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교육

지식재산·개발정책학

지식재산·개발정책학 석사과정 (Master in Intellectual Property and Development Policy)

지식재산·개발정책학 석사과정(MIPD)은 세계 최초로 개설된 지식재산-개발정책 접목형 석사학위과정으로, 국제 지식재산권과 관련 정책, 저작권 및 관련 권리, 특허 등과 같은 IP영역에 중점을 둔 커리큘럼이다. 개발정책과 지식재산권, 그리고 양자 간의 관계를 이해하기 위해 폭 넓고 깊은 이론과 사례를 습득하고 세계화 시대에 이것이 어떻게 변화하는지 이해함으로써 글로벌 관점과 전문지식을 가진 지식재산권 및 개발정책 분야 전문가 양성을 목적으로 한다. UN 산하 지식재산권 국제기구인 세계지식재산권기구와 대한민국 특허청과 공동 개설하여 해당 기관 소속 전문가의 수준 높은 강의를 접할 수 있다.

교육목표

  • 세계적 시각과 글로벌 전문역량을 가진 개발정책 및 지식재산권 전문가 양성
  • 개발정책 및 지식재산권을 아우르는 정책 전문가 양성

과정 특징

  • 개발정책 및 지식재산권 분야 지정과목을 필수 이수해야 졸업요건 충족
  • 필수 선수과목(지식재산권 관련 온라인수업) 수강에 따라 1년 만에 졸업가능

과정별 교육분야(Program Specific Concentrations)

Intellectual Property and Innovation Policy (지식재산·혁신정책 / IP)

지식재산권 및 혁신정책(IP)의 혁신은 기술 변화와 세계화 시대에 인류발전의 핵심이다. 혁신은 전기, 생명공학, 재생에너지, 깨끗한 물의 지속가능한 공급 등의 발전을 통해 글로벌 커뮤니티를 발전시킨다. 특허, 디자인, 상표, 저작권 및 기타 모든 지식재산권은 한 국가의 사회, 경제 및 환경 개발에 중요한 역할을 하며 지식재산법 및 관리는 이러한 혁신과 발전에 필요한 창의력을 발휘할 수 있는 중요한 토대가 된다. 지식재산 및 혁신정책(IP) 과정은 지식재산과 개발정책, 지식재산 혁신, 경제성장과 지속가능한 발전을 위하여 IP 정책 결정자이자 공공 및 민간부분 의사결정자로서 역할을 할 수 있도록 심도 있는 지식과 전문성, 실용적인 노하우를 제공한다. 

Selected Courses List
  • Introduction to Development Policy
  • Analysis of Market and Public Policy
  • International Intellectual Property Law and Development
  • Copyright and Related Rights
  • Quantitative Methods
  • Trademarks, Designs and Geographical Indications
  • Patents and Innovation
  • IP, Emerging Issues and Sustainable Development
  • Korean Economic Development
  • Trade and Development
  • IP Management and Practice

전체 프로그램 공통 교육분야 (Common Concentration)

Data Science for Public Policy and Management (공공정책·관리 데이터사이언스 / DS)

  • 컴퓨팅 사고력과 데이터 사이언스 기술습득을 통해 공공정책과 관리 문제를 해결하는 혁신적인 전문가 양성
  • 데이터 사이언스의 기본적인 사고 및 기술을 습득할 수 있는 두 개의 Basic과목이 있으며, 이후 개별 관심사에 따라 세부 기술 강화 또는 습득한 데이터사이언스 사고 및 기술을 공공 정책 및 관리 이슈에 적용하는 Advanced 과목 선택 수강 정책 및 관리를 위한 데이터 시각화, 머신러닝, 빅데이터, 텍스트 통계 분석 및 지리정보 분석 등의 학업을 수행

공통 교육분야(common concentration)은 2nd 세부전공으로만 지정가능하며, 1st 세부전공은 속한 과정의 교육분야에서만 선택할 수 있음.

Selected Courses List
  • Programming fundamentals using Python
  • Programming fundamentals using R
  • Network Analysis for Social Scientists
  • Data visualization
  • Machine learning for data science
  • Korea’s Microdata Analytics for Public Policy