교과목개요
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전공
[B01388] 디지털신호처리 DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
본 교과목에서는 베이스밴드 신호의 변조 및 복조, 대역통과신호의 변조 및 복조, ASK, FSK, PSK, M-ary ASK, M-ary FSK, M-ary PSK, 오류확률계산, 다중화 시스템, 확산스펙트럼 시스템, 페이딩채널, 통계적 판정이론, OFDM 시스템 등에 관하여 다룬다.
[B02355] 선형진동학 VIBRATIONS OF LINEAR SYSTEMS (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템을 다자유도계 및 연속계로 분류하여 자유진동 및 강제진동 응답해석 방법에 대하여 연구한다.
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
본 교과목에서는 인공지능의 개괄 및 데이터로부터 스스로 학습하는 머신러닝 기법의 기본 개념 및 알고리즘에 대하여 학습한다. 여기에는 인공신경망, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 기법, 군집화, 합성곱 및 순환 신경망 등 각종 머신러닝 및 딥러닝 모델 및 알고리즘과 머신러닝 시스템의 개발과 관련된 각종 이슈들을 다룬다.
[B04294] 최적설계 OPTIMAL DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 여러 개의 설계변수가 존재하는 공학설계문제에서 이들 변수 값을 적절히 선택하여 최선의 설계를 얻는 방법을 공부한다. 먼저 주어진 설계문제를 최적화 문제로 구성하는 방법을 공부하고, 구성된 문제의 유형에 따라 적절한 풀이 기법을 적용하여 수학적으로 혹은 수치적으로 해를 구하는 방법을 공부한다.
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
본 교과목은 석사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
[B09529] 강인적응제어 ROBUST ADAPTIVE CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 강인한 적응형 알고리즘의 학습을 위하여 Ricatti 방정식의 수학적 도출 및 분석, 강력한 안정성 및 강력한 성능의 정의, 개방형 루프 시스템으로 인한 폐 루프 제한, 불확실성이 있는 시스템 모델링, µ 합성 및 응용, Youla 매개 변수화, DOB 및 슬라이딩 모드 제어 등을 심도 있게 다룬다.
[B09548] 디지털통신 DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS (3(3))
본 교과목에서는 베이스밴드 신호의 변조 및 복조, 대역통과신호의 변조 및 복조, ASK, FSK, PSK, M-ary ASK, M-ary FSK, M-ary PSK, 오류확률계산, 다중화 시스템, 확산스펙트럼 시스템, 페이딩채널, 통계적 판정이론, OFDM 시스템 등에 관하여 다룬다.
[B11293] 컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND ITS APPLICATIONS (3(3))
카메라를 이용한 많은 응용 시스템이 개발되고 있으며, 본 과목에서는 영상 획득부터, 영상 처리 및 이를 이용한 응용 시스템 개발에 대한 최근 동향을 살펴보며, 이를 위한 기초가 되는 패턴인식 및 머신 학습 등에 대하여 학습한다.
[B11807] 센서시스템특론 SPECIAL TOPICS FOR SENSOR SYSTEM (3(3))
본 교과목에서는 여러 가지 물리량을 감지하는 센서 소자와 실제 환경으로부터 오는 정보들을 측정하고 처리하는 인텔리전트 센서 시스템에 대해 다룬다.
[B11808] 패턴인식및머신학습 PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING (3(3))
패턴인식 및 기계학습은 신호처리 및 영상 처리, 컴퓨터 비전에 중요한 기술로 그 수요가 증가하여 이를 체계적으로 가르칠 수 있는 독립적인 과목이 필요하다. 따라서 본 과목을 통하여 패턴인식에 대한 기본 원리를 배우며, 다양한 패턴인식 기법을 배운다.
[B12385] 로봇공학특론 ADVANCED ROBOTICS (3(3))
본 교과목에서는 로봇의 좌표변환, 정기구학 및 역기구학 해석, 자코비안 및 동적해석 및 제어와 같은 로봇의 기본이론과 구조에 관해서 연구한다. 이 과목을 통하여 3차원 기구학 및 동역학을 쉽게 이해할 수 있다.
[B12854] 임베디드하드웨어설계 EMBEDDED HARDWARE DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 임베디드 프로세서 및 글루 로직, 센서, 액추에이터 등 임베디드 하드웨어 기본 요소의 결합 설계와 실시간 운영체제를 통한 제어를 학습한다. 실무적인 학습을 위하여, 임베디드 프로세서의 구동 및 입출력 인터페이스 실습, 글루 로직의 작성을 통한 센서, 액추에이터의 시스템 통합, 실시간 운영체제 실습 및 실시간 태스크를 이용한 시스템 제어 등을 수행한다.
[B13794] 선형시스템제어 LINEAR SYSTEM CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템제어 이론에서부터 선형2차제어 및 DOB와 같은 고급 디지털 제어 이론까지 다룬다. 학생들은 실제 실습을 통해서 디지털 시스템의 주파수 응답 분석, 커브 피팅을 이용한 시스템 모델매개변수 탐색, 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 설계 등을 학습한다.
[B13795] 디지털시스템제어 DIGITAL SYSTEM CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템제어 이론에서부터 선형2차제어 및 DOB와 같은 고급 디지털 제어 이론까지 다룬다. 학생들은 실제 실습을 통해서 디지털 시스템의 주파수 응답 분석, 커브 피팅을 이용한 시스템 모델매개변수 탐색, 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 설계 등을 학습한다.
[B13796] 로봇동역학및제어 ROBOT DYNAMICS AND CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 로봇의 자코비안, 여러 가지 형태의 로봇 동역학 유도기법 및 동역학 기반 제어기법 등을 다룬다.
[B13797] 고급메카트로닉스(1) ADVANCED MECHATRONICS(1) (3(3))
본 교과목에서는 기계전기장치의 측정 및 제어를 다루는 메카트로닉스의 고급 이론과 기술을 소개한다. 본 강의에서는 실제 작동 시스템 (예 : 전기 모터 시스템, 공압 시스템 등), 신호 처리 기술, 아날로그 및 디지털 센서 신호 측정, 전기 요소 사용, 통신 방법 및 다양한 제어 알고리즘을 다루며, 실제 실습을 통해 학습한다.
[B13798] 고급메카트로닉스(2) ADVANCED MECHATRONICS(2) (3(3))
본 교과목에서는 프로젝트 기반의 메카트로닉스 실무를 수행한다. 학생들은 프로젝트 팀구성, 프로젝트 목표/스펙 정의 및 분석, 창의적 아이디어 발상기법(브레인스토밍, TRIZ, 마인드맵), 프로젝트 일정 작성, 기초설계, 구현의 과정을 거친다.
[B13799] 로봇기구설계특론 ADVANCED ROBOT MECHANISM DESIGN (3(3))
기계 요소 및 시스템 설계, 정밀기계설계 이론 및 실습, 설계프로젝트 과제 진행
[B13800] 생산공정특론 ADVANCED MANUFACTURING PROCESSES (3(3))
본 교과목에서는 각종 기계공작법의 종류 및 특성, 절삭 및 소성 가공의 물리적 현상을 해석하는 기본 모델의 설정 및 해석방법, 비전통적인 가공방법, 절삭경제, 공작기계의 진동문제 등을 구한다.
[B13801] 이동로봇특론 ADVANCED MOBILE ROBOTS (3(3))
본 교과목은 모바일 로봇과 자율주행에 필요한 요소 기술들에 대해서 강의한다. 특히, 동시적 위치인식 및 지도작성 (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping)과 객체인식 (Object Detection) 방법을 학습하며 자율주행 관련 내용을 학습한다. 또한, 자율주행차량 데이터를 통해 여러 알고리즘을 구현하며 실제 시스템에서 활용되는 기술을 배운다.
[B13802] 시스템규명법및응용 SYSTEM IDENTIFICATION AND PRACTICE (3(3))
본 교과목에서는 측정된 입력 및 출력 데이터에서 시스템 매개 변수 및 / 또는 물리적 모델을 식별하기 위한 최신 신호 처리 방법을 소개한다. 이 강의에서 다루는 주요 주제는 신호 변환, 확률 및 비 확률 신호 필터링, 자동 매개 변수 적응 방법, 입력 신호 설계 등이며, 학생들이 시스템 식별 프로세스에 대한 실습 경험을 얻을 수 있도록 전기 모터 시스템 및 데이터 수집 보드를 갖춘 실험실 세션을 제공한다.
[B13803] 영상처리심화 ADVANCED VIDEO PROCESSING (3(3))
본 교과목에서는 디지털 영상의 기초, 영상 변환 기법, 화질의 개선, 영상복원, 영상 압축, 영상분할, 영상의 표현과 묘사 등의 주제들을 다룬다.
[B13804] ICT융합설계 ICT CONVERGENCE DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 국가 R&D 및 기술혁신체계와 NT, BT, ICT 등 융합 산업(기술)의 특성에 대한 이해를 증진하면서, 정보통신기술을 기반으로 발전하는 ICT분야 산업 현황 및 전망에 대해 살펴보고, ICT기반 융합 제품/기술유형 및 플랫폼들에 대한 조사 분석을 통해 습득한 다양한 정보를 새로운 기술혁신 가치창출에 활용할 수 있도록 한다.
[B13805] 딥러닝 DEEP LEARNING (3(3))
본 교과목에서는 딥러닝과 관련된 각종 주제에 대한 최신 연구 및 응용 사례에 대한 학습을 진행한다. 특히, 로봇 응용 및 지능형 로봇, 자율주행 로봇의 IT 융합에 관한 주제를 다룬다.
[B13806] 스마트팩토리특론 ADVANCED SMART FACTORY (3(3))
본 과목에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 스마트팩토리 참조 모델과 대표 및 데모 공장의 내용과 의미를 소개하며, 스마트팩토리를 완성하는데 필요한 스마트 제조기술의 최근 동향을 소개한다. 특히, 사물 인터넷, 빅데이터, 사이버 물리 시스템, 에너지 절감기술 등이 제조업에 미치는 영향과 국내 제조업에서 적용되고 있는 몇 가지 사례들을 소개한다.
[B13807] 4차산업혁명첨단기술 ADVANCED TECHNOLOGY OF 4TH INDUSTRIAL REVOLUTION (3(3))
본 교과목에서는 4차산업혁명첨단기술 관련 최신 연구동향 및 미래 기술에 대해 학습하고 토의한다. 필요에 따라 외부 관련 전문가를 직접 초빙하여 세미나 개최한다.
[B13813] 로봇기계공학과세미나(1) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(1) (1(1))
매주 다른 주제와 강사에 의해 진행되는 정기 세미나를 통해 다양한 기계공학 분야의 현재의 연구와 개발 등을 배우게 된다. 이 과목을 통하여 문제의 해석능력, 해석결과를 종합화하는 능력을 배양한다.
[B13814] 로봇기계공학과세미나(2) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(2) (1(1))
매주 다른 주제와 강사에 의해 진행되는 정기 세미나를 통해 다양한 기계공학 분야의 현재의 연구와 개발 등을 배우게 된다. 이 과목을 통하여 문제의 해석능력, 해석결과를 종합화하는 능력을 배양한다.
[B01388] 디지털신호처리 DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
본 교과목에서는 베이스밴드 신호의 변조 및 복조, 대역통과신호의 변조 및 복조, ASK, FSK, PSK, M-ary ASK, M-ary FSK, M-ary PSK, 오류확률계산, 다중화 시스템, 확산스펙트럼 시스템, 페이딩채널, 통계적 판정이론, OFDM 시스템 등에 관하여 다룬다.
[B02355] 선형진동학 VIBRATIONS OF LINEAR SYSTEMS (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템을 다자유도계 및 연속계로 분류하여 자유진동 및 강제진동 응답해석 방법에 대하여 연구한다.
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
본 교과목에서는 인공지능의 개괄 및 데이터로부터 스스로 학습하는 머신러닝 기법의 기본 개념 및 알고리즘에 대하여 학습한다. 여기에는 인공신경망, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 기법, 군집화, 합성곱 및 순환 신경망 등 각종 머신러닝 및 딥러닝 모델 및 알고리즘과 머신러닝 시스템의 개발과 관련된 각종 이슈들을 다룬다.
[B04294] 최적설계 OPTIMAL DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 여러 개의 설계변수가 존재하는 공학설계문제에서 이들 변수 값을 적절히 선택하여 최선의 설계를 얻는 방법을 공부한다. 먼저 주어진 설계문제를 최적화 문제로 구성하는 방법을 공부하고, 구성된 문제의 유형에 따라 적절한 풀이 기법을 적용하여 수학적으로 혹은 수치적으로 해를 구하는 방법을 공부한다.
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
본 교과목은 석사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
[B09529] 강인적응제어 ROBUST ADAPTIVE CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 강인한 적응형 알고리즘의 학습을 위하여 Ricatti 방정식의 수학적 도출 및 분석, 강력한 안정성 및 강력한 성능의 정의, 개방형 루프 시스템으로 인한 폐 루프 제한, 불확실성이 있는 시스템 모델링, µ 합성 및 응용, Youla 매개 변수화, DOB 및 슬라이딩 모드 제어 등을 심도 있게 다룬다.
[B09548] 디지털통신 DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS (3(3))
본 교과목에서는 베이스밴드 신호의 변조 및 복조, 대역통과신호의 변조 및 복조, ASK, FSK, PSK, M-ary ASK, M-ary FSK, M-ary PSK, 오류확률계산, 다중화 시스템, 확산스펙트럼 시스템, 페이딩채널, 통계적 판정이론, OFDM 시스템 등에 관하여 다룬다.
[B11293] 컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND ITS APPLICATIONS (3(3))
카메라를 이용한 많은 응용 시스템이 개발되고 있으며, 본 과목에서는 영상 획득부터, 영상 처리 및 이를 이용한 응용 시스템 개발에 대한 최근 동향을 살펴보며, 이를 위한 기초가 되는 패턴인식 및 머신 학습 등에 대하여 학습한다.
[B11807] 센서시스템특론 SPECIAL TOPICS FOR SENSOR SYSTEM (3(3))
본 교과목에서는 여러 가지 물리량을 감지하는 센서 소자와 실제 환경으로부터 오는 정보들을 측정하고 처리하는 인텔리전트 센서 시스템에 대해 다룬다.
[B11808] 패턴인식및머신학습 PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING (3(3))
패턴인식 및 기계학습은 신호처리 및 영상 처리, 컴퓨터 비전에 중요한 기술로 그 수요가 증가하여 이를 체계적으로 가르칠 수 있는 독립적인 과목이 필요하다. 따라서 본 과목을 통하여 패턴인식에 대한 기본 원리를 배우며, 다양한 패턴인식 기법을 배운다.
[B12385] 로봇공학특론 ADVANCED ROBOTICS (3(3))
본 교과목에서는 로봇의 좌표변환, 정기구학 및 역기구학 해석, 자코비안 및 동적해석 및 제어와 같은 로봇의 기본이론과 구조에 관해서 연구한다. 이 과목을 통하여 3차원 기구학 및 동역학을 쉽게 이해할 수 있다.
[B12854] 임베디드하드웨어설계 EMBEDDED HARDWARE DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 임베디드 프로세서 및 글루 로직, 센서, 액추에이터 등 임베디드 하드웨어 기본 요소의 결합 설계와 실시간 운영체제를 통한 제어를 학습한다. 실무적인 학습을 위하여, 임베디드 프로세서의 구동 및 입출력 인터페이스 실습, 글루 로직의 작성을 통한 센서, 액추에이터의 시스템 통합, 실시간 운영체제 실습 및 실시간 태스크를 이용한 시스템 제어 등을 수행한다.
[B13794] 선형시스템제어 LINEAR SYSTEM CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템제어 이론에서부터 선형2차제어 및 DOB와 같은 고급 디지털 제어 이론까지 다룬다. 학생들은 실제 실습을 통해서 디지털 시스템의 주파수 응답 분석, 커브 피팅을 이용한 시스템 모델매개변수 탐색, 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 설계 등을 학습한다.
[B13795] 디지털시스템제어 DIGITAL SYSTEM CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 선형시스템제어 이론에서부터 선형2차제어 및 DOB와 같은 고급 디지털 제어 이론까지 다룬다. 학생들은 실제 실습을 통해서 디지털 시스템의 주파수 응답 분석, 커브 피팅을 이용한 시스템 모델매개변수 탐색, 피드백 및 피드포워드 제어 알고리즘을 설계 등을 학습한다.
[B13796] 로봇동역학및제어 ROBOT DYNAMICS AND CONTROL (3(3))
본 교과목에서는 로봇의 자코비안, 여러 가지 형태의 로봇 동역학 유도기법 및 동역학 기반 제어기법 등을 다룬다.
[B13797] 고급메카트로닉스(1) ADVANCED MECHATRONICS(1) (3(3))
본 교과목에서는 기계전기장치의 측정 및 제어를 다루는 메카트로닉스의 고급 이론과 기술을 소개한다. 본 강의에서는 실제 작동 시스템 (예 : 전기 모터 시스템, 공압 시스템 등), 신호 처리 기술, 아날로그 및 디지털 센서 신호 측정, 전기 요소 사용, 통신 방법 및 다양한 제어 알고리즘을 다루며, 실제 실습을 통해 학습한다.
[B13798] 고급메카트로닉스(2) ADVANCED MECHATRONICS(2) (3(3))
본 교과목에서는 프로젝트 기반의 메카트로닉스 실무를 수행한다. 학생들은 프로젝트 팀구성, 프로젝트 목표/스펙 정의 및 분석, 창의적 아이디어 발상기법(브레인스토밍, TRIZ, 마인드맵), 프로젝트 일정 작성, 기초설계, 구현의 과정을 거친다.
[B13799] 로봇기구설계특론 ADVANCED ROBOT MECHANISM DESIGN (3(3))
기계 요소 및 시스템 설계, 정밀기계설계 이론 및 실습, 설계프로젝트 과제 진행
[B13800] 생산공정특론 ADVANCED MANUFACTURING PROCESSES (3(3))
본 교과목에서는 각종 기계공작법의 종류 및 특성, 절삭 및 소성 가공의 물리적 현상을 해석하는 기본 모델의 설정 및 해석방법, 비전통적인 가공방법, 절삭경제, 공작기계의 진동문제 등을 구한다.
[B13801] 이동로봇특론 ADVANCED MOBILE ROBOTS (3(3))
본 교과목은 모바일 로봇과 자율주행에 필요한 요소 기술들에 대해서 강의한다. 특히, 동시적 위치인식 및 지도작성 (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping)과 객체인식 (Object Detection) 방법을 학습하며 자율주행 관련 내용을 학습한다. 또한, 자율주행차량 데이터를 통해 여러 알고리즘을 구현하며 실제 시스템에서 활용되는 기술을 배운다.
[B13802] 시스템규명법및응용 SYSTEM IDENTIFICATION AND PRACTICE (3(3))
본 교과목에서는 측정된 입력 및 출력 데이터에서 시스템 매개 변수 및 / 또는 물리적 모델을 식별하기 위한 최신 신호 처리 방법을 소개한다. 이 강의에서 다루는 주요 주제는 신호 변환, 확률 및 비 확률 신호 필터링, 자동 매개 변수 적응 방법, 입력 신호 설계 등이며, 학생들이 시스템 식별 프로세스에 대한 실습 경험을 얻을 수 있도록 전기 모터 시스템 및 데이터 수집 보드를 갖춘 실험실 세션을 제공한다.
[B13803] 영상처리심화 ADVANCED VIDEO PROCESSING (3(3))
본 교과목에서는 디지털 영상의 기초, 영상 변환 기법, 화질의 개선, 영상복원, 영상 압축, 영상분할, 영상의 표현과 묘사 등의 주제들을 다룬다.
[B13804] ICT융합설계 ICT CONVERGENCE DESIGN (3(3))
본 교과목에서는 국가 R&D 및 기술혁신체계와 NT, BT, ICT 등 융합 산업(기술)의 특성에 대한 이해를 증진하면서, 정보통신기술을 기반으로 발전하는 ICT분야 산업 현황 및 전망에 대해 살펴보고, ICT기반 융합 제품/기술유형 및 플랫폼들에 대한 조사 분석을 통해 습득한 다양한 정보를 새로운 기술혁신 가치창출에 활용할 수 있도록 한다.
[B13805] 딥러닝 DEEP LEARNING (3(3))
본 교과목에서는 딥러닝과 관련된 각종 주제에 대한 최신 연구 및 응용 사례에 대한 학습을 진행한다. 특히, 로봇 응용 및 지능형 로봇, 자율주행 로봇의 IT 융합에 관한 주제를 다룬다.
[B13806] 스마트팩토리특론 ADVANCED SMART FACTORY (3(3))
본 과목에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 스마트팩토리 참조 모델과 대표 및 데모 공장의 내용과 의미를 소개하며, 스마트팩토리를 완성하는데 필요한 스마트 제조기술의 최근 동향을 소개한다. 특히, 사물 인터넷, 빅데이터, 사이버 물리 시스템, 에너지 절감기술 등이 제조업에 미치는 영향과 국내 제조업에서 적용되고 있는 몇 가지 사례들을 소개한다.
[B13807] 4차산업혁명첨단기술 ADVANCED TECHNOLOGY OF 4TH INDUSTRIAL REVOLUTION (3(3))
본 교과목에서는 4차산업혁명첨단기술 관련 최신 연구동향 및 미래 기술에 대해 학습하고 토의한다. 필요에 따라 외부 관련 전문가를 직접 초빙하여 세미나 개최한다.
[B13813] 로봇기계공학과세미나(1) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(1) (1(1))
매주 다른 주제와 강사에 의해 진행되는 정기 세미나를 통해 다양한 기계공학 분야의 현재의 연구와 개발 등을 배우게 된다. 이 과목을 통하여 문제의 해석능력, 해석결과를 종합화하는 능력을 배양한다.
[B13814] 로봇기계공학과세미나(2) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(2) (1(1))
매주 다른 주제와 강사에 의해 진행되는 정기 세미나를 통해 다양한 기계공학 분야의 현재의 연구와 개발 등을 배우게 된다. 이 과목을 통하여 문제의 해석능력, 해석결과를 종합화하는 능력을 배양한다.
기초공통
[B03404] 응용수학특론 ADVANCED APPLIED ENGINEERING MATHEMATICS (3(3))
본 교과목에서는 학부과정에서 다루지 않은 Bessel함수, Fourier급수, Laplace변환, 복소함수론 등 공학해석에 필요한 수학을 중점적으로 공부한다.
[B13793] 선형대수학특론 ADVANCED LINEAR ALGEBRA (3(3))
본 교과목에서는 로봇공학을 포함한 공학을 공부하는 데 필수적인 선형대수학(벡터, 행렬, 연립 선형방정식, 유클리우드 공간에서의 선형 변환, 선형 독립, 베이스, 고유값, 고유벡터, 스칼라 및 벡터곱, 행렬식 등)에 관하여 다룬다. 본 교과목은 학생들에게 선행 대수에 대한 기본 개념을 이해 시키고 선형 대수 관련 계산능력을 함양시키는 데 목적이 있다.
[B03404] 응용수학특론 ADVANCED APPLIED ENGINEERING MATHEMATICS (3(3))
본 교과목에서는 학부과정에서 다루지 않은 Bessel함수, Fourier급수, Laplace변환, 복소함수론 등 공학해석에 필요한 수학을 중점적으로 공부한다.
[B13793] 선형대수학특론 ADVANCED LINEAR ALGEBRA (3(3))
본 교과목에서는 로봇공학을 포함한 공학을 공부하는 데 필수적인 선형대수학(벡터, 행렬, 연립 선형방정식, 유클리우드 공간에서의 선형 변환, 선형 독립, 베이스, 고유값, 고유벡터, 스칼라 및 벡터곱, 행렬식 등)에 관하여 다룬다. 본 교과목은 학생들에게 선행 대수에 대한 기본 개념을 이해 시키고 선형 대수 관련 계산능력을 함양시키는 데 목적이 있다.
논문대체
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
석사학위청구논문의 제출에 갈음하여 논문에 상응하는 학습경험 및 결과 등을 포함하는 논문대체과제를 수행하는 과목으로, 논문대체 학위 제도를 시행하는 학과에서 부여하는 논문대체 과제를 수행하고 학위논문대체요건 심사에 통과하여야 한다.
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
석사학위청구논문의 제출에 갈음하여 논문에 상응하는 학습경험 및 결과 등을 포함하는 논문대체과제를 수행하는 과목으로, 논문대체 학위 제도를 시행하는 학과에서 부여하는 논문대체 과제를 수행하고 학위논문대체요건 심사에 통과하여야 한다.
전공
[B01388] 디지털신호처리 DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
This course deals with the modulation and demodulation systems for the baseband signal, band pass signal, ASK,FSK, PSK, M-ary ASK, FSK, PSK, error probability, multiplexing, spread spectrum systems, fading channel, statistical decision, and OFDM systems.
[B02355] 선형진동학 VIBRATIONS OF LINEAR SYSTEMS (3(3))
An introduction to the theory of mechanical vibrations including topics of harmonic motion, free and forced vibrations, influences of damping, resonance, transient excitation. Normal modes of multi-degree-of-freedom and continuous systems.
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
Learn about basic concepts and algorithms of machine learning techniques that outline artificial intelligence and learn from data themselves. It covers various machine learning and deep learning models such as artificial neural network, support vector machine, decision tree, ensemble technique, clustering, convolution and cyclic neural network, and various issues related to algorithm and machine learning system development.
[B04294] 최적설계 OPTIMAL DESIGN (3(3))
In engineering design problems where there are several design variables, we study how to get the best design by selecting these variable values appropriately. First, you will learn how to construct a given design problem as an optimization problem, and how to solve it mathematically or numerically by applying the appropriate solution technique according to the type of problem
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
This course is offered to make it possible for a master's degree student to thoroughly investigate a topic related to his or her research interest.
[B09529] 강인적응제어 ROBUST ADAPTIVE CONTROL (3(3))
The major topics of this course include the mathematical derivations and analyses of Ricatti equations for optimal control, definitions of robust stability and robust performance, closed-loop limitations imposed by an open-loop system, modeling of systems with uncertainties, µ synthesis and applications, Youla parameterization and all stabilizing controllers, and practical robust control algorithms with examples of disturbance observer and sliding mode control.
[B09548] 디지털통신 DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS (3(3))
This course deals with the modulation and demodulation systems for the baseband signal, band pass signal, ASK,FSK, PSK, M-ary ASK, FSK, PSK, error probability, multiplexing, spread spectrum systems, fading channel, statistical decision, and OFDM systems.
[B11293] 컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND ITS APPLICATIONS (3(3))
As many camera-based application systems are developed, it is required to know techniques for image acquisition, image processing. In this course, basic computational methods for modeling, motion analysis, and pattern recognition are covered. Recent advance in pattern recognition and machine learning are also discussed.
[B11807] 센서시스템특론 SPECIAL TOPICS FOR SENSOR SYSTEM (3(3))
This course deals with the sensor chips for detecting various physical values and intelligent-sensor-system measuring, and processing the information from the outside world.
[B11808] 패턴인식및머신학습 PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING (3(3))
Pattern Recognition and Machine Learning are very important technique for signal processing, image processing and computer vision. Therefore, we need to have a class that can focus on this topic and learn intensely in this field. This course provides basic methodology of pattern recognition and recently advanced techniques in pattern recognition.
[B12385] 로봇공학특론 ADVANCED ROBOTICS (3(3))
This course provides the structure and basic theory such as Coordiate transformation, forward and inverse kinematics, Jacobian, Dynamics and Control of a robot. By this course, 3 dimensional Kinematics and dynamics can be understood easily.
[B12854] 임베디드하드웨어설계 EMBEDDED HARDWARE DESIGN (3(3))
System integration of embedded hardware components including embedded processor, sensors, actuators, and glue logic. For practical learning, - operation of embedded processor and I/O interfaces, - integration of sensors and actuators with glue logic - system control by real-time OS and tasks
[B13794] 선형시스템제어 LINEAR SYSTEM CONTROL (3(3))
This course covers from the linear system control theory to the advanced digital control schemes such as linear quadratic control and disturbance observer. Students are asked to obtain the frequency responses by themselves, to find the model parameters by a curve-fit, to design feedback and feedforward control algorithms with at least five different approaches, and to verify the control performance by experimental results.
[B13795] 디지털시스템제어 DIGITAL SYSTEM CONTROL (3(3))
This course covers from the linear system control theory to the advanced digital control schemes such as linear quadratic control and disturbance observer. Students are asked to obtain the frequency responses by themselves, to find the model parameters by a curve-fit, to design feedback and feedforward control algorithms with at least five different approaches, and to verify the control performance by experimental results.
[B13796] 로봇동역학및제어 ROBOT DYNAMICS AND CONTROL (3(3))
This course deals with the Jabcobian, variational formulation of the robotic dynamics and dynamics based robotic control technique.
[B13797] 고급메카트로닉스(1) ADVANCED MECHATRONICS(1) (3(3))
This course deals with advanced theories and techniques in mechatronics for dealing with electrical devices, measurements, and controls of mechanical systems. Practical examples given in the lecture include actuating systems (e.g., electric motor systems, pneumatic systems, etc.), signal processing techniques, measurement of analog and digital sensor signals, use of electric elements, communication methods, and implementation of various control algorithms. In this course, hands-on experiences through a set of laboratory sessions are emphasized particularly.
[B13798] 고급메카트로닉스(2) ADVANCED MECHATRONICS(2) (3(3))
In this course, the project-based mechatronics practice is performed. Students go through project team composition, project goal/specification definition and analysis, creative idea development (brainstorming, TRIZ, mind map), project scheduling, basic design, and implementation.
[B13799] 로봇기구설계특론 ADVANCED ROBOT MECHANISM DESIGN (3(3))
Mechanical Element and System Design, Precision Mechanical Design Theory and Practice, Design Project will be processed.
[B13800] 생산공정특론 ADVANCED MANUFACTURING PROCESSES (3(3))
This course deals with the modeling, analysis, and experimental techniques are studied for the metal cutting processes such as conventional and nontraditional machining processes.
[B13801] 이동로봇특론 ADVANCED MOBILE ROBOTS (3(3))
This course focuses on advanced technologies for autonomous robots and vehicles. Particularly, the course studies simultaneous localization and mapping (SLAM) and object detection methods. In addition, the students will implement various algorithms with datasets from autonomous vehicles and learn technologies used in actual systems.
[B13802] 시스템규명법및응용 SYSTEM IDENTIFICATION AND PRACTICE (3(3))
This course introduces modern signal processing methods for identifying system parameters and/or physical models from the measured input and output data. The major topics taught in this class include the signal transformation, stochastic and non-stochastic signal filtering, automatic parameter adaptation methods, design of input signals, and so on. For students to obtain the hands-on experiences of system identification processes, laboratory sessions with electric motor systems and data acquisition boards are provided.
[B13803] 영상처리심화 ADVANCED VIDEO PROCESSING (3(3))
This course deals with the following topics: digital Image fundamentals, image transformation, image enhancement, image restoration, image compression, image segmentation, and representation and description.
[B13804] ICT융합설계 ICT CONVERGENCE DESIGN (3(3))
This course improves understanding of the national R&D, technology innovation, and of the characteristics of the accelerating NT, BT, ICT convergence technology and their perspective. Survey and analysis of ICT based convergence product, and technology type, and platform will provide various information that will be useful for the technology innovation and value creation.
[B13805] 딥러닝 DEEP LEARNING (3(3))
The course covers the latest research and application examples on various topics related to deep learning and IT convergence. It covers the latest technologies of deep learning and topics on IT convergence in robot applications, intelligent robotics and autonomous robots.
[B13806] 스마트팩토리특론 ADVANCED SMART FACTORY (3(3))
This course deals with the overall contents of Smart Factory. - the reference models and demos of the smart factory - latest trends in smart manufacturing technology - Internet of Things, big data, cyber physical systems, and energy saving technologies on the manufacturing industry
[B13807] 4차산업혁명첨단기술 ADVANCED TECHNOLOGY OF 4TH INDUSTRIAL REVOLUTION (3(3))
Learn about the latest research trends related with 4th industrial revolution and future technologies and discuss them. Held seminars by inviting external experts as needed.
[B13813] 로봇기계공학과세미나(1) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(1) (1(1))
Weekly seminars on various topics and levels are held, through which both of the state-of-the-art and the conventional research and development methodologies and results in mechanical engineering are introduced.
[B13814] 로봇기계공학과세미나(2) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(2) (1(1))
Weekly seminars on various topics and levels are held, through which both of the state-of-the-art and the conventional research and development methodologies and results in mechanical engineering are introduced.
[B01388] 디지털신호처리 DIGITAL SIGNAL PROCESSING (3(3))
This course deals with the modulation and demodulation systems for the baseband signal, band pass signal, ASK,FSK, PSK, M-ary ASK, FSK, PSK, error probability, multiplexing, spread spectrum systems, fading channel, statistical decision, and OFDM systems.
[B02355] 선형진동학 VIBRATIONS OF LINEAR SYSTEMS (3(3))
An introduction to the theory of mechanical vibrations including topics of harmonic motion, free and forced vibrations, influences of damping, resonance, transient excitation. Normal modes of multi-degree-of-freedom and continuous systems.
[B03487] 인공지능특론 ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE (3(3))
Learn about basic concepts and algorithms of machine learning techniques that outline artificial intelligence and learn from data themselves. It covers various machine learning and deep learning models such as artificial neural network, support vector machine, decision tree, ensemble technique, clustering, convolution and cyclic neural network, and various issues related to algorithm and machine learning system development.
[B04294] 최적설계 OPTIMAL DESIGN (3(3))
In engineering design problems where there are several design variables, we study how to get the best design by selecting these variable values appropriately. First, you will learn how to construct a given design problem as an optimization problem, and how to solve it mathematically or numerically by applying the appropriate solution technique according to the type of problem
[B09289] 개별연구(1) INDEPENDENT STUDY (1) (3(3))
This course is offered to make it possible for a master's degree student to thoroughly investigate a topic related to his or her research interest.
[B09529] 강인적응제어 ROBUST ADAPTIVE CONTROL (3(3))
The major topics of this course include the mathematical derivations and analyses of Ricatti equations for optimal control, definitions of robust stability and robust performance, closed-loop limitations imposed by an open-loop system, modeling of systems with uncertainties, µ synthesis and applications, Youla parameterization and all stabilizing controllers, and practical robust control algorithms with examples of disturbance observer and sliding mode control.
[B09548] 디지털통신 DIGITAL COMMUNICATION SYSTEMS (3(3))
This course deals with the modulation and demodulation systems for the baseband signal, band pass signal, ASK,FSK, PSK, M-ary ASK, FSK, PSK, error probability, multiplexing, spread spectrum systems, fading channel, statistical decision, and OFDM systems.
[B11293] 컴퓨터비전응용 COMPUTER VISION AND ITS APPLICATIONS (3(3))
As many camera-based application systems are developed, it is required to know techniques for image acquisition, image processing. In this course, basic computational methods for modeling, motion analysis, and pattern recognition are covered. Recent advance in pattern recognition and machine learning are also discussed.
[B11807] 센서시스템특론 SPECIAL TOPICS FOR SENSOR SYSTEM (3(3))
This course deals with the sensor chips for detecting various physical values and intelligent-sensor-system measuring, and processing the information from the outside world.
[B11808] 패턴인식및머신학습 PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING (3(3))
Pattern Recognition and Machine Learning are very important technique for signal processing, image processing and computer vision. Therefore, we need to have a class that can focus on this topic and learn intensely in this field. This course provides basic methodology of pattern recognition and recently advanced techniques in pattern recognition.
[B12385] 로봇공학특론 ADVANCED ROBOTICS (3(3))
This course provides the structure and basic theory such as Coordiate transformation, forward and inverse kinematics, Jacobian, Dynamics and Control of a robot. By this course, 3 dimensional Kinematics and dynamics can be understood easily.
[B12854] 임베디드하드웨어설계 EMBEDDED HARDWARE DESIGN (3(3))
System integration of embedded hardware components including embedded processor, sensors, actuators, and glue logic. For practical learning, - operation of embedded processor and I/O interfaces, - integration of sensors and actuators with glue logic - system control by real-time OS and tasks
[B13794] 선형시스템제어 LINEAR SYSTEM CONTROL (3(3))
This course covers from the linear system control theory to the advanced digital control schemes such as linear quadratic control and disturbance observer. Students are asked to obtain the frequency responses by themselves, to find the model parameters by a curve-fit, to design feedback and feedforward control algorithms with at least five different approaches, and to verify the control performance by experimental results.
[B13795] 디지털시스템제어 DIGITAL SYSTEM CONTROL (3(3))
This course covers from the linear system control theory to the advanced digital control schemes such as linear quadratic control and disturbance observer. Students are asked to obtain the frequency responses by themselves, to find the model parameters by a curve-fit, to design feedback and feedforward control algorithms with at least five different approaches, and to verify the control performance by experimental results.
[B13796] 로봇동역학및제어 ROBOT DYNAMICS AND CONTROL (3(3))
This course deals with the Jabcobian, variational formulation of the robotic dynamics and dynamics based robotic control technique.
[B13797] 고급메카트로닉스(1) ADVANCED MECHATRONICS(1) (3(3))
This course deals with advanced theories and techniques in mechatronics for dealing with electrical devices, measurements, and controls of mechanical systems. Practical examples given in the lecture include actuating systems (e.g., electric motor systems, pneumatic systems, etc.), signal processing techniques, measurement of analog and digital sensor signals, use of electric elements, communication methods, and implementation of various control algorithms. In this course, hands-on experiences through a set of laboratory sessions are emphasized particularly.
[B13798] 고급메카트로닉스(2) ADVANCED MECHATRONICS(2) (3(3))
In this course, the project-based mechatronics practice is performed. Students go through project team composition, project goal/specification definition and analysis, creative idea development (brainstorming, TRIZ, mind map), project scheduling, basic design, and implementation.
[B13799] 로봇기구설계특론 ADVANCED ROBOT MECHANISM DESIGN (3(3))
Mechanical Element and System Design, Precision Mechanical Design Theory and Practice, Design Project will be processed.
[B13800] 생산공정특론 ADVANCED MANUFACTURING PROCESSES (3(3))
This course deals with the modeling, analysis, and experimental techniques are studied for the metal cutting processes such as conventional and nontraditional machining processes.
[B13801] 이동로봇특론 ADVANCED MOBILE ROBOTS (3(3))
This course focuses on advanced technologies for autonomous robots and vehicles. Particularly, the course studies simultaneous localization and mapping (SLAM) and object detection methods. In addition, the students will implement various algorithms with datasets from autonomous vehicles and learn technologies used in actual systems.
[B13802] 시스템규명법및응용 SYSTEM IDENTIFICATION AND PRACTICE (3(3))
This course introduces modern signal processing methods for identifying system parameters and/or physical models from the measured input and output data. The major topics taught in this class include the signal transformation, stochastic and non-stochastic signal filtering, automatic parameter adaptation methods, design of input signals, and so on. For students to obtain the hands-on experiences of system identification processes, laboratory sessions with electric motor systems and data acquisition boards are provided.
[B13803] 영상처리심화 ADVANCED VIDEO PROCESSING (3(3))
This course deals with the following topics: digital Image fundamentals, image transformation, image enhancement, image restoration, image compression, image segmentation, and representation and description.
[B13804] ICT융합설계 ICT CONVERGENCE DESIGN (3(3))
This course improves understanding of the national R&D, technology innovation, and of the characteristics of the accelerating NT, BT, ICT convergence technology and their perspective. Survey and analysis of ICT based convergence product, and technology type, and platform will provide various information that will be useful for the technology innovation and value creation.
[B13805] 딥러닝 DEEP LEARNING (3(3))
The course covers the latest research and application examples on various topics related to deep learning and IT convergence. It covers the latest technologies of deep learning and topics on IT convergence in robot applications, intelligent robotics and autonomous robots.
[B13806] 스마트팩토리특론 ADVANCED SMART FACTORY (3(3))
This course deals with the overall contents of Smart Factory. - the reference models and demos of the smart factory - latest trends in smart manufacturing technology - Internet of Things, big data, cyber physical systems, and energy saving technologies on the manufacturing industry
[B13807] 4차산업혁명첨단기술 ADVANCED TECHNOLOGY OF 4TH INDUSTRIAL REVOLUTION (3(3))
Learn about the latest research trends related with 4th industrial revolution and future technologies and discuss them. Held seminars by inviting external experts as needed.
[B13813] 로봇기계공학과세미나(1) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(1) (1(1))
Weekly seminars on various topics and levels are held, through which both of the state-of-the-art and the conventional research and development methodologies and results in mechanical engineering are introduced.
[B13814] 로봇기계공학과세미나(2) ROBOTICS ENGINEERING SEMINAR(2) (1(1))
Weekly seminars on various topics and levels are held, through which both of the state-of-the-art and the conventional research and development methodologies and results in mechanical engineering are introduced.
기초공통
[B03404] 응용수학특론 ADVANCED APPLIED ENGINEERING MATHEMATICS (3(3))
This course deals with the mathematical theories which are helpful for the mechanical design such as the Bessel function, Fourier series, Laplace transformation and Complex theory.
[B13793] 선형대수학특론 ADVANCED LINEAR ALGEBRA (3(3))
This course deals with the linear algebra including: vectors, matrices, systems of linear equations, linear transformations in Euclidean space, linear independence, bases, eigenvalues, eigenvectors, dot and cross products, determinants, etc which are indispensable tools in engineering including robotics. It is designed to develop intuition for the key ideas of linear algebra, and ability to do linear algebra computations.
[B03404] 응용수학특론 ADVANCED APPLIED ENGINEERING MATHEMATICS (3(3))
This course deals with the mathematical theories which are helpful for the mechanical design such as the Bessel function, Fourier series, Laplace transformation and Complex theory.
[B13793] 선형대수학특론 ADVANCED LINEAR ALGEBRA (3(3))
This course deals with the linear algebra including: vectors, matrices, systems of linear equations, linear transformations in Euclidean space, linear independence, bases, eigenvalues, eigenvectors, dot and cross products, determinants, etc which are indispensable tools in engineering including robotics. It is designed to develop intuition for the key ideas of linear algebra, and ability to do linear algebra computations.
논문대체
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
This course is for master degree-seeking students who take an option of non-thesis. This option is to conduct assignments by the department which is one of the graduation requirements. Once the academic assignments are approved by the committee, the credit will be accredited which is equivalent to three (3) hour credit course.
[B13470] 논문대체 NON-THESIS PROJECT (3(3))
This course is for master degree-seeking students who take an option of non-thesis. This option is to conduct assignments by the department which is one of the graduation requirements. Once the academic assignments are approved by the committee, the credit will be accredited which is equivalent to three (3) hour credit course.