Lectures

본 과목은 질병의 치료, 진단, 신약 개발을 포함한 나노 및 생명 과학, 현대 의학 분야의 중요한 도전 과제를 해결하는 데 필수적인 단백질 설계 및 모델링에 대한 심도 있는 이론과 실제 적용을 위해 설계된 과목이다. 이 과정에서 학생들은 물리화학적 원리에 기반한 단백질 구조와 기능의 이해, 통계 및 열역학을 활용한 분자 동역학 및 물리 기반 단백질 설계, 그리고 AI 및 딥러닝에 기초한 데이터 기반 설계 방법을 배운다. 나아가, 단백질 상호작용, 신약 개발, 합성 생물학, 나노바이오 시스템 개발 등의 현대적 응용을 최신 연구 동향과 함께 공부한다. 생명 과학, 나노 과학, 의학, 컴퓨터 과학에 관심 있는 학생들에게 이상적인 이 과목은 전산 바이오 설계의 최전선에서 활동할 수 있는 실용적인 지식과 기술을 습득하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.

본 강의는 세포 화학 반응의 근간인 단백질의 서열, 구조 및 기능의 관계를 분자 동역학 전산 모사를 통해 분자 단위에서 이해하는 방법론을 이해하고, 구조 생물 정보학 및 통계 열역학을 응용한 단백질 설계 원리와 방법을 배우며, 나아가 딥 러닝 기술을 이용한 데이터 기반 생성 AI (Generative AI)를 통한 생체 분자 설계에 기법들을 이해함을 목적으로 한다. 관련 제반 기술은 질병 진단, 첨단 바이오 신약은 물론 나노메디신과 같은 기능성 나노바이오 신소재 개발을 위한 핵심 이론 및 기술을 제공하는 필수 과목이다.

This course is designed to provide an in-depth theoretical understanding and practical application of protein design and modeling, which are essential for addressing significant challenges in the fields of nano and life sciences, as well as modern medicine, including disease treatment, diagnostics, and drug development. Students will learn about the physical and chemical principles underlying protein structure and function, molecular dynamics based on statistical and thermodynamics, physical-based protein design, and data-driven design methods founded on AI and deep learning. Furthermore, the course covers contemporary applications such as protein interactions, drug development, synthetic biology, and nano-bio system development, alongside cutting-edge research trends. Ideal for students interested in life sciences, nanoscience, medicine, and computer science, this course aims to equip them with practical knowledge and skills to excel in computational bio-design.

This course aims to provide an understanding of the methodologies for comprehending the relationship between the sequence, structure, and function of proteins—the foundation of cellular chemical reactions—at the molecular level through molecular dynamics simulations. Students will learn the principles and methods of protein design by applying structural bioinformatics and statistical thermodynamics and further explore techniques for biomolecular design through data-driven generative AI utilizing deep learning technologies. The various technologies covered in this course offer essential theoretical foundations and techniques for developing advanced biopharmaceuticals, disease diagnostics, and functional nano-bio materials such as nanomedicines, making it a critical subject for students in these fields.

이 강좌는 나노과학에 대한 포괄적인 대학원 입문 강좌로, 특히 기초 물리학과 화학을 바탕으로 진행됩니다. 수업은 물리학과 화학에 대한 병행 강의로 구성됩니다. 양자역학, 통계역학, 고체물리, 열역학, 결합 이론, 나노과학 및 기술의 필수적인 측면을 다루며, 기초 과학과 응용 과학 사이의 균형을 제공하려고 합니다. 이 강좌의 목적은 학생들이 현대 물리학과 화학의 기본 개념을 이해하고, 이를 현대 나노 장치와 센서의 설계 및 분석에 적용할 수 있도록 하는 것입니다.

This course provides a comprehensive graduate course on introduction to nanosciences, especially based on fundamental physics and chemistry. The classes will be composed of parallel lectures in Physics and Chemistry. We attempt to provide a balance of basic and applied sciences between essential aspects of quantum mechanics, statistical mechanics, solid-state physics, thermodynamics, bonding theories, and nanoscience & technology. This course aims to enable students to understand the fundamental concepts of modern physics and chemistry and to apply them in the design and analysis of modern nanodevices and sensors. 

이 교과목은 학부 기초개론 과목으로 설계되었으며, 자연과학대학, 공과대학 등 이공 계열 전 학과에 해당 되는 나노융합미래기술에 대한 개론 과목으로 설계되었다. 나노융합미래기술은 나노바이오, 나노에너지, 합성생물학, 그리고 전산바이오 기반의 융합 기술에 대한 지식 전달을 목적으로 하고 있다. 따라서, 본 과목은 나노융합미래기술에 대한 전반적인 이해와 다양한 경험을 반영하기 위해 세 명의 교수님께서 강의를 진행할 계획이다. 특히, 최근 산업현장에서 필요로하는 나노융합미래기술의 이해도를 높여 산업적 성장을 이루고 있는 나노바이오 및 나노에너지 시장으로의 관심을 고취시키고자 한다.  

이 교과목은 현재기술의 한계를 극복하기 위한 나노융합미래기술 개론 과목으로 나노바이오, 나노에너지, 합성 및 전산생물학에 대한 기본 지식을 전달함으로써, 학생들의 나노융합미래기술에 대한 이론적 이해를 높이고 나노산업 분야 최신 연구동향 분석을 통한 미래 나노융합기술의 이해와 논의를 목표로 한다.

This course is designed as an introductory undergraduate course, aimed at providing a foundation in nano-convergence future technologies for all departments in the fields of natural sciences and engineering, such as the College of Natural Sciences and the College of Engineering. The purpose of nano-convergence future technologies is to deliver knowledge on nano-bio, nano-energy, synthetic biology, and computational bio-based convergence technologies. Accordingly, this course will be taught by three professors to ensure a comprehensive understanding of nano-convergence future technologies and reflect diverse experiences. In particular, the course aims to enhance understanding of nano-convergence technologies required in the current industry and to inspire interest in the rapidly growing markets of nano-bio and nano-energy, which are driving industrial growth.

This course is an introduction to nano-convergence future technologies designed to overcome the limitations of current technologies. It aims to provide students with fundamental knowledge of nano-bio, nano-energy, synthetic, and computational biology, thereby increasing their theoretical understanding of nano-convergence technologies. Furthermore, the course seeks to promote discussions and understanding of future nano-convergence technologies through the analysis of the latest research trends in the nano-industry.

본 강의는 현대 의학, 약물 설계, 유전체학, 합성생물학 등을 포함한 나노바이오 분야의 핵심인 생체 분자의 복잡성을 다루기 위한 전산 과학적 접근법에 촛점을 두고 설계한 과목이다. 특히 생체 분자들의 구조, 기능 및 활동 기전에 대한 분자 단위의 이해, 열 및 통계역학적 기초, 평형 및 비평형 동역학, 나아가 고급 분자 동역학을 포함한 분자 모델링 기법 등 기초적 이론과 방법들을 폭넓게 다룬다. 자연 과학대 및 공과대는 물론 이공계 전반에, 나노, 바이오, 컴퓨터 과학의 교차점에 관심이 있는 학생들에게 이상적인 강의가 될 것이며, 나아가 딥러닝 및 AI 기술을 포함한 나노바이오 첨단 기술들의 이해 및 이 분야로 진출하기를 희망하는 학생들을 위한 이론적 개론 과목이다. 

본 강의는 복잡성을 근간으로 하는 생체 분자들의 생리 및 병리적 거동, 생체 및 비생체 분자들과의 상호작용 등에 대한 효과적인 분자 단위 접근을 위한 전산 과학의 기초적 이론 및 방법에 대한 이해를 목적으로 한다. 이는 생체 분자들의 물리화학적 이해를 넘어 이를 바탕으로 하는 de novo 분자 신약, 첨단 바이오 신약 및 나노 바이오 신소재의 설계 및 산업적 응용을 위한 중요한 이론적 기초(Foundation)를 제공하는 필수적 과목이다.

This course is meticulously designed to focus on computational approaches for exploring the complexity of biomolecules, which are central to fields such as modern medicine, de novo drug design, genomics, and synthetic biology. It extensively covers the structure and function of biomolecules, their equilibrium and non-equilibrium dynamics, molecular modeling technologies, advanced molecular dynamics simulations, and the underlying foundations of thermodynamics and statistical mechanics. Ideal for students as the nexus of nanotechnology, biology, and computer science, this course offers extensive physical, chemical, and computational knowledge as a framework for the comprehensive understanding of the complex physiological and pathological behaviors of biomolecules, their interactions with biotic and abiotic molecules, and the foundation for designing advanced bio-pharmaceuticals and nano-bio materials.

This course aims to provide an understanding of the fundamental theories and methods of computational science for effective molecular-level approaches to the physiological and pathological behavior of biomolecules, as well as their interactions with both biological and non-biological molecules, all based on complexity. Beyond the physicochemical understanding of biomolecules, this course offers a crucial theoretical foundation for designing and industrial applications of de novo molecular drugs, advanced biopharmaceuticals, and innovative nano-bio materials. It serves as an essential course for students in these fields.