Professor

Lee Zoon Ky

Learning Period

03-02-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

AI 기자가 기사를 작성하고 AI 면접관이 면접을 보는 시대, 인공지능으로의 대변환은 이미 시작됐다!   4차 산업혁명의 핵심 기술로 꼽히는 AI. 많은 기업들이 AI를 기업 운영에 도입하려 하는 이유입니다. 그런데 우리는 AI를 어디까지 이해하고 있을까요? 어떻게 하면 AI를 기업 운영에 잘 이용할 수 있을지, 그 방법을 제대로 고민하고 있을까요? AI. 이제는 기술로만 접근하는 것이 아니라 본격적으로 비즈니스 현장에서 활용할 수 있는 방법을 고민할 시점입니다.     AI시대 진정한 경쟁력을 갖추려면 무엇이 필요할까요? 바로 ‘인공지능과의 경쟁’이 아닌 ‘인공지능과 협업’할 수 있는 능력이 필요합니다. 인간과 인공지능이 ‘적절히’ 협력해 최상의 결과를 도출해낼 줄 알아야 하는 것! 그렇다면 이상적인 협업 방법은 무엇일까요? 본 강좌에서는 국내 최고 디지털 전략 전문가인 연세대학교 이준기 교수가 제시하는 협업의 이상적 모델을 통해 인공지능 시대에 걸맞은 경쟁력을 갖추는 길을 확인해 드립니다.   ? ‘당신을 위한 AI 활용법’ 강좌를 준비하게 된 배경, 기획의도를 간략히 말씀해 주세요. ? 인공지능은 벌써 우리 생활에 깊숙하게 들어와 있고 향후에도 전 분야에 걸쳐 다양하게 응용될 것입니다. 기업에서는 앞으로 인공지능을 이용한 다양한 애플리케이션을 개발하게 될 텐데, 좋은 시스템을 개발하기 위해서는 인공지능이 무엇이고 인간이 이것을 어떻게 사용하는가 하는 이해가 필요합니다. ? 지금까지의 인공지능 관련 책이나 강의 대부분이 인공지능의 시스템(작동 원리, 새로운 알고리즘)에 대해 주로 다뤄 왔다면, ‘당신을 위한 AI 활용법’에서는 인공지능의 활용을 위한 조직, 기업 프로세스, 개인의 의사결정 측면에서 도움이 되는 내용 등을 준비했습니다. 기업과 기관의 실무자뿐만 아니라 관리자, 인공지능을 활용한 비즈니스를 계획하고 있는 모든 분들께 도움이 될 것이라 생각합니다.   ? 인공지능의 정확한 의미는 무엇인지, 또 이번 LearnUs 강좌를 통해서 들려주시고자 하는 인공지능의 개념이 궁금합니다! ? 1950년대부터 시작된 인공지능의 연구는 그동안 여러 가지 변천을 겪어 왔습니다. 2016년 이세돌과의 바둑 대결로 잘 알려진 ‘알파고’로 대표되는 최근의 인공지능은 데이터 기반 인공지능으로서 마치 인간이 귀납적으로 패턴을 판단하는 것처럼 여러 사례(데이터)를 통해 기계 스스로가 패턴을 발견하고 답을 찾아가는 방식입니다.  ?이 방식은 디지털화로 인해 우리 일상의 많은 부분이 데이터로 생성됨에 따라 인간이 기존에 프로세싱할 수 없는 데이터의 패턴을 찾는다는 점에서 그 장점이 있을 수 있습니다. 하지만 이 시스템은 귀납적 패턴 인식이므로 학습을 위한 데이터의 종류와 양에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 이번 LearnUs 강좌에서는 이런 점을 강조하려는 것입니다.   ? 인공지능을 공부하고자 하는 학생들에게 당부하고 싶은 말씀이 있나요? ? 현재 진행되고 있는 인공지능의 연구에는 여러 가지 갈래가 있습니다. 대부분의 학생들이 인공지능의 개발 또는 분석에 초점을 맞추고 있는데 이것이 본인의 기존 전공이나 향후 나아갈 방향과 맞는다면 좋은 시도가 될 것입니다. 하지만 이미 많은 기업에서 인공지능과 관련된 시스템을 개발하고 또 사람들이 이것을 활용하게 되면서 인공지능의 활용에 대한 이슈 또한 개발이나 분석만큼 중요한 문제로 여겨지고 있습니다. 인공지능의 활용에 대한 이슈는 조금 더 경영, 심리, 윤리, 법률의 분야와 닿아 있습니다. 이러한 분야에 관심이 있는 분들께 본 강의가 많은 도움이 되리라고 생각합니다.   LearnUs 시그니처 강좌 ‘당신을 위한 AI 활용법’은 총 10개의 강의로 구성돼 있으며, 인공지능의 강점과 약점을 잘 이해하고, 인공지능과의 효율적인 협업을 통해 비즈니스를 확장하고 업무 능력을 향상시키고자 하는 이들에게 유용한 기회가 될 수 있습니다!         [연세소식, 이달의 강의] https://www.yonsei.ac.kr/ocx/news.jsp?mode=view&ar_seq=20230126233227636075&sr_volume=633&list_mode=list&sr_site=S&pager.offset=0&sr_cates=20220304105837931087   문의 : 연세대학교 LearnUs추진본부 LearnUs추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr) / 02-2123-4201 ~ 4205

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6

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Yeo Jinyoung

Learning Period

02-13-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

초정보화 시대의 최신 인공지능 연구동향!   시간이 갈수록 시대는 빠르게 변화하고 있습니다. 그만큼 기술은 진보하고 정보는 흘러 넘치고 있는데요. 1차 산업혁명이 시작된 지 불과 300년 밖에 지나지 않았지만 우리는 벌써 4차 산업혁명의 시대를 살아가고 있습니다. 초연결, 초지능, 초융합으로 대표되는 정보통신기술의 융합으로 이뤄진 차세대 산업혁명, 4차 산업혁명 시대! 어떠한 변화가 있을까요?     수많은 발전 속에서 특히 인공지능은 그 기술의 발전 속도가 눈부시게 증가하고 있어서 최신기술 동향이 날로 변하고 있습니다. 본 강좌에서는 자연어처리 분야의 핵심 기술들을 선정하여 해당 분야에서의 동향과 기본지식을 전달하고 인공지능의 큰 축을 이루는 자연어처리의 최신 기술 연구 동향에 대해서 강의합니다.     본 강좌는 풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 주제별 강좌입니다.풀강좌 "최신 인공지능 연구동향"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.   풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235261&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Lee Sang Yup

Learning Period

02-08-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

웹 혁명과 함께 알아야 할 데이터 사이언스?   4차 산업 혁명은 정보통신 기술, 즉 ICT의 융합으로 이루어진 차세대 산업 혁명을 말합니다. '데이터'는 혁명과 뗄 수 없는 존재입니다. 인공지능을 학습시킬 때도, 인터넷에서 알고리즘을 정리할 때도, 빅데이터를 분석할 때도 데이터는 필수불가결한 요소가 되었습니다. 공학적인 요소가 담긴 데이터를 분석하는 것은 어려워 보이지만, 기초 지식만 있다면 전문가나 전공자가 아니더라도 쉽게 가능합니다.  ​최근 다양한 매체에서 '딥러닝'을 이용한 AI 프로그램들을 홍보하는 것을 쉽게 목격할 수 있습니다. 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 데이터 속에서 핵심 기능을 요약하는 기술인데요. 기계 학습 알고리즘의 집합이기도 하며, 쉽게 설명하면 사람의 사고방식을 AI와 컴퓨터에게 가르치는 기초 분야기도 합니다.     그리고 이 딥러닝은 데이터 사이언스 분야의 기초기도 합니다. 다양한 프로그램을 통해 딥러닝을 구축하고, 사전 학습된 모형을 조정하고 이용하여 컴퓨터에게 새로운 정보를 인식시키기도 합니다. 본 강좌는 이러한 데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.   <본 강좌는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.>       본 강좌는 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 주제별 강좌입니다. 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.    풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235231&group=1     본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다. 문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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IM IL, Lee Sang Yup, Song Min

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02-08-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

웹 혁명과 함께 알아야 할 데이터 사이언스?   4차 산업 혁명은 정보통신 기술, 즉 ICT의 융합으로 이루어진 차세대 산업 혁명을 말합니다. '데이터'는 혁명과 뗄 수 없는 존재입니다. 인공지능을 학습시킬 때도, 인터넷에서 알고리즘을 정리할 때도, 빅데이터를 분석할 때도 데이터는 필수불가결한 요소가 되었습니다. 공학적인 요소가 담긴 데이터를 분석하는 것은 어려워 보이지만, 기초 지식만 있다면 전문가나 전공자가 아니더라도 쉽게 가능합니다.  ​최근 다양한 매체에서 '딥러닝'을 이용한 AI 프로그램들을 홍보하는 것을 쉽게 목격할 수 있습니다. 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 데이터 속에서 핵심 기능을 요약하는 기술인데요. 기계 학습 알고리즘의 집합이기도 하며, 쉽게 설명하면 사람의 사고방식을 AI와 컴퓨터에게 가르치는 기초 분야기도 합니다.     그리고 이 딥러닝은 데이터 사이언스 분야의 기초기도 합니다. 다양한 프로그램을 통해 딥러닝을 구축하고, 사전 학습된 모형을 조정하고 이용하여 컴퓨터에게 새로운 정보를 인식시키기도 합니다. 본 강좌는 이러한 데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.   <본 강좌는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.>         본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다.    본 강좌는 아래와 같이 주제별 강좌를 수강하실 수 있습니다.각 강좌의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요.   AI 데이터사이언스 전문가 과정_딥러닝: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235232&group=1 AI 데이터사이언스 전문가 과정_추천시스템: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235233&group=1 AI 데이터사이언스 전문가 과정_자연어처리: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235234&group=1   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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IM IL

Learning Period

02-08-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

웹 혁명과 함께 알아야 할 데이터 사이언스?   4차 산업 혁명은 정보통신 기술, 즉 ICT의 융합으로 이루어진 차세대 산업 혁명을 말합니다. '데이터'는 혁명과 뗄 수 없는 존재입니다. 인공지능을 학습시킬 때도, 인터넷에서 알고리즘을 정리할 때도, 빅데이터를 분석할 때도 데이터는 필수불가결한 요소가 되었습니다. 공학적인 요소가 담긴 데이터를 분석하는 것은 어려워 보이지만, 기초 지식만 있다면 전문가나 전공자가 아니더라도 쉽게 가능합니다.  ​최근 다양한 매체에서 '딥러닝'을 이용한 AI 프로그램들을 홍보하는 것을 쉽게 목격할 수 있습니다. 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 데이터 속에서 핵심 기능을 요약하는 기술인데요. 기계 학습 알고리즘의 집합이기도 하며, 쉽게 설명하면 사람의 사고방식을 AI와 컴퓨터에게 가르치는 기초 분야기도 합니다.     그리고 이 딥러닝은 데이터 사이언스 분야의 기초기도 합니다. 다양한 프로그램을 통해 딥러닝을 구축하고, 사전 학습된 모형을 조정하고 이용하여 컴퓨터에게 새로운 정보를 인식시키기도 합니다. 본 강좌는 이러한 데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.   <본 강좌는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.>          본 강좌는 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 주제별 강좌입니다. 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.    풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235231&group=1   본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다.  문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Song Min

Learning Period

02-08-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

웹 혁명과 함께 알아야 할 데이터 사이언스?   4차 산업 혁명은 정보통신 기술, 즉 ICT의 융합으로 이루어진 차세대 산업 혁명을 말합니다. '데이터'는 혁명과 뗄 수 없는 존재입니다. 인공지능을 학습시킬 때도, 인터넷에서 알고리즘을 정리할 때도, 빅데이터를 분석할 때도 데이터는 필수불가결한 요소가 되었습니다. 공학적인 요소가 담긴 데이터를 분석하는 것은 어려워 보이지만, 기초 지식만 있다면 전문가나 전공자가 아니더라도 쉽게 가능합니다.  ​최근 다양한 매체에서 '딥러닝'을 이용한 AI 프로그램들을 홍보하는 것을 쉽게 목격할 수 있습니다. 딥러닝은 여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 데이터 속에서 핵심 기능을 요약하는 기술인데요. 기계 학습 알고리즘의 집합이기도 하며, 쉽게 설명하면 사람의 사고방식을 AI와 컴퓨터에게 가르치는 기초 분야기도 합니다.     그리고 이 딥러닝은 데이터 사이언스 분야의 기초기도 합니다. 다양한 프로그램을 통해 딥러닝을 구축하고, 사전 학습된 모형을 조정하고 이용하여 컴퓨터에게 새로운 정보를 인식시키기도 합니다. 본 강좌는 이러한 데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 딥러닝, 추천시스템, 자연어 처리에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.   <본 강좌는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.>        본 강좌는 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 주제별 강좌입니다. 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요. *주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다.    풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=235231&group=1   본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다.  문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205) 연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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Professor

Kim Chang Ouk

Learning Period

02-08-2023 ~ 05-31-2024

Course Introduction

제조 기업에게 필수가 된 스마트팩토리?   기계화 사회 속에서 현재의 상황을 정확히 파악하는 것은 무엇보다 중요합니다. 스마트팩토리와 인공지능 강좌에서는 지금 제조 기업에게 필수가 된 스마트팩토리에 대한 이야기를 하고 있습니다. 스마트 팩토리의 개념을 소개하고, 이어서 인공지능 기법을 이용하여 스마트 팩토리의 지능화 모듈을 구현하는 방법을 소개합니다. 강의마다 실습녹화 파일을 제공하여 수강생 스스로가 인공지능 기법을 구현하는 능력을 함양합니다. 제조 분야에 종사하지 않지만 인공지능에 관심있는 사람도 충분히 강의를 수강할 수 있도록 내용을 만들었습니다.     4차 산업혁명 시대에 제조 기업의 경쟁력 강화를 위해서 스마트 팩토리는 선택이 아닌 필수입니다. 본 강좌에서는 인공지능 기법을 이용해 스마트 팩토리를 구현하는 이론적 방법을 소개하고 이와 함께 파이썬을 이용해 실습도 병행합니다.   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)           연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

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-

Professor

Youm Sang Hoon

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 건축공간에서 복도의 중요성을 인식하고 복도 공간의 사회적 역할에 대해서 이해해봅니다.   [교수진 소개] 연세대학교 건축공학과 염상훈 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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61

Professor

Lee Kyoungwoo

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 서버컴퓨팅시대부터 개인용컴퓨팅시대를 거쳐, 유비쿼터스컴퓨팅시대의 컴퓨터에 대해 소개합니다   [교수진 소개] 연세대학교 컴퓨터과학과 이경우 교수    문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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38

Professor

Lee Keeheon

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 본 강의는 윤리적인 인공지능을 소개합니다. 이루다, 테이의 사례는 인공지능을 우리사회에 배포할 때 윤리를 고려해야 함을 알려줍니다. 아이작 아시모프도 일찍이 그의 SF 소설에서 로봇의 3 원칙(three laws of robotics)를 제시하며 인간과 기계의 바른 관계에 대한 고민을 했습니다. 최근 우리는 인공지능 개발 시 필요한 윤리인 인공지능 윤리 (AI Ethics)에 대해 고려하고 있습니다. 이 강의는 여기에 더 나아가 인공지능을 윤리적으로 만드는 '윤리적인 인공지능'에 대해서 소개 합니다. 간단히 말하면, 인공지능으로 인간사회의 윤리를 학습하게 하여 언행에 제약을 주는 방식을 이야기 합니다. 이는 인공지능이 할 수 있는 문제해결 방식인 '분류'에 해당하므로 인공지능의 언행 경우들에서 비윤리적인 영역에 속한 부분을 제하면 됩니다. 이 짧은 강의에서 강사는 김원철 연구원과 함께 이런 윤리/비윤리를 구분하는 인공지능을 만들어 영화와 만화 캐릭터의 윤리/비윤리 정도를 파악한 사례를 소개합니다. 이로써 인공지능이 인간사회의 윤리를 학습할 수 있고, 더 나아가 이 윤리 학습의 데이터가 되는 우리의 언행을 살펴볼 것을 당부합니다.   [교수진 소개] 연세대학교 융합인문사회과학부 이기헌 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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80

Professor

Yeo Jinyoung

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 본 강연에서는 인공지능/머신러닝 시스템 개발 시 모델 중심 방법론에서 데이터 중심 방법론으로 전환하는 예제들을 소개합니다.   [교수진 소개] 연세대학교 대학원 인공지능학과 여진영 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)  

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139

Professor

Chung Byung Do

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강좌 요약] 제조업 환경의 변화와 독일의 Industry 4.0의 내용을 통해 스마트팩토리의 의미와 나아가야할 방향에 대해 논의합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 산업공학과 정병도 교수    연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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77

Professor

JI YONG GU

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강좌 요약] 복잡성에 익숙해진 우리의 모습과 복잡성의 문제점을 살펴보고 그 극복방안에 대하여 제시합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 산업공학과 지용구 교수     연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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82

Professor

Kim Chang Ouk

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강좌 요약] 스마트팩토리의 개요와 구현을 위한 인공지능 기법을 일반인도 이해할 수 있는 수준으로 간략하게 소개합니다. 4차 산업혁명시대의 핵심 기술인 인공지능과 이를 스마트팩토리 구현에 활용하는 방법을 개념 위주로 간략하게 소개합니다.   [교수자 소개] 연세대학교 산업공학과 김창욱 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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96

Professor

SHIN YONG JUNE

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 고전적인 전력시스템과 스마트그리드의 차이를 개념적으로 설명합니다.   [교수진 소개] 연세대학교 전기전자공학과 신용준 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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51

Professor

Yeo Jong-Souk

Learning Period

01-03-2022 ~ 02-29-2024

Course Introduction

[강의 요약] 4차 산업혁명 시대의 산업문명은 에너지, 환경, 기후 위기를 동반하며 이제 생명과 조화를 이루는 생태문명으로의 전환을 요구받고 있습니다. 자연의 아주 오래된 지혜에서 영감을 얻어 자원과 에너지의 순환적, 효율적 생태계의 특성을 모방한 생태모방적 접근방법은 미래의 첨단기술, 디자인 및 사회-경제적 시스템을 지속가능하게 발전시키는데 중요한 역할을 하며 청색경제 시대를 열어갈 것입니다.   [교수진 소개] 연세대학교 공과대학 글로벌융합공학부 여종석 교수   문의 : 연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (ictl@yonsei.ac.kr)

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