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Academic Calendar
- Priority Registration : n/a
- Open Registration : Aug. 26 - Aug. 28 (9:00-16:00)
- Semester Begins : Sep. 1
Note: Please visit the official SNU website for the registration.
- To be announced.
Courses(F09)
| CRN | Cr | Course Title | Instructor | Day/Time | Location | Syllabus |
| 339.501 | 3 | Principles of Brain and Cognitive Sciences | Team Teaching | MW 9000-1030 | L304, Bldg.500 | aa |
| 339.622 | 3 | Neural Mechanisms of Episodic Memory | Lee, I | TR 9000-1030 | L303, Bldg.500 | |
| 339.613 | 3 | Molecular Basis of Mind and Behavior | Zhuo, M | |||
| 339.711 | 3 | Excitatory Synapse and Synaptic Plasticity | Collingridge, GL | |||
| 339.632 | 3 | Neuroimage Processing | Chung, MK | F 1300-1600 | Rm 116, Bldg.20 | |
| 339.723 | 3 | Seminars in Visual Neuroscience | Lee, SH |
Plan For Education
3-Track-based Curriculum
Academic & Research Advisory Committee (ARAC) : Consisting of 1 intra-unit, 1-inter unit, and 1 advisor
English as an Official Language : For better communications for academic as well as social purposes.
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교육과정 구성 및 운영계획
1. 교육과정 구성 및 운영계획의 적합성
[교육의 목표 및 비전]
- 교육의 목표는 미래 뇌인지과학 분야에 자신의 연구영역을 스스로 개척하여 세계적 수준의 연구를 수행할 수 있는 과학자로 성장하도록 도와주는데 있다. 뛰어난 뇌인지과학자가 지닌 핵심능력은 (1) 과학의 문제를 자신의 언어로 사고할 수 있는 독립성, (2) 여러 도메인 (심리학에서 공학, 생물학에 이르기까지)의 데이터를 창의적으로 분석할 수 있는 능력과 기술, (3) 미래에 동료연구자와 협력하며 학생들을 지도하고 실험실을 운영할 과학집단의 리더로서의 능력 등이다. 학생지도와 교과목의 프로그램은 이러한 능력과 기술 그리고 태도를 기르는데 초점을 둘 것이다.
- 이러한 목표 달성의 기준은 매우 분명하다. 바로 학생들이 역량있는 과학자로 성장하고 학과의 교수들이 high impact의 연구로 학계에 공헌한다면, 해외에서도 본 학과의 박사과정 프로그램으로 지원하는 학생들이 증가하게 될 것이다. 또한 박사학위를 받은 후 국내 및 해외 우수 연구기관에서도 Research job market에서 경쟁력이 있는 학생들을 길러내는 것도 중요한 지표가 될 것이다. 본 학과는 이러한 지표를 최우선으로 삼고 교수들 자신을 스스로 평가할 것이며 학생들에게 제공하는 교육의 질도 함께 중요한 평가의 지표로 삼을 것이다. 이에 기준하여 학과의 여러 자원들을 학과를 성장시키는 교수들에게 투자하고 외부의 뛰어난 연구자들도 faculty로 초청하는 등 안과 밖으로 원활한 순환구조를 가진 학과로 운영할 것이다.
[3-Track-based Graduate Education]
- 본 학과는 연구의 응집성을 고려하여 해외학자와 국내학자들을 맞춤형으로 초대하여 학과를 창설하려고 한다. 그 대표적인 제도가 심도있는 공동연구를 하도록 3가지 유닛을 둔 것이다. 그 바탕위에 다른 한 편으로 유닛간의 자유롭고 창발적인 협력연구도 이루어지도록 하는 구조를 가지고 있다. 교육체계도 연구체계와 일관적인 구조를 가지는 것이 효율적이고 다학제적이면서도 심화된 방법과 기초훈련이 필수적인 뇌인지과학분야에 적합한 방식이다.
- 박사과정에 진입한 학생들은 P(Protein to Cognition)-Track, S(System & Cognitive)-Track, C(Clinical Neuro & Computational Neuroanat)-Track 중 하나를 major track으로 정하고, 반드시 나머지 2 track중의 하나를 minor track으로 정하도록 한다.
- 이러한 구성은 본 학과 및 뇌인지과학의 특성을 반영한 것으로, 자신의 영역에 심화된 학습과 연구를 함과 동시에 인접분야에 대한 이해력과 공동연구가 가능한 정도의 지식과 경험을 기르기 위해서 반드시 필요한 것이다.
[Academic & Research Advisory Committee의 운용]
- 입학할 때 Major track에 해당하는 unit의 교수들 중 1명을 반드시 지도교수를 선정해야 한다. 그리고 minor track에 해당하는 unit의 교수들 중 1명, 그리고 선택하지 않은 track의 교수들 중 1명을 추가선정하여, 지도교수를 포함 3인으로 된 Academic & Research Advisory Committee(ARAC)를 각 학생별로 구성한다.
- ARAC는 (i) 해당학생이 적성과 능력에 맞는 교과목을 선정하고 연구활동을 할 수 있도록 도와주는 역할을 하며 (ii) 학생의 교과목 성적, 연구활동의 내용과 수준을 평가하여 지도할 의무를 지닌다. (iii) 학생은 매 년 자신의 ARAC에 자신이 수강한 교과목의 이해도를 반영하는 발표, 그리고 자신의 연구활동의 진도보고를 하는 시간을 가지도록 한다.
- ARAC의 평가결과는 학과에 보고되며, 우수한 학생에게는 인센티브(장학금 및 해외연수)를 주고, 학업능력이 현저히 미달하거나 연구활동이 기준에 훨씬 미치지 못할 경우 학과회의에서 의결하여 프로그램 종료를 권하는 제도를 마련할 것임.
- ARAC 제도의 의도는 연구자로서 출발선에 선 학생들에게 밀착하여 지도하며, 적절한 피드백과 대화를 통해 학생들도 도움을 얻고 교수들도 교육과 연구지도의 방식에 개선을 가져오게 하는 효과를 기대한다.
[영어사용의 의무화]
- 해외학자들과 활발히 교류하기 위해, 그리고 그들에게 접근가능한 연구환경을 제공하기 위해, 영어사용의 기회를 학생들에게 제공하기 위해, 수업은 물론, 학과 내에서는 일상의 대화에도 영어사용을 의무화할 것이다. 영어는 단순히 미국이나 영국의 국어가 아니라 세계인의 언어이며 과학의 내용을 전달하는 미디엄이므로 학생들의 영어사용을 의무화하는 것은 매우 당연한 것이다.
2. 참여교수별 매 학기당 담당 교과목 배분 및 학생지도계획의 적절성
2-1. 교과목 운영계획
- Full-time교수는 2 강좌, semester 해외학자는 1 강좌 이상의 대학원 과목를 개설하도록 하였다.
- 과목들은 특정 track에 특화된 정도에 따라 분류될 수 있으며 관련된 track이 하나 이상일 때 그 비중의 순서대로 Course number를 할당하였다. 예를 들어, CP-01의 의미는 'Clinical Neuroscience & Computational Anatomy' track에서 제공되는 과목이지만 'Protein to Cognition' track에도 관련된 부분의 내용을 제공하고 있는 강의라는 것이다.
- 본 학과의 교수가 아니더라도 서울대의 관련 학과(생명과학부, 공학, 수학, 물리학, 심리학 등)의 과목들 중 관련된 것들에서 선별하여 전공과목으로 인정하고 교과목 번호를 할당할 계획.
- 학생들은 자신의 major track에서 50% 이상, 그 외 minor track에서 25%이상을 반드시 수강하도록 할 것이다.
2-2. 교과목명, 담당교수, 교과목내용
- 각 track별로 제공되는 과목이름과 과목번호 및 담당교수 표
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‘Protein to Cognition' track에서 제공되는 교과목의 핵심내용
- Course number: P-01.
Course title: Molecular Neurobiology Lecturer: Kaang, BK Overview: 물질과는 관련이 없을 것으로 여겨지던 뇌에 대한 연구가 이제는 시냅스에서 이루어지는 복잡한 분자 메커니즘들을 밝혀내는 데 이르렀다. 어떤 분자들이 관여하여 신경 세포가 정보를 전달하게 되고, 시냅스 가소성의 특성을 갖게 되는 지, 최근까지 수십 년간 연구내용을 바탕으로 강의를 구성할 예정이다. 특히, 군소의 거대 신경 세포 시스템을 통해 밝혀진 시냅스 가소성에 대한 세세한 분자 메커니즘도 포함할 예정이다.
- Course number: PS-01.
Course title: Structure and Function of Synapses Lecturer: Kaang, BK Overview: 시냅스는 신경세포와 신경세포의 연결로서, 뇌 기능을 가능하게 만드는 요소라 할 수 있다. 시냅스는 화학적 시냅스와 전기적 시냅스로 나뉘며, 화학적 시냅스가 화학물질을 정보 전달 수단으로 사용한다면, 전기적 시냅스는 전기 신호 자체가 gap junction을 통해 이동함으로써 정보를 전달하게 된다. 전기적 시냅스와 화학적 시냅스는 그 구조와 기능에 차이가 있으며, 특히 화학적 시냅스에는 여러 수용체와 리간드가 잘 알려져 있다. 이 과목을 통해 이에 대한 전반적 지식을 쌓을 수 있도록 구성할 예정이다.
- Course number: PS-02.
Course title: Excitatory Synapse and Synaptic Plasticity Lecturer: Collingridge, GL Overview: Part 1 (4 weeks) Foundation of Neuroscience History of Neuroscience, Neuroanatomy, Gene expression in the brain, Molecular Pharamcology & Neuronal signalling, Part 2 (4 weeks): Long-term synaptic plasticity (LTP & LTD) Excitatory synapses, NMDA receptor and Signals, AMPA receptor and Synaptic Plasticity, Metabotorpic glutamate receptors and Synaptic Plasticity, Muscarinic glutamate receptors and Synaptic Plasticity, Part 3 (3 weeks): New insight into molecular and cellular model of learning and memory. The role of Receptor Trafficking in Synaptic Plasticity, Postsynaptic Protein and Long-term Synaptic Plasticity, Future Direction of Neuroscience: Drug development for Alzheimer’s disease. Part 4 (5 weeks): Library Project Student will be informed their library project title (one of 10 titles). Student will search references and write 3000 words essay (written in English).
- Course number: PSC-01.
Course title: Molecular basis of mind and behavior Lecturer: Zhuo, M Overview: This will cover the recent progress in genetic and behavioral studies of high brain functions; we will discuss high-profile and novel discovery in recent years; students will learn how to present, literature review, appreciate and criticize the high-impact papers. If possible, some of key authors of the papers will be invited to the class, and discuss the work.
- Course number: P-02.
Course title: Neural plasticity in cerebellum Lecturer: Kim, SJ Overview: 신경 가소성은 신경계의 활동에 의존적으로 신경계 연결의 효율성이 변하는 현상이다. 소뇌 (cerebellum)는 신경가소성을 통해 경험을 바탕으로 운동 착오를 교정하고, 우리는 이러한 소뇌의 학습과정을 통해 복잡한 운동을 조화롭게 수행하고, 학습된 운동을 기억할 수 있다. 소뇌는 학습과 기억을 연구하는 모델 시스템으로 각광을 받고 있다. 이 교과목에서는 소뇌의 신경 가소성을 분자 수준에서부터 학습과 기억의 행동 수준까지 통찰할 수 있는 재료를 제공한다.
- Course number: P-03.
Course title: Ubiquitous neural plasticity and information Lecturer: Kim, SJ Overview: 신경계는 흥분성과 억제성 시냅스로 연결되어 있다. 이 교과목에서는 시냅스를 구성하는 다양한 세포막 분자들이 신경계의 활동에 따라 가소적 변화 (plastic change)를 보이는 현상을 지지하는 최신 지견을 다루며, 더 나아가 이러한 ubiquitous한 신경가소성이 신경계의 정보저장과 이를 지원하는 항상성에 기여하는 기전을 제시한다.
'System & Cognitive Neuroscience' track에서 제공되는 교과목의 핵심내용
- Course number: SCP-01.
Course title: Brain & Cognitive Neuroscience Lecturer: Lee, SH Overview: This is a 13-week introductory course in Cognitive Neuroscience suitable for graduate or advanced undergraduate students who want to learn about recent advances in cognitive neuroscience. The major emphasis of this class is on the relationship among psychological circumstances, cognitive computations, and neuronal/cortical activity while humans or animals perform various cognitive tasks, including sensation, perception, memory, learning, decision making, social interaction and affective responses. The course will also cover recent advances in neuroimaging of human/animal brains with various techniques including functional MRI, diffusion MRI, Optical imaging, EEG, MEG.
- Course number: SC-01.
Course title: Visual Neuroscience: phenomena, algorithms & neural implementation Lecturer: Lee, SH Overview: This is an advanced graduate class, suitable for graduate students majoring and/or interested in visual neuroscience, experimental psychology, computational neuroscience or sensory/system-level neuroscience. There will a short series of lectures (5 weeks), in which students will be introduced to key scientific concepts, research topics and methodological issues in modern-day visual neuroscience. Then attendees will take turns presenting an article on visual neuroscience and leading discussions of critical issues and methodological questions related to that article. Students are (not required but) expected to have taken classes on Neuroscience and introductory-level Linear algebra/differential equation and be ready to invest 6-8 hours in reading research articles every week.
- Course number: SC-02.
Course title: Sensory Processes and Perception Lecturer: Blake, R Overview: This course will introduce students to contemporary theory and research in perception, including an analysis of philosophical and biological issues. They learn how biological organisms acquire, process and utilize information about objects and events in the environment. Perception is an area of psychology where the links to neuroscience are among the strongest. Thus, a recurring theme in the course would be the relation between brain events and perceptual events, with solid grounding in sensory neurophysiology. All the senses - vision, audition, taste, smell and touch - would be covered. Besides its grounding in neurobiology, perception can also stimulate discussion of philosophical issues, including epistemology (the branch of philosophy concerned with the origins of knowledge) and the mind/body problem. In addition, the course can establish links between principles of perception and developments within the visual arts, music and literature. Lectures would be supplemented with demonstrations and exercises.
- Course number: SPC-01.
Course title: Classics in Vision and Visual Cognition Lecturer: Blake, R Overview: This course would survey classic papers in different areas of visual science, the aim being to evaluate how those areas have evolved since publication of those papers. The following areas of visual science could be covered: visual neurophysiology, brain imaging, color vision, binocular vision, spatial vision, motion perception, attention, visual memory and visual cognition. Throughout the course, individual participants would be responsible for researching a particular area, identifying exemplary contemporary papers and leading a classroom discussion the current status of the area. This course would provide an important foundation for students engaged in work in cognitive neuroscience, and the course could be modified to include topics other than vision if the faculty deemed that important. The course would assume a seminar format.
- Course number: SP-01.
Course title: Neural Mechanisms of Episodic Memory Lecturer: Lee, I Overview: Episodic memory enables us to remember past events vividly. The role of the hippocampus and associated areas in the brain in remembering episodic events has been studied for almost 50 years in various forms. The objective of this course is to provide students an opportunity to learn how a network of brain areas works together to realize episodic memory. The course will introduce the literature on amnesic patients and animal studies related to the topic. In tandem with critical reading of the literature, anatomical regions involved in episodic memory will be introduced. The course targets doctoral students who finished their basic course requirements such as the Introduction to Brain and Behavior (above). The course will require approximately 2-3 hours of lecture and discussion per week.
- Course number: SPC-02.
Course title: Behavioral Neurophysiology Lecturer: Lee, I Overview: This course will target doctoral students interested in learning electrophysiological techniques for recording single units in freely moving animals. Differential recording techniques and other basic physiological contents (e.g., local field potentials, evoked potentials, etc.) will be covered possibly with a laboratory component. The course will require approximately 2-3 hours of lecture and possibly 1 hour of hands-on experiment in the lab.
- Course number: SC-03.
Course title: Computational Neuroscience and Neuroinformatics
Lecturer: Kaiser, M
Overview: The course will introduce concepts of computational neuroscience in simulating and analyzing neural network activity. It will also address the relation between network structure and function at different scales of the nervous system through mathematical analyses and computational modeling. Lectures will review neurobiological concepts and Neuroinformatics tools for accessing neuroscience data as well as mathematical approaches for representing neural systems. Complementary practical sessions will provide an opportunity to become familiar with widely used neural modeling packages (e.g. Neuron and Matlab) and to carry out individual course projects.
'Clinical Neuroscience & Computational Neuroanatomy' track에서 제공되는 교과목의 핵심내용
- Course number: CSP-01.
Course title: Neurobiology of brain disorders Lecturer: Kwon, JS Overview: 본 과정 수료 후에는 신경유전학, 행동과학, 뇌 영상학, 인지과학 등의 통합적 적용을 통해 정신현상의 원리에 대한 이해를 증진시킴. 이와 함께 정신 병리현상과 뇌질환의 기전에 대한 개념을 증진함으로써, 향후 독립적인 연구자로서 정신현상에 대한 연구를 수행함에 있어 적절한 도움을 제공할 수 있기를 기대함.
- Course number: CS-01.
Course title: Clinical neuroscience and cognitive neuropsychiatry Lecturer: Park, SH Overview: This course on the surface is primarily about psychosis, but a careful examination of psychosis will enable us to delve deeply into some of the fundamental questions about how the brain functions and malfunctions as well as addressing core questions about human nature. Schizophrenia and bipolar disorder are devastating conditions, which affect about 2+% of the population worldwide. We will focus mostly on biological and cognitive aspects of these psychotic disorders with a special emphasis on cognitive neuroscience. We will also examine biological roots of aggression, social cognition, sex differences,and psychiatric genetics.
- Course number: CPS-01.
Course title: Molecular Neuroimaging Principles and Applications Lecturer: Lee, JS Overview: TMolecular imaging of the central nervous system is essential technology for better understanding the basic biology of brain function and the way in which various disease processes affect the brain. This course will survey the basic principles of molecular neuroimaing technologies, including radioisotope, optical, and magnetic resonance imaging. The current state and clinical applications of molecular neuroimaging will be also introduced.
- Course number: CS-02.
Course title: Neuroimage Processing Lecturer: Lee, JS Overview: Basics on neuroimage processing will be covered. The target audience is the 1styear PhD and masters degree students and researchers although mathematically and computationally sophisticated senior undergraduate students should be able to follow the course. The focus of the course is not on how to use available neuroimaging packages such as SPM but on the basic understanding of mathematical and statistical principles on various image processing algorithms. However, students are required to do homework using existing neuroimaging software packages. MATLAB will be used as a language of instruction although students can do homework and project in any computer languages of their choice. The following topics will be covered: registration, segmentation, intensity normalization, image filtering and smoothing, shape and geometry modeling. Two lectures (90min each) per week plus one computer tutorial (60min) will be given each week. Few speakers within SNU or other universities will give guest lectures to provide biological/medical motivation for the course. The course evaluation will be based on homework (30%), final research project (50%), and oral presentation and class participation (20%).
- Course number: CS-03.
Course title: Computational Methods in Neuroimage Analysis Lecturer: Chung, MK Overview: Basics on various computational techniques will be covered. The target audience is the 1nd year PhD and master’s degree students. No knowledge in image analysis is required although the course “Neuroimage Processing” will help students in manipulating images. Various computational and numerical issues in neuroimage processing and analysis will be addressed. The focus of the course is on the algorithmic aspect of various computation intensive procedures. MATLAB will be used as a language of instruction although students can do homework and project in any computer languages of their choice. The following topics will be covered: numerical techniques for ordinary and partial differential equations, finite element methods, spectral methods,optimization, least squares method, matrix algorithms, classification and clustering. Two lectures (90min each) per week plus one computer tutorial (60min) will be given each week. Few speakers within SNU or other universities will give guest lectures to provide biological/medical motivation for the course. The course evaluation will be based on homework (30%), final research project (50%), and oral presentation and class participation (20%).
