목원대학교로봇학과

• 한국형 온라인 공개강좌 - 온라인을 통해서 누구나, 어디서나 원하는 강의를 무료로 들을 수 있는 온라인 공개강좌 서비스로 양방향 학습이 가능한 새로운 교육환경을 제공

• 학생들이 방학 동안 산업체에서 현장실습을 통해 실무에 대한 지식 및 기술, 경험을 쌓는다.

• 인공지능의 원리와 방법 및 활용 분야를 전반적으로 살펴봄으로써 미래의 창의적 융합인재가 갖추어야 할 소양을 학습하고 함양하며 인공지능 응용분야에 적용된 방법론을 이해한다. 또한, 빅데이터 시대에 적합한 문제해결능력과 사회변화를 배우며 통찰력을 키운다.

• 로봇은 크게 기구 설계와 전기장비, 그리고 소프트웨어로 구성된다. 전기 장비를 다루기 위해 기초적인 전자 회로를 이해하고 설계할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 본 교과목을 개설한다. 전류, 전압, 저항의 의미와 용도, DC 회로의 이해 및 분석을 통해 기초적인 DC회로부터 시작해 절전전압 분석, 망전류분석, 중첩의 원리, 테브닌 등가회로 등의 다양한 네트워크 분석 기법을 다룬다.

• 교양필수인 채플은 1, 2학년(신학대학(사회복지학과 제외)-3학년) 학생들이 의무적으로 주1회 채플예배에 참석한다. 학기 중 부활절축하예배, 신앙강화주간예배, 추수감사예배, 성탄목점등예배, 찬양, 연극, 영상예배 등 다채로운 특별예배를 실시하기도 한다.

• 본 과목은 파이썬 프로그래밍 입문자를 위한 교육으로 파이썬 기초 문법과 이를 활용하는 방법을 이해한다. 또한, 파이썬프로그래밍은 빅데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 언어로 예제를 통해 배움으로써 코딩의 개념을 확립하고 Python의 확장가능성을 확인한다.

• 컴퓨터 언어를 습득하고 인간이 인지하는 감각을 컴퓨터가 이해하는 방식으로 변화하는 과정을 배운다. 전기, 전자 이론을 전혀 모르는 학생을 대상으로 기본적인 전기, 전자의 이해와 함께 작업에 활용될 수 있는 부분들을 탐구한다. 기본적인 센서활용과 모터, LED 제어를 통해 작업을 응용한다.

• 로봇 공학을 이해하기 위해 필요한 함수와 극한,복소수,벡터,연립방정식과 행렬,선형대수,미분방정식,확률및 통계등의 주제를 다룬다.

• 로봇 시스템의 분류, 로봇산업의 현황, 로봇과 자동화, 로봇구조 동작원리, 제어장치, 제어 알고리즘, 계측원리, 및 로봇의 기구학적 해석 능력을 익히며, 로봇이 생산현장과 인간사회에서 어떻게 응용되고 있는지를 알아본다.

• 로봇을 제어하기 위한 고급 프로그래밍 방법을 학습한다. C언어를 통한 로봇 입출력 제어를 통한 센서 및 모터 활용능력을 키우고, 나아가 윈도우 프로그래밍 을 통한 PC와 로봇의 통신방법 및 제어기법을 학습한다.

• AI와 로봇 분야의 프로젝트를 팀별로 수행해 창의력과 실질적 개발능력을 갖춘다. 본 과목에서는 교수의 지도하에 학생들이 팀을 만들어 전공과 관련있는 프로젝트를 설계하고 개발하여 그 결과를 얻는다. 본 프로젝트를 통해 전공관련 미래진로설계를 위한 경험을 쌓는다.

• 1~2학년의 진로설정을 위한 합리적인 의사 결정과 목표 설정을 위한 개인별 상담과 진로 개발 능력 등을 강화하여 학생들이 긍정적 마인드와 능동적 학업성취를 달성하도록 한다.

• 교양필수인 채플은 1, 2학년(신학대학(사회복지학과 제외)-3학년) 학생들이 의무적으로 주1회 채플예배에 참석한다. 학기 중 부활절축하예배, 신앙강화주간예배, 추수감사예배, 성탄목점등예배, 찬양, 연극, 영상예배 등 다채로운 특별예배를 실시하기도 한다.

• 본 교과목은 취업 현장에서 필요한 내용들을 사전 경험함으로써 졸업 후 적성에 맞는 진로와 그에 따른 취업을 하는데 도움을 준다. 학교와 협약을 맺은 기관에서 실무를 배우고 익히며, 그 기관으로부터 역량을 평가 받는다.

• 제품의 제조 및 가공전의 단계인 설계과정 전반 과정을 실습과 함께 학습한다. 2차원 도면 해독 및 가공법 일반 등 기본지식을 학습하고, 다양한 3차원 CAD 소프트웨어를 사용하여 아이디어를 구체화할 수 있는 설계기술을 습득한다. 분석 및 제조과정과 연계하여 설계된 내용을 실제 제조하고 변경하는 과정을 통해서 실무능력과 설계능력을 배양한다.

• 본 수업은 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에 대한 기초적 이론과 지식을 습득하고, 이를 토대로 서비스 로봇, 대화 관리 등의 AI 분야에의 적용 사례를 다루고자 한다. 교육과정을 위한 모의 실험 환경 및 응용프로그램을 개발하여, 프로그래밍을 통한 논리와 규칙 적용에 대한 기본적 내용을 이해하고 규칙기반 방법론 적용에 따른 논리 충돌, 스크립트 기반의 추상화 과정의 문제점을 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 확률형 기계학습 분야의 심화과정과 연계를 통해 AI 분야에 대한 종합적 이해와 지능형 문제에 대한 접근성 향상을 목표로 한다.

• 로봇에 사용되는 다양한 센서에 대한 회로의 분석과 설계 방법을 학습한다. 센서 시스템의 주요 특징과 입출력 신호의 시간, 주파수 영역에서의 특성에 대해 배운다.

• 회로 해석에 기초가 되는 소자, 전원 등을 이해하고, 저항회로, RL회로, RLC 회로 및 전자회로 등의 아날로그 회고？ 해석 및 설계 방법을 이론과 실험을 병행하여 익힌다.

• 교양필수인 채플은 1, 2학년(신학대학(사회복지학과 제외)-3학년) 학생들이 의무적으로 주1회 채플예배에 참석한다. 학기 중 부활절축하예배, 신앙강화주간예배, 추수감사예배, 성탄목점등예배, 찬양, 연극, 영상예배 등 다채로운 특별예배를 실시하기도 한다.

• 마이크로프로세서와 앱을 결합하여 하드웨어 작품과 앱을 만들어 제어한다. 또한, 블루투스 통신을 이용하여 입출력 제어와 모니터링 시스템을 구현하고 각종 센서와 모터를 활용하여 IoT에 응용한다.

• 역학은 힘과 물체의 평형관계를 다루는 분야이다. 하중에 의한 강체의 변형관계를 다루는 정역학과 재료물성과 응용분포에 따른 재료역학 기본원리를 학습한 다. 토크나 굽힘력에 의한 변형경향에 영향을 미치는 회전관성모멘트와 면적관성모멘트의 개념을 익히고, 유체역학, 공기역학, 유한소요법 등 유한요소에 역학 적용 기본식과 그 응용에 대해서 소개한다.

• 진법에 근거한 수 체계와 부울대수를 기반으로 하는 조합논리회로와 순서논리회로의 해석 및 설계방법을 기반으로 논리회로의 특성을 측정 분석하므로 디지털시스템을 설계하기 위한 이론과 실험을 병행하여 익힌다.

• 로봇스튜디오에서는 마이크로소프트사의 3D 물리엔진 기반의 로봇 시뮬레이션 황경을 제공하는 MSRS를 통하여 윈도우 또는 웹 기반의 인터페이스를 통해 로봇과 상호 연동되는 시뮬레이션을 할 수 있으며 실시간으로 로봇 센서의 값을 모니터링하고 모터와 액추에이터에 값을 전달 할 수 있다. 로봇의 전반적인 과정을 학습할 수 있다.

• 로봇을 위한 기본적인 영상처리 기법들에 대해 학습한다. 이진화, 세선화, 히스토그램 분석, convolution, 디지털 필터링 및 영상분할 등 다양한 영상신호처리 이론들을 학습한다.

• 마이크로컨트롤러에 대한 응용능력을 실제 로봇에 적용하기 위한 회로응용설계능력 및 구축 그리고 정해진 목적 수행을 위한 기능을 구현할 수 있다. 로봇의 일정기능구현을 위해 센서시스템과 ATmega128 보드 및 액추에이터를 통합적으로 인터페이스 구성계획하고 원활한 신호처리 및 환경과의 상호작용을 할 수 있도록 통합적 로봇 시스템 설계능력을 갖출 수 있다. 센서, 제어기, 액추에이터의 통합적 연계에 의한 로봇시스템 설계 및 응용과정을 통해 로봇이 다양한 기능, 목적수행을 안정적으로 수행할 수 있도록 한다.

• 미래설계프로젝트1에서 진행하는 프로젝트 팀의 선배 멘토로 참여해 팀별 프로젝트를 수행을 리드하는 능력을 갖춘다. 본 과목에서는 교수의 지도하에 학생들이 팀을 만들어 전공과 관련있는 프로젝트를 설계하고 개발하여 그 결과를 얻는다.

• 교양필수인 채플은 1, 2학년(신학대학(사회복지학과 제외)-3학년) 학생들이 의무적으로 주1회 채플예배에 참석한다. 학기 중 부활절축하예배, 신앙강화주간예배, 추수감사예배, 성탄목점등예배, 찬양, 연극, 영상예배 등 다채로운 특별예배를 실시하기도 한다.

• 본 수업은 그래픽스 분야의 이론 및 실제 응용 사례에 대한 프로그래밍 실습을 통해 컴퓨터내에서의 가상 현실의 기초적 원리를 이해하고 이를 활용한 4차산업 기반의 응용분야에의 접근을 목표로 한다. 동차행렬 기반의 좌표 변환, 쿼티니언의 원리, 화면 표기를 위한 투영기법, 일상의 빛 또는 인위적인 조명의 수학적 모델링, 정점과 면으로 구성된 폴리곤 기반 3차원 개체의 표기 및 변형, 폴리곤 기반의 쉐이딩 기법, 점기반의 레이트레이싱 기법, GLSL을 이용한 쉐이더 프로그래밍, 충돌 해석으로 구성된다. 이를 위해, 행렬 및 벡터 연산에 대한 수학적 지식과 C++ 프로그래밍 능력이 선행적으로 요구된다.

• 본 과목은 기업 등과 장기현장 실습(IPP: Industry Professional Practice) 협약을 체결하고, 산업체 현장에서 전일제 현장 훈련을 병행하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 IPP 1을 이수하고, 두 번째 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 9학기 이상 등록자 중 산업체 현장에서 전일제 현장 훈련을 병행하기를 원하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 6개월의 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 IPP 1 또는 IPP2를 이수한 학생이 연속하여 수강할 수 있다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 6개월의 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 여름 또는 겨울 방학 기간에 IPP(장기현장실습)에 참여한 학생이 현장실습을 모두 마친 이후에 1학기 또는 2학기에 수강신청 할 수 있다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 로봇공학에서는 둘 이상 강체요소들 간의 운동에 의한 상호작용과 그 결과를 다루는 기구학을 기반으로 한다. 상호작용과 결과는 강체 요서 상의 일정 지점의 변위, 속도, 가속도가 되며, 주기적 시간에 따른 결과들을 수식으로 계산하고, 시뮬레이션 할 수 있는 능력을 배양한다. 일정 지점의 원하는 결과를 얻기 위한 역기구학의 해를 찾기 위한 조건과 수식유도과정을 학습하고, 각종 관절로봇의 운동을 구현하기 위한 시뮬레이션 과정을 수행한다.

• 최근 급격히 대중화되고 있는 스마트 폰 및 디바이스 어플리케이션 개발관련 기술을 습득하고 이를 로봇에 접목하여 다양한 로봇관련 모바일 컨텐츠를 개발 및 응용하는 기법들을 학습한다. 실습을 통해 차세대 로봇 응용환경에 대한 개발 능력을 증진한다.

• 로봇의 카메라를 통해 입력된 2차원 이미지의 화상처리 기술을 통한 영상인식 기술들을 학습한다. 다양한 물체의 검출 및 위치, 자세 인식부터 템플릿 매칭 및 신경망 기술을 통한 영상 인식 기법을 배우고, 이를 바탕으로 실시간 로봇영상인식 시스템을 구현하는 다양한 방법들을 학습한다.

• 각종 로봇, 전자기기, 가전제품, 휴대용 디바이스를 구동하기 위한 고성능 마이크로프로세서 기반의 임베디드 시스템을 설계해 보고, 이를 운용하기 위한 임베디드 OS에 관하여 학습한다. 구현 된 임베디드 시스템에 임베디드 OS를 탑재한 뒤, 응용 어플리케이션을 실습을 통해 구현해 본다.

• 제어에 필요한 기본적인 수학, 피드백 제어의 개념, 전달 함수, 블록선도, 신호흐름선도 등을 다루고, 제어 계통의 해석, 안정도 해석, 제어 시스템의 설계기법 등을 강의하고 실습을 통해 구현해 본다.

• 디지털 신호에 대한 시간 영역 및 주파수 영역에서의 신호처리 및 해석기법을 배우고 이를 응용하여 A/D, D/A 변환기법 및 디지털 필터 설계 기술을 배운다. 이러한 개념을 프로그램으로 모델링하여 직접 확인 및 숙지하도록 한다.

• 디지털제어에 필요한 discrete-time system 표현, Z변환, 전달함수 등을 다루고, 디지털제어시스템의 해석, 안정도 판별법, 제어기 설계 등을 강의한다.

• 로봇이 가진 비선형적인 시스템 동역학 특성을 해석하고, 이에 기반한 다양한 유형의 로봇의 제어 특성을 다룬다. 실환경에서 구동기가 가진 마찰, 토크 및 관절 한계의 비선형적 특징을 이해하고,이를 로봇에 적용, 제어하는 과정을 통해 로봇이 가진 시스템 동역학적 제어 특성을 습득한다.

• 산업현장 및 시장에 출시되거나 앞으로 개발될 로봇들에 관하여 살펴보고, 이를 센서, 제어시스템, 액츄에이터로 구성된 시스템적인 면에서 분석해 본다. 각종 로봇시스템의 필수적 요소들을 실제 모델 개발의 입장에서 검토해보고, 실무적 관점에서 적용 및 응용에의 어려운 점 등에 관하여 논의한다. 통합되는 기술들의 장래전망과 미래기술을 통해 차세대 로봇시스템의 기술을 예측하고, 인공지능의 접목 및 신기술적용에 관하여 조사해 본다.

• 최근 지식재산권에 대한 중요성이 대두되고 있다. 로봇관련 지식재산권의 동향을 파악하고, 기존 지식재산권의 검색 및 신규 지식재산권의 출원하는 방법을 학습한다.

• 로봇의 학습은 기술발전과 산업혁명의 도래에 따라 주요한 관심 분야가 되고 있다. 본 수업은 특히 로봇의 학습 방법론에 초점을 맞추어, 강화학습, 딥러닝, 모방학습과 같은 다양한 학습기법의 활용 분야를 다루고자 한다. 다양한 종류의 커널과 네트워크 구조에 대해 소개하고, 이를 토대로 문제에 따른 학습방법의 적용과 그 필요성을 알아본다. 또한, 로봇 시스템에 적용되는 학습 기법에 대해 이론적으로 분석하고, 응용분야에 대한 컴퓨터 모의실험 및 실환경 실험을 통해 검증하고자 한다.

• 로봇에 지능을 부여하는 전반적인 머신러닝을 소개하고, 각각의 방법이 가진 유형별 특징을 이해한다. 선형대수학과 확률/ 통계에 대한 이해가 필수적이라 머신러닝을 구현하기 위한 기초적인 수학적인 지식을 쌓고, 이를 프로그래밍으로 실습한다. 이를 기반으로 베이지안 인식기를 비롯한 여러 선형 인식기의 장단점을 소개한다. 이를 직접 구현함으로써 확률에 의한 지능 구현을 이해한다.

• 미래설계프로젝트1에서 진행하는 프로젝트 팀의 선배 멘토로 참여해 팀별 실질적 개발능력을 갖춘다. 본 프로젝트를 통해 전공관련 프로젝트의 멘토링을 경험하고 미래진로설계를 위한 경험을 쌓는다.

• 인공지능을 이해하기 위한 기본개념으로써 추론,문제의 기술, 탐색과 제어전략, 지식의 표현방법, 문제해결과 작용소 등을 익히고 그 응용시스템으로써 전문가 시스템을 다루며 범용 인공지능 언어에 대해 소개한다.

• 본 과목은 기업 등과 장기현장 실습(IPP: Industry Professional Practice) 협약을 체결하고, 산업체 현장에서 전일제 현장 훈련을 병행하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 IPP 1을 이수하고, 두 번째 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 9학기 이상 등록자 중 산업체 현장에서 전일제 현장 훈련을 병행하기를 원하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 6개월의 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 IPP 1 또는 IPP2를 이수한 학생이 연속하여 수강할 수 있다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 본 과목은 6개월의 장기현장 실습에 참여하고자 하는 현장실습생을 위해 개설한다. 본 과목은 여름 또는 겨울 방학 기간에 IPP(장기현장실습)에 참여한 학생이 현장실습을 모두 마친 이후에 1학기 또는 2학기에 수강신청 할 수 있다. 본 과목은 이론교육과 체계적인 현장실습의 연계를 통하여 학생들의 취업 역량을 강화하고, 현장 실무 능력을 계발하는데 목적이 있다. 교과목의 평가는 학과 담당교수, 산업체 현장실습 담당자 등의 평가 결과에 따라 이수 P(Pass), 미이수 F(Fail)로 한다.

• 학생들이 한 학기 동안 산업체에서 현장실습을 통해 실무에 대한 지식 및 기술, 경험을 쌓는다.

• 본 교과목은 취업 현장에서 필요한 내용들을 사전 경험함으로써 졸업 후 적성에 맞는 진로와 그에 따른 취업을 하는데 도움을 준다. 학교와 협약을 맺은 기관에서 실무를 배우고 익히며, 그 기관으로부터 역량을 평가 받는다.

• 졸업을 위한 필수 과정으로써 1차 발표 후 전람회를 필수로 하여야 된다.

• 로봇을 설계·제작·적용하기 위해서 많은 지식과 기술의 융합적 적용이 요구된다. 로봇을 효과적으로 활용하기 위해 습득한 지식과 기술을 실제 로봇 응용 분야에 적용해 보고 시뮬레이션 기반 실습을 통해 수행해 보면서 로봇에 대한 실제적 응용 기술 및 방법을 학습한다.

• 본 취업교과목은 아래와 같은 내용으로 구성한다. ㅇ로봇산업과 IT 산업 기술의 변화 ㅇ로봇산업과 IT 산업 기술인력 취업 현황 분석 ㅇ직무 역량 이해 및 자기 진단 ㅇ취업 희망기업에 대한 분석(인재상, 회사 비전, 조직 문화 등) ㅇ직업기초능력 part 1 ㅇ직업기초능력 part 2 ㅇ자신의 강점을 표현하는 자기소개서 작성 ㅇ직무역량과 올바른 직업관의 갖춘 직무 기술서 작성 ㅇ대기업/중견기업/공공기관 맞춤형 서류, 인적성 준비 ㅇ면접에서 자신을 어필하는 스킬 ㅇ취업 컨설팅 전문가 강의

• 머신러닝1을 선수과목으로 하며, 머신러닝1을 한층 심화시키는 과정이다. 머신러닝1에서 다루지 않은 여러 비선형 인식기를 소개하며, 그 중에서도 다층 퍼셉트론 신경망과 서포트 벡터 머신을 중점으로 설명한다. 각 인식기의 학습 과정이 어떻게 진행되는지를 설명하며, 머신러닝에서 발생하는 일반화의 오류와 이를 회피하기 위한 여러 기법을 소개한다.

• 인간과 로봇의 상호작용을 형성하는 시각, 청각, 촉각, 후각적 상호작용 기법들을 학습한다. 다양한 인간로봇의 상호작용 사례를 통해 실제적으로 인간과 로봇이 소통하기 위한 인터랙션 기법들에 대한 풍부한 지식을 습득한다.

• 3~4학년의 직업역량 강화 및 성공취업을 위한 합리적인 의사 결정과 목표 설정을 위한 개인별 상담과 진로 개발 능력 등을 강화하여 학생들이 긍정적 마인드와 능동적 학업성취를 달성하도록 한다.

• 학교, 연구소, 산업체 및 기타의 기관과 공동으로 참여하는 산학연협교육 프로그램으로 연구소 및 산업체 연구소에 파견되어 현장에서 진행하는 프로그램을 통하여 현장을 체험하고 전공의 응용능력을 높일 수 있도록 한다.

• 로봇을 위한 다양한 IOT기술들을 구현하는 방법들을 익힌다. 사물인터넷(Internet of Things) 기술을 로봇에 응용하고 통합해 지능형 서비스를 제공하는 방법을 실습을 통해 배운다.

• 현장에서 실습을 통해 실무에 대한 지식 및 기술, 경험을 쌓는다.

• 로봇제작프로젝트1에서 정해진 프로젝트 과정을 통하여 문제해결능력을 키우고 체계적인 프로젝트 실전을 경험하도록 하여 엔지니어로서의 자질을 기른다.

• HTML 5, CSS, Javascript에 대한 기본 지식을 바탕으로, 웹 프론트엔드 개발을 위한 종합적인 설계를 추진하고, SW기업의 개발자들과 협업하여 관련 프로젝트(A형) 수행

• 과학기술정보통신부 ？ 정보통신기획평가원(IITP)의 “SW전문인재양성사업”에 선정되어, 이를 성공적으로 추진하기 위해 2개의 교과목을 신설？운영이 필요

• 기본적인 이동로봇의 메커니즘과 로봇의 역할 수행을 위한 기본이론 및 실험기반 이론들을 학습한다. 이동로봇의 제어기술을 통하여 자기위치인식기술(SLAM) 의 신뢰성 및 정확성을 높일 수 있으며, 이를 위하여 지도형성(mapping) 기술과 위치인식(localization) 기술을 위한 이론, 알고리즘 구성을 이론과 실험을 통해 이해한다. 격자기반, 위상기하정보에 의한 지도형성 및 확률적 추정과 스캔정합방식에 의한 위치인식 기술들을 이해해 보고, 실제 로봇에의 적용 및 관련기술과 접목 등을 통한 발전가능성에 관하여 살펴본다..

• 로봇에 지능을 부여하기 위해 다양한 유형의 학습 기법을 소개하고, 각각의 방법이 가진 유형별 특징을 이해한다. 규칙 기반 방법론과 확률 기반 동적 베이시안 네트워크를 통해, 확률에 의한 지능 구현의 문제점을 살펴본다. 또한 신경망 이론에 근거한 딥러닝과 재귀적 신경망을 통해,사용자 상호작용에 의한 발달형 지능 구현을 이해한다. 강화 학습법에 의한 상태 함수 추종 및 역강화학습을 통한 보상 함수 추종을 통해 지능 로봇에 대한 이해를 높힌다.

• 캡스톤디자인1에서 수행한 주제를 심화해 수행하는 산학연협교육 프로그램으로 현장 중심 프로젝트와 취업준비를 함께 진행하는 프로그램을 통하여 전공의 응용능력을 높일 수 있도록 한다.