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번호 과정명 과정소개
1 4차산업혁명과ICT융합기술 4차 산업혁명시대에 자율사물과 관련된 다양한 ICT 융합기술들의 기초 이론과 물리적 의미를 배우고. 이에 대한 응용 사례를 소개하며 최신 동향에 대한 이해를 얻는다. 산업혁명의 역사, 무선통신과 5G, 전자파 전파, 영상기술, 바이오 인식기술, 지능형 반도체 기술, 센서 기술, 에너지 기술, 로봇 및 자율주행 기술 등에 대해 배운다.
2 자율사물입문 본 강의는 자율사물의 개념 및 최신 산업적 기술에 대해 알아본다. 또한 자동화, 기초학, 로봇 역학, 인공지능, 그리고 무인 응용 프로그램 및 4차 산업과 관련된 기술에 대해 소개한다.
3 인공지능입문 본 강의는 인공지능은 음성 인식, 얼굴 인식, 번역, 자율주행, 스케쥴링 등의 다양한 실생활 문제들을 수학 및 소프트웨어 툴을 이용하여 해결하는 것을 목표로 한다. 본 교과목은 실생활에서 발생하는 새로운 AI 문제들에 대한 접근방법을 학습하는 것을 목표로 한다.
4 AdventureDesign 본 강좌는 미래 인재 핵심 역량인 4C 능력 강화를 위한 기초 과목으로 메이커 프로세스에 기반한 창의적인 아이디어 발상 과정과 기초 설계, 구현, 공유하는 adventure design 방법을 학습한다. 팀 프로젝트를 통하여 서로 다른 생각을 나누고 공유하며 각 팀마다 창의적인 설계를 통해 원하는 작품을 직접 구현해 본다. 팀별로 만들고자 하는 프로젝트의 문제 해결을 위해 스스로 학습하고 만들어가는 실습 과제를 통해 자기주도적 학습과 문제해결능력을 배양한다. 그리고 프로젝트의 결과를 공유하기 위한 의사소통에 효과적인 보고서 작성과 발표방법을 배운다.
5 자율사물기초프로그래밍 파이썬은 높은 수준의 프로그래밍 언어이다. 파이썬은 코드 가독성을 중요시하며 크고 작은 스케일에서 명확한 프로그래밍이 가능한 구조를 제공한다. 이 강의는 Python을 통해 로봇 및 드론을 제어하기 위한 프로그래밍 기법을 학습하는 것을 목표로 한다.
6 멀티미디어알고리즘 이 강좌에서는 분할정복 알고리즘, 탐욕(greedy) 알고리즘, 동적 프로그래밍 등으로 알고리즘을 작성하고 분석하는 방법을 학습한다. 먼저, 고급 자료 구조와 여러 가지 알고리즘을 학습한다. 스트링 매칭, 내부와 외부검출, 내부 정렬, 최단 경로 구하기나 컬러링(coloring) 등의 그래프(graph) 알고리즘, 다차원 검색트리, 게임트리, 상태공간 트리 탐색, 유한상태기계(FSM) 등의 그래프(graph) 구조와 기본 연산 알고리즘 등을 다룬다. 프로그래밍 언어로 구현해 봄으로써 응용 문제 해결 능력을 키운다.
7 멀티미디어영상처리 영상에 대한 화질 개선 및 복원, 경계선 또는 윤곽선 검출, 영역 검출, 영상 압축 등의 기본 원리를 배우고 C나 C++를 이용하여 프로그래밍으로 구현하는 연습을 통해 영상에 관한 폭넓은 지식을 학습한다.
8 로봇소프트웨어공학 디자인 패턴 및 소프트웨어공학은 대규모 SW 프로젝트를 설계하기 위한 필수 이론이다. 본 강좌에서는 디자인 패턴 및 소프트웨어공학을 학습하고 이를 로봇에 적용하기 위한 일련의 과정을 학습한다. 다양한 디자인패턴과 UML 설계 기법을 학습하고 이를 로봇 분야에 적용시키기 위한 방법을 배운다.
9 자율사물지능 본 강의는 인공지능 통해 인간이 수행하던 작업을 자동적으로 수행하는 로봇, 드론, 자율주행차 등의 인공지능에 대해 배운다. 본 강의에서 인공 지능 및 딥러닝의 기본 개념, 연구 분야 및 응용 방법을 소개하고 인공지능의 기본 이론을 습득하여 이를 적용할 수 있는 능력을 개발한다. 본 강의가 끝나면 학생들의 인공 지능개념에 대한 철저한 이해를 기대한다.
10 자율사물가상현실 본 과목에서는 4차 산업혁명의 핵심인 가상현실 기술에 대해 소개하고, 이를 이용하여 다양한 자율사물들을 가상의 환경에서 모델링하고, 자율사물간의 상호작용을 시뮬레이션 하는 내용을 공부한다. 세부 주제로는 가상현실 입/출력 장치의 원리와 특징, 다양한 형태의 자율사물들을 가상환경에서 모델링하기 위한 그래픽스 모델링기술, 자율사물간의 상호작용을 표현하기 위한 그래픽스 시뮬레이션 기술 등을 포함한다.
11 멀티미디어네트워크 텍스트, 이미지, 동영상 등의 멀티미디어 데이터 서비스를 위한 웹 기반 네트워크의 기본 개념을 공부한다. 웹 기반 멀티미디어 네트워크 하드웨어 구조와 소프트웨어 구조 및 구성요소와 동작 원리를 학습학고 예제를 통한 웹기반 멀티미디어 컴퓨터 네트워크 활용법을 이해한다. 학습한 이론을 간단한 네트워크 프로그래밍을 통해 구현해 봄으로써, 실제 웹 기반 멀티미디어 네트워크 활용 기본 능력과 응용 능력을 키운다.
12 딥러닝 딥러닝은 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야이며 빅데이터 속에서 핵심적 내용이나 기능을 요약하는 작업이다. 본 강좌에서는 딥러닝을 이해하고 딥러닝 알고리즘을 학습한다. 딥러닝 역사와 다양한 딥러닝 알고리즘의 분석을 통해 딥러닝의 기초적 개념을 학습한다. 딥러닝을 여러 분야에 응용하기 위해 필요한 기본 소양을 체득하기 위해 기초적 딥러닝 알고리즘을 분석한다.
13 로봇비젼시스템 4차 산업혁명 시대에도 여전히 핵심적인 기술인 영상 처리 및 기계 학습에 대한 이해를 기반으로, 영상으로부터 의미 있는 정보를 획득하는 방법에 대하여 공부한다. 비전 응용의 핵심 요소 기술인 영상으로부터 특징점을 추출 기술 및 매칭하는 기법을 공부하며 실습 프로젝트를 통하여 로봇비전 응용을 개발한다.
14 자율사물혼합현실 혼합현실 기술의 원리를 학습하며 이를 활용한 기존의 다양한 분야에서의 응용 사례를 소개하고 자율사물에 응용하기 위한 환경, 하드웨어, 소프트웨어 등의 요소를 종합적으로 분석 및 학습한다. 혼합현실 기술의 원리를 학습한다. 자율사물에 응용에 적합한 혼합현실 기술 적용 노하우를 습득한다.
15 공학프로그램응용 본 강좌는 Matlab을 이용하여 전자전기공학의 전반적인 문제를 해석할 수 있도록 프로그램 능력을 제공한다. Matlab은 공학 및 과학분야에서 사용되는 고급언어로서 수학적 분석 및 시각화의 특징을 가지고 있다. 프로그램 작성에서 하부 사항에 대해 높은 자유도를 가지며, 다양한 툴박스는 패키지화된 수학적 알고리즘을 제공한다. 강좌에서는 선형대수 기반의 프로그램 기법, 전통적인 프로그램 문법, 기호수학 기반의 방정식 프로그램 기법 등을 다루게 된다.
16 디지털집적회로설계 완전 주문형 방식의 디지털 집적회로의 분석 및 설계 방법을 강의한다. CMOS 공정을 기반으로, 인버터, 정적 및 동적 회로, 메모리 회로, 금속 연결선, 클록 신호의 생성 및 분배 회로의 분석, 설계, 시뮬레이션 및 레이아웃 방법 등을 다룬다.MyCAD와 같은 EDA 툴을 사용하여 주어진 프로젝트를 개별적으로 직접 설계, 시뮬레이션 및 레이아웃한다.
17 초고주파공학 초고주파 송수신기를 설계하기 위해서 필요한 기초 지식인 전자기파의 복사, 전송선로이론, 공진기, 임피던스정합, S-parameter 해석, 결합기, 초고주파 증폭기 안정도 분석, S-parameter를 이용한 증폭기 설계 및 초고주파 시스템 설계 기초를 학습한다. 또한, 실습실에서 이론과 시뮬레이션을 접목하여 주어진 설계 과제를 완수한다.
18 안테나공학 본 강좌는 안테나의 설계, 측정 및 평가에 필요한 다양한 안테나 매개 변수의 의미와 안테나의 원리를 학습한다. 또한, 학생들은 전파방사, 방사율, 안테나 온도 및 라디오미터의 원리를 학습한다. 또한, 실습실에서 이론과 시뮬레이션을 접목하여 주어진 설계 과제를 완수 한다.
19 센서공학 센서 및 액츄에이터는 인공지능형 제어시스템의 핵심 컴포넌트이다. 본 강좌에서는 센서공학에서는 센서 및 액츄에이터의 기본적인 개념을 가르치고 다양한 센서와 액츄에이터를 소개한다. 이와 더불어 본 강좌에서는 센서 및 액츄에이터 모듈이 실생활에서 활용될 수 있도록 하는 인터페이스 하드웨어들을 소개하고, 센서 및 액츄에이터에서 얻은 데이터를 프로세싱하기 위한 각종 기법들을 다룬다.
20 디지털통신 디지털 통신시스템의 개념과 이에 따른 이론적 전개를 이해할 수 있도록 하며 주요내용은 디지털통신에서 필요한 수학적 배경, 디지털 변조 및 복조 방식, 채널부호화 이론 등과 이에 관련된 디지털통신 시스템의 실제 문제들이다.
21 인공지능응용 인공지능은 딥러닝, 데이터과학, 머신러닝으로 구성되어지며 최종적으로 구현된 인공지능 알고리즘을 통해 실현된다. 본 강좌에서는 분야별 기본지식을 전달하고 구현된 알고리즘을 GPU (Graphic Processing Unit) 기반 독립 시스템으로 변환하는 과정을 전반적으로 학습한다. MATLAB의 Deep Learning Toolbox와 GPU Coder를 통해서 인공지능 알고리즘을 학습시키고 실제적으로 구현하는 과정을 배우게 된다. 또한 데이터 수집과 분석에 대한 수학적 접근을 실험을 통해 학습한다.
22 현대제어공학 기본적인 현대 제어시스템을 해석하고, MATLAB을 이용하여 시뮬레이션하고, 디지털 시스템을 설계하며 임베디드, 원격제어, 마이크로 마우스 등 여러 가지 제어시스템에 대하여 실험을 한다.
23 IoT통신및실습 본 강좌에서는 IoT의 개념과 기술에 대한 이론 교육을 주로 한다. 그리고 임베디드통신 키트를 이용한 실습을 통해 센서로부터 서버 데이터까지 데이터 전송에 대해 확인한다. 또한 5G무선통신의 usage scenario인 massive machine type communication과의 상관성에 대해 학습하면서 그 응용 아이디어를 도출하고 확인해본다.
24 에너지저장시스템공학 본 강좌는 에너지저장장치에 대한 일반적인 개요와 이론에 대한 강의를 진행하고 조별 실험 및 실습을 통하여 에너지저장장치 및 에너지저장시스템에 관한 이해도를 높인다. 특히, 화학적 에너지저장장치로서의 2차전지를 기준으로 각각의 2차전지를 비교하고, 각 2차전지의 기초 이론 및 특/장점을 소개한다. 또한 에너지저장장치 소재의 분석법에 대한 강의를 진행하여 학생들이 에너지저장장치 및 시스템, 특히 2차전지에 해당하는 이론적 background knowledge를 확보하는데 의의가 있다.
25 로봇프로그래밍 산업용 및 서비스 로봇의 운용을 위한 기초적인 프로그램 기법에 대해 공부한다. 특히, 마이크로프로세서 운용을 위한 프로그래밍을 실습을 통해 학습하며 로봇의 입출력 인터페이싱을 공부한다.
26 동역학 본 과목은 기계시스템의 운동에 관한 학문으로서 그런 기계시스템의 동적 해석을 위한 동적 모델링 방법을 다룬다. 이를 위해 입자와 강체의 기구학과 동역학을 공부한다.
27 로봇공학로봇 운동에서의 동적, 공간적 제한요소를 분석하고 로봇 설계 및 응용에 대한 기본 개념을 다룬다. 위치, 속도, 가속도 등의 제한 조건하에서 로봇의 동적 궤적을 해석하고 강체 동역학적인 관점에서 로봇 작동의 힘과 운동을 제어하는 방법과 로봇 제어 소프트웨어의 기초 및 논리적 조합 방법에 대해 공부하고, 간단한 로봇을 제작하여 실습해본다.
28 디지털제조 재료의 기계적 성질과 금속의 구조, 가공특성, 표면특성 등을 공부한다. 주조공정을 비롯한 다양한 종류의 제조 공정들을 학습하고 폴리머, 강화플라스틱의 가공, 쾌속조형기술, 하이브리드 가공 등 현대 제조 공정에 대하여 공부한다. 재료와 제조공정에 대한 이해를 바탕으로 설계, 가공 실습을 수행하고 재료, 설계, 생산, 문제해결에 이르는 메이커 프로세스를 경험토록 한다.
29 제어이론 자동제어 시스템의 기본적인 이론을 이해하고 동적 시스템, 피드백 제어 및 PID 제어기 등을 구현하기 위한 기초적 지식을 학습한다. 이를 위해 라플라스 변환, 상태-공간 모델, 가제어성 및 가관측성에 대해 이해하고 도립 진자 실험 등을 통해 학습된 제어이론을 응용한다.
30 특화설계 트랙별설계프로젝트의 선수과목으로써 종합설계를 수행하기 위해 필요한 공학적 지식을 습득하고 팀별 자료조사 및 설계계획 발표의 기회를 가진다.
31 자율로봇실습 컴퓨터를 기반으로 다양한 기계시스템을 모니터링하고 성능을 제어하기 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 구성하는 방법을 배운다. 특히, 실무활용도가 높은 NI사 LabVIEW 소프트웨어를 활용하여 기본적인 데이터 입출력 기법을 실습을 통해 배우고, 이를 활용하여 디지털 제어 시스템의 기초 실습 및 응용실습을 수행하여 실무 능력을 향상한다. 특히, PID 제어 모듈을 구성하여 온도/모터/모션 제어시스템을 응용할 수 있는 실습을 수행한다.
32 로봇동역학 로봇에 대한 이론적인 지식을 바탕으로 최소 3축 이상의 로봇 시스템을 설계하기 위해 필요한 동역학적 지식을 배운다. 로봇의 구동 시스템과 연계된 링크와 조인트부의 역학적 해석을 통해서 로봇 구동을 위한 기본지식을 습득한다.
33 소프트로보틱스 부드럽고 신축성 있는 소재로 구성된 소프트 로봇은 비정형화된 환경, 사물, 인간 등에 적응 가능한 형태로 변형이 용이하다. 본 수업에서는 소프트 로봇의 개념, 설계, 제작 및 시스템 제어에 이르는 소프트 로봇 시스템 구성에 대한 기초 내용을 학습하는 데에 초점을 맞춘다. 특히, 새로운 개념의 설계 및 제작 방법이 요구되는 소프트 로봇은 창의적인 아이디어를 바탕으로 이의 구현을 위한 공정 기술 탐색 및 적용이 요구된다. 이에, 수업에서는 자연 모사 설계, 인체 고려 설계, 3D 모델링 및 3D 프린터 활용 등 소프트 로봇 요소 기술 이론을 학습하고 제작과 관련된 실습을 수행하도록 한다.
34 자율사물시스템설계 로봇 제어에 필요한 센서 및 액츄에이터 하드웨어를 컴퓨터를 활용하여 측정 및 제어하는 방법을 실습을 통해 배운다. 다양한 센서/액츄에이터 시스템의 활용도를 높이기 위하여 C/C++를 이용한 기본적인 데이터 입출력 기법, 통신 기법 및 이를 활용한 디지털 제어 시스템을 구성하고 실습을 통해 실무 능력을 향상한다. 특히 카메라, Lidar, 온/습도, 압력 센서를 응용할 수 있는 실습 및 모터 제어 실습을 수행하고, 자율로봇제어에 적용한다.
35 자율사물캡스톤디자인 자율사물공학 전공 교과목에서 학습한 다양한 이론에 근거하여 자율사물과 관련된 과제를 구성하고 이를 구현한다. 이를 통해서 자율사물 소프트웨어 및 하드웨어 설계 능력을 배양한다. 본 강의에서는 자율사물공학을 전공하는 다양한 학과의 학생들이 팀을 구성하여 자율사물 소프트웨어 및 하드웨어를 설계 및 구현하고, 이를 검증하는 방법을 체득한다. 또한, 설계 및 구현한 내용의 발표를 통해서 발표능력과 커뮤니케이션 능력을 배양한다.
36 자율사물고급프로그래밍 본 강좌에서는 ROS를 기반으로 다양한 자율사물을 제어하는 방법을 학습한다. ROS는 로봇 응용프로그램을 개발할 때 필요한 하드웨어 추상화, 하위 디바이스 제어, 센싱, 인식, 슬램, 네비게이션 등의 기능 구현, 메시지 전달, 패키지 관리, 개발 환경에 필요한 라이브러리 및 다양한 개발/디버깅 도구를 제공하는 오픈 소스 기반의 로봇 메타 OS이다.
37 기계학습 본 강의에서는 인공지능의 핵심 분야인 기계학습(Machine Learning)의 기본 개념을 공부한다. 퍼셉트론, 뉴럴 네트워크, 로지스틱 회귀, SVM, 커널화, 의사결정트리, k-NN, PCA, Clustering 등 기초적인 기계학습 이론 이해와 Python 언어 기반의 프로그래밍 기법을 이해하는 데에 과목의 초점을 맞춘다. 기계학습을 이미지와 감성 분석 문제 등에 적용해서 실무 능력도 향상시킨다.