대학원 과정
스마트도시의 기반이 되는 ICT 기술에 대한 기본적인 지식과 빅데이터 생성 및 분석을 위한 데이터사이언스 기술을 습득한다. 이를 바탕으로 환경, 디자인, 도시공간분석, 도시교통, 전자통신 등 다양한 도시문제의 해결을 위한 적용능력과 전문성을 습득한다. 본 과정에서는 스마트도시 분야에서 전문적인 역량을 발휘하는 파괴적 도시혁신가(Disruptive Urban Innovator)를 양성한다.
수여학위
공학석사 (Master of Science)
공학박사 (PhD in Engineering)
석사과정 커리큘럼
빅데이터와 스마트시티
In the era of data flooding, an efficient approach to data pre-processing and analysis is an essential requirement. This course aims to cultivate problem-solving skills for data processing by learning the overall contents of Python programming and understanding data structures and efficient coding methods for data processing.
스마트도시와 스마트모빌리티
This class deals with issues on how smart technologies such as artificial intelligence and big data can play a positive role to respond to urban mobility problems, for instance, dynamic pricing for internet-based shared modes and congestion fee. Reinforcement learning is the key technology to determine the level of dynamic pricing in a given mobility state, action and reward. It requires a basic knowledge on transportation pricing, deep learning, reinforcement learning and Tensorflow software operation. The class includes lectures, academic paper discussion and Tensorflow laboratory.
지속가능한 교통계획
This course introduces the theory and practice of sustainable transportation planning for smart cities. First, we analyze the concept of sustainability from various perspectives and learn design techniques for road, pedestrian, public transportation, bicycle, parking, multimodal facilities, and shared mobility, as key components of sustainable transportation system. In addition, there are opportunities to learn transportation planning software packages used in industry. Finally, students are be able to enhance their abilities on sustainable transportation planning through real-world case studies.
도시네트워크와 복잡계
본 과목은 도시의 물적 형태, 도시의 하부구조를 구성하는 기반시설(i.e., Technological Network)과 도시 내 인간, 기업 등 다양한 Agent의 활동과 이동을 규정하고 이해하는 툴로서 네트워크와 복잡계 관점을 제시하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 모든 수업은 텍스트북의 사전 리딩과 토론식 세미나로 진행된다. 수업에 참여하는 학생은 Barabasi의 Network Science 또는 Newman의 Networks 두 (영문) 교과서의 할당된 챕터를 미리 읽고 수업과 토론을 준비하도록 한다. 매주 수업 시간 동안 학생들은 각자 만은 섹션에 대한 리뷰와 요약을 프리젠트 한다. 이후 이해가 미흡하거나 보충이 필요한 파트에 대해 토론과 문제 풀이의 과정을 거침으로써 이해를 심화하도록 한다. 매주 주제에 따라 별도의 문헌 및 북챕터를 배포하는 주가 있을 예정이며, 이 경우 지명된 학생은 해당 문헌의 요약을 맡는다. 각 학생 별로 학기 동안 3~4회의 문헌 요약을 할 예정이다.
도시기후분석
This course focuses on designing an empirical research at the graduate level. Students are required to bring their own research topic and develop it into a complete piece of academic research. This process involves identifying problems, establishing a research question or hypothesis, reviewing literature, collecting and cleaning data, applying various methods, interpreting results, and suggesting implications for planning and design research and practice. Students will present their work every week, critique others' works, and develop their own research project. By mid-term, students are required to establish a well-defined research design; and by the end of semester, it is highly advisable to draft a manuscript for journal submission.
캡스톤연구프로젝트(1)
캡스톤연구프로젝트(2)
박사과정 커리큘럼
스마트도시부동산개발프로젝트
도시의 부동산개발에 대한 관심이 매우 높아지고 있으나 부동산개발은 단순히 부동산 자체의 입지 및 특성, 가격 형성 등을 조사 분석하여 개발(안)을 작성하는 것이 아니라 도시의 발전 방향, 지역 내 경제활동, 거주민들의 통행분석 등 지역 및 도시계획 전반에 걸친 많은 내용이 융복합적으로 조사되고 분석되어 수립되어야 한. 따라서 스마트도시부동산개발프로젝트 수업에서는 스마트시대 맞춤형 부동산개발을 위한 개인별 조사 및 분석, 개발가능성, 개발방향, 수익성 검토 등 각 단계별 과정을 직접 수행하면서 이를 체험하고 습득하고자 한다.
공간빅데이터와 스마트시티(심화)
Being smart is not just about technology; a city and a smart community should be able to provide a better quality of life for all of its residents. This seminar class will provide hands-on experience for interested students in urban planning, computer science, and others. This seminar class will first introduce the smart community concept and analyze different smart community cases in the US and globally. Each student will write one short memo on a smart city concept, and each student will write one longer paper analyzing a specific city or smart technology. Then each student will do a real-world smart community project with their research field. The overall goals of this seminar class are:
To obtain the basic knowledge of smart communities
To learn how to analyze and compare existing smart community projects.
To learn how to analyze smart community data using GIS and other related software.
도시인포그래픽스
올바른 도시를 계획하기 위해서는 현황에 대한 파악이 선행되어야 하며, 최근 스마트시티의 개념과 함께 데이터 중심의 분석 기술이 다양하게 활용되고 있다. 특히, 사회에서 발생하는 다양한 현상들을 데이터화 및 분석하여 도시민에게 필요한 서비스를 제공 할 수 있도록 정보를 체계화 하는 것은 도시 계획의 중요한 요소 중 하나이다. 이에 본 교과에서는 최근 도시계획 분야에서 적용할 수 있는 공간정보 및 빅데이터 분석, 인공지능 기반기술을 활용에 대해 수업하고자 한다.
