교양필수
경제학의이해 UNDERSTANDING THE PRINCIPLES OF ECONOMICS
(3(3))
경제학의 기본원리에 대한 교육을 통하여 경제문제의 본질을 이해 할 수 있는 사고의 바탕을 형성하고 나아가 현실경제의 움직임을 파악 할 수 있는 능력을 함양하고자 한다.
생활법률 LAW OF LIFE
(3(3))
이 강좌는 일상생활을 하면서 부딪치는 다양한 법적 문제에 대한 기본지식을 제공하는 것을 그 목적으로 하며, 민사법, 상사법, 형사법 그리고 헌법과 관련된 주요 사례를 다루고 있다.
C프로그래밍 C-PROGRAMMING
(3(3))
4차 산업혁명 시대에는 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등의 최신기술들이 융복합 형태로 발전함에 따라 그에 기반이 되는 소프트웨어의 중요성이 급부상하고 있다. 본 강의에서는 이러한 소프트웨어 개발의 기본이 되는 C언어에 대한 이론과 실습을 병행하며 학습한다. C언어의 문법과 활용방법을 학습하여 프로그래밍 기초를 다지고 관련 실습을 통해 문제해결력과 논리적 사고력을 배양하면서 프로그래밍 마인드를 형성할 수 있도록 한다.
영어프레젠테이션 PRESENTATION IN ENGLISH
(3(3))
이 강좌는 대기업이나 외국계기업에 지원하고자하는 학생들이 필수적으로 갖추어야 하는 영어프레젠테이션 능력을 배양한다. 영문서 및 영문이력서 작성과 영어취업인터뷰를 대비한 단계적인 학습을 통하여 영어프레젠테이션을 효과적으로 구성하고 전달하도록 한다.
ChatGPT의이해와활용 UNDERSTANDING AND APPLICATION OF CHATGPT
(2(2))
본 교과목은 최근 크게 주목받고 있는 OpenAI의 대화형 AI 모델인 ChatGPT를 이해하고 다양한 분야에서 이를 활용하는 방법을 배우는 것을 목표로 한다. 수강생들은 ChatGPT의 기본 원리부터 이를 기반으로 하는 Excel, PPT, 워드, 프로그래밍 등 실무에서 활용할 수 있는 ChatGPT 활용 기술을 습득하게 된다. 본 강의는 인터넷 강의로 진행되며, 수강생들은 강의에서 배운 내용을 활용하는 다양한 실습 과제를 수행함으로써 ChatGPT의 활용 능력을 함양한다.
디지털시대의예술문화 ART CULTURE IN DIGITAL ERA
(3(3))
21세기에 들어서 급격하게 발전한 디지털기술의 영향으로 예술문화도 새로운 미디어와 영역으로 확장적 발전을 거듭하며 문화산업의 주요 분야로 주목받고 있다. 본강의는 디지털시대에 있어서의 예술문화의 변화와 사회에 미치는 영향, 그리고 미래에의 전망에 대하여 고찰하고자 한다.
자산관리와인생재무제표 ASSET MANAGEMENT AND LIFE LONG FINANCIAL STATEMENTS
(3(3))
본 과목은 개인의 자산관리를 위한 인생재무제표를 작성해봄으로써 자산을 효율적으로 운영해 이익을 창출시킬 수 있는 능력을 함양시키는데 목적을 둔다. 이를 위해 본 강좌에서는 전반부에 재무제표 기초이론을 학습하고 이를 토대로 개인의 재무상태(자산, 부채, 순자산)을 파악하는 방법을 제시하고 후반부에는 구체적인 자산관리방법으로서 개인의 순자산(재산)을 늘리기 위한 여러 가지 방법들을 학습한다.
Excel의이해 MICROSOFT EXCEL
(2(2))
마이크로소프트 엑셀은 가장 널리 사용되는 데이터 관리/분석 프로그램이다. 본 강의에서는 엑셀의 기초적인 활용법과 지원되는 함수, 그리고 엑셀을 이용한 시각화 및 데이터 분석 방법을 설명한다. 강의는 온라인 영상을 이용한 인터넷 강의로 진행되며, 수강생은 강의에서 배운 내용을 활용하는 다양한 실습 과제를 수행한다.
파이썬기초프로그래밍 PYTHON BASIC PROGRAMMING
(3(3))
프로그래밍을 처음 배우는 입문자가 파이썬을 쉽게 이해할 수 있도록 파이썬과 프로그래밍 언어에서 사용하는 다양한 문법을 학습한다. 이를 위해 기본 개념을 상세하게 설명하면서 다양한 예제 코드 및 Lab도 함께 제시한다. 또한 파이썬의 다양한 문법을 이해한 후, 파이썬을 이용하여 데이터를 처리하기 위한 기본 지식을 학습한다. 파일 입출력부터 CSV, XML, JSON 같은 데이터 포맷을 파이썬으로 다루는 기법에 대해 알아본다.
R기반빅데이터분석의이해 UNDERSTANDING BIG DATA ANALYSIS WITH R
(3(3))
본 과목은 빅데이터 시대의 요구와 흐름에 따라 수강생들의 빅데이터에 대한 논리적, 과학적 사고 역량과 데이터 분석 능력을 함양시키고자 한다. 빅데이터의 가치와 지식에 대한 이해를 바탕으로 데이터 분석 방법론인 텍스트마이닝을 통해 방대한 데이터를 분석·활용할 수 있는 능력을 배양한다. 아울러, 공공과 민간 등 전분야에서 데이터 활용 인재에 대한 수요가 급증하고 있는 만큼 데이터 분석 역량 강화를 통해 취업 경쟁력을 강화한다.
전공핵심
스마트모빌리티개론 INTRODUCTION TO THE SMART MOBILITY
(3(3))
모빌리티 컴퓨팅과 IT기술이 다른 기술 및 개념과 융합하여 이용되는 영역, 모바일 컴퓨팅, 디지털 라이프, 유비쿼터스 컴퓨팅, 멀티미디어 활용, 디지털 콘텐츠 활용에 대해 학습한다.
기계동작의원리 PRINCIPLE OF MACHINERY TOOLS
(3(3))
산업체의 각종 제품 생산을 위한 공작기계에 관련된 최적설계, 공작기계의 동작원리, 신 공작기계의 고속화 및 복합화, 고정밀 고능률 공작기계, 공작기계의 측정 및 가공 등을 강의한다.
기계학습및인공지능 MACHINE LEARNING & AI
(3(3))
본 과목에서는 현 세대 인공지능의 핵심인 기계학습의 기초에 대하여 배운다. 기계학습의 근간이 되는 이론과 방법론을 다루며, 이후 심화학습 하게 될 과목들에 대하여 한주 분량으로 간략하게 소개한다. 구체적으로는 기계학습을 위한 수학, 기계학습의 기본 개념, 회귀, 분류 모델들의 지도학습 모델, 클러스터링, 차원감소 기법 등의 비지도 학습 모델, 앙상블 모델, 베이시언 기계학습 방법론 및 모델, 신경망, 강화학습 등에 대하여 배운다.
모빌리티기구설계 KINETICS OF MOBILITY
(3(3))
기구란 동력원으로부터 운동이나 힘을 전달할 목적으로 고안된 장치이다. 기구 운동의 해석 방법, 링크 기구의 종류, 캠, 기어, 기어열에 대한 강의를 한다. 변위, 속도, 가속도 해석을 해석적인 방법과 도해적인 방법을 사 용하여 설명한다. 특히 자동차에 들어가는 조향장치, 변속 장치와 엔진 등에 대한 기구학적인 해석을 강의하여 자동차 등 기계 관련 산업에 취업하는 학생들에게 도움이 되게 한다.
자동제어 AUTOMATIC CONTROL
(3(3))
제어이론에 대한 수학적 배경과 물리적 의미에 대하여 강의한 후 시스템의 모델링과 해석을 수행한다. 시스템의 과도 및 정상상태 응답을 살펴본 후 각종 시스템의 안정성에 대해 고찰하고, PID 제어기법과 root-locus 방법에 의한 제어기 설계기법에 대해 배운다.
ROS프로그래밍 ROS PROGRAMMING
(3(3))
PID 제어와 모델 예측 제어를 활용하여 자율주행용 제어시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 자율주행 시뮬레이션에 이들 제어 기법을 적용하고 그 결과를 비교해본다. 자율주행차의 HW/SW 구조에 대해 다룬다. 지금까지 습득한 자율주행 인지, 판단, 제어 방법들을 ROS 프레임워크에 기반하여 구현하는 방법을 습득한다.
전공선택
공학입문설계 INTRODUCTION TO ENGINEERING DESIGN
(2(2))
본 강좌는 결론이 정해져 있지 않은 개방적 문제를 학생들이 팀을 구성하여 해결하게 하고 목표 지향적인 업무추진 능력을 능동적으로 학습함으로서, 팀워크와 창의력, 종합 분석력, 현장적응 및 설계와 문제해결 능력에 대한 기본적인 자질을 갖출 수 있게 한다.
3D모델링 3D MODELING
(3(3))
산업현장에서의 널리 활용되고 있는 Slidworks를 활용하여 고난이도의 모델링능력과 제품개발의 프로세스를 익힘으로써 현장에서의 적응력을 빠르게 한다.
MatLAB프로그래밍 MATLAB PROGRAMMING
(3(3))
컴퓨터 프로그래밍 언어인 Matlab 언어의 기본적인 문법을 학습하고 이를 바탕으로 부과되는 여러 공학적인 문제에 대한 프로그램을 이해하고 실습을 통해 프로그래밍 할 수 있도록 한다. 또한 실제 응용분야와 전공관련 방정식등에 적용할 수 있는 활용 및 응용 능력을 배양하고자 한다.
공업수학 ENGINEERING MATHEMATICS
(3(3))
공학문제의 해결을 위한 정량적인 도구로서 상미분 방정식과 벡터해석을 다룬다. 이에는 1, 2차 및 고차의 상미분방정식, 연립상미분방정식, 급수해법, 라플라스 변환, 벡터함수의 미적분 등이 포함된다. 본 과목은 공학에서 널리 쓰이는 도구 과목의 성격을 가지므로 엄밀한 수학적인 접근보다는 주로 계산 방법과 공학적인 문제에 대한 수리적 방법을 다루어 응용수학적인 관점에서 접근한다.
디지털신호처리 DIGITAL SIGNAL PROCESSING
(3(3))
디지털 신호처리의 기본개념을 설명하고 선형 시불변 시스템에서 이산신호에 대한 개념과 여러 가지 성질을 강의한다. 다음에는 신호처리를 위한 고속 퓨리에 변환 등 주파수 해석 알고리즘을 소개하고, 디지털 필터의 개념과 IIR필터의 설계에 관하여 강의한다.
디지털회로 DIGITAL ELECTRONIC CIRCUIT
(3(3))
디지털 시스템을 이해하는데 필요한 가장 기초가 되는 과목으로 디지털 논리 회로의 설계와 관련된 이론적 배경을 학습하고 더불어 회로의 구성하는데 필요한 실무적 지식을 학습할 수 있다. 또한 이 과목은 컴퓨터 구조나 임베디드 시스템 설계와 같은 과목의 선수과목으로서도 중요한 의미를 갖는다.
미래자동차및대체에너지 FUTURE AUTONOMOUS VEHICLE AND ALTERNATIVE ENERGY
(3(3))
장래 자동차 기술과 전망을 이해하기 위하여 자동차 산업 전망, 자동차와 에너지 문제, 자동차와 환경 문제의 개요를 학습하고, 자동차의 기본 구조인 엔진, 전기전자 시스템, 동력전달장치, 배출가스 저감장치, 현가장치, 조향장치 그리고 제동 및 안전 장치의 원리에 대하여 공부를 한다. 장래 자동차 기술의 전망에 대한 이해를 높이기 위하여 하이브리드 자동차, 전기자동차, 연료전지 자동차, 자율자동차 등의 신기술에 대하여 공부를 하고, 미래 자동차 기술의 발전 방향에 대하여 이해를 높이도록 한다. 이 교과목을 통하여 에너지, 환경, LCA 관점에서 미래 자동차 기술 전망을 이해를 할 수 있도록 강의를 한다.
고급프로그래밍 HIGH-LEVEL PROGRAMMING
(3(3))
인공지능(AI)의 한 분야인 머신러닝(Machine learning)을 이해하는 것은 기계공학에서도 매우 중요하다. 머신러닝의 많은 부분이 파이썬 언어로 코딩이 되어 있기 때문에 파이썬 언어에 대한 기본 내용을 공부를 하고, 예제를 통하여 머신러닝 알고리즘의 원리와 함께 활용 방법을 파이썬을 통하여 익힐 수 있도록 강의를 한다. 머신러닝의 기본적인 알고리즘인 회귀, 분류, 클러스터링, 차원감소 등의 원리와 이를 학습하기 위한 알고리즘인 인공 신경망의 기본 원리를 공부를 한다. 딥러닝을 포함한 각 알고리즘을 예제를 통하여 구현을 하고 익히도록 한다.
메카트로닉스 MECHATRONICS
(3(3))
스마트 수송시스템에 활용되는 메카트로닉스에 대한 핵심 이론, 해석 기법, 설계 기법을 학습하며. 실습을 통한 스마트 수송시스템의 센서, 신호처리, 마이크로프로세서, 제어, 전기기계 구동시스템 등 메카트로닉스 시스템에 대한 전반적 이해를 할 수 있게 한다.
정역학 STATICS
(3(3))
모든 역학의 기본 평형개념을 다루고, 이를 응용하여 물체에 작용하는 힘과 모멘트에 대한 개념을 다룬다. 벡터의 개념, 질점과 강체에 작용하는 힘, 강체의 평형, 힘과 모멘트의 관계 및 마찰력, 그리고 힘을 받는 구조물에 대한 해석 방법을 소개한다.
모빌리티확률과통계 OROBABILITY & STATISTIC FOR MOBILITY
(3(3))
집합에 의한 확률이론, 확률함수 수리적 모형, 결합확률 및 조건부확률의 개념, 랜덤변수 개념 및 분포함수, 밀도함수, 기대값, 모멘트, 상관함수의 개념을 공부한다. 이를 바탕으로 랜덤변수의 함수에 대한 확률적 연산과정 지식을 습득하여 관련 공학분야에서 광범위하게 적용되는 랜덤 신호 및 스토캐스틱 프로세스 이론 등에 적용하기 위한 기초를 얻게 한다.
운영체제및보안 OPERATION SYSTEM & SECURITY
(3(3))
본 과목에서는 운영체제와 컴퓨터 시스템과의 상관관계에 기반하여 운영체계의 구성, 개념 및 기능에 대하여 살펴봄으로써 컴퓨터 프로그램 처리의 전 처리과정을 OS가 관리가 관리하고 있음을 살펴본다. 또한 본 강의에서는 컴퓨터 시스템의 위협과 취약성을 파악하기 위하여 각종 운영체제와 어플리케이션, 프로토콜의 기본 동작을 분석한다. 이를 기반으로 다양한 해킹 기법 및 도구 사용, 바이러스, 웜, 트로이목마와 같은 악성 코드의 원리 등에 관련한 이론과 기술을 습득하고, 정보보호 전문가로서 해킹 및 악성코드 대응 방안을 모색하는 것을 목표로 한다.
기계진동학 MECHANICAL VIBRATION
(3(3))
진동현상을 이해/분석하고 해석/설계하기 위한 기본 이론과 기술을 습득하고, 진동문제를 공학적으로 해결하기 위한 지식과 능력을 배양코자 한다. 이를 위해, 1자유도계 및 다자유도계의 자유진동, 강제진동 및 진동의 절연기법 등을 다루고자 한다. 또한 보와 같은 단순 연속체계의 진동을 다루기 위한 이론과 유한요소해석기법 등을 다루어 산업현장에서 필요로 하는 전문지식을 강의한다.
열역학 THERMODYNAMICS
(3(3))
본 과목은 기계공학의 가장 중요한 응용분야의 하나인 열에너지 분야의 학습 및 현장 적용에 필요한 기초지식을 제공하는 것을 목적으로 한다. 기초적인 정의를 비롯한 열역학의 기본 개념에서부터 출발하여 일과 열 및 에너지의 정의와 밀폐시스템의 열역학 1법칙 그리고 열역학적 물성치에 대해 배운다. 이어 개방 시스템의 열역학 1법칙 및 이용방법과 열역학 2법칙 및 엔트로피 그리고 이들을 시스템 해석에 응용하는 방법을 학습하고, 열역학의 가장 대표적인 응용분야인 증기동력, 가스동력 및 냉동 사이클들에 대해서 학습한다.
컴퓨터구조 COMPUTER ARCHITECTURES
(3(3))
현대 디지털 컴퓨터의 작동원리와 컴퓨터의 구조를 깊이 있게 알 수 있도록 학습하는데 목적이 있다. 먼저 기본적인 디지털 논리회로와 데이터의 표현방법을 익힌다. 레지스터의 전송과정을 학습한 후 컴퓨터의 기본 구조에 대해 학습한다. 그리고 기본 컴퓨터 프로그래밍 언어인 어셈블리에 관해 학습하고 컴퓨터의 기본 제어 구조를 살펴본다. 또한 중앙처리장치의 원리 및 컴퓨터에서의 산술 연산 방법, 입출력구조, 메모리 구조, 멀티프로세서 등에 관하여 강의한다.
데이터구조및알고리즘 DATA STRUCTURE AND ALGORITHM
(3(3))
본 강좌는 소프트웨어 개발에 기초가 되는 자료구조와 알고리즘에 대한 기초 지식을 습득하고, C 언어를 이용하여 해당 자료구조와 알고리즘을 구현, 응용함으로써 향후 관련 분야의 프로그램 개발에 필요한 개발 능력 함양을 목적으로 한다.
전기전자공학개론 INTRODUCTION TO ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING
(3(3))
본 교육과정에서는 전기 및 전자회로를 이해, 분석 할 수 있는 능력을 배양하기 위한 기본적인 물리 법칙 및 기본 소자의 특성을 배우고, 이를 바탕으로 실제 실험을 통하여 각종 실험기자재 및 계측기의 사용법의 숙달을 목표로 한다.
본 강좌를 통하여 수강생들은 전기회로 관련 전공 기본 이론과 그 이론을 실험에 응용할 수 있는 능력을 배양하고, 전기회로에 관련 기본적인 실험을 계획하고 이를 수행할 수 있는 능력을 고양하게 된다.
네트워크및통신보안 NETWORK & COMMUNICATION SECURITY
(3(3))
본 교과목에서는 정보보호의 목적을 달성하기 위하여 시스템과 네트워크 보안을 침해하는 보안 위협에 대해 살펴보고 그에 대한 대응 방안 학습을 목표로 한다. 이를 위하여 운영체제와 네트워크에 대한 전반적인 내용과 주요 기술에 기반하여 시스템 보호를 위한 인증, 접근통제, 보안관리, 보안 도구 활용과 네트워크 보호를 위한 네트워크 침입 차단, 침입 탐지 및 방지, 취약점 점검에 대하여 학습한다.
모빌리티동역학 MOBILITY DYNAMICS
(3(3))
힘과 가속도, 충격량과 운동량, 일과 에너지 등의 Newton 역학의 기초를 복습하고, 자유도, 구속조건, 가상일의 원리, Hamilton원리, Lagrange방정식 등의 해석역학 기초를 다룬다. 회전좌표계에 대한 상대운동, Coriolis 가속도 효과, Foucault 진자 등을 다루고, 강체의 운동학, 관성 모멘트, 운동역학 및 팽이운동 등을 다룬다. 또한 Gyroscope 이론과 응용을 다룬다.
전산기이용기계설계 COMPUTER BASED MACHINE DESIGN
(3(3))
본 과목은 지금까지 배운 역학적 지식을 바탕으로 기계요소를 이해하고 적절하게 조합하며 강도 와 동적 거동을 고려하여 안전한 설계를 할 수 있는 방법을 배운다. 강도 설계를 위한 응력해석, 파손의 원리, 피로설계를 비롯하여 빔, 기둥 등의 기본 요소와 볼트, 리벳, 용접의 체결 요소 그리고 축과 관련된 동력전달 요소의 설계법을 배운다. 그리고 동력원으로부터 동력이 전달되는 과정에서 동력의 해석 및 이에 따른 하중 해석을 하고 이 하중조건 하에서 안전한 기계 요소의 설계를 배운다.
임베디드시스템 EMBEDDED SYSTEM
(3(3))
멀티미디어 시스템은 소리와 영상을 위한 현대식 하드웨어와 적절한 소프트웨어 툴을 교육적, 상업적, 산업적으로 활용이 가능한 통합제품을 생산하기 위해 결합시킨다. 이번 과정은 관련된 하드웨어/소프트웨어 기술을 소개하고 그것들의 기능양상의 이해를 도와주고, 전형적인 활용에 가장적합한 하드 웨어/소프트웨어 기술과 표준들의 평가를 제시한다.
모빌리티비전 MOBILITY VISION
(3(3))
카메라를 사람의 눈에 비유하여 실제 세계에서 발견되는 삼차원 물체를 인식하거나, 여러 가지 과학적 지식을 사용하여 삼차원 정보를 이용하는 컴퓨터 응용분야로서, 모빌리티 장치에 사용되는 영상인식 대한 이해도와 응용도를 높인다.
센서이론 SENSOR THEORY
(3(3))
본 강의에서는 기계 및 전자공학에서 주로 쓰이는 센서시스템에 대한 기본 개념을 습득하고 센서의 종류와 원리를 습득하는 것을 목표로 한다. 산업환경, 연구환경, 실생활에서 쓰이는 센서를 파악하고 적합한 센서를 선택하는 것과 신뢰성 있는 측정환경을 구축할 수 있는 능력을 배양한다.
스마트공정설계 SMART PROCEDURE DESIGN
(3(3))
다양한 부품의 제조공정을 이해하기 위하여 주조, 열처리, 소성가공, 기계가공, 생산자동화 등에 대한 공정기술 및 제조기술에 대하여 학습하고 저비용 제조시스템 적용 방법과 최적 생산제조시스템을 이해. 제조시스템의 종류, 제조시스템의 변화, 제조 및 공급 시스템의 모델링 방법론, 공급 체인 관리 등을 이해하고 관련 동향 및 최신 기술에 대해 팀별로 연구 주제를 선정하고 발표함으로써 효율적인 제조 및 공급시스템에 대한 설계 개념을 익히도록 한다.
모빌리티신뢰성공학 MOBILITY RELIABILITY ENGINEERING
(3(3))
신뢰성 공학은 학제적인 학문으로 실무적으로도 적용 대상 범위가 매우 다양하여 복합적인 지식 활용이 필요하다. 이를 위해 신뢰성의 개념, 신뢰성 척도, 데이터 해석, 수명분포, 욕조곡선 등 다양한 이론들을 이해할 수 있어야 하고, 고장모드 및 영향, 신뢰성의 설계, 예측, 시험 등 실무적으로 필요한 방법들을 체계적으로 학습하고 활용하는 것을 본 과목의 목표로 한다.
스마트모빌리티세미나 SMART MOBILITY SEMINAR
(3(3))
미래 스마트 모빌리티 융합분야 외부전문가 초빙 세미나 참여 및 해당분야 선도기업 및 연구소 견학기회 제공 한다.
인간로봇상호작용 MAN_MACHINE COLLABORATION TECHNOLOGY
(3(3))
본 교과목을 통해 산업지능, 협업 제조기술 및 인간-기계 인터렉션의 기초적인 이론 내용을 학습하고 각 분야의 대표적인 응용분야에 대해 알아본다.
지능시스템설계 INTELLIGENT SYSTEM DESIGN
(3(3))
이 과목의 중요한 두개의 주제는 ‘Modern Control System’과 ‘Computational Intelligence’이다. 강의는 제어 이론에 대한 이론뿐만 아니라 실제적인 적용에 대한 것도 다룬다. 강의의 첫 번째 부분은 제어 시스템 설계를 위한 디지털 제어 이론에 대해 다룬다. 모르는 시스템에 대한 제어를 고려한 기본적인 시스템 검증 방법 또한 역시 다루게 될 것이다. 일단, modern control system에 대한 개념을 정립하고 난 후에, 현재의 지능 제어 시스템에 대한 최근의 추세를 알아볼 것이다. “fuzzy logic”, “artificial neural network”, 그리고 “evolutionary computation”을 이용한 ”computational intelligence”에 대해서 다룰 것이다. 주어진 문제를 풀기위한 알고리즘을 검증하기 위한 과목 프로젝트가 주어질 것이다.
