Classes

학부

학부 개설 교과목

물리탐사 및 실습 (Geophysical Prospecting and Lab): 탄성파 굴절법, 반사법 탐사, 전기 비저항 탐사, 중력 탐사, 자력 탐사, 전자 탐사 등의 물리탐사 기법에 대해 배우고 컴퓨터를 이용해 물리탐사 자료 처리 및 해석 실습을 수행합니다.
지구물리 기계학습 및 실습 (Machine Learning and Practice for Geophysical Exploration): 다양한 인공지능 기술의 활용법을 배우고 실습합니다. (선수과목: 에너지자원 프로그래밍 기초 및 실습, 에너지자원 머신러닝 및 실습)
에너지자원 경제학 (Energy Resource Economics): 미시 경제학과 경제성 평가 기법을 배우고 에너지 자원 문제에 적용합니다.
풍력에너지 및 실습 (Wind Energy and Practice): 풍력 자원, 풍력 터빈, 풍력 발전 단지, 경제성 및 환경 영향 등 풍력에너지의 기초에 대해 배웁니다.
탄성파 자료처리 및 실습 (Seismic Data Processing and Practice): 탄성파 탐사 자료의 전산 처리 기법들을 배우고 실습합니다.
교양: 생성 AI 응용 프로그래밍 (Generative AI Application Programming): 거대 언어 모델을 중심으로 생성 AI 기술들을 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링과 프로그래밍 기법들 배우고 실습합니다.

분야	1학기	2학기
탄성파 탐사	지구물리 최적화 지구물리 병렬 프로그래밍 지구물리를 위한 딥러닝	탄성파탐사 특론 수리지구물리학 지구물리 클라우드 컴퓨팅 특론

대학원 개설 교과목

지구물리 최적화 (Geophysical Optimization): 각종 비선형 최적화 기법을 배우고 지구물리 역산 문제에 적용합니다.
지구물리 병렬 프로그래밍 (Geophysical Parallel Programming): OpenMP와 MPI를 이용한 CPU 병렬 프로그래밍, CUDA를 이용한 GPU 병렬 프로그래밍 기법에 대해 배우고 탄성파 파동 전파 모델링에 적용합니다.
지구물리를 위한 딥러닝 (Deep Learning for Geophysics): 인공지능 딥러닝 기법을 이용해 지구물리 자료처리 문제들을 해결하는 방법을 배우고 실습합니다.
탄성파탐사 특론 (Advanced Seismic Exploration): 3차원 탄성파 탐사를 이용한 자원 탐사 기법에 대해 배웁니다.
수리지구물리학 (Mathematical Methods for Geophysics): 물리탐사 연구에 필요한 복소함수, 푸리에 해석, 편미분 방정식 등 수학적 기법들에 대해 배웁니다.
지구물리 클라우드 컴퓨팅 특론 (Advanced Geophysical Cloud Computing): 지구물리 자료처리 연구 및 연구 내용 공개에 필요한 클라우드 컴퓨팅 기술들을 배우고 실습합니다.