성균관대학교 공과대학 | 학사과정 | 기계공학부

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교육과정
학수번호	교과목명	학점	자기 학습 시간	영역	학위	이수 학년	비고	언어	개설 여부
ERC3014	공학과인공지능	3	6	전공	학사		공과대학	한	Yes
본 교과목에서는 공학도를 위하여 인공지능의 다양한 측면에 대해 학습한다. 인공지능은 활용분야 및 전공분야에 따라 정의와 적용기법 등이 상이하다, 이에 본 과목에서는 공학과관련된인공지능의 다양한 정의와 기본 개념 및 방법론에 대해 학습한다. 일반적으로 인공지능은 지식기반시스템(knowledge-based system 또는 symbolic approach)과 계산지능시스템(computational intelligent system)으로 나누어진다. 전자는 전문가로부터 지식을 수집해 시스템을 개발하며 후자는 과거 데이터를 이용해 지능을 모델로 계산한다. 본 교과목에서는 규칙기반시스템(RBS), 검색알고리즘, RBS의 불확실성, 퍼지시스템 등과 같은 지식기반 시스템과 인공신경망, 심층신경망 및 유전자 알고리즘과 같은 계산지능시스템의 방법론을 학습한다. 이 과정은 실용적일 뿐만 아니라 이론적인 과정이기도 하다. 실용적인 지식을 얻기 위해 학생들은 지식기반 및 계산기반 AI를 위한 프로토타입 시스템을 제작할 수 있다. 과제수행을 위해 학생들은 개별적으로 또는 그룹으로 작업해야 한다. 또한 학생들의 지식과 능력은 사례연구, 프로젝트, 대화식토론, 중간 및 기말 시험을 통해 평가한다.
ERC7001	메타버스플랫폼이해와활용	3	6	전공	학사/석사/박사		공과대학 일반대학원	한	Yes
본 과목은 메타버스를 구성하는 기술요소의 이해와 주요 플랫폼 및 관련 기기에 대한 체험 실습을 바탕으로 메타버스 기반의 비즈니스 혹은 서비스 기획 능력을 갖추도록 하는 교육을 주목적으로 한다. 각 기술구성요소의 특징과 용도에 대한 이해와, 주요 서비스들의 사례 연구, 체험을 통한 사용자 관점의 장단점 파악 기회가 주어지며, 나아가 메타버스 서비스 활용과 개선에 대한 창의적 아이디어를 도출하는 능력을 배양하게 된다.
ERC7002	NFT이해와활용	3	6	전공	학사/석사/박사		공과대학 일반대학원	-	No
본 과목은 NFT의 개념과 기반 기술, 관련 디지털 경제 생태계, NFT프로젝트 들의 사례에 대한 이해와 NFT제작 및 판매 실습을 바탕으로 NFT를 활용한 비즈니스 혹은 서비스 기획 능력을 갖추도록 하는 교육을 주목적으로 한다. NFT의 기반 기술인 블록체인과 암호화폐, 그리고 기존 주요 적용 대상인 디지털아트, 디지털애셋 등에 대한 기초적인 이해과정이 포함되어 있으며, 주요 프로젝트 사례와 법률적 고려사항, 시장 분석 요령, 기술 트렌드에 대한 학습을 통해 향후 폭넓은 활용에 대한 창의적 아이디어를 도출하는 능력을 배양하게 된다.
ERP4001	창의심화탐구	3	6	전공	학사/석사		교무팀 교육연구	-	No
이 과목은 교육을 중심으로 하는 연구를 병행하는 교과목으로서, 연구수행능력을 일정 수준 갖춘 학사과정생들을 중심으로 창의적인 아이디어를 도출하고, 학사과정생이 자율적으로 연구할 수 있는 기회를 확대하고자 설계되었다. 학생들은 과학기술 분야를 중심으로 한 인문사회, 문화예술 분야의 융합과 통섭을 기반으로 과학적 탐구력과 창의적 문제해결역량 신장에 적합한 창의 주제 탐구 수행한다. 또한 본 과목은 학제간 융합주제에 대한 교육-탐구설계-수행-논문지도-결과발표에 이르는 전 과정을 포함하고 있다.
ICE2003	확률및랜덤프로세스	3	6	전공	학사	1-4	정보통신대학	한,한	Yes
전기 및 전자 시스템의 분석 및 설계에 필요한 기본적인 확률 개념과 랜덤 프로세서 의 모델을 소개한다. 확률 분포 함수, 확률 밀도 함수, 확률적 독립, 불규칙 변수, 기대값, 가우시안 및 지수분포 함수, 특성 함수 등의 내용을 강의하며, 기초적인 랜덤 프로세서의 내용도 다룬다.
ICE3001	마이크로프로세서	3	3	전공	학사	3-4	정보통신대학	한,한	Yes
최근 프로세서 설계 기술의 변화를 기반으로 변화되고 있는 중앙처리 장치의 구성상의기술적인 진보와 속도개선을 위한 기술 동향을 소개한다. 중앙처리 장치의 성능개선?에 따른 제어 장치, 연산 장치 및 레지스터 화일의 변화에 대하여 살펴본다. 그리고 중앙처리 장치와 메모리 및 주변 장치를 접속하는 연결구조가 마이크로프로세서의 구 성상의 변화에 어떠한 영향을 받는지에 대해서 살펴본다. 또한 중앙처리 장치와 주기 억 장치 사이의 자료 전송상 오류를 감소시키기 위한 EDAC(Error Detection And Correction)장치와 TLB(Translation Lookaside Buffer)의 기능과 DMA제어기 및 프로그램이 가능한 인터럽트 제어기의 기능에 대하여 설명한다.
ICE3028	임베디드시스템설계	3	6	전공	학사	3-4	정보통신대학	한	Yes
본 과정에서는 임베디드 시스템을 위한 하드웨어의 구조와 실시간 운영체제를 포함하는 임베디드 소프트웨어의 이해를 목표로 한다. 인터넷의 보급이후 PDA를 중심으로 급속히 퍼지는 임베디드 시스템의 개발현황과 방향, 그리고 해당 요소기술들에 대해서 학습한다. PC와는 달리 표준환경이 없으므로 이에 적응하기 위한 운영체제와 I/O, 개발도구, 응용프로그램등에 대해서 살펴보고, 임베디드 시스템용 CPU, 네트웨크 접속기술, 그래픽 인터페이스, 임베디드 시스템용 TCP/IP스텍등에 대해서도 소개한다. 선수과목으로 컴퓨터구조와 운영체제가 있다.
ICE3043	스마트카공학개론	3	6	전공	학사	3-4	정보통신대학	한	Yes
본 과목에서는 스마트카에 대한 전반적인 내용에 대해 다룬다. 먼저, 자동차에 대한 기본원리를 이해하고 현재 개발되고 있는 최신 기술들에 대해 학습한다. 자동차의 기본구조와 함께 핵심인 구동, 변속, 샤시 시스템에 대한 기술적인 내용을 다룬 후, 자동차의 안전도와 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 운전자지원 시스템에 대해서도 학습한다. 스마트카에 필수적인 센서, 액츄에이터, 임베디드보드 등을 포함한 차량용 전기전자 시스템과 함께 자동차 소프트웨어의 최신 트렌드에 대해서도 학습한다. 차량 제어시스템 개발을 위한 최신 시스템 소프트웨어 기술, 차량 네트워크 기술, 커넥티드카를 위한 응용 레벨의 소프트웨어 기술 등을 소개한다. 이와 함께 최근 주목받고 있는 스마트카에 대한 사회적 이슈 및 법적, 윤리적 문제점 등에 대해 토론함으로써 이에 대한 대응책도 모색해 본다.
ICE3051	자율주행캡스톤디자인	3	6	전공	학사	3-4	정보통신대학	한,한	Yes
수업을 듣는 다른 학생들과 융합 팀을 구성하여 팀별로 자율주행 전동차를 개발하는 팀 프로젝트를 수행하는 캡스톤디자인 교과목임. 전동차에 센서(예: 카메라)를 부착하고 Jetson nano 인공지능 보드를 활용하여 자율주행 AI 프로그래밍을 수행함. 팀별 경진대회를 통해 AI 프로그래밍 및 자율주행 관련 문제해결 능력을 함양함.
ICE3052	자율주행인공지능및제어	3	6	전공	학사		정보통신대학	-	No
본 수업에서는 미래자동차의 핵심기술인 자율주행을 위한 인공지능 및 제어 기술을 소개한다. 특히 객체탐지신경망, 영상분할신경망, 차량 로컬라이제이션, 경로계획, 운전자 행동 모방학습 등의 기술을 학습하고 구현하도록 한다. 또한, 차량운전 시뮬레이터를 사용하는 자율주행 팀 프로젝트를 진행하도록 한다.
ICE3053	미래차현장실습	1	0	전공	학사		정보통신대학	-	No
본 과목은 미래형자동차 마이크로디그리를 신청한 학생들에게 학기 중이나 방학기간 동안 학문적 지식과 현장경험을 연계시키는 프로그램으로, 현장실습 프로그램에 참여하는 학생은 학문적 지식을 현장에 적용시켜 봄으로써 보다 나은 자신의 커리어를 설정하는 경험을 쌓게 된다. (1개월 이상)
ISS3173	Heat Transfer	3	6	전공	학사		국제하계대학	영	Yes
Basic principles of heat transfer will be discussed in this lecture. Main topics includes the followings. - Conductive heat transfer, - Convective heat transfer, - Radiation and applications of heat transfer
ISS3198	Artificial Intelligence	3	6	전공	학사		국제하계대학	영	Yes
This course aims to teach the fundamentals of artificial intelligence starting with the concepts of intelligence, rationality and intelligent agents. Next, it will probe into problem solving, introducing the notion of search by drawing examples from puzzles and games amongst others. Then, the basics of knowledge representation and reasoning, such as logic and planning will be explored. Machine learning, a fast growing subfield of A.I. will also be covered focusing on technologies and real-world applications such as games, biomedical applications, social networks and smart technologies. Further topics (time-permitting) include the impact of major A.I. areas such as robotics and computer vision, natural language and speech processing in our society today. This is an introductory course and would be suitable for anyone interested to delve deeper into A.I. in the near future. Students will be given assignments that do not require any programming.
SWE2016	알고리즘개론	3	6	전공	학사	2	소프트웨어학과	한,영,한	Yes
본 과목의 목적은 컴퓨터 응용에서의 문제들을 풀기 위한 다양한 알고리즘과 알고리즘분석에 필요한 기본 법칙과 기술을 소개하는데 있다. 본 과목에서 다루는 주제들은 알고리즘 분석기준, 탐색, 정렬, 그래프, 다항식, 문자열 매칭, 비다항식 문제들로 요약될 수 있다.
SWE3011	인공지능개론	3	6	전공	학사	4	소프트웨어학과	영,한	Yes
본 과목은 기초이론을 강의하고, 진보된 주제를 소개하고자 한다. 이론에서 다루는 세부 과제로서는 상태공간에서 문제의 표현, 넓이우선 탐색, 깊이우선 탐색과 경험적 탐색 등의 탐색방법, 그리고 술어 논리, 해결 방법, 법칙을 사용한 지식 표현 등이다. 계획 시스템, 훈련방법을 포함한 퍼셉트론과 홉필트 신경망 등과 같은 신경망과 퍼지 기술, 영상표현, 외각선 검출, 직선과 곡선의 검출 등과 같은 컴퓨터 시각 등의 진보 된 주제들을 소개한다. 마지막으로, 기호 프로그램 언어인 LISP를 예제와 함께 소개한다.