Classes

학부

학년1학기2학기
1학년
2학년물리탐사 및 실습지구물리 기계학습 및 실습
3학년에너지자원 경제학지구물리 클라우드 컴퓨팅 및 실습
4학년풍력에너지 및 실습
  • 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 지도학습 및 비지도학습 머신러닝 기법을 이용하여 물리탐사 자료를 처리하는 방법을 배우고 실습합니다. (선수과목: 에너지자원 프로그래밍 기초 및 실습, 에너지자원 머신러닝 및 실습)
  • 지구물리 클라우드 컴퓨팅 및 실습 (Geophysical Cloud Computing and Practice): 클라우드 컴퓨팅이 무엇인지 배우고 클라우드 서버를 이용해 지구물리 자료를 처리합니다.
  • 풍력에너지 및 실습 (Wind Energy and Practice): 풍력 자원, 풍력 터빈, 풍력 발전 단지, 경제성 및 환경 영향 등 풍력에너지의 기초에 대해 배웁니다.
  • 에너지자원 경제학 (Energy Resource Economics): 미시 경제학과 경제성 평가 기법을 배우고 에너지 자원 문제에 적용합니다.

대학원

연구 분야1학기2학기
탄성파 데이터 처리지구물리 최적화
지구물리 병렬 프로그래밍
탄성파탐사 특론
풍력에너지 데이터 분석풍력에너지 공학
풍력에너지 계통 연계
풍력에너지 데이터 과학
풍력 발전 단지 설계
  • 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.
  • 탄성파탐사 특론 (Advanced Seismic Exploration): 3차원 탄성파 탐사를 이용한 자원 탐사 기법에 대해 배웁니다.
  • 풍력에너지 공학 (Wind Energy Engineering): 풍력 터빈과 공기 역학, 풍력 터빈 시뮬레이션 등에 대해 배우고 실습합니다.
  • 풍력에너지 계통 연계 (Grid Integration of Wind Energy): 풍력 발전으로 생성한 전기를 전력망에 연계시키기 위한 기술과 고려해야할 사항들에 대해 배웁니다.
  • 풍력에너지 데이터 과학 (Wind Energy Data Science): 데이터 과학 기법들을 이용하여 풍력에너지 데이터로부터 발전량을 예측하고 터빈 고장 위험을 사전에 파악합니다.
  • 풍력 발전 단지 설계 (Wind Farm Design): 풍력 발전 단지 설계를 위해 고려해야 할 사항들과 풍력 터빈 배치 최적화 기법에 대해 배웁니다.