1) 임상의학에 성공적으로 응용된 수학개념과 그 응용사례, 성공의 이유를 탐구
2) 임상의학에 아직 응용되지 못한 수학개념과 실패(또는 멈춤) 이유와 해결책을 탐구
3) 위의 탐구로 스스로 탐구하는 방법의 원형(archetype/prototype)을 체험

N/A

김민형 수학이 필요한 순간 2018 다시, 수학이 필요한 순간 2020. 인플루엔셜
Roger Penrose 실체에 이르는 길I. 2010 승산
Thomas Garrity대학때 놓친 수학. 2023 에이콘출판

1주차: 측정가능한 양(Observables), 정보와 엔트로피(Information and Entropy)
2주차: 뇌기능영상의 통계처리(Statistical Inference of Functional Brain Imaging)
3주차: 추석연휴
4주차: 위상수학과 그 이상(Persistent Homology and Beyond)
5주차: 그래프이론과 그 이상(Graph Theory and beyond)
6주차: 뇌기능MRI영상이 임상에 사용되지 않는 이유(Why resting fMRI not yet applicable to clinical usage)
7주차: 시공간궤적의 군집화(Spatiotemporal Trajectory Clustering)
8주차: 중간고사(Mid-term Examination)
9주차: 중간고사 후 발표 후 교수와 전체 학생 문답수업 1(학생 1-3 각각 30분)
10주자: 중간고사 후 발표 후 교수와 전체 학생 문답수업(학생 4,5 각각 30분)
11주차: 베이스 주의를 구현하는 임상의사들(Bayesian Clinician)
12주차: 쌍곡공간임베딩과 고차원 데이터 처리 (Hyperbolic Embedding and High-dimensional Data Processing)
13주차: 임상에서 널리 쓰이는 고급영상의 원리(Principles of PET/MRI/SPECT/CT etc.)
14주차: 시간전개하는 뇌영상신호 복소수 처리(Complex-valued Probability, Entropy for fMRI)
15주차: 뇌영상분석에 쓰이는 통계물리와 정보이론(K core percolation and Volume Entropy with Markov modelling)
16주차: 기말고사(Term Examination)

1주차부터 7주차까지 해당 주제를 교수가 설명하고, 학생들에게 중간시험에서 평가할 문제를 제시한다. 이 문제를 공부하여 8주차 시험에 노트북으로 답안을 정리하여 제출하고, 이를 평가하여 각 학생에게 답안의 우수성과 더 생각할 점을 이메일 피드백하면, 그 내용을 9주차 10주차 (또는 학생 수에 따라 그 이상)에 모두 각자 한번 발표한다. 중간시험 이후의 내용은 시험 전 수강/학습한 내용을 심화 논의하도록 한다. 따라서 강의 토픽은 줄어들 수 있다. 기말시험은 자신의 발표 주제 이외의 주제에 대하여 의견을 제시하도록 문제를 구성하여 매 강의시간에 제시하고, 역시 미리 준비한 자료를 토대로 자신의 의견을 개진하도록 한다.

매주 매시간 설명되는 응용 주제를 구글스칼라, 위키피디아, https://math.stackexchange.com/users, tistory, chatGPT 가리지 않고 조사하여 자신이 이해하고 문제에 답이라 할 수 있는 내용을 집적하여, 우선 open-book (internet) 상태로 갈무리한 후 정서하여 중간 및 기말시험에 표현할 수 있도록 한다.