교과목명 권장이수

(1)

교과구분 개설대학 개설학과 학년 교과목번호 강좌번호 교과목명 학점 수업교시 수업형태 주담당교수 비고

전선 혁신공유학부 - 4 M3500.005700 001 지열에너지공학 3 화/목 15:30~16:45 실험·실습 민동주 에너지신산업 혁신공유대학사업 교과목(고급 - 에너지 생산) 전선 혁신공유학부 - 2 M3500.003700 001 에너지와 기술의 경제학 3 월/수 15:30~16:45 이론 허은녕 에너지신산업 혁신공유대학사업 교과목(초급 - 에너지 경영)

전선 혁신공유학부 - 4 M3500.005200 001 에너지빅데이터분석 3 금 13:00~15:30 실험·실습 윤용태 에너지신산업 혁신공유대학사업 교과목(중급 - 에너지 경영), 비대면 강의

(2)

교 수 요 목 작 성 표

학수번호 학점 (시간)

교과목명 권장이수

학년/학기

국문 영문

INNE412 3(3) 지열에너지공학 Geothermal Energy

Engineering 4학년 1학기

국문요목

이 강의의 목적은 유력한 재생에너지인 지열에너지의 원리와 응용을 학습하는 것 으로 지열히프펌프, 지열에너지 직접이용, 지열발전 등 천부 및 심부 지열에너지 의 응용을 포함한다. 먼저 천부지열에너지를 위해 지열히트펌프의 원리, 시공 및 운영, 지반조사 및 지하수공학을 학습한다. 심부지열에너지의 경우 지열 탐사 및 조사, 지열시추, 지열저류층공학, 증기발전의 원리, 지열발전소의 운영 원리에 다 룬다. 또한 지열에너지의 직접이용을 위한 조건, 원리 및 적용사례를 학습한다. 심 부지열에너지 활용을 위한 매장량 평가와 환경영향에 대하여 학습하며 마지막으 로 지열에너지 저장, 인공저류층 지열시스템 등과 같은 지열에너지의 연구분야에 대하여 학습한다.

영문요목

The objective of this course is to provides an principle and application of geothermal energy as renewable energy. The course covers geothermal heat pump, direct utilization of geothermal heat and geothermal power generation applied for shallow and deep geothermal applications. For shallow geothermal, the course deals with principles, consturction and operation of ground source heat pump, site investigation and grownwater engineering. For deep geothermal energy, geothermal exploration and site investigation, geothermal drilling, geothermal reservoir engineering, principles of steam power generation, and operation of geothermal power plant are covered. The condition, principles and case studies of direct geothermal utilization is also studied. The course covers geothermal resources estimation and environmental impact of geothermal energy development. Lastly, the course studies the emerging topics in geothermal energy such as geothermal energy storage and enhanced geothermal systems.

전공 역량

<연구 및 산업분야 문제 해결 역량>

선수 권장 (필수)

과목

에너지자원공학개론, 석유공학개론, 암석역학개론 등의 과목 수강 권고함.

기계/화공계열의 학생들을 위한 다공성매질의 유체유동 보충 강의와 에너지자원 공학계열 학생들을 위한 열역학 보충 강의가 강좌 중 진행될 예정임.

이수 후

권장과목

저류층 지오메카닉스, 에너지자원수치해석 등 심화전공과목

(3)

강의계획안

◆수업정보◆

[수업정보]

[강의담당자]

[조교정보]

◆수업운영◆

[수업방법]

[평가방법]

[핵심교육역량]

시간/강의실 월/수/금 09:00-10:15, 10:30-11:45

학점 3 학수번호(분반) INNE412(00)

이수구분 전공선택(고급 – 에너지 생산)

성명 민기복 소속 서울대학교 에너지자원공학과

E-mail kbmin@snu.ac.kr Homepage www.rockeng.snu.ac.kr

연구실호실 38동 303호 연락처 02 880 9074

면담시간 이메일로 사전 연락

성명 서은진 소속 서울대학교 에너지시스템공학부

E-mail sejms51@snu.ac.kr

연구실 38동 324호 연락처 02 880 7230

활동유형 강의 및 실험

전문 지식 활용 역량 창의적 문제 해결 역량 연구 및 산업분야 문제 해결 역량

30 30 40

숙제 60점 기말고사 30점

출석 10점 총점 100점

평가점수공개여부 개별적으로 공개

(4)

◆학습계획◆

▷ 과목개요

▷ 학습목표

▷ 추천 선수과목 및 수강요건

▷ 수업자료(교재) 및 참고문헌

▷ 주별학습내용

주 기간 학습 내용 교재 비고

1주 지열에너지개요

2주 지열히트펌프

3주 지열히트펌프

4주 천부지열시스템

5주 천부지열시스템, 지열발전

6주 지열발전

7주 지열에너지탐사

- 지열에너지개론

- 천부지열에너지 (지열히트펌프, 천부지열시스템) - 지열발전 (플랜트 및 지열발전 시스템)

- 지열에너지의 탐사와 조사 - 지열저류공학 및 지오메카닉스 - 지열에너지의 직접이용

- 지열에너지의 환경영향평가 - 미래 지열에너지공학

- 지열에너지의 원리와 현황에 대한 학습

- 지열히트펌프와 지열발전 플랜트의 작동 원리에 대한 이해 - 지열저류층의 순환시스템에 대한 이해

- 지열에너지의 탐사, 조사, 시추 및 운영 등 전주기에 대한 이해 - 지열에너지 개발에 따른 환경영향평가 능력 함양

- 에너지자원공학개론, 석유공학개론, 암석역학개론 등의 과목 수강 권고함.

- 기계/화공계열의 학생들을 위한 다공성매질의 유체유동 보충 강의와 에너지자원공학계열 학생 들을 위한 열역학 보충 강의가 강좌 중 진행될 예정임.

- 강의자료

(5)

▷기타

8주 지열에너지탐사, 실험

9주 실험

10주 지열저류공학

11주 지오메카닉스

12주 지열에너지직접이용

13주 지열에너지의 환경영향평가

14주 선택모듈

15주 미래지열에너지공학

16주 기말고사

- 본 강좌는 2021학년도 겨울학기 개설 후 2022학년도부터는 1학기 정규강좌로 개설될 예정임 - 본 강좌의 평가는 절대평가로 실시함.

- 본 강좌는 3회 내외의 실험을 포함하고 있으며 실험계획에 대해서는 추후 안내 예정임.

(6)

교 수 요 목 작 성 표

학수번호 학점 (시간)

교과목명 권장이수

학년/학기

국문 영문

INNE241 3(3) 에너지와기술의경제학 Energy and Technology

Economics 2학년 1학기

국문요목

본 과목에서는 에너지와 기술이 가지는 경제‧사회‧환경적 특성과 이들이 각각 소 비자, 생산자, 정부 등 경제주체들의 의사결정에 연계되는 이론과 사례를 학습하 여 산업과 사회에 미치는 영향을 분석할 수 있는 능력을 갖추도록 한다. 신기술 의 선택과 사회파급 이론, 에너지원의 선호/선택과 사회적 수용성, 기술개발과 경 제발전의 연관관계 등을 학습하며, 특히 기후변화협약으로 인한 에너지 및 기술 선택과 주요국의 정책 수립과정, 국제에너지통계 추이 및 신에너지기술의 운용사 례 연구 등을 함께 학습한다.

영문요목

This course an introductory course for all students who wants to learn about the relations among energy, technology and economics. Major concepts of energy and technology, climatic change convention, and their relations to economy, consumer, industry will be introduced, followed by theories about energy markets, technology transfer, energy choice, technology choice, and social impact analysis. Students will participate in Problem-Based Learning(PBL) using energy and technology choice cases and international energy statistics.

전공 역량

<전문 지식 활용 역량>

선수 권장 (필수)

과목

없음

이수 후 권장과목

가. 에너지기후변화정책 (INNE342) 나. 에너지와 기후변화 (INNE243) 다. 에너지사업타당성평가 (INNE441)

라. 에너지환경기술경영 (서울대학교 465.202) 마. 국제에너지시장분석 (서울대학교 465.408)

(7)

강의계획안

◆수업정보◆

[수업정보]

[강의담당자]

[조교정보]

◆수업운영◆

[수업방법]

[평가방법]

시간/강의실 2022년 1학기 신규 개설

이수구분 전공선택(초급 – 에너지 경영)

성명 허은녕 소속 서울대학교

E-mail heoe@snu.ac.kr Homepage enecon.snu.ac.kr

연구실호실 서울대학교 38동 314호 연락처 02-880-8323

면담시간 이메일로 사전 약속

성명 강민주 소속 서울대학교

E-mail kmj4579@snu.ac.kr

연구실 서울대학교 38동 327호 연락처 02-880-1921

활동유형 강의 및 문제중심형(PBL) 팀학습

숙제 및 팀프로젝트 60점 중간/기말고사 30점

(8)

◆학습계획◆

▷ 과목개요

▷ 학습목표

▷ 주별학습내용

주 기간 학습 내용 교재 비고

1주 3. 02. ~ 3. 04. 에너지의 이해

2주 3. 07. ~ 3. 11. 에너지와 경제성장

3주 3. 14. ~ 3. 18. 에너지 기술의 특성

4주 3. 21. ~ 3. 25. 신기술의 선택과 파급효과

5주 3. 28. ~ 4. 01. 에너지원의 선호와 선택

6주 4. 04. ~ 4. 08. 기술개발과 경제성장의 관계

7주 4. 11. ~ 4. 15. 정책 및 제도의 역할

8주 4. 18. ~ 4. 22. 중간고사

9주 4. 25. ~ 4. 29. 팀 실습 중간발표

본 과목에서는 에너지와 기술이 가지는 경제‧사회‧환경적 특성과 이들이 각각 소비자, 생산자, 정 부 등 경제주체들의 의사결정에 연계되는 이론과 사례를 학습하여 산업과 사회에 미치는 영향을 분석할 수 있는 능력을 갖추도록 한다. 신기술의 선택과 사회파급 이론, 에너지원의 선호/선택과 사회적 수용성, 기술개발과 경제발전의 연관관계 등을 학습하며, 특히 기후변화협약으로 인한 에 너지 및 기술 선택과 주요국의 정책 수립과정, 국제에너지통계 추이 및 신에너지기술의 운용사례 연구 등을 함께 학습한다.

- 에너지와 에너지기술이 가지는 경제‧사회‧환경적 특성 학습

- 소비자, 생산자, 정부 등 경제주체들의 의사결정에 연계되는 이론과 사례 학습 - 신기술의 선택과 사회파급 이론, 에너지원의 선호/선택과 사회적 수용성 학습 - PBL (Problem-Based Learning) 방식의 팀 학습 수행

- 없음

- 강의자료

- 참고교재 준비 중 (2022년 봄 학기 개강에 맞추어 출간 예정)

(9)

▷기타

10주 5. 02. ~ 5. 06. 에너지 시장의 이해

11주 5. 09. ~ 5. 13. 에너지 산업의 이해

12주 5. 16. ~ 5. 20. 기후변화와 기후변화협약

13주 5. 23. ~ 5. 27. 사회적 수용성

14주 5. 30. ~ 6. 03. 에너지 혁신과 대안

15주 6. 06. ~ 6. 10. 기말고사

16주 6. 13. ~ 6. 17. 팀 실습과제 최종발표

- 본 강좌는 2022학년도 1학기에 처음 개설하며 이후 지속적으로 1학기 정규강좌로 개설될 예정임 - 본 강좌의 평가는 절대평가로 실시함.

- 본 강좌는 5주 내외의 PBL(Problem-Based Learning) 방식의 팀 프로젝트를 포함하고 있으며 세부 시행계획은 강의개설학기에 맞추어 안내 예정임.

(10)

교 수 요 목 작 성 표

학수번호 학점 (시간)

교과목명 권장이수

학년/학기

국문 영문

INNE341 3(3) 에너지빅데이터분석

Machine Learning and Big Data Analytics in Power

systems 4학년 1학기

국문요목

최근 전력에너지공학 분야에서 다루는 여러 문제들에 대해, 빅데이터 기반의 머 신러닝 기법의 적용을 통해 해결하려는 추세에 있다. 전력에너지공학 분야에서 해결해야하는 문제들은 무엇이며, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 강의를 진행한다. 강의는 전력에너지공학의 문제들에 대한 기본 개념, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법(일부) 소개, 이것에 대한 간단한 예제와 실습으로 구성된다.

※ 본 강의는 실습 위주의 강의로서, 수강생들은 필요한 GPU자원을 갖춘 학생만 수강하도록 강력히 권장합니다.

영문요목

Recently, there is a trend to solve various problems in the field of power system engineering through the application of big data based machine learning techniques. This lecture deals with the problems that need to be solved in the field of power system engineering and how to solve them through big data based machine learning techniques. The lecture consists of basic concepts on problems of power system engineering, introduction of big data based machine learning techniques, and simple examples & practices.

※ This lecture is a hands-on lecture, and it is strongly recommended that students take only those who have the necessary GPU resources.

전공 역량

<창의적 문제 해결 역량>

선수권장과목

(필수) 컴퓨터의 개념 및 실습, 기계학습 기초 및 전기정보 응용

(권장) 기초회로이론 및 실험, 전력 및 에너지시스템의 기초, 프로그래밍방법론

이수 후 권장과목

전력시장이론, 전력에너지공학

(11)

강의계획안

◆수업정보◆

[수업정보]

[강의담당자]

[조교정보]

◆수업운영◆

[수업방법]

[평가방법]

시간/강의실 미정

이수구분 전공선택(중급 – 에너지 경영)

성명 윤용태 소속 서울대학교 전기·정보공학부

E-mail ytyoon@snu.ac.kr Homepage https://www.epnel.snu.ac.kr/

연구실호실 301동 605호 연락처 02-880-9143

면담시간 이메일로 사전 연락

성명 오재영 소속 서울대학교 전기·정보공학부

E-mail wodh94@snu.ac.kr

연구실 301동 716호 연락처 02-880-9144

활동유형 강의 및 실습

숙제 30점 프로젝트 60점

30 40 30

(12)

◆학습계획◆

▷ 과목개요

▷ 학습목표

▷ 주별학습내용 - 전력시스템공학 개요

- 전력시스템의 산업계 현안 개요 - 간단한 머신러닝 기법 소개

- 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통한 전력시스템의 문제 해결

- 전력시스템공학에 대한 개론적 이해 - 전력시스템의 산업계 필요 인재 양성

- 빅데이터 기반의 머신러닝 기법에 대한 실습 능력 향상

- (필수) 컴퓨터의 개념 및 실습, 기계학습 기초 및 전기정보 응용

(권장) 기초회로이론 및 실험, 전력 및 에너지시스템의 기초, 프로그래밍방법론

- 전력시스템공학의 개론을 전반적으로 이해할 수 있는 능력이 요구되며 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 실 습할 수 있는 프로그래밍 능력과 개인 컴퓨터 사양이 요구됨(권장 GPU 사양 : GTX 1060)

- 강의자료

주 학습 내용 교재 비고

1주 전력시스템의 개론1 강의교재

2주 전력시스템의 개론2 강의교재

3주 빅데이터 및 AI를 활용한 전력시스템의 현안 강의교재

4주 빅데이터 분석을 위한 통계학1 강의교재

5주 빅데이터 분석을 위한 통계학2 강의교재

6주 실습 환경 구성 실습강의 강의교재

수강생 개별적으로 필요 GPU 사양

갖춰야 함

7주 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network) 모델 기초

실습강의 강의교재

갖춰야 함

(13)

▷ 기타

- 본 강좌의 평가는 절대평가로 실시함

- 본 강좌는 실습을 포함하고 있으며 실습계획에 대해서는 추후 안내 예정임 8주 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 모델

기초 실습강의 강의교재

갖춰야 함

9주 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)의

응용 실습강의 강의교재

갖춰야 함

10주 화재 화상 데이터의 합성곱신경망(CNN, Convolutional

Neural Network) 분석 실습강의 강의교재

갖춰야 함

11주 시계열 데이터 분석에서의 합성곱신경망(CNN,

Convolutional Neural Network) 활용 실습강의 강의교재

갖춰야 함

12주 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 모델을

이용한 태양광 발전량 예측 기법1 강의교재

갖춰야 함