1. 접수기간 및 수강신청

- 접수기간: 2022.06.01. ~ 2022.06.20.

- 수강신청 방법: 이메일(u-education@unist.ac.kr)로 수강신청서(붙임) 작성 후 제출

구분	일반인	과학고 재학생
제출서류	• 수강신청서 • 개인정보수집‧이용동의서 • 수강생추천서	• 수강신청서 • 개인정보수집‧이용동의서 • 학교장추천서 • 재학증명서 • 자기소개서(수강동기포함,자유양식)

2. 수강료

- 각 강의별 40만원 (수강료 납부는 계좌이체만 가능) ※ 고등학생은 수강료 별도 안내

- 납부계좌: 경남은행 540-32-0002060 울산과학기술원 ※ 신청서 제출 후 본인 명의로 입금

3. 이수증 발급

- 이수완료(평가S)시 이수증 발급

- 이수증 수여한 학생이 UNIST 입학할 경우, 별도의 절차를 통해 학점 인정 가능

4. 강의 일정 2022.06.27. ~ 2022.07.22.

구분	강좌명	담당 교원	수업 방식	강의기간 (수업요일)	권장대상
1	재고관리 최적화 전략	권상진	오프 라인	‘22.07.01.~‘22.07.22. (매주 금)	재고관리 이론 및 응용에 관심있는 일반인 누구나
2	지진파 예측하기	김병민	오프 라인	‘22.06.27.~’22.07.20. (매주 월/수)	대학생, 대학원생 및 연구기관, 지자체, 산업체 소속의 일반인
3	창의적 컴퓨팅과 미디어 아트	이경호	오프 라인	‘22.06.27.~‘22.07.18. (매주 월)	컴퓨터를 이용한 미디어아트 개발에 관심이 있거나 Processing 등 관련 코딩 경험이 있는 일반인
4	데이터 기반 머신 러닝 설계 및 제작	정창렬	온라인	‘22.07.01.~’22.07.22. (매주 금)	고등학교 미적분학을 배워본 경험이 있거나 내용을 숙지하고 있는 인공지능 및 머신러닝에 관심이 많은 일반인

※ 영어로 진행되나 수강생 수준에 따라 영어 및 수업 난이도 등 상황에 맞춰 변동 가능

※ 강의별 세부사항은 변경될 수 있으며, 수강인원에 따라 미개설 될 수 있음

5. 문의처

1) 울산과학기술원 U교육혁신센터 T. 052-217-4102, E. u-education@unist.ac.kr

2) 상세내용은 홈페이지(https://edu.unist.ac.kr)-공개강좌수강 메뉴 참조

재고관리 최적화 전략

강좌명	재고관리 최적화 전략		강좌번호	UNI208
교육목표	• 물류 및 생산공정에 있어 재고관리 최적화 전략을 수학적으로 분석 및 도출 • 다양한 시나리오에 대한 실습문제 논의 및 문제에 따른 최적화 모델 개발 및 솔루션을 도출, 재고관리의 다양성을 이해하고 대처하는 전략적 사고 함양
교육대상	재고관리 이론 및 응용에 관심있는 일반인 누구나
정원	00명
교육기간	2022.07.01. ~ 2022.07.22.
수업시간	매주 금 10:20 ~ 16:30
수업방식	오프라인 수업
수강료	400,000원
강좌책임교수	권상진(UNIST 산업공학과)
교육내용	구분	학습주제 및 주요내용
	1주차	• 재고관리의 정의, 기본 개념 • 재고관리 최적화를 위한 수학적 구조 및 해석 • 학습 계획 (Syllabus) 및 평가 계획 설명 • 프로젝트 가이드라인 설명 (일반인 수강생만 해당) • 재고관리 최적화 기본 모델링 • (1) 재고관리 기본 시나리오 현장실습 문제 구조 설명 및 풀이
	2주차	• 재고관리 최적화 첫 번째 시나리오 확장 • 재고 부족분을 감안한 재고관리 최적화 문제의 정의 및 기본 개념 • 본 문제를 위한 최적화 기법 설명 및 수학적 구조 논의, 모델링 • (2) 재고 부족분을 고려한 재고관리 시나리오 현장실습 문제 구조 설명 및 사례 조사, 문제 풀이
	3주차	• 재고관리 최적화 두 번째 시나리오 확장 • 한정적 재고 공급분을 감안한 재고관리 최적화 문제의 정의 및 기본 개념 • 본 문제를 위한 최적화 기법 설명 및 수학적 구조 논의, 모델링 • (3) 재고 부족분은 미고려 하되, 한정적 재고 공급분을 고려한 재고관리 시나리오 현장실습 문제 구조 설명 및 사례 조사, 문제 풀이
	4주차	• 재고관리 최적화 세 번째 시나리오 확장 • 할인율을 감안한 재고관리 최적화 문제의 정의 및 기본 개념 • 본 문제를 위한 최적화 기법 설명 및 수학적 구조 논의, 모델링 • (4) 재고 부족분은 미고려 하되, 대량 주문시의 단계별 할인율 고려한 재고관리 시나리오 현장실습 문제 구조 설명 및 사례 조사, 문제 풀이

지진파 예측하기

강좌명	지진파 예측하기		강좌번호	UNI206
교육목표	• 지진 발생 시 지진파 전파 특성 예측하기 • 지진파 특성에 영향을 미치는 다양한 인자에 대해서 학습하기
교육대상	대학생, 대학원생 및 연구기관, 지자체, 산업체 소속의 일반인
정원	00명
교육기간	2022.06.27. ~ 2022.07.20.
수업시간	매주 월/수 14:00 ~ 17:00
수업방식	오프라인 수업
수강료	400,000원
강좌책임교수	김병민 (UNIST 도시환경공학과)
교육내용	구분	학습주제 및 주요내용
	1주차	• 지진 발생 원리 및 지진파 특성 - 단층 종류, 진원지, 지진파 종류, 지진파의 주파수 특성 탐구 • 계측 지진파 수집 및 필터링 처리 - 국내외 지진파 관측소에서 계측된 지진파 자료 수집 - 기준선 보정, 필터링 등 지진파 처리 - Seismosignal 소프트웨어 활용하여 지진파 처리 및 표출
	2주차	• 지반의 동적 특성: 전단파 속도 - 전단파속도 주상도의 의미 탐구 - 전단파속도 및 기타 동적 특성을 계측하는 실험 방법 탐구 • 지반 특성 조사를 위한 현장실험 실습 - 현장실험 튜터리얼 비디오 시청 - 3, 4인이 한 조로 구성되어 현장실습 참여 - 유니스트 학내에서 현장실험 실시 및 결과 자료 분석
	3주차	• 지진파 전파 원리 - 다양한 조건의 지반을 통과할 때의 지진파 특성 탐구 - 지진파 반사 및 굴절 원리 탐구 - 주파수 영역에서의 지진파 증폭 원리 탐구 • 지진파 전파 시뮬레이션 수행 - Deepsoil 소프트웨어 활용 - Step by step 튜터리얼 학습 - 개별 시뮬레이션 실습
	4주차	• 지진파 증폭 원리 - 흙의 비선형성에 따른 지진파 증폭 원리 탐구 - 지반응답해석 원리 탐구 • 지진파 전파 시뮬레이션 결과 분석 - 시뮬레이션 결과 표출 및 분석, 지진파 증폭비 계산 - 프로젝트 발표

창의적 컴퓨팅과 미디어 아트

강좌명	창의적 컴퓨팅과 미디어 아트		강좌번호	UNI207
교육목표	• 창의적 컴퓨팅과 미디어아트에 대한 기본 지식을 배운다. • 창의적 컴퓨팅을 위한 코딩기법 (Processing 및 Max)을 익힌다. • 창의적 컴퓨팅 코딩기법을 이용한 미디어아트 Software를 구현해 본다.
교육대상	컴퓨터를 이용한 미디어아트 개발에 관심이 있거나 Processing 등 관련 코딩 경험이 있는 일반인
정원	00명
교육기간	2022.06.27. ~ 2022.07.18.
수업시간	매주 월 10:00 ~ 17:00
수업방식	오프라인 수업
수강료	400,000원
강좌책임교수	이경호 (UNIST 디자인학과)
교육내용	구분	학습주제 및 주요내용
	1주차	• Computational Thinking 비주얼 프로그래밍 환경인 Max를 활용하여 창의적인 목적으로 만들어지는 소프트웨어의 구조와 동작원리를 이해하고, 실시간성을 바탕으로 데이터 흐름 위주의 소프트웨어 설계법을 소개 • Max Basics • Logic, Flow • Sound, Image, Video Processing
	2주차	• Creative Coding 실시간 중심, 이벤트 중심, 창의적인 비디오-오디오 표현 중심 개발 방법을 학습하여, 데이터의 해석과 분석과정에 시각화와 상호작용성, 디자인적 사고 등을 적극 반영할 수 있도록 하는 능력을 배양 • Recording Things • Jitter Matrix and Motion • Analyzing Data
	3주차	• Computational Media and AI-Driven SW 개발된 소프트웨어를 하나의 도구로 인식하는 것을 넘어서 정보가 어떻게 재현 및 재매개(remediation) 되는지를 경험하고, 그 안의 문화적 예술적 함의에 대해 비판적으로 이해할 수 있는 역량을 키움 • Sensors and Event • External Objects • Machine Learning
	4주차	• Creative Critique in Art and Design 예술 및 디자인 분야에서의 크리틱세션을 진행하는 방법을 익혀 본인의 기대와 타인의 경험이 어떠한 차이를 만드는가에 대해 인지하고, 이를 작업에 반영하는 방법에 대해 학습 • Demo and Presentation 과정을 충실히 이해했는가를 판단하기 위해 이론과 실습과정의 주요 요소를 바탕으로 작품을 설명하고 실제 시연

데이터 기반 머신러닝 설계 및 제작

강좌명	데이터 기반 머신러닝 설계 및 제작		강좌번호	UNI203
교육목표	• 데이터 기반 머신러닝의 원리를 이해 • 사용 목적에 부합하는 머신러닝 알고리즘 설계 및 코딩 구현
교육대상	고등학교 미적분학을 배워본 경험이 있거나 내용을 숙지하고 있는 인공지능 및 머신러닝에 관심이 많은 일반인
정원	00명
교육기간	2022.07.01. ~ 2022.07.22.
수업시간	7월 1/ 8/ 15일: 9:00~12:00, 13:00~17:00 7월 22일: 9:00~12:00
수업방식	온라인 수업
수강료	400,000원
강좌책임교수	정창렬 (UNIST 수리과학과)
교육내용	구분	학습주제 및 주요내용
	1주차	• 딥러닝 소개, 최적화 이론, 선형대수 기본 • Python 프로그래밍 및 딥러닝 툴 소개, 데이터 회기분석 및 데이터 분류 프로그래밍 실습
	2주차	• 인공신경망(Artificial Neural Networks), 경사하강법(Stochastic Descent Gradient), 역전파(Backpropagation), 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) • 추천시스템 및 이미지 분류 프로그래밍 실습
	3주차	• 합성곱신경망, 순환신경망(Recurrent Neural Networks) • 텍스트 분류 및 순환신경망 프로그래밍 실습
	4주차	• 프로젝트 과제 발표