차의과학대학 미래형 융복합교육 2.0 기반 전주기 교육 실행체계 구축을 위한

전공별 사전자료

대학명	헬스케어융합대학
전공명	AI의료데이터학전공

목차

I. 교육목표 체계

1. 기본정보

2. 선정 진로 주요 내용

II. 교육과정 개편사항(2027~2030)

III. 모듈형 이수체계 설계

1. 모듈 구성 및 유형 검토

2. 융합 진로 영역

3. 나노디그리 후보 검토

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획

5. 종합의견 및 요청사항

[부록] 작성 참고 자료

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

Ⅰ. 교육목표 체계

전공에 대한 해당 교육목표체계는 2026 차대 길라잡이 기준으로 작성됨

전공의 1.기본정보, 2.선정 진로 주요 내용 중 수정·보완이 필요한 사항은 빨간색 굵은 글씨로 표기함

- 그대로 유지할 경우 별도 표기 없음

기본정보

대학명	헬스케어융합대학
전공명	AI의료데이터학전공
전공 개요	AI와 의료·바이오 데이터를 융합하여 의료 현장과 산업에서 활용 가능한 데이터 분석 및 AI 응용 역량을 기르는 전공이다. 모듈 재편을 통해 데이터·AI 기초부터 의료·제약·헬스케어 응용까지 체계적 학습 경로를 제공한다.
진로 분야	의료데이터 분석, 바이오데이터 분석, 헬스케어 데이터 프로젝트 리더 등
	(융합 진로) 오믹스 빅데이터분석, AI심리, 디지털헬스케어, 비즈니스애널리틱스, 디지털융합 미술치료
교육목표	1) 의료·바이오 데이터의 특성을 이해하고 수집·처리·분석 역량을 갖춘다. 2) 머신러닝·AI 기법을 의료문제에 적용할 수 있는 실무 능력을 배양한다. 3) 윤리·보안·현장 프로젝트를 통해 실무형 문제해결 능력을 갖춘다.
차별성	모듈 재편과 특성화 태그(AX/Bio Core/Bio Plus)를 통해 헬스케어·바이오 연계 교육과 현장형 프로젝트 중심의 차별화된 교육과정을 제공함.
전공능력 체계	진로	전공능력
	데이터 분석가		[A] 데이터 수집·처리·기초분석
	의료정보 전문가		[B] 의료데이터 이해·윤리·표준화
	데이터 엔지니어		[C] 데이터베이스·시각화·분석기초
	AI 모델 개발자		[D] 머신러닝·모델응용·SW융합
	AI 기초연구자		[E] AI 기본 개념·응용 이해
	헬스케어 프로젝트 리더		[F] 헬스케어 데이터 응용·실무
	바이오 데이터 분석가		[G] 생명과학 기초·임상·오믹스분석
	비즈니스·응용분석가		[H] 고급분석·비즈니스 인사이트

2. 선정 진로 주요 내용

진로 후보	하는 일	향후 전망
의료데이터 분석가	의료기관의 데이터 수집·정제·분석을 수행하고 결과를 보고하여 진료·운영 개선에 기여함	정기적 수요가 예상됨 (디지털 전환 확산)
바이오데이터 분석가	유전체·임상·약물 데이터 분석을 통해 연구·신약개발을 지원함	정밀의료 및 제약 산업 성장으로 수요 증가
헬스케어 데이터 프로젝트 리더	현장 캡스톤·산학 프로젝트를 기획·운영하고 성과를 산출함	산학협력 프로젝트 및 기관 연계 수요 확대

Ⅱ. 교육과정 개편 방향

<공통 작성 사항>

<부록>의 2026학년도 교육과정 표를 참고하여, 2027학년도 교육과정에서 실제 운영할 전공 교과목을 직접 입력함

교과목 수는 운영 규정에 따라 최대 40개 이내 구성을 원칙으로 하며, 25~30개 내외 구성도 가능함

‘전공필수’는 전공필수 과목에 한하여 ‘v’로 표시하며, 전체 전공 교과목 중 3~4개 이내로 선택함

‘학년’, ‘학기’, ‘교과목’, ‘학점’은 2027학년도 운영 기준으로 작성함

‘모듈 번호’는 해당 교과목이 연계되는 모듈 번호를 작성하며, 모듈 미연계 과목은 ‘-’로 표시함

- 기존 모듈에 연계되는 경우, 부여된 알파벳 모듈 번호 작성

- 신규 모듈로 구성하거나 기존 모듈명을 변경할 예정인 경우, 빈 칸에 신규 모듈명 또는 변경 예정 모듈란에 모듈명을 빨간색으로 수정하여 직접 작성

- 모듈 연계가 없거나 판단이 어려운 경우 공란으로 둘 수 있으며, 향후 나노디그리 구성 가능성을 검토함

- 교과목은 모듈에 중복 편성하지 않고, 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함하여야 함

표에 입력된 예시는 작성 방식 안내를 위한 참고용이며, 전공별 실제 작성 시에는 예시 행을 삭제 또는 하단에 바로 2027학년도에 운영할 교과목을 직접 입력함

<개편 적용 교과목 작성 사항>

‘개편사항’: 유지(’23~’26)’와 ‘신설/변경’으로 구분하여 작성

- 유지(’23~’26)’: 2023~2026학년도 운영 교과목을 2027학년도에도 유지하는 경우 ‘v’로 표시함

- 신설/변경’: 2027학년도에 새롭게 개설하거나 기존 교과목의 명칭, 학점, 학년·학기, 성격 또는 주요 내용이 변경되는 경우 ‘신설’ 또는 ‘변경’으로 표시함

- 2027학년도에 운영하지 않는 기존 교과목은 본 표에 입력하지 않으며, 필요 시 부록의 현재 교과목 목록을 참고하여 별도 검토함. 단, 폐지 과목은 본 양식에 별도 기입하지 않음

‘사유 및 내용’: 신설 또는 변경 사유, 변경 내용, 특성화·모듈 연계 사항 등을 간단히 작성하며, 유지 과목은 공란으로 함

모듈명
A		B		C		D	E		F		G		H
데이터·AI기초		의료데이터		데이터사이언스		의료AI	AI심리		헬스케어		제약바이오		응용분석
2027~2030 교육과정 개편 안
학년	학기		전공 필수		교과목			학점		모듈 번호		개편 사항				사유 및 내용
												유지 (’23~’26)		신설/변경
2학년	1				AI를위한수학			3		D		v
2학년	1				R프로그래밍기초			3		G		v
2학년	1		v		데이터사이언스개론			3		C		v				전공필수 지정
2학년	1				보건역학과질병의이해			3		B		v
2학년	1				보건의료빅데이터론			3		A				변경		대표교과목 지정으로 모듈 A(데이터·AI기초)로 배치
2학년	1				헬스케어데이터와미래산업			3		F				변경		모듈 미배치 교과목을 유사 특성 모듈(F 헬스케어)에 배치 (D23)
2학년	2		v		AI기초			3		E		v				전공필수 지정
2학년	2				기업경영과바이오빅데이터			3		G				변경		제약·바이오 관련 과목으로 모듈 G(제약바이오)에 배치 (D23)
2학년	2				데이터마이닝			3		A				변경		데이터·AI 기초 역량으로 모듈 A에 배치
2학년	2				보건의료데이터분석			3		F				변경		헬스케어 데이터 특성화로 모듈 F에 배치 (전공능력 정렬)
2학년	2				파이썬프로그래밍기초			3		A				변경		데이터·AI 기초 역량으로 모듈 A에 배치
3학년	1				데이터베이스와SQL			3		C		v
3학년	1				데이터시각화			3		C		v
3학년	1				머신러닝이론과실습			3		D				변경		의료AI 중심 모듈(D 의료AI)로 재배치 및 전공능력 정렬
3학년	1		v		보건의료정보학			3		B		v				전공필수 지정
3학년	1				앱개발프로그래밍			3		D				변경		의료AI·SW융합 계열로 모듈 D에 배치
3학년	1				텍스트마이닝			3		C		v
3학년	1				파이썬프로그래밍고급			3		C		v
3학년	2				고급데이터분석			3		H				변경		응용분석 성격으로 모듈 H(응용분석)에 배치
3학년	2				병태생리와약물치료원리			3		G				변경		제약·바이오 기초성격으로 모듈 G에 배치
3학년	2				비즈니스인텔리전스			3		H				변경		응용분석 및 비즈니스 연계로 모듈 H에 배치
3학년	2				자연어처리			3		D		v
3학년	2				첨단바이오의약품과미래의료			3		G		v
3학년	2				클라우드컴퓨팅			3		D		v
4학년	1				AI신약개발			3		G		v
4학년	1				의료데이터윤리와보안			3		B				변경		의료데이터 관련 핵심 과목으로 B 의료데이터에 배치 (대표성 유지)
4학년	1		v		캡스톤디자인			3		F				변경		전공필수 지정 / 현장 프로젝트 중심으로 헬스케어 특성화 모듈 F의 대표·주요 교과목으로 배치 (D26)
4학년	2				블록체인의이해와활용			3		H				변경		응용분석 및 보건데이터 응용으로 모듈 H에 배치
4학년	2				의료영상데이터의이해			3		B		v
학점 총계								87

Ⅲ. 모듈형 이수체계 설계

모듈 구성 및 유형 검토(필수)

<모듈 구성>

2027학년도 교육과정 개편 후 기준으로 전공별 모듈 구성안을 작성함

진로: 교육목표체계에서 설정한 진로 분야 중 해당 모듈과 연계성이 높은 분야 작성

전공능력: 교육목표체계에서 설정한 전공능력 중 해당 모듈과 연계되는 전공능력 작성

모듈명: 기존 모듈명을 참고하되, 2027학년도 개편 후 교과목 구성, 연계 진로, 전공능력 및 특성화 유형이 드러나도록 필요 시 보완하여 작성함

- 모듈명 검토 예시

유형	점검 포인트	보완 방향
단계·성격 포괄형	기본·심화·실무·융합·코어 등 단계·성격 중심 표현으로 학습영역이 넓게 제시됨	단계·성격 + 학습영역 또는 특화 분야 병기 (ex: 광고PR 기본/심화 (2개 모듈) → 광고PR 기초·조사 / 광고PR 전략기획 / 광고PR ·헬스캠페인(3개 모듈 재구성)
기능 불명확형	응용·융합·실무 등 기능 표현은 있으나, 적용 대상이나 학습영역이 다소 넓게 제시됨	기능 표현 앞에 실제 교과목군의 학습영역 또는 적용 분야를 보완 ex: 헬스케어융합 → 헬스케어 경영기획 융합)
산업·성과 포괄형	산업 분야와 기대성과는 제시되나, 세부 학습영역이 다소 포괄적으로 표현됨	실제 교과목군을 기준으로 정책·R&D·사업화·규제 등 학습영역을 구체화 (ex: 디지털보건 산업 가치창출 → 보건의료 R&D·사업화)
직무·기능 포괄형	생산·기획·관리·분석 등 직무·기능 표현만으로는 실제 교과목군의 학습 범위가 넓게 해석될 수 있음	구성 교과목의 공통 기능을 기준으로 학습영역 또는 활용 분야를 보완 (ex: 바이오의약 생산 → 바이오의약 산업·특허)
특성화 연계가능형	향후 Bio Core·Bio Plus·AX 연계 가능성이 명칭만으로는 충분히 보이지 않을 수 있음	모듈 성격에 따라 Bio Core·Bio Plus·AX 태그를 부여하고, 필요 시 명칭을 함께 보완 (ex: 가급적 ‘AI’, ‘바이오 ‘등의 키워드는 특성화와 관련된 모듈명에 반영)

교과목: 해당 모듈을 구성하는 교과목을 작성하며, 모듈당 4~5개 내외 구성을 권장하며, 부득이하게 그 이상 교과목으로 구성하는 경우, 비고에 반드시 사유를 작성

- 동일 교과목은 중복 편성하지 않고 가장 연계성이 높은 1개 모듈에만 포함함

- 5개를 초과하는 모듈은 1개까지 허용

대표 교과목: 모듈의 학습 방향, 연계 진로, 특성화 유형을 가장 잘 보여주는 교과목 1개만 ‘v’ 표시

특성화 유형: 모듈 단위로 Base, Bio Core, Bio Plus, AX 중 선택하며, 각 전공은 Bio Core·Bio Plus·AX 중 1개 이상의 특성화 유형 도출을 원칙으로 함

- Base: 전공의 기초·핵심·실습 역량을 구성하는 전공 일반형 모듈

- Bio Core: Bio R&D 또는 바이오메디컬 핵심지식·기술 중심 모듈

- Bio Plus: 전공 고유 영역을 헬스케어 맥락의 실무·현장 적용과 연결하는 모듈

- AX: AI·데이터 기반 분석, 기획, 창작, 사업화 요소를 포함하는 모듈

비고: 기존 모듈 분리·통합, 명칭 변경, 신규 모듈 등의 변경사항이나 5개를 초과하는 모듈 구성 사유에 대하여 추가 검토 의견 작성

작성양식
No.	진로	전공능력	모듈명	교과목	대표 교과목	특성화 유형	비고
A	데이터 분석가	데이터 수집·처리·기초분석	데이터·AI기초	보건의료빅데이터론	v	AX	대표과목 지정(D2), AX 특성화(D3)
				데이터마이닝
				파이썬프로그래밍기초
B	의료정보 전문가	의료데이터 이해·윤리·표준화	의료데이터	보건역학과질병의이해		Bio Core	전공능력 재정렬로 세분화(D5,D10)
				보건의료정보학	v
				의료데이터윤리와보안
				의료영상데이터의이해
C	데이터 엔지니어	데이터베이스·시각화·분석기초	데이터사이언스	데이터사이언스개론	v	AX	전공능력 분리 반영(D6)
				데이터베이스와SQL
				데이터시각화
				텍스트마이닝
				파이썬프로그래밍고급
D	AI 모델 개발자	머신러닝·모델응용·SW융합	의료AI	AI를위한수학	v	Base	의료AI 전공능력 분리 적용(D7,D12)
				머신러닝이론과실습
				앱개발프로그래밍
				자연어처리
				클라우드컴퓨팅
E	AI 기초연구자	AI 기본 개념·응용 이해	AI심리	AI기초	v	AX	대표과목 지정(D2)
F	헬스케어 프로젝트 리더	헬스케어 데이터 응용·실무	헬스케어	헬스케어데이터와미래산업		Base	캡스톤 등 현장형 교육 집중(D26)
				보건의료데이터분석	v
				캡스톤디자인
G	바이오 데이터 분석가	생명과학 기초·임상·오믹스분석	제약바이오	R프로그래밍기초	v	Base	제약·바이오 특성화로 전공능력 분리(D8,D15)
				기업경영과바이오빅데이터
				병태생리와약물치료원리
				첨단바이오의약품과미래의료
				AI신약개발
H	비즈니스·응용분석가	고급분석·비즈니스 인사이트	응용분석	고급데이터분석	v	Base	응용분석 및 산업연계 중심
				비즈니스인텔리전스
				블록체인의이해와활용

2. 융합 진로 영역(선택)

학생의 진로 확장을 위해 타 전공과 연계 가능한 융합진로 수요 또는 아이디어를 작성함

2026 차대 길라잡이에 이미 제시된 진로 외에, 전공 교육과정 개편 과정에서 추가 검토가 필요한 신규·확장 진로를 작성함

진로명: 직업, 직무, 산업 분야 또는 융합 전문분야를 작성함

하는 일: 해당 진로에서 수행하는 주요 업무, 활용 기술, 적용 분야를 2~3개 항목으로 작성함

향후 전망: 산업 수요, 사회적 필요, 기술 변화, 지역·현장 수요 등을 중심으로 해당 진로의 필요성을 간략히 작성

전공 모듈: 해당 진로와 직접 관련되는 본 전공의 모듈명을 작성함

희망 전공: 해당 진로를 구체화하기 위해 연계가 필요한 타 전공명을 작성함

희망 전공 모듈: 연계가 필요하다고 판단되는 타 전공의 모듈명 또는 교육내용을 작성함. 정확한 모듈명을 알기 어려운 경우 필요한 학습영역이나 역량을 작성할 수 있음

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	희망 전공	희망 전공 모듈
의료데이터 분석가	의료기관의 데이터 수집·정제·분석을 수행하고 결과를 보고하여 진료·운영 개선에 기여함	의료기관·헬스케어 기업의 데이터 기반 의사결정 수요 증가로 지속적 수요 전망	B 모듈 — 의료데이터	데이터사이언스	C 모듈
바이오데이터 분석가	유전체·임상·약물 데이터 분석을 통해 신약개발·임상연구를 지원함	정밀의료·신약개발 시장 성장에 따른 전문인력 수요 증가	G 모듈 — 제약바이오	제약바이오	G 모듈
헬스케어 데이터 프로젝트 리더	현장 캡스톤·산학 프로젝트를 기획·운영하고 성과를 산출함	의료기관·기업과 공동 프로젝트 수요가 늘어 현장형 인재 수요 증가	F 모듈 — 헬스케어	헬스케어	F 모듈

3. 나노디그리 후보 검토(선택)

나노디그리는 특정 학습영역이나 융합역량을 짧은 단위로 이수할 수 있도록 구성하는 소단위 이수 경로임

나노디그리는 6학점 기반 2개 교과목으로 구성

나노디그리는 앞서 모듈 구성에 포함되지 않은 교과목을 활용하여 구성

- 동일 교과목이 모듈과 나노디그리에 중복 포함되지 않도록 검토

앞서 교육과정 개편 중 모듈 편성 후 남는 소수 교과목, 특정 진로·역량과 연계 가능성이 있으나 독립 모듈로 구성하기 어려운 교과목은 나노디그리 후보로 우선 검토함

나노디그리 후보명: 2개 교과목의 공통 학습영역, 활용 분야, 진로 방향이 드러나도록 작성함

주요 학습 내용: 두 교과목을 함께 이수했을 때 학습할 수 있는 핵심 지식, 기술, 적용 분야를 중심으로 작성함

기대 효과: 이수 후 학생이 갖출 수 있는 이해, 수행 가능성, 심화학습 및 진로 탐색 기반을 중심으로 작성함

나노디그리 후보명	구성 가능 교과목	주요 학습 내용	기대 효과
보건 나노디그리	보건역학과질병의이해, 보건의료데이터분석	보건 역학 기초와 보건의료 데이터 분석 실무(데이터 수집·정제·기초분석)	지역 보건기관/병원과 협업 가능한 보건 데이터 실무 인력 양성 (6학점)
데이터 나노디그리(1)	데이터베이스와SQL, 데이터시각화	데이터베이스 설계·쿼리 및 시각화 도구 활용 실무	데이터 엔지니어·분석가의 핵심 실무 역량 단기간 확보 (6학점)
데이터 나노디그리(2)	보건의료빅데이터론, 데이터마이닝	보건의료 데이터의 특성 이해 및 데이터마이닝 기법 적용	헬스케어 영역의 데이터 분석 프로젝트 수행 역량 강화 (6학점)

4. 현장실무연계 교과·비교과 운영 현황 및 계획(선택)

전공에서 운영 중인 교과 및 비교과 기반 현장실무연계 활동과 향후 운영을 검토 중인 활동 계획을 함께 작성함

현재 운영하고 있지 않더라도, 전공 교육과정, 모듈, 나노디그리, 융합진로와 연계하여 향후 필요하다고 판단되는 프로젝트형·실무형 활동을 작성할 수 있음

본 항목은 신규 프로그램 운영을 즉시 확정하기 위한 것이 아니라, 전공별 현장실무연계 활동의 현재 수준과 향후 확대·신규 운영 가능성을 확인하기 위한 선택 작성 항목임

단순 기관탐방뿐 아니라 현장 문제 해결, 산업체 과제 수행, 전문가 멘토링, 실무 산출물 제작, 성과공유회 등 프로젝트형 활동을 포함하여 작성할 수 있음

교과목 일부 주차, 캡스톤디자인, PBL, 실습, 세미나, 비교과 프로그램, 단기 집중 프로그램, 부트캠프, 해커톤 등 다양한 운영 형태를 작성할 수 있음

연계기관/전문가: 기업, 병원, 연구소, 공공기관, 지자체 내용 외에도 산업체 전문가, 창업가, 데이터·AI 전문가, 현장 실무자 등을 포함할 수 있음

운영현황: 현재 운영 여부, 운영 주기, 참여 대상, 운영 규모 또는 미운영 사유를 간략히 작성함

향후 운영 계획: 신규 운영, 확대 운영, 프로젝트형 전환, 전문가 피드백 강화, 산출물 평가, 타 전공 공동 운영, 현장 데이터 활용 등 향후 추진 방향을 작성함

대학 지원 요청사항: 기관 섭외, 전문가 풀 구축, 현장활동비, 프로젝트 운영비, 성과공유회 운영, 안전관리, 협약 지원 등 필요한 지원을 작성함

구분	프로그램/ 교과목명	운영방식	연계기관/ 전문가	운영현황	향후 운영 계획	대학 지원 요청사항
현장협력	캡스톤디자인(현장 프로젝트)	산학협력 프로젝트 기반 운영	차병원그룹 등 병원·의료기업	운영 중(교과목 편성)	산학 협력 과제 발굴 및 연계 지속 운영	연계기관 과제 발굴 창구 및 프로젝트 운영비 지원 요청
멘토링	산업체 전문가 멘토풀	멘토링 프로그램(멘토 매칭)	의료·바이오 산업체 전문가	예비 구축 단계	멘토 풀 구축 및 실무 연계 확대	산업체 전문가 풀 구축 지원 요청
단기교육	AX 모듈용 AI 기초 교양	교양 교과 개설(단기)	대학 내부(교무처·교양팀)	제안 단계	AX 모듈 학생 기초 역량 보강용 교양 개설	교양 교과 개설 및 운영비 지원 요청

5. 종합의견 및 요청사항

교육과정 개편과 관련하여 전공 컨설팅 과정에서 추가 의견 수렴, 검토, 조정이 필요한 사항을 자유롭게 작성함

- 교과목 개편, 모듈 구성, 특성화 유형, 나노디그리, 현장실무연계 활동, 비교과 연계, 전공 간 융합 수요 등 앞선 항목에서 충분히 설명하기 어려운 의견을 작성할 수 있음

- 컨설팅팀에 검토를 요청하고 싶은 사항과 대학 차원에서 지원 또는 제도 보완이 필요한 사항을 구분하여 작성할 수 있음

특정 교과목명이나 모듈명이 확정되지 않은 경우에도, 전공 운영상 우려되는 점이나 향후 논의가 필요한 방향을 작성할 수 있음

- 본 항목은 작성 내용이 즉시 반영되거나 확정되는 것을 의미하지 않으며, 향후 전공 컨설팅 및 대학 교육과정

검토 과정에서 참고하기 위한 의견 수렴 항목임

종합의견 및 요청사항

주임교수 의견을 우선 반영하여 모듈 재편 및 대표교과목·특성화 태그를 확정하였다. 전공필수 4과목(AI기초, 데이터사이언스개론, 보건의료정보학, 캡스톤디자인)을 지정하고, 모듈별 전공능력 정렬 및 미배치 과목 배치(D23)를 완료하였다. 나노디그리 후보와 현장실무 연계(캡스톤 중심) 및 대학 지원 요청사항을 포함하여 운영 준비를 권고한다.

부록

2023~2026학년도 교육과정

모듈별 교육과정 운영 현황            (2026 차대 길라잡이)

전공 내 융합진로 현황

타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1. 2023~2026학년도 교육과정

모듈 구성
A		B		C		D	E	F	G		H
데이터분석코어		의료데이터		데이터사이언스		의료AI	AI심리	헬스케어데이터	제약·바이오 데이터		비즈니스 인텔리전스
No.	학년		학기		기존 교과목					학점		모듈구분
1	2		1		AI를위한수학					3		D, F
2	2		1		R프로그래밍기초					3		C, G, H
3	2		1		데이터사이언스개론					3		C, H
4	2		1		보건역학과질병의이해					3		B
5	2		1		보건의료빅데이터론					3		A, E
6	2		1		헬스케어데이터와미래산업					3		-
7	2		2		AI기초					3		A, E
8	2		2		기업경영과바이오빅데이터					3		-
9	2		2		데이터마이닝					3		A, E
10	2		2		보건의료데이터분석					3		B, F
11	2		2		파이썬프로그래밍기초					3		A, E
12	3		1		데이터베이스와SQL					3		C
13	3		1		데이터시각화					3		C
14	3		1		머신러닝이론과실습					3		D, F, H
15	3		1		보건의료정보학					3		B
16	3		1		앱개발프로그래밍					3		D, E
17	3		1		텍스트마이닝					3		C
18	3		1		파이썬프로그래밍고급					3		C
19	3		2		고급데이터분석					3		H
20	3		2		병태생리와약물치료원리					3		B, G
21	3		2		비즈니스인텔리전스					3		C, H
22	3		2		자연어처리					3		D
23	3		2		첨단바이오의약품과미래의료					3		G
24	3		2		클라우드컴퓨팅					3		D
25	4		1		AI신약개발					3		G
26	4		1		의료데이터윤리와보안					3		B, F, G
27	4		1		캡스톤디자인					3		-
28	4		2		블록체인의이해와활용					3		H
29	4		2		의료영상데이터의이해					3		B, D, F
학점 총계										87

2. 모듈별 교육과정 현황(2026)

No.	진로	전공능력	모듈명	교과목
-	-	SW개발 기초 소양	- (모듈 미포함)	캡스톤디자인
A	공통	SW개발 기초 소양	데이터 분석코어	보건의료빅데이터론
				AI기초
				파이썬프로그래밍기초
				데이터마이닝
B	의료데이터	의학기초 및 의료정보 시스템의 이해	의료 데이터	보건역학과질병의이해
				보건의료정보학
				병태생리와약물치료원리
		의료정보 표준화 및 보건의료 데이터 처리		보건의료데이터분석
				의료데이터윤리와보안
				의료영상데이터의이해
C	데이터 사이언스	데이터 중심 사고능력	데이터 사이언스	데이터베이스와SQL
				비즈니스인텔리전스
				텍스트마이닝
		데이터분석기법이해		R프로그래밍기초
				데이터사이언스개론
				데이터시각화
				파이썬프로그래밍고급
D	의료AI	AI모델 선정 및 활용	의료AI 모듈	AI를위한수학
				머신러닝이론과실습
				의료영상데이터의이해
				자연어처리
		SW융합적 사고		앱개발프로그래밍
				클라우드컴퓨팅
E	AI심리	데이터 기반 심리분석	AI심리 모듈	보건의료빅데이터론
				파이썬프로그래밍기초
				데이터마이닝
		AI기반 심리상담 서비스 개발		AI기초
				앱개발프로그래밍
F	디지털 헬스케어혁신	디지털 헬스 산업의 이해	헬스케어 데이터	보건의료데이터분석
				의료데이터윤리와보안
				의료영상데이터의이해
		생제신호 분석 및 진단
				AI를위한수학
				머신러닝이론과실습
G	오믹스 빅데이터 분석	생명과학 기초 지식 및 유전체 이해	제약·바이오 데이터 모듈	병태생리와약물치료원리
				첨단바이오의약품과미래의료
		유전체데이터 처리 및 분석		R프로그래밍기초
				AI신약개발
				의료데이터윤리와보안
6	비즈니스 애널리틱스	데이터기반 시장분석 및 비즈니스모델링	비즈니스 인텔리전스 모듈	R프로그래밍기초
				머신러닝이론과실습
				비즈니스인텔리전스
		마케팅/재무 애널리틱스		데이터사이언스개론
				고급데이터분석
				블록체인의이해와활용

3. 전공 내 융합진로 현황

진로명	하는 일	향후 전망	전공 모듈	타 전공	타 전공 모듈
[융합] AI심리	AI와 빅데이터 분석기술을 활용하여 인간의 심리와 행동을 과학적으로 이해 데이터사이언스와 심리학적 통찰력을 결합하여 심리상담의 효율성 및 효과성을 높이고 새로운 솔루션을 개발함	4차산업혁명 시대에 AI 기술을 활용한 정신건강 관리의 중요성이 높아지면서, AI심리 전문가가 수요가 디지털헬스케어, 기업 HR, 교육 등 다양한 분야에서 급증할 것으로 예상됨 개인 맞춤형 심리 서비스에 대한 사회적 요구가 증가하면서, AI 기반의 심리 분석과 상담 서비스는 전통적인 심리치료를 보완하는 핵심 분야로 자리잡을 전망	데이터사이언스코어모듈 AI심리모듈	심리학전공	AI심리융합 모듈
[융합] 디지털융합 미술치료	미술치료 이론을 바탕으로 XR·인터랙티브 미디어를 접목한 몰입형 콘텐츠를 기획하고, 정서 표현과 상호작용을 촉진하는 치료 세션을 설계·운영함 AI·빅데이터 분석을 통해 미술치료 효과를 과학적으로 검증하고, 정서 예측 및 맞춤 개입 모델 개발에 참여함	가상현실 기반 심리치료 수요 증가와 함께, DTx 및 메타버스 연계 XR 미술치료 전문가의 활동이 빠르게 확대되고 있음 맞춤형 개입과 치료 객관성에 대한 요구가 커지며, AI 기반 분석 및 디지털 진단보조 도구 개발에 융합형 인재 수요가 꾸준히 증가할 전망임	데이터사이언스코어모듈 디지털융합 미술치료모듈	미술치료전공	미술치료와 디지털융합 모듈
[융합] 디지털헬스 케어	인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 소프트웨어 기술을 헬스케어 분야와 융합하여 헬스케어 분야에 특화된 전문 소프트웨어를 개발하고 지능화된 서비스를 제공함	글로벌 디지털 헬스 산업은 2024년 약 3,766억 8천만 달러 규모에서 2032년에는 약 1조 5,006억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됨 의료비 지출 심화, 고령화 사회, 건강관리 측면에서의 효율성 등 여러 현안 문제에 대한 해결책으로 디지털헬스케어분야가 부상함에 따라 관련 인력에 대한 수요가 급증할 것으로 전망됨	데이터사이언스코어모듈 헬스케어 데이터모듈	디지털보건의료전공	디지털보건산업 각론 모듈
[융합] 비즈니스 애널리틱스	데이터 기반 분석 역량을 통해 새로운 비즈니스 구현 및 경영 혁신을 달성하고, 비즈니스 분석 프로젝트를 기획하고 데이터를 수집, 전처리, 분석, 시각화 및 의사결정을 지원하여 성과를 도출함	국내 빅데이터 및 애널리틱스 시장 규모는 2023년 약 2조 7,054억 원에 달했으며, 연평균 10%대의 안정적인 성장세를 유지하여 2027년에는 약 3조 9,771억 원 규모로 확대될 것으로 전망됨	데이터사이언스코어모듈 비즈니스 인텔리전스 모듈	경영학전공	데이터분석 융합모듈
[융합] 오믹스 빅데이터 분석	실험장비를 이용하여 신호를 수집·처리하고, 복잡한 데이터세트 내에서 패턴매치와 특성 시그너처를 발견하는 툴을 개발함 툴을 사용하여 생명체의 DNA서열로부터 주요기능을 하는 유전자를 발견하고, 발견된 유전자가 어떠한 병과 관련이 있는지 분석함	개인 맞춤형 정밀의료 시대가 도래함에 따라, 유전체·단백질 빅데이터 분석 전문가의 수요는 제약회사, 바이오텍 기업, 의료기관 등에서 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨 AI 기술의 발전으로 단백질 구조 예측과 신약 개발 과정이 가속화되면서, 이 분야는 미래 헬스케어 산업의 핵심 동력이 되어 인류의 난치병 치료와 수명 연장에 크게 기여할 것으로 전망됨	데이터사이언스코어모듈 제약·바이오 데이터모듈	시스템생명과학전공	생명정보 빅데이터 모듈

4. 타 대학 현장실무연계 교과.비교과 운영 사례

1) 국내 대학 운영 사례

대학	운영 사례	주요 내용	전공 적용 포인트
한양대학교 ERICA	IC-PBL	산업체·지역사회·공공기관이 제시한 실제 문제를 수업 프로젝트로 해결	전공 교과목 내 팀 프로젝트를 실제 기관·기업 과제와 연계
아주대학교	파란학기제	학생이 스스로 프로젝트를 설계하고 한 학기 동안 자기주도적으로 수행	전공 기반 자기설계 프로젝트 또는 비교과 프로그램으로 활용
연세대학교	사회혁신 프로젝트	지역사회, 공공기관, 기업, NGO 등과 연계하여 사회문제 해결 프로젝트 수행	지역사회·공공문제 기반 교과 또는 비교과 프로젝트로 확장
서울대학교	현장기반 글로벌·사회공헌 프로그램	국내외 현장 탐방, 조사, 프로젝트 수행 및 결과 발표	전공별 국내외 현장 탐방, 조사, 집중 프로그램으로 운영
기타 국내 대학 현장실무연계 다수 사례 유형	캡스톤디자인·산학협력 프로젝트	산업체 수요 기반 과제 수행, 시제품·기획서·분석보고서 등 산출	전공별 대표 교과목 또는 졸업 프로젝트와 연계
	장기현장실습	기업, 연구소, 병원, 공공기관 등에서 일정 기간 실무 경험	실습 교과목, 방학 중 비교과, 진로탐색 프로그램으로 활용
	창업·사업화 비교과	창업지원단, 창업보육센터, 외부 멘토와 연계하여 BM, 시제품, IR 자료 개발	Bio, Health, AX 특성화 모듈과 연계한 비교과 프로그램으로 활용

2) 현장실무연계 프로그램 주요 운영 유형 예시