발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EPO5015 | 복합재료가공및물성2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 고분자공학과 | - | No |
| 현재까지 개발된 그리고 앞으로 응용이 기대되는 다양한 고분자 복합재료의 가공 성형법 을 습득하여 이에 대한 이론적 고찰 및 모델링을 통한 접근을 수행한다. 또한 금속 재료와 비교하여 고분자 복합재료가 가지고 있는 독특한 특성과 기능을 살펴보고 이들의 측정방법 을 습득한다. | |||||||||
| EPO5028 | 복합재료가공및물성1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 고분자공학과 | - | No |
| 탄소섬유, 유리섬유, 아라미트섬유 등의 강화섬유를 이용한 고분자 메이트리스 복합재료의 일반적인 가공공정과 물성을 습득한다. 열경화성 및 열가소성 고분자의 일반적인 열적특성 및 기계적, 유변학적 특성 등이 포함된다. | |||||||||
| ERC5001 | 글로벌공동연구특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 수업은 공과대학, 정보통신대학, 소프트웨어대학 등 혁신성장분야를 연구하고 있는 석사/박사과정 학생들의 해외 파견 및 국제공동연구의 경험을 통해 신진연구자로서의 글로벌 역량을 제고하는 것을 목표로 한다. 해외 현지 파견 및 공동연구를 수행하는 학생들이 - 해외 공동프로젝트 참여를 통해 글로벌 네트워크를 구축하고 - 인류의 지속가능한 발전 및 혁신성장분야의 신산업 창출을 위해 정진하며 - 초문화, 초학제, 초세대간 횡단하는 창의융합 경험의 혁신을 통해 창의(Value Creation), 융합(Convergence), 혁신(Innovation), 협업(Collaboration) 역량을 겸비한 글로벌 혁신 리더로 미래 공유 가치를 창출할 수 있는 역량을 키울 수 있도록 지원한다. 본 수업을 통해 학생들은 현지파견기간 동안 프로젝트에 몰두하여 연구 결과의 질적 수준을 향상시킬 것으로 기대하며, 파견연구를 종료한 연구자들의 최종 결과 발표회를 통하여 수행 과정 및 결과에 대해 평가 및 학점을 부여한다. | |||||||||
| ERC5002 | 국제융복합연구특론1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes |
| 주 목표: 공과대학의 혁신분야를 연구하고 있는 석사/박사/석박사과정 학생들의 해외 파견 및 국제공동연구를 통한 융복합 연구 결과 도출 및 국제 네트워크 형성, 글로벌 신진연구인력으로 성장하는 것을 목표로 함 세부 목표: 국제 공동네트워크를 통한 융복합 공동연구, 글로벌 연구역량 제고, 글로벌 네트워크 구축 | |||||||||
| ERC5003 | 국제융복합연구특론2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes |
| 주 목표: 공과대학의 혁신분야를 연구하고 있는 석사/박사/석박사과정 학생들의 해외 파견 및 국제공동연구를 통한 융복합 연구 결과 도출 및 국제 네트워크 형성, 글로벌 신진연구인력으로 성장하는 것을 목표로 함 세부 목표: 국제 공동네트워크를 통한 융복합 공동연구, 글로벌 연구역량 제고, 글로벌 네트워크 구축 | |||||||||
| ERC5004 | 글로벌공동연구실습 | 3 | 15 | 전공 | 석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 수업은 공과대학, 정보통신대학, 소프트웨어대학 등 혁신성장분야를 연구하고 있는 석사/박사과정 학생들의 해 외 파견 및 국제공동연구의 경험을 통해 신진연구자로서의 글로벌 역량을 제고하는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| ERC5005 | 공학필수머신러닝 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 인공지능과 머신러닝에 대한 관심 증가에 따라, 딥러닝 이외의 머신러닝 기법들을 수리적으로 설명하여 학생들이 이를 이해하고 올바르게 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. Imbalanced Learning, Bayesian Neural Networks, Monotonic Neural Networks, Neural Additive Models, Gaussian Process, Ensemble Learning, Expectation and Maximization, Neighbor Embedding 등에 대해 학습하며, 본 과목을 통해 학생들은 머신러닝 관련 논문을 더 쉽게 이해하고, 각자의 전공 분야에서 실제 공학 문제를 해결할 때 이러한 기법들을 올바르게 활용할 수 있도록 한다. | |||||||||
| 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. | |||||||||
| ESM5109 | 특허와창업1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 산업공학과 | 한,한 | Yes |
| 연구 결과를 보호받기 위해 특허를 출원하는 일련의 프로세스 및 특허 출원시 중점 사안을 학습한다. 또한 연구결과 및 지식 재산의 기술이전 및 사업화를 학습한다. 이를 위한 관련 제도 및 실제 성공 사례를 학습한다. | |||||||||
| IFT5008 | 다물리역학이론및전산해석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 지능형팹테크융합전공 | - | No | |
| 반도체를 비롯한 공학현상에서 자주 볼수 있는 다물리 현상, 특히 전자기-열-재료-기계가 연계된 역학이론을 배우고, 실제 공학문제에 적용해 본다. 또한 다양한 data를 기반으로 다물리 역학 문제에 있어서 인공지능을 활용한 해석의 방법론을 학습한다. | |||||||||
| IFT5031 | 전기화학융합공정 | 3 | 3 | 전공 | 석사/박사 | 1-3 | 지능형팹테크융합전공 | - | No |
| 전기화학은 물질들의 에너지 상태를 통해 생기는 현상을 설명할 수 있다. 따라서 열역학적인 관점에서 산화환원을 이해하고 반응속도론적으로 반응의 속도를 고찰한다. 이를 통해 금속의 산화환원에 대해서 다룰 것이며 전기화학 공정 응용을 소개할 뿐만 아니라 최신 연구 동향까지 살펴본다. 전기화학적 산화환원을 이해한 다음 전기화학을 이용한 공정의 원리를 이해하는 것이 기본 목표이며 기본 개념을 응용분야까지 확장할 수 있는 안목을 기르는 토대를 마련하는 것이 이 과목의 심화 목표이다. | |||||||||
| ROB5002 | 슬램 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 지능형로봇학과 | 한 | Yes |
| 자율주행로봇의 핵심 기술인 슬램(SLAM)의 개념와 핵심 내용을 이해하기 위한 교과목임. 전통적인 트래킹 기반의 칼만필터 기반의 슬램, 파티클 필터 슬랩 기법과 최신의 그래프 슬램의 개념을 학습하고 코딩으로 구현할 수 있도록함. | |||||||||
| ROB5004 | 재활공학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | 한 | Yes |
| 재활공학은 장애를 가진 사람들의 여러 기능 문제를 해결해줄 수 있는 방법론을 전반적으로 다루는 학문으로, 시스템의 설계, 개발, 적용, 그리고 평가 영역까지 모두 포함하는 개념이다. 본 강의에서는 여러 기능 문제 중에서도 운동 기능에 초점을 맞추어 이를 이해하기 위한 감각운동 시스템, 운동 병리학을 소개하며, 운동 기능의 보조 및 회복을 위해 개발되었던 다양한 시스템 예제를 소개하여 재활공학 기반 시스템에 대한 이해를 넓히고자 한다. | |||||||||
| ROB5005 | 소프트로보틱스 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 지능형로봇학과 | 영 | Yes | |
| 이 강의의 목표는 학생들이 소프트 로봇학 분야와 로봇공학 전반에서의 관련성에 대한 광범위한 개요를 얻는 것입니다. 이 강의는 소프트 로봇학 분야에서 최근 발전에 대한 연구를 다룰 것이며, 구동, 감지, 제어, 시스템 통합 및 산업 응용에 관한 내용을 중점적으로 다룰 것입니다. 학생들은 팀으로 협력하여 소프트 로봇 기술을 산업적으로 활용할 수 있는 프로토타입을 구현할 것입니다. | |||||||||
| ROB5006 | 지능형차량제어시스템 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | - | No |
| 수업에서는 지능형 차량에서의 제어시스템, 예를 들어, 첨단 크루즈 컨트롤, 엔진 및 전기모터 제어, 잠김 방지 브레이크, 트랙션 컨트롤, 액티브 서스펜션, 차량 안정성 제어 등을 다룬다. 또한, 제어 루프에서 운전자의 역할과 인적 요인 등에 대해서도 학습한다. 추가하여 충돌 감지 및 회피, 측면 및 종방향 제어, 자율주행 등 지능형 교통 시스템(ITS)을 위한 고급 차량 제어 시스템도 다룬다. 학생들은 기본 개념과 용어, 최신 기술, 기본 방법론을 접하게 된다. 과정을 마친 후에는 이 주제에 관한 문헌을 읽고 독립적인 디자인, 연구 및 개발을 수행할 수 있다. | |||||||||
| ROB5007 | 데이터기반로봇제어 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | - | No |
| 본 강의에서는 데이터기반의 로봇 인지를 활용한 로봇 제어에 대해 다룬다. 현대의 컴퓨터 비전, 인지, 로봇 제어 및 강화학습은 명확한 연결점이 없이 독립적으로 연구되었다. 본 강의를 통해 상보적 관점에서 전통적인 데이터 기반 인지 및 제어의 관계를 이해하고, 최신의 데이터 기반 제어 기법에 대해 논의한다. 본 강의는 Robot vision, Direct perception, Learning-based control, predictive models and forward dynamic models, model-based/model-free reinforcement learning, Sim-to-Real Transfer 등을 수학적 이론에 기반하여 접근한다. | |||||||||
| ROB5008 | 모수/비모수베이지안 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | - | No |
| 본 강의에서는 로봇의 인지 지능을 위한 기본적인 모수 기반의 베이지안 추론, 데이터 분석, 패턴 인지 및 복잡한 환경 인지를 위한 비모수 베이지안 모델링과 추론 기법을 수학적 관점에서 다룬다. 본 강의를 통해 모수 및 비모수 베이지안의 개념을 이해하고, PCA, LDA, 커널 트릭 기반의 SVM과 같은 기본적인 인지 데이터 처리 기법과 더불어 Bayesian Decision Theory, Density Estimation, maximum a posteriori (MAP), Bayesian Learning, Gaussian Mixture Model (GMM), Expectation-Maximization, Variational inference, VAE, GAN 및 불확실도를 고려한 Bayesian deep learning에 대해 다룬다. 모수/비모수 베이지안을 활용하여 로봇이 인지하는 데이터에 대한 분포를 모델링함으로써 로봇의 인지 지능을 얻는 것을 목표로 한다. | |||||||||
| ROB5009 | 추론및의사결정이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | 한 | Yes |
| 본 강의에서는 로봇의 위치추정, 환경 인지 및 제어를 위한 추론 및 의사결정이론에 대해 다룬다. 로봇의 위치 및 환경에 대한 확률 모델링 및 확률분포 추정을 위한 기본적인 베이지안 추정 기법을 배우고, 로봇 시스템에 적용하기 위해 개념을 확장한다. 최적의 확률 모델링 및 추론을 위해 본 교과목에서는 minimum variance unbiased estimator, the Cramer-Rao lower bound, sufficient statistics, best linear unbiased estimators, maximum likelihood estimator (MLE), least squares, exponential family, multivariate Gaussian distribution, minimum mean square error (MMSE), maxmimum a posteriori (MAP), linear MMSE, sequential linear MMSE, Bayesian filtering, generalized Bayesian filters, nonlinear filters, data association 및 Gaussian process regression 등을 다룬다. | |||||||||
| ROB5014 | 로봇수학및시뮬레이션 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | 한 | Yes |
| 지능형로봇에 기초가 되는 수학, 특히 선형대수, 확률, 최적화를 다루며 컴퓨터를 활용한 프로그래밍을 연습함. 또한 ROS, Isaac Sim과 같은 인공지능과 연결 가능한 로봇시뮬레이터, 컴퓨팅의 기초를 다루며, 로봇 Kinematics를 고려한 시뮬레이션 실습. | |||||||||
| ROB5015 | 비행로봇 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 지능형로봇학과 | 한 | Yes |
| 본 교과목에서는 고정익과 회전익의 기본적인 비행 원리에 대해서 학습하고, 이를 바탕으로 다양한 비행로봇의 동작 원리 및 활용 방안에 대해서 알아본다. 나아가 비행과 다른 형태의 이동방식이 동시에 가능한 멀티모달 이동형 로봇에 대해서 학습하고, 비행로봇 핵심기술의 미래형 항공기로의 적용 방안에 대해서 고찰한다. | |||||||||
| SFC7001 | 스마트팩토리융합캡스톤디자인1 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 스마트팩토리에서 산업체지원 프로젝트 코스는 설계, 제조, 서비스 공학, 비즈니스 구현을 공학 교과과정으로 통합하는 산학 파트너쉽이다. 학생들은 설계, 프로토타이핑, 시뮬레이션, 실제 솔루션에 의해 개념에서 구현까지 프로젝트 아이디어를 얻는다. 이 코스는 실세계 엔지니어링 문제들을 해결하기 위하여 학부 교육을 통하여 획득한 지식과 도구들을 적용해보도록 가르친다. | |||||||||
| SFC7002 | 스마트팩토리융합캡스톤디자인2 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 이 코스는 세계 수준의 엔지니어를 교육하기 위하여, 우리 대학과 파트너를 맺은 산업체를 위한 유일한 기회를 제공한다. 다양한 백그라운드의 학생들로 구성된 팀은 산업체에 의해 지원된 프로젝트를 함께 해결하기 위하여 작업한다. 이러한 팀들은 공학문제를 해결하기 위한 아이디어를 고안해내기 위하여 멘토와 자문교수들과 협력한다. | |||||||||
| SNT5043 | 나노입자공학개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 나노과학기술학과 | 영 | Yes |
| 나노입자연구에 기본이 되는 교과목으로 기체나 액체에 부유하는 Aerosol/Hyrdosol의 성질과 운동학 기본 개념을 설명하고, 나노입자들의 물리적, 화학적, 전기적, 광학적 특성을 분석한다. 주요 응용분야로는 환경오염 분야, 석양 노을, 번개 등의 기초 과학 분야, 환경유체기계, 산업체에서 응용되는 분입체공정, 반도체 및 반도체 장비, 청정실, 발전소 등이 있다. 강의내용: 입자공학의 소개 및 응용분야, 유체의 성질, 입자의 운동학, 입자통계학, 관성운동, 브라운 운동 및 확산, thermophoresis, 입자의 전기적 성질, 입자의 광학적 특성, 나노입자 측정 및 분석방법, 입자 샘플링, 입자 응집, 응축 및 증발 | |||||||||