구분 | 과목명 | 교육목표 | 학습내용 |
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석박사과정 공통 교과목 | |||
기초공통 | 차량제어 시스템 | 차량제어 이론 및 응용 | - 선형제어 시스템 학습 - Phase Plane 학습 - Lyapunov 안정성 학습 - 비선형제어법 학습 |
차량용 영상처리 | 영상처리를 위한 언어와 API를 이용한 프로그래밍 기법 연구 | - 영상처리의 정의 - 영상처리 알고리즘 - 라이브러리를 활용한 영상처리 | |
산학연계 | C-PBL | 산학협력, 글로벌 협력등을 통한 실무역량 강화 | - 실무커뮤니케이션 능력 - 현장 문제 해결 능력 - 글로벌 커뮤니케이션 역량 |
자율주행 플랫폼 제작 | 자율주행차 플랫폼 및 트랙 제작 | - GPU 기반 엣지컴퓨터 플랫폼 - 딥러닝 기반 자율주행기술개발 - 실제 운행 메커니즘 기술개발 | |
자율주행 융합 세미나1 | 자동차 분야 전문가 초청을 통한 최신 기술연구 동향 파악 | - 자동차 분야 최신 기술 및 연구 동향 | |
자율주행 융합 세미나2 | 자동차 분야 전문가 초청을 통한 최신 기술연구 동향 파악 | - 자동차 분야 최신 기술 및 연구 동향 | |
석사과정 주요 교과목 | |||
전공핵심 | 전기모터이론 및 응용 | 자동차용 전동기의 작동 원리 및 응용 학습 | - 차량용 전동기의 동작원리 - 백터제어 학습 - 모터제어기법 학습 |
자동차용 센서공학 | 자율주행 및 차량 전반에 적용 가능한 광학센서 작동 원리 학습 | - 현대 광학 센서의 정의 - 광학 데이터 수집 및 처리 기법 - 레이저 센서 설계 실습 | |
차량용반도체 | 차량용 반도체에 대한 기본적인 학습 | - 반도체의 양자 역학 이론 학습 - 반도체 소자의 전기 전도 특성 학습 | |
고급융합 | 차량용 임베디드 프로젝트 | 차량용 임베디드 시스템 설계 학습 | - UI 설계 - 기본적인 주행 실습 - 원격 제어 실습 - 딥러닝 기반 주행 실습 |
자율주행 제어시스템 | 인공지능 기반 자율주행 시스템 설계 학습 | - 자율주행 기술 정의 - 자율주행 심화 학습 | |
박사과정 주요 교과목 | |||
전공핵심 | 지능형 차량제어 시스템 | 자율주행을 위한 지능제어 학습 | - 퍼지 이론의 정의 - 신경회로망의 정의 - 인공지능 기법의 종류 |
실시간 임베디드 시스템 | 제어MCU를 위한 임베디드 시스템용 기술 이해 | - MCU구조 - 자율주행 자동차 시스템 응용 | |
전기기기 제어특론 | 전동기 제어기법 학습 | - 백터제어의 이해 - 전류 및 속도제어기 설계 - 모터 다이나믹 시뮬레이션 | |
개방형 임베디드 인공지능 | 차량용 임베디드시스템의 인공지능의 도입 | - 파이썬 기반 코딩 기법 학습 - 인공지능을 이용한 임베디드 시스템 설계 | |
고급융합 | 차량 딥러닝 | 딥러닝 방법을 이용한 제어모델 및 인식 모델 연구 | - 신경회로망의 구성요소 및 학습이론 - 인공적 퍼지이론의 학습이론 - 딥러닝 프로그래밍 |
차량주행 인지판단 | 자율주행의 인지판단에 대한 학습 | - 카메라기반 인지 - 라이다기반 인지 - 위험상황 판단 | |
지능형 자동차 제어응용 | 지능형 자동제 제어 설계 학습 | - 시스템 거동에 대한 이해 - 선형 및 비선형 시스템 학습 - 안정성 분석 - 제어 및 관측 가능성 - 제어이론 바탕 자율주행 차량 사례 연구 | |
지능형 안전제어 시스템 | 정보통신기술, 환경센서기술 및 인간 및 차량간 상호작용기술 기반으로 휴먼팩터를 고려한 안전시스템 학습 | - 인간 및 차량간 인터랙션 학습 - 첨단안전시스템 학습 - 안전제어시스템 설계 학습 |