 있는 기계학습, 딥러닝 기반의 기초 및 심화 전공 교육을 구성하고, 의료 분야의 다양한 문제 해결이 가능한 실무 전문가를 양성하기 위하여 ‘의료인공지능’ 트랙을 개설 및 운영한다.

    3) 유전체(오믹스)를 비롯하여 의료바이오 빅데이터 분석을 위한 기초 및 심화 전공 교육을 구성하고, 정밀의료 실현에 필요한 바이오제약 관련 실무 전문가를 양성하기 위하여 ‘의생명데이터과학’ 트랙을 개설 및 운영한다.

전망과 진로 분야

인력 수요 전망

빅데이터 직무 부족률 심화


  • ’12년 가트너그룹은 빅데이터를 세계 10대 기술로 선정, 매년 데이터 직무인력에 대한 수요는 빠르게 증가, 향후 2026년까지 우리나라에 필요한 데이터 인력은 24,409명으로 추정되며 인력 부족률은 11.9%로 매우 높게 예측됨에 따라 인력양성이 시급함(데이터산업현황조사(KDATA), ’21)
  • 특히 의료분야에서 치료와 사전 질병 예방 차원의 의료데이터 분석 및 활용의 중요성이 부상하고 있는 시점에서 데이터 개발자, 데이터 분석가 등 실제 의료 데이터를 활용할 수 있는 데이터 직무 관련 인력 교육이 시급

차세대 치료시장으로 꼽히는 정밀의료 분야는 연 12.6% 성장, 재활의료 분야는 연 17.3% 성장할 것으로 예측, 특히 정밀의료 분야는 2022년 7,876명에서 2025년 21,983명의 전문인력 추가 수요가 전망됨(보건 신산업분야 전문인력 수요전망 및 인재양성방안연구, ’19)

바이오 헬스 산업 고용유발계수는 16.9명(10억원 당)으로 전 산업 평균(8.8명)보다 약 2배 높아 고용 창출 효과가 매우 크며(’18년 기준), 특히 제약 바이오산업은 신약개발과 선진 생산체계 구축으로 10년간 제조업 평균 두배가 넘는 고용증가율을 보이면서 종사자수가 10만명에 이르어 향후 지속적으로 성장을 통해 연간 30만개의 일자리를 창출할 것으로 전망(바이오헬스 산업 혁신전략, ’19년)

신약개발 분야 빅데이터 분석가는 수많은 임상데이터 속에서 적절한 질병과 신약 후보물질을 찾아내, 신약개발 기간을 단축, 부가가치가 높은 신약을 탄생시키는게 기여할 것으로 기대하며 향후 컴퓨터공학, 기계공학, 의학지식을 겸비한 인재 수요 증가



진로 및 취업 분야
취업분야
진로분야 취업분야 목표직종 설정근거 비고
의료
인공지능
트랙

① 의료정보시스템 기업

② 정밀의료 분야 공기업, 공공기관, 연구소

③ 병원 등

- 의료정보 표준화

- 의료정보시스템 구축

- 정밀의료 빅데이터 생선, 운영 및 분석

- 의료 AI 모델 설계 및 개발소 안전관리

- 임상 데이터웨어하우스, LIS(임상병리정보시스템) 등 병원 운영과 연구에 필요한 의료 정보 시스템 개발을 위한 인력 수요가 높음

- 의료데이터 중심병원 지원사업을 통한 정밀의료 데이터 관리 및 질환별 특화 DB 개발 활성화 추진에 따라 관련 인력 수요가 높음

의생명
데이터과학
트랙

① 바이오기업(제약, 진단, 소재)

② 정밀의료 분야 공기업, 공공기관, 연구소

③ 병원 등

- 인공지능 활용 신약 정보 탐색, 신약 부작용 예측, 약물 설계 지원 분야

- 저신약개발 AI 플랫폼 세계시장은 평균 40.8%로 성장하여 2025년 약 20억 1510만 달러로 성장할 것으로 전망

- 인공지능 기술과 신약개발 과정을 접목하여 AI 전문기업과 제약사의 공동연구 및 협약을 통한 의약품 개발 및 신약개발 활성화에 따른 관련 인력 수요가 높음

운영세칙 및 졸업요건

운영세칙

전공 이수 승인을 받은 학생은 본 사업단 내의 대학혁신본부에서 제공하는 수강지도와 전공별 강의를 수강한다.

전공을 이수하기 위해서는 대학혁신본부에서 제공하는 전공 이수 승인절차를 따라 이수학점을 점검하도록 한다.

전공 이수요건을 충족하면 졸업장에 전공명이 표기된 학위를 수여한다.


졸업요건

데이터필수 영역 교과목 복수전공 12학점, 부전공 6학점 이상 이수

전공심화 영역 교과목 복수전공 18학점, 부전공 9학점 이상 이수

교과과정

(3학년)전공기초 및 DATA 필수과정
전공기초
정밀의료융합전공 전공기초 교과목
연번 교과목명 학정번호 학점 비고
1 강원혁신플랫폼정밀의료개론 PMC3014 3 선택
2 강원혁신플랫폼의료정보표준화 PMC3015 3 선택

DATA 필수과정
정밀의료융합전공 DATA 필수과정 교과목
연번 교과목명 학정번호 학점 비고
1 강원혁신플랫폼선형대수학 PMC3001 3 선택
2 강원혁신플랫폼자료구조 PMC3002 3 선택
3 강원혁신플랫폼확률과통계 PMC3003 3 선택
4 강원혁신플랫폼R프로그래밍 PMC3004 3 선택
5 강원혁신플랫폼빅데이터개론 PMC3005 3 선택
6 강원혁신플랫폼빅데이터와커뮤니케이션 PMC3006 3 선택
7 강원혁신플랫폼인공지능 PMC3007 3 선택
8 강원혁신플랫폼알고리즘 PMC3008 3 선택
9 강원혁신플랫폼리눅스프로그래밍 PMC3009 3 선택
10 강원혁신플랫폼기계학습 PMC3010 3 선택
11 강원혁신플랫폼데이터베이스 PMC3011 3 선택
12 강원혁신플랫폼컴퓨터비전 PMC3012 3 선택
13 강원혁신플랫폼자연어처리 PMC3013 3 선택


(4학년)전공 심화 과정
공통 선택 과목
(4학년)전공 심화 과정 공통 선택 과목
연번 교과목명 학정번호 학점 비고
1 강원혁신플랫폼의료딥러닝 PMC3032 3 선택
2 강원혁신플랫폼의료및데이터법의이해 PMC3033 3 선택
3 강원혁신플랫폼의료텍스트마이닝 PMC3034 3 선택
4 강원혁신플랫폼바이오/의료데이터병렬처리 PMC3035 3 선택
5 강원혁신플랫폼캡스톤프로젝트 PMC3036 3 선택
6 강원혁신플랫폼의료데이터윤리와보안 PMC3037 3 선택


의료인공지능 트랙
의료인공지능 트랙 교과과정 과목
연번 교과목명 학정번호 학점 비고
1 강원혁신플랫폼의료영상처리 PMC3016 3 선택
2 강원혁신플랫폼보건의료데이터베이스 PMC3017 3 선택
3 강원혁신플랫폼디지털신호처리 PMC3018 3 선택
4 강원혁신플랫폼임상데이터웨어하우스 PMC3019 3 선택
5 강원혁신플랫폼의료정보시스템 PMC3020 3 선택
6 강원혁신플랫폼생체계측및시계열분석 PMC3021 3 선택
7 강원혁신플랫폼더존연계의료인공지능실무 PMC3022 3 선택
8 강원혁신플랫폼네이버클라우드연계클라우드시스템실무 PMC3023 3 선택

의료정보소프트웨어 트랙
의료정보소프트웨어 트랙 교과과정 과목
연번 교과목명 학정번호 학점 비고
1 강원혁신플랫폼바이오유전체정보학 PMC3024 3 선택
2 강원혁신플랫폼약물유전체학 PMC3025 3 선택
3 강원혁신플랫폼생물정보학 PMC3026 3 선택
4 강원혁신플랫폼병리학및생리학 PMC3027 3 선택
5 강원혁신플랫폼임상의학 PMC3028 3 선택
6 강원혁신플랫폼의생명빅데이터분석 PMC3029 3 선택
7 강원혁신플랫폼심평원연계고급통계실무 PMC3030 3 선택
8 강원혁신플랫폼인공지능신약개발 PMC3031 3 선택

교과목 개요

강원혁신플랫폼 선형대수학(GANGWON INNOVATION PLATFORM LINEAR ALGEBRA)
선형대수의 이론적 개념과 실제 문제에 응용할 수 있는 해법을 배우고, 연립 1차 방정식, 행렬 및 행렬 대수, 행렬식, 선형변환, 벡터, 고유값 등에 대해 학습

강원혁신플랫폼 확률과통계(GANGWON INNOVATION PLATFORM PROBABILITY AND STATISTICS)
확률 및 통계학에 대한 기본 개념의 습득과 통계적 사고방식 확립에 중점을 두고, 융합전공 교과목 이수를 위해 필수적인 확률 및 통계 학습

강원혁신플랫폼 R프로그래밍(GANGWON INNOVATION PLATFORM R PROGRAMMING)
R은 통계분석, 자료의 시각화 및 빅데이터 처리를 위한 소프트웨어로 가장 많이 사용되고 있는 소프트웨어 중 하나로서, 본 강의에서는 R의 기초 및 데이터 핸들링, 통계분석 그리고 데이터의 시각화 등을 학습

강원혁신플랫폼 빅데이터개론(GANGWON INNOVATION PLATFORM INTRODUCTION TO BIGDATA)
데이터 수집 방법, 데이터 시각화를 통한 탐색 기법, 빅데이터 분석 기술, 분석 결과 응용 기법 등을 학습하고, 데이터가 여러 학문 분야와 산업 현장에서 어떻게 활용되고 있는지를 이해하고, 빅데이터를 활용하는 능력 함양

강원혁신플랫폼 자료구조(GANGWON INNOVATION PLATFORM DATA STRUCTURE)
프로그래밍에 널리 활용되는 자료구조인 배열과 리스트, 스택, 큐, 트리, 우선순위 큐 등의 기본 개념과 알고리즘 학습

강원혁신플랫폼 빅데이터와커뮤니케이션(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIGDATA AND COMMUNICATION)
다양한 데이터셋을 경험하며 데이터를 보는 눈을 기르고, 비주얼애널리틱스 관점에서 데이터를 요약, 집계, 다차원분석하는 방법론을 학습하고, 분석용 데이터베이스인 데이터마트를 설계하고 구축한 후, 비주얼툴과 연동하여 OLAP 분석을 구현

강원혁신플랫폼 알고리즘(GANGWON INNOVATION PLATFORM ALGORITHM)
다양한 분야의 컴퓨터 프로그램 작성에 있어서 기반이 되는 효율적인 알고리즘에 대한 전반적인 내용 학습

강원혁신플랫폼 리눅스프로그래밍(GANGWON INNOVATION PLATFORM LINUX PROGRAMMING)
개방형 구조를 채택하고 있는 리눅스 시스템에 대한 기본적 구조를 학습하고, 리눅스 환경에서 프로그래밍을 수행하기 위한 기본 명령어, 파일 및 프로세스 유틸리티 등과 관련된 내용을 학습

강원혁신플랫폼 기계학습(GANGWON INNOVATION PLATFORM MACHINE LEARNING)
지능형 소프트웨어 구현에 필요한 기계학습 모델(kNN, 결정트리, SVM, 통계 모델, 딥뉴럴넷)의 이론적 배경을 배우고, 실무 적응력 향상을 위해서 오픈 소스 툴킷을 활용한 문제 해결 중심의 실습 수행

강원혁신플랫폼 인공지능(GANGWON INNOVATION PLATFORM ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
지식의 표현, 검색, 추론, 학습 등 인공지능의 제반 주제에 대해 살펴보고, 인공지능의 주요 분야인 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연어처리, 인공신경망에 대해 학습

강원혁신플랫폼 데이터베이스(GANGWON INNOVATION PLATFORM DATABASE)
데이터베이스의 기본 개념, 데이터 모델, 데이터베이스 언어, 데이터베이스 설계, 데이터베이스시스템 구조 등에 대하여 이론 강의를 진행하며, 실무적인 지식 함양을 위하여 MS SQL 서버와 오라클 등 상용 데이터베이스시스템을 기반으로 SQL 프로그래밍, 클라이언트/서버 프로그래밍, 웹 연동 프로그래밍 등에 대한 실습을 수행

강원혁신플랫폼 컴퓨터비전(GANGWON INNOVATION PLATFORM COMPUTER VISION)
컴퓨터 비전은 인공지능에게 시각적 정보를 제공하고, 인간이 눈으로 보고 판단하는 것과 같은 능력을 구현하는 기술로써, 본 과목에서는 컴퓨터 비전의 기본 이론을 이해함으로써 문제 해결력을 기르고, OpenCV를 이용하여 실제 구현

강원혁신플랫폼 자연어처리(GANGWON INNOVATION PLATFORM NATURAL LANGUAGE PROCESSING)
비정형 텍스트 데이터 분석에 필요한 자연어처리 핵심 기술(형태소 분석, 개체명 인식, 구문 분석)을 배우고, 다양한 자연어처리 응용 기술(정보 요약, 감성 분석, 정보 추출)을 습득

강원혁신플랫폼 정밀의료개론(GANGWON INNOVATION PLATFORM INTRODUCTION TO PRECISION MEDICINE)
정밀의료의 이론적 배경 및 인간유전체와 의료정보분석을 위한 기본 지식을 함양하고 의료데이터의생성, 관리, 활용 과정에 대하여 이해

강원혁신플랫폼 의료정보표준화(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL INFORMATION STANDARDIXATION)
질병과 신체에 관련된 의학용어의 기본적 개념과 실제 병원에서 활용되는 사례를 바탕으로 관련 개념을 이해하고, 의료행위를 나타내는 용어에서부터 진료기록의 형식, 컴퓨터를 통하여 의료정보를 교환하는 기술적 방법, 이에 필요한 기자재 등을 약속된 형태로 표현하는 의료정보표준화에 대한 지식을 학습

강원혁신플랫폼 보건의료데이터베이스(GANGWON INNOVATION PLATFORM HEALTHCARE DATABASE)
보건의료의 모든 의사결정에서 데이터가 중심적인 역할을 수행함에 따라, 데이터베이스의 기본 개념, 데이터 모델, 데이터베이스 언어, 데이터베이스 설계, 데이터베이스시스템 구조 등에 대하여 이론 강의를 진행하며, 실무적인 지식 함양을 위하여 MS SQL 서버와 오라클 등 상용 데이터베이스시스템을 기반으로 SQL 프로그래밍, 클라이언트/서버 프로그래밍, 웹 연동 프로그래밍 등에 대한 실습을 수행

강원혁신플랫폼 의료영상처리(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL IMAGE PROCESSING)
자기공명영상장치(Magnetic resonance imaging), 초음파스캐너(Ultrasound scanner), CT(Computerized tomography) 등 각종 영상진단기기의 출력 영상에 대한 기초 지식과 이 영상을 해석하고 처리하는 다양한 방법의 원리를 학습

강원혁신플랫폼 디지털신호처리(GANGWON INNOVATION PLATFORM DIGITAL SIGNAL PROCESSING)
디지털 신호의 시간 및 주파수 영역에서의 처리기법에 관한 기본적이고도 핵심적인 내용을 학습하고, 컴퓨터 프로그래밍 실습을 통하여 강의된 이론에 대한 실제 활용방법을 익힘

강원혁신플랫폼 임상데이터웨어하우스(GANGWON INNOVATION PLATFORM CLINICAL DATA WAREHOUSE)
웹 데이터베이스의 기본 개념을 알고 데이터베이스의 설계방법, 데이터베이스를 다루는 언어, 웹 데이터베이스의 안정성과 완전성 등에 대하여 학습하고, 데이터베이스를 활용하는 응용프로그램 등에 대한 이론 및 실습을 위해 빅데이터 처리 결과분석의 다양한 경험을 습득

강원혁신플랫폼 더존연계의료인공지능실무(GANGWON INNOVATION PLATFORM DOUZONE MEDICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE PRACTICE)
본실제 산업현장에서 부딪히는 문제를 해결할 수 있도록 데이터과학 및 자료 가시화 등의 교과에서 학습한 이론 및 방법론들을 종합적으로 적용하여 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목적으로, 실제 더존에서 인공지능 융합 실무과정을 수행

강원혁신플랫폼 네이버클라우드연계클라우드시스템실무(GANGWON INNOVATION PLATFORM NAVER CLOUD SYSTEM PRACTICE)
네이버클라우드와 연계하여 클라우드 컴퓨팅기술과 e클라우드 컴퓨팅 패러다임을 응용한 응용 체계에 대해 공부하고, 실제 클라우드시스템 실무를 수행

강원혁신플랫폼 의료정보시스템(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL INFORMATION SYSTEM)
보건의료기관에서 업무수행에 필요한 전산 기초지식, 의료정보관리학, 보건의료정보시스템 및 응용분야에 대한 지식을 습득한다. 의무기록관리학의 이해, 보건의료정보시스템의 개념/활용/관리, 병원전산 개요, 병원정보시스템 구축 및 관리, 원격의료시스템, 지역사회정보시스템, 보건의료정보 관련 기술 등에 대해 학습

강원혁신플랫폼 생체계측 및 시계열분석(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIOMETRICS AND TIME SERIES ANALYSIS)
생체에서 발생되는 전기적인 신호를 계측, 분석하기 위해서 심전기, 생체전극, 생체증폭기, 생리학적 압력 측정, 심혈관 변수 측정, 호흡계측법, 뇌변수 측정, 생리학적 변수 등을 측정 계측할 수 있는 기법을 습득

강원혁신플랫폼 바이오유전체정보학(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIOGENOMIC INFORMATICS)
인간 유전체사업의 내용과 이에서 파생된 단일염기 다형성과 기능유전체학의 의의를 이해하고, 유전체의 정의에 대한 이해와, 유전자칩 기술 및 종류학습, 유전자칩 데이터 분석을 위한 클러스터와 판별분석의 의미와 용도를 학습

강원혁신플랫폼 약물유전체학(GANGWON INNOVATION PLATFORM PHARMACOGENOMICS)
유전체 정보가 약물의 효능과 기작에 어떤 영향을 미치고 또한 약물은 사람의 유전체에 어떻게 작용하는지에 대해 학습하고, 이를 통해 약물의 치료효과의 극대화와, 환자 개개인의 유전체적 특성에 따른 약물 치료 방법을 등을 알게되며 이를 위해 현재 기능유전체학의 흐름과, 진단 및 치료에 관한 그의 이용 등을 고찰

강원혁신플랫폼 생물정보학(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIOINFORMATICS)
생물정보학은 생물학과 정보학 (전산학)이 융합된 학문 분야로, 대규모 대용량 생물데이터의 저장, 분석, 시각화 및 해석을 위해 전산학적 기법이 융합된 생물학 분야로서 학생들은 다양한 생물정보학 DB 및 사용법, 그리고 생물정보학 툴과 알고리즘을 배움

강원혁신플랫폼 병리학및생리학(GANGWON INNOVATION PLATFORM PATHOPHYSIOLOGY)
인체에 발생하는 질병의 원인, 발생기전, 형태학적 소견, 합병증 등 병리학적 특성을 이해하고 이를 임상적인 질병의 예방, 진단, 치료 및 간호와 예후 판정을 하는데 활용할 수 있는 지식을 습득하며, 인체 구조와 기능을 연관지어 설명하고 나아가 질병 발생의 기초를 이해

강원혁신플랫폼 임상의학(GANGWON INNOVATION PLATFORM CLINICAL MEDICINE)
인체계통에 따른 효과적인 병력청취, 신체진찰과 임상술기 방법에 대해 학습

강원혁신플랫폼 의생명빅데이터분석(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIOMEDICAL BIGDATA ANALYSIS)
멀티오믹스, 의료, 라이프로그 등 다양한 의료빅데이터를 심화학습, 분석

강원혁신플랫폼 심평원연계고급통계실무(GANGWON INNOVATION PLATFORM HIRA ADVANCED STATISTICAL PRACTICE)
통계소프트웨어에 이어서 통계적 자료 분석에 유용하게 쓰이는 고급 통계패키지의 기본적인 활용방법과 각 통계분석별 패키지 프로그램 작성과 출력결과의 해석을 학습하고 건강보험심사평가원과 연계하여 고급통계 실무를 수행

강원혁신플랫폼 인공지능신약개발(GANGWON INNOVATION PLATFORM ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DRUG DISCOVERY)
신약 개발 과정의 전반에 대해서 강의하며, 신약 개발 과정에 있어서 머신러닝 같은 AI 기술이 어떻게 활용될 수 있는지 개론적인 내용을 배운다. 구체적으로는 분자 데이터를 머신러닝 모델의 입력으로 사용하기 위해서 어떻게 표현하는지, 머신러닝 및 딥러닝 방법을 기반으로 어떻게 분자의 생화학적 특성을 예측할 수 있는지, 딥러닝 방법을 기반으로 컴퓨터가 어떻게 신약 후보 물질을 스크리닝하거나 디자인할 수 있는지 등을 학습하고, 논문 사례 스터디와 전문가 세미나를 통해 관련 분야의 최신 트렌드에 대해서 학습

강원혁신플랫폼 의료딥러닝(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL DEEP LEARNING)
인공신경망의 개념, 심층 신경망 훈련, 분산처리, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network), 순환 신경망 (Recurrent Neural Network), 오토인코더 등에 대한 이론적인 내용을 학습하고, 개별 개념들을 의료 분야에 적용

강원혁신플랫폼 의료및데이터법의이해(GANGWON INNOVATION PLATFORM UNDERSTANDING MEDICAL DATA LAWS)
보건의료관계 법규의 이론과 목적을 고찰하고, 의료현장에서 발생하는 법적인 부분을 고려할 수 있는 응용능력 함양과 더불어 공공데이터 제공 및 이용 활성화 법, 감영병법 등 데이터 관련법의 제정 배경과 내용 및 법의 역할에 대해 학습

강원혁신플랫폼 의료텍스트마이닝(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL TEXT MINING)
의료 데이터 전처리를 위한 프로그래밍 함수들을 익히고 한글과 영어로 작성된 텍스트의 전처리과정을 통해 적절한 정보를 생성한 후 분석하는 과정을 학습

강원혁신플랫폼 바이오/의료데이터병렬처리(GANGWON INNOVATION PLATFORM BIOMEDICAL DATA PARALLEL PROCESSING)
대용량 데이터의 분산 저장 및 처리, 초고속 분산 및 병렬 환경에서의 운영체제 및 DBMS 변화, 컴퓨팅 환경에서의 데이터 관리, 멀티코어 및 GPU 기능을 활용한 데이터 처리 및 분석 등을 학습한다. 또한, 바이오/의료데이터 분산 병렬 처리와 관련한 다양한 응용을 배움

강원혁신플랫폼 캡스톤프로젝트(GANGWON INNOVATION PLATFORM CAPSTONE PROJECT)
전공 교육과정에서 익힌 지식을 기반으로 각 분야별 프로젝트를 수행함으로서 졸업 후 연구 개발 및 실무 업무에 능한 전문가가 될 수 있도록 훈련

강원혁신플랫폼 의료데이터윤리와보안(GANGWON INNOVATION PLATFORM MEDICAL DATA ETHICS AND SECURITY)
빅데이터의 활용이 양적으로 폭증하고 민감한 의료정보, 생애정보의 노출 가능성이 커짐에 따라 데이터 윤리, 인공지능 윤리 및 데이터 보호 관련 표준 사례에 대해 학습

학위증 표기

 

학위증 표기
국문 영문
학위 전공명 학위 전공명

공학사

정밀의료융합전공

Bachelor of Engineering

Convergence Program of Precision Medicine


 

기타 세부사항은 강원지역혁신플랫폼 홈페이지(http://www.gwplatform.or.kr)를 참고하시기 바랍니다.