Lectures

CORE

🧭 전공기초 교과목

• 에너지자원지질 (Energy Resources Geology)
• 컴퓨터 프로그래밍 (Computer Programming)

Subsurface Basics Programming Foundation

Tracks build on these fundamentals.

TRACK

🌱 탄소중립 Track

• 신재생에너지 (Renewable Energy)
• 미래가스공학 (Natural Gas Engineering)
• 에너지 빅데이터 (Energy Big Data)
• 에너지자원과 인공지능 (Energy Resources and AI)

Decarbonization Energy Data AI

TRACK

🌍 지오에너지 Track

• 지오에너지공학개론 (Introduction to GeoEnergy Engineering)
• 이산화탄소 포집 및 저장 기술 (CO2 Capture and Storage Technology)
• 시추 및 지층평가공학 (Drilling and Foramtion Evaluation Engineering)
• 저류 모델링 및 시뮬레이션 (Reservoir Modeling and Simulation)
• 지오에너지 생산 및 설비 (Geoenergy Production and Facility)
• 비전통석유개발 (Unconventional Resouces Development)

CCS Drilling Modeling

🔗 Track Bridges (Connection Paths)

컴퓨터 프로그래밍 → 에너지 빅데이터 / 에너지자원과 인공지능 / 지오에너지 모델링 에너지자원지질 → 지오에너지공학개론 → CO2 포집 및 저장 기술 미래가스공학 → CO2 포집 및 저장 기술 (저탄소 가스·저장 연결) 에너지자원과 인공지능 → 지오에너지 모델링 (AI-to-Physics Integration) 에너지 빅데이터 → 대학원: 지오에너지 머신러닝 지오에너지 모델링 → 대학원: 디지털 트윈과 저류층 시뮬레이션 CO2 포집 및 저장 기술 → 대학원: 탄소감축 및 기후변화 대응기술

위 연결은 “선수 지식 → 응용 트랙 → 연구(대학원)” 흐름을 강조하기 위한 권장 경로입니다.

GRAD

🎓 대학원 교과목

추계학적 지구통계 모델링 지오에너지 머신러닝 디지털 트윈과 저류층 시뮬레이션 기후환경과 에너지기술 가스공학특론 탄소감축 및 기후변화 대응기술 에너지산업과 신재생에너지 신재생에너지 산업 및 기술 동향 인류의 그림자, 에너지 바로 알기

Graduate courses synthesize both tracks into research workflows: modeling → AI → digital twin → deployment.