교과과정

Course of study

교육과정 편성표
교과목 해설

교과목 해설

본 교과의 수업 목표는 학교생활에 필요한 정보와 방법을 안내하여 올바른 대학 생활을 할 수 있도록 하고, 각종 검사 도구와 체험 실습으로 자기에게 맞는 진로를 탐색하여 1학년 때부터 진로 목표를 정하고 목표를 위한 진로 로드맵을 설계하도록 하여 취업 의식과 역량을 높이는 데 있다.

본 교과는 스마트 농업과 스마트 임업의 기본 개념, 주요 기술(IoT, AI, 빅데이터, 드론 등), 국내외 산업 동향 및 미래 전망을 포괄적으로 학습하는 데 목표를 둔다. 이를 통해 학생들은 전공에 대한 기본적인 이해를 확립하고, 농업과 임업을 융합하는 새로운 관점을 형성하며, 향후 학습 과정에 대한 로드맵을 설계할 수 있는 기초 소양을 함양한다

The goal of this course is to provide a comprehensive understanding of the basic concepts of smart agriculture and smart forestry, key technologies (IoT, AI, Big Data, drones, etc.), domestic and international industry trends, and future prospects. Through this, students will establish a fundamental understanding of their major, form a new perspective that converges agriculture and forestry, and cultivate the basic knowledge to design a roadmap for their future studies.

본 교과는 이공계열의 기본이 되는 수학 및 과학 관련 사항을 학생이 향후 학생의 진로와 희망 교육 과정을 고려하여 선택하는 항목으로 우리 대학의 관련 교과는 물론 외부 교육 콘텐츠를 제공하는 서비스 등을 활용하여 양질의 수학 및 과학을 선택하고 이를 자기주도적으로 수행하는 교과목이다. 다만, 모든 수업의 성과는 담당교원이 진행 사항 등을 확인하여 학점를 등급 또는 P/F 방식으로 제공하는 오픈학점제 1단계 수업이다.

This course is a subject in which students select math and science-related matters, which are the basics of science and engineering, in consideration of the student’s future career and desired educational course. It is a subject in which students select high-quality math and science and perform them on their own initiative by utilizing our university’s related subjects as well as services that provide external educational content. However, the performance of all classes is the first stage of the open credit system in which the professor in charge checks the progress and provides credits in the form of grade or P/F.

본 교과는 데이터 분석 및 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 파이썬(Python) 프로그래밍 언어의 기초 문법을 학습하고, 실제 농산림 데이터를 다루는 실습을 통해 프로그래밍 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 데이터 수집, 전처리, 시각화 등 데이터 분석의 기본 과정을 프로그래밍으로 구현하는 능력을 갖추게 된다.

The goal of this course is to learn the basic syntax of the Python programming language, which is widely used in data analysis and artificial intelligence, and to cultivate programming skills through hands-on practice with actual agroforestry data. Students will acquire the ability to implement the basic processes of data analysis, such as data collection, preprocessing, and visualization, through programming.

본 교과는 작물의 생육과 환경 요인(온도, 광, 수분, 토양 등) 간의 상호작용을 이해하고, 작물 생산성 향상을 위한 기본적인 재배 기술 원리를 학습하는 것을 목표로 한다. 파종, 육묘, 시비, 관수, 수확 등 작물 생산 전 과정에 대한 과학적 지식을 습득하여 스마트팜 운영의 기초를 마련한다.

The goal of this course is to understand the interaction between crop growth and environmental factors (temperature, light, water, soil, etc.) and to learn the basic principles of cultivation techniques for improving crop productivity. Students will acquire scientific knowledge of the entire crop production process, including sowing, seedling cultivation, fertilization, irrigation, and harvesting, to lay the foundation for smart farm operation.

본 교과는 산림의 조성, 육성, 보호, 이용에 관한 전반적인 지식을 다룬다. 산림의 공익적·경제적 가치를 이해하고, 지속가능한 산림 경영을 위한 자원 조사, 조림, 숲 가꾸기, 임목 수확 등의 기본 원리와 기술을 학습하여 정밀임업의 기초를 다진다.

This course covers comprehensive knowledge regarding the creation, nurturing, protection, and utilization of forests. Students will understand the public and economic value of forests and learn the basic principles and techniques of resource inventory, afforestation, silviculture, and timber harvesting for sustainable forest management, thereby building a foundation for precision forestry.

본 교과는 스마트팜, 드론, 센서 등 다양한 소스로부터 생성되는 정형·비정형 농업 데이터의 종류와 특성을 이해하고, 이를 수집, 정제, 분석하여 의사결정에 활용하는 방법을 학습한다. 데이터 기반 농업의 개념을 이해하고, 통계적 기법을 활용한 데이터 분석 실습을 통해 데이터 리터러시를 함양한다.

This course aims to understand the types and characteristics of structured and unstructured agricultural data generated from various sources such as smart farms, drones, and sensors, and to learn how to collect, refine, analyze, and utilize this data for decision-making. Students will understand the concept of data-driven agriculture and cultivate data literacy through hands-on data analysis practice using statistical techniques.

본 교과는 이공계열의 기본이 되는 수학 및 과학 관련 사항을 학생이 향후 학생의 진로와 희망 교육 과정을 고려하여 선택하는 항목으로 우리 대학의 관련 교과는 물론 외부 교육 콘텐츠를 제공하는 서비스 등을 활용하여 양질의 수학 및 과학을 선택하고 이를 자기주도적으로 수행하는 교과목이다. 다만, 모든 수업의 성과는 담당교원이 진행 사항 등을 확인하여 학점를 등급 또는 P/F 방식으로 제공하는 오픈학점제 2단계 수업이다.

This course is a subject in which students select math and science-related matters, which are the basics of science and engineering, in consideration of the student’s future career and desired educational course. It is a subject in which students select high-quality math and science and perform them on their own initiative by utilizing our university’s related subjects as well as services that provide external educational content. However, the performance of all classes is the second stage of the open credit system in which the professor in charge checks the progress and provides credits in the form of grade or P/F.

본 교과는 식물의 성장, 발달, 환경 반응에 관여하는 생리적 기작(광합성, 호흡, 증산, 양분 흡수, 호르몬 작용 등)을 심도 있게 학습한다. 식물의 생명 활동 원리를 이해함으로써, 스마트팜 환경제어 및 작물 생육 모델링의 과학적 근거를 마련한다.

This course provides an in-depth study of the physiological mechanisms involved in plant growth, development, and environmental responses

(photosynthesis, respiration, transpiration, nutrient uptake, hormone action, etc.). By understanding the principles of plant life activities, students will establish the scientific basis for smart farm environmental control and crop growth modeling.

본 교과는 토양의 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 이해하고, 토양이 식물 생육에 미치는 영향을 학습한다. 토양 생성, 분류, 비옥도 관리, 토양오염 및 보전 등 토양 자원의 지속가능한 관리에 필요한 지식을 습득하여 정밀 시비 및 토양 관리의 기초를 다진다.

This course aims to understand the physical, chemical, and biological properties of soil and to learn its effects on plant growth. Students will acquire knowledge necessary for the sustainable management of soil resources, including soil formation, classification, fertility management, soil pollution, and conservation, thereby laying the foundation for precision fertilization and soil management.

본 교과는 농산림 현장에 적용되는IoT(사물인터넷) 기술의 원리를 이해하고, 센서, 액추에이터, 통신 모듈, 마이크로컨트롤러(아두이노 등)를 활용하여 데이터를 수집하고 기기를 제어하는 시스템을 직접 설계하고 구축하는 실습을 진행한다. 이를 통해 스마트 장비 개발 및 운영에 필요한 하드웨어 및 펌웨어 제어 능력을 함양한다.

This course involves understanding the principles of IoT technology applied in agroforestry fields and conducting hands-on practice to design and build systems that collect data and control devices using sensors, actuators, communication modules, and microcontrollers (e.g., Arduino). Through this, students will cultivate the hardware and firmware control capabilities necessary for developing and operating smart equipment.

본 교과는 괴산 지역의 대표 특화작물(대학찰옥수수, 청결고추 등) 재배 농가와 협력하여 실제 농경지의 생육 환경 데이터를IoT 센서를 활용해 수집하고 분석하는 프로젝트를 수행한다. 팀 단위로 문제를 정의하고, 데이터 기반으로 생육 부진 원인을 진단하며, 개선 방안을 농가에 제안하는 전 과정을 통해 현장 문제 해결 능력을 기른다.

In this course, students will collaborate with farms cultivating Goesan’s representative specialty crops (e.g., Daehak Chal Corn, Cheonggyeol Chili) to conduct a project that collects and analyzes growth environment data from actual farmlands using IoT sensors. By defining problems in teams, diagnosing the causes of poor growth based on data, and proposing improvement measures to the farmers, students will develop practical problem-solving skills throughout the entire process.

본 교과는 스마트팜(온실, 식물공장) 내부의 환경 요인(광, 온도, 습도, CO2, 양액 등)을 정밀하게 제어하기 위한 공학적 원리와 시스템을 학습한다. 복합환경제어 시스템의 구조를 이해하고, 센서 데이터에 기반한 자동 제어 로직을 설계하며, 에너지 효율을 고려한 최적 환경 관리 방안을 탐구한다.

This course covers the engineering principles and systems for precisely controlling environmental factors (light, temperature, humidity, CO2, nutrient solution, etc.) inside smart farms (greenhouses, plant factories). Students will understand the structure of complex environmental control systems, design automatic control logic based on sensor data, and explore optimal environmental management strategies considering energy efficiency.

본 교과는 산림 생태계를 구성하는 생물적 요소와 비생물적 요소 간의 상호작용, 물질 순환, 에너지 흐름을 이해하는 것을 목표로 한다. 기후변화가 산림 생태계에 미치는 영향을 분석하고, 생물다양성 보전 및 생태계 서비스 증진을 위한 과학적 관리 방안을 학습한다.

The goal of this course is to understand the interactions between biotic and abiotic components of forest ecosystems, material cycling, and energy flow. Students will analyze the impacts of climate change on forest ecosystems and learn scientific management strategies for biodiversity conservation and enhancement of ecosystem services.

본 교과는 지리정보시스템(GIS) 개념과 대표적인 오픈소스 GIS 도구인 QGIS를 활용하여 농경지 필지 관리, 산림자원 분포 분석, 작황 예측 등 농산림 분야의 공간 데이터를 처리하고 분석하는 실습을 진행한다.

This course covers the fundamental principles of Geographic Information Systems (GIS). Students will engage in hands-on practice using open-source software like QGIS to process and analyze spatial data in the agroforestry sector, such as farmland parcel management, forest resource distribution analysis, and crop yield prediction.

본 교과는 드론에 다중분광 또는 초분광 카메라를 장착하여 산림 지역을 촬영하고, 취득한 영상 데이터를 분석하여 소나무재선충병 등 산림병해충 피해 지역을 조기에 탐지하는 프로젝트를 수행한다. 비행 계획 수립, 데이터 처리, AI 기반 영상 분석, 결과 보고서 작성 등 정밀 예찰의 전 과정을 경험하며 융합적 기술 활용 능력을 배양한다.

In this course, students will conduct a project to detect early-stage forest disease damage, such as pine wilt disease, by capturing images of forest areas with multispectral or hyperspectral cameras mounted on drones and analyzing the acquired image data. By experiencing the entire process of precision monitoring—from flight planning, data processing, and AI-based image analysis to report writing—students will cultivate interdisciplinary technology application skills.

본 교과는 토양 없이 양액을 통해 작물을 재배하는 수경재배 시스템의 원리와 기술을 심도 있게 학습한다. 양액 조성 및 관리, 배지 종류별 특성, 다양한 수경재배 방식(NFT, DFT, 에어로포닉스 등)을 이해하고, 실제 수경재배 시스템을 운영하며 작물 생육을 관리하는 실습을 통해 식물공장 운영 전문가로서의 역량을 기른다.

This course provides an in-depth study of the principles and technologies of hydroponic systems, which cultivate crops using nutrient solutions without soil.
Students will understand nutrient solution composition and management, the characteristics of different growing media, and various hydroponic methods (NFT, DFT, aeroponics, etc.). Through hands-on practice operating actual hydroponic systems and managing crop growth, they will develop competencies as plant factory operation specialists.

본 교과는 정밀임업의 개념을 이해하고, 원격탐사 기술과 최근 각광받는 기술인 LiDAR(Light Detection and Ranging) 데이터의 취득, 처리, 분석 기술을 학습하는 데 목표를 둔다. 학생들은 드론 및 지상LiDAR를 활용하여 산림의 수고, 흉고직경, 임목축적 등 핵심 자원정보를3차원으로 정밀하게 측정하는 실습을 수행한다. 이를 통해 산림자원조사, 산림재해 예측, 최적 벌채 계획 수립 등 스마트 산림경영 의사결정에 필요한 데이터 분석 능력을 함양한다.

This course aims to provide an understanding of precision forestry concepts and mastery of Remote Sensing and LiDAR data acquisition, processing, and analysis techniques.
Students will conduct hands-on practice using drone and terrestrial LiDAR to precisely measure key forest resource information in 3D, such as tree height,DBH, and stand volume. This will cultivate the data analysis skills necessary for decision-making in smart forest management, including resource inventory, disaster prediction, and optimal harvesting plans.

본 교과는 농산림 분야에서 생성되는 생육, 환경, 기상, 유통 등 대규모 데이터를 통계 및 머신러닝 기법을 활용하여 분석하는 방법을 학습한다. R, Python 등을 이용하여 데이터 패턴을 발견하고, 생육 예측 모델, 병해충 발생 예측 모델 등을 개발하는 실습을 통해 데이터 과학자로서의 전문성을 강화한다.

This course covers methods for analyzing large-scale data from the agroforestry sector—such as growth, environmental, meteorological, and distribution data—using statistical and machine learning techniques. Through hands-on practice developing growth prediction models, pest and disease outbreak prediction models, and more using R and Python, students will strengthen their expertise as data scientists.

본 교과는 고품질 묘목의 안정적인 생산을 위한 스마트 양묘 시스템을 팀 단위로 직접 설계, 구축, 운영하는 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷 기술을 접목해 관수, 광, 온도 등을 자동 제어하는 시스템을 만들고, 실제 묘목을 키우며 생육 데이터를 분석하여 최적의 육묘 프로토콜을 개발한다.

In this course, teams will design, build, and operate a smart nursery system for the stable production of high-quality seedlings. Students will create a system that automatically controls irrigation, light, and temperature using IoT technology, and develop an optimal seedling protocol by growing actual seedlings and analyzing their growth data.

본 교과는 스마트팜(유리온실, 비닐온실, 수직농장)을 신축하거나 개보수할 때 필요한 시설 설계의 제반 지식을 학습한다. 작물 종류, 지역 기후, 예산 등을 고려하여 구조, 피복재, 환경제어 시스템, 재배 시스템 등을 최적으로 설계하는 방법론을 배우고, CAD 등을 활용한 도면 작성 실습을 진행한다.

This course covers the essential knowledge required for designing smart farm facilities (glasshouses, plastic greenhouses, vertical farms) during new construction or renovation. Students will learn methodologies for optimally designing structures, covering materials, environmental control systems, and cultivation systems, considering crop type, regional climate, and budget, and will practice drafting plans using tools like CAD.

본 교과는 산불, 산사태, 산림병해충 등 주요 산림재해의 발생 원인과 메커니즘을 이해하고, GIS, 원격탐사, AI 등 첨단 기술을 활용한 예측, 예방, 대응, 복구 기술을 학습한다. 산림청의 디지털 사면통합 정보시스템 등 실제 데이터를 활용하여 재해 위험도를 분석하고 관리 계획을 수립하는 능력을 기른다.

This course aims to understand the causes and mechanisms of major forest disasters such as wildfires, landslides, and forest pests, and to learn prediction, prevention, response, and recovery techniques using advanced technologies like GIS, remote sensing, and AI. Students will develop the ability to analyze disaster risk and establish management plans using real data, such as from the Korea Forest Service’s digital integrated slope management information system.

본 교과는 농식품이 생산자로부터 소비자에게 전달되기까지의 유통 구조를 이해하고, 스마트 기술을 활용한 유통 혁신(콜드체인, 블록체인 이력관리 등) 사례를 학습한다. 또한, 소비자 트렌드 분석, 브랜딩, 온라인 마케팅 등 농식품의 부가가치를 높이기 위한 마케팅 전략 수립 능력을 함양한다.

This course focuses on understanding the distribution structure of agri-food from producer to consumer and studies cases of distribution innovation using smart technologies (e.g., cold chain, blockchain traceability). It also cultivates skills in developing marketing strategies to enhance the added value of agri-food products, including consumer trend analysis, branding, and online marketing.

1년에 걸쳐 진행되는 종합설계 교과목으로, 학생들이 팀을 이루어 산업체 또는 지역사회가 제시한 실제 문제를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 전공지식을 총동원하여 기획, 설계, 제작, 결과 분석 및 발표의 전 과정을 경험하며, 공학적 문제 해결 능력과 협업 능력을 종합적으로 평가받는다.

This is a year-long comprehensive design course where students work in teams to solve real-world problems presented by industry or the local community. By mobilizing their major-specific knowledge, students experience the entire process of planning, designing, implementing, analyzing results, and presenting, allowing for a comprehensive evaluation of their engineering problem-solving and collaboration skills

스마트팜 솔루션 기업, 정밀임업 컨설팅 회사, 국공립 연구기관 등 전공 관련 산업체에서 한 학기 동안 전일제로 근무하며 실무 경험을 쌓는다. 학교에서 배운 이론과 기술을 현장에 적용하고, 산업 현장의 최신 동향을 체득하며, 취업 경쟁력을 강화한다.

Students gain practical work experience by working full-time for one semester at major-related industries, such as smart farm solution companies, precision forestry consulting firms, or national/public research institutes. They apply the theories and skills learned in school to the field, experience the latest industry trends, and enhance their competitiveness for employment

현장실습 경험과4년간의 학습 성과(PBL, 캡스톤디자인 결과물 등)를 체계적으로 정리하여 자신만의 강점을 드러내는 취업 포트폴리오를 제작한다. 이력서 및 자기소개서 작성법, 면접 스킬 등 실질적인 취업 준비 기술을 습득하고, 모의 면접 등을 통해 실전 감각을 익힌다.

Students systematically organize their internship experiences and academic achievements from their four years of study (e.g., PBL, capstone design outcomes) to create a career portfolio that highlights their unique strengths.
They will learn practical job preparation skills such as resume and cover letter writing, and interview techniques, and hone their real-world skills through mock interviews.

스마트 농산림 분야의 유망 창업 아이템을 발굴하고, 시장 분석, 고객 정의, 가치 제안, 수익 모델 설계를 통해 구체적인 비즈니스 모델을 수립하는 방법을 학습한다. 비즈니스 모델 캔버스, 린 스타트업 방법론 등 창업 기획 도구를 활용하여 사업의 타당성을 검증한다.

This course teaches how to discover promising startup items in the smart agroforestry sector and establish concrete business models through market analysis, customer definition, value proposition, and revenue model design. Students will validate the feasibility of their business ideas using startup planning tools such as the Business Model Canvas and the Lean Startup methodology.

농업회사법인 설립, 농지법, 식품위생법, 지식재산권 등 농식품 분야 창업 및 경영에 필수적인 법률 및 제도적 지식을 학습한다. 정부 및 지자체의 각종 창업 지원 정책, R&D 지원 사업 등을 이해하고 이를 효과적으로 활용하는 전략을 탐구한다.

This course covers essential legal and institutional knowledge for starting and managing a business in the agri-food sector, including the establishment of agricultural corporations, farmland laws, food sanitation acts, and intellectual property rights. Students will understand and explore strategies to effectively utilize various government and local authority startup support policies and R&D funding programs.

개발한 비즈니스 모델을 바탕으로 투자자들을 설득할 수 있는 사업계획서를 작성하고, 발표(IR 피칭)하는 실전 훈련을 진행한다. 벤처캐피탈, 엔젤투자 등 농식품 분야의 투자 생태계를 이해하고, 실제 투자 유치를 위한 전략과 협상 기술을 학습한다.

(Based on the developed business models, students will engage in practical training to write business plans and deliver presentations (IR pitching) to persuade investors. The course aims to provide an understanding of the investment ecosystem in the agri-food sector, including venture capital and angel investment, and to teach strategies and negotiation skills for securing actual funding.)

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