최근 확인한 콘텐츠
loading...
ROS로 배우는 로봇 프로그래밍
Teaching the majority : breaking the gender barrier in science, mathematics, and engineering
남녀공학 중등학교에서의 성별 교육실태와 향후과제
여성 직업의식 교육프로그램 개발에 관한 연구
ROS 로봇 프로그래밍 : 기초 개념부터 프로그래밍 학습, 실제 로봇에 적용까지
Feminist cyberscapes : mapping gendered academic spaces
컴퓨터敎育 : 정보화사회. 리터러시. 프로그래밍
Waiting for prime time : the women of television news
Re-engineering female friendly science
ROS 로보틱스 프로그래밍 : 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술, 로봇 프로그래밍
중등학생의 수학에서의 성별 격차 및 해소 방안 연구
Development research of instructional consulting support program
Gender issues in technical and vocational education programs
Reconceptualising lifelong learning : feminist interventions
Postfeminist education? : girls and the sexual politics of schooling
Robot programming by demonstration : a probabilistic approach
여성 학습자 : 성인학습에서 젠더의 중요성
International Journal of Technology and Design Education
Sullivan, Amanda; Bers, Marina UmaschiInternational Journal of Technology and Design Education
Sullivan A.,Bers M.컴퓨터교육학회 논문지
송정범, 백성혜, 이태욱Education and Information Technologies
Nannim F.A.,Ibezim N.E.,Oguguo B.C.E.,Nwangwu E.C.정보교육학회논문지
정인기정보교육학회논문지
이정훈, 허경정보교육학회논문지
남재원, 유인환컴퓨터교육학회 논문지
정인기정보교육학회논문지
유인환, 채재호Information and Learning Science
Witherspoon E.B.,Schunn C.D.中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
王海鹏; 朱青云; 郭子叶; WANG Haipeng; ZHU Qingyun; GUO ZiyeInternational Journal of Social Robotics
Garcha D.,Geiskkovitch D.,Thiessen R.,Prentice S.,Fischer K.,Young J.Journal of Research in Childhood Education
Rina Zviel Girshin; Nathan Rosenberg; Ida Kukliansky컴퓨터교육학회 논문지
김성원, 이영준IEEE Robotics & Automation Magazine
Fields, Elizabeth; Ho, Chloe; Kim, Min Jie; Wu, Zixuan; Plancher, BrianEducation and Information Technologies
Chao Qin; Mengli Zhang; Zhixin Li; Luxin ChenInternational Journal of Engineering Pedagogy
Keller L.,John I.컴퓨터교육학회 논문지
김성원, 이영준Education Sciences
Villalustre L.,Cueli M.International Journal of Child-Computer Interaction
Kucuk S.,Sisman B.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.일선 / 학사
실습 위주 수업으로 휴머노이드 로봇에 인공지능을 프로그래밍하고 제어한다. 해당 수업은 세 부분으로 구성되어 있다. 첫 주에는 로봇을 조립하고, 프로그래밍 환경을 구축하며 로봇의 카메라 센서의 영상에 인공지능(AI)를 적용하여 정보를 추출하는 방법들을 살펴본다. 2~4주차에는 랩 시간에 팀별로 로봇의 기능을 기획하고 프로그래밍한다. 프로그래밍할 로봇의 기능은 제공되는 리스트에서 선택이 가능하지만, 자유롭게 기획해도 된다. 마지막 주에는 각 팀별로 기획하고 프로그래밍한 로봇을 발표하고 데모를 시연한다. 해당 수업은 입문 수업으로 로봇 또는 프로그래밍 배경지식이 필요 없지만 Python 프로그래밍 배경지식이 있으면 도움이 된다. 랩 시간에는 강사와 조교가 프로그래밍 문제 해결에 도움을 제공한다. 수업에는 필요한 최소 인텔 i5 프로세서와 8GB RAM이 장착된 노트북이 없는 수강생들에게 노트북을 제공한다. 팀은 2~3명으로 구성되며 국제학생과 서울대학교 학생으로 구성된다. 랩에는 반드시 참석해야 하는 것은 아니지만 강사와 조교가 프로그래밍 문제를 해결에 도움을 제공하기에 권장한다. 수업에 사용되는 로봇 조립 키트는 제공된다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전필 / 학사
본 과목에서는 기계시스템 설계의 기본 개념과 방법에 대해 익히고 기계시스템의 구동을 위해 필수적인 로봇 프로그래밍의 기초를 배운다. 구체적으로, 설계 도면에 대한 이해와 설계안을 구체화하는 도면 작성법, 컴퓨터 이용 설계(Computer-Aided-Design, CAD) 프로그램을 이용한 설계 방법을 배운다. 이후 기계시스템을 지능적으로 구동하기 위한 프로그래밍을 학습한다. Matlab, python, C/C++ 등 다양한 프로그래밍 언어와 이를 통한 로봇 하드웨어 구동을 위한 미들웨어를 학습한다. 학기 말에 최종적으로 소프트웨어, 미들웨어, 하드웨어를 통합한 시스템을 설계한다. 본 과목에서 학습한 설계 및 프로그래밍은 향후 다양한 기계공학 전공과목의 효과적인 학습에 도움이 된다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 외국어로서의 한국어 교수법과 관련된 제반 요인들을 검토하고 효과적인 한국어 교수법의 방향을 고찰한다. 기존의 국어교육과 외국어교육의 교수법을 검토하고 언어권별 학습자의 특성을 고려하여 바람직한 한국어 교수법의 모델을 구안하게 된다. 특히 웹기반 교수법 등 최근 각광받고 있는 매체기반 교수법을 적극 도입하여 한국어 교수법의 새 방향을 논의하게 된다.전선 / 대학원
로봇학습은 로봇공학과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 로봇이 인간처럼 경험을 통해 새로운 기술과 지식을 습득하는 방법을 연구하는 학문이다. 로봇학습을 이용해 로봇은 데이터와 주변 환경과의 상호작용을 통해 새로운 환경, 작업 및 상황에 적응하며 배울 수 있다. 로봇학습에는 로봇이 모든 시나리오에 대해 명시적 프로그래밍 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 다양한 기술과 접근방법을 포함하고 있다. 로봇학습의 목표는 로봇이 실제 세계의 다양성과 불확실성을 다루며 변화하는 조건에 적응하고 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 로봇을 만드는 것이다. 이 강좌에서는 모방 학습과 심층 강화학습을 포함한 로봇학습의 최근 발전을 리뷰한다. 먼저 Markov decision processes (MDP)와 전통적인 강화학습 기법을 리뷰한다. 그리고 behavior cloning, inverse reinforcement learning, policy gradient, deep Q-network (DQN), 생성적 적대 신경망(GAN) 및 생성적 적대 모방 학습과 같은 주제를 포함한 모방 학습, 딥러닝 및 심층 강화 학습의 최근 개발 동향을 리뷰한다.전선 / 학사
로봇 공학의 기초이론이 개괄적으로 강의된다. 로봇의 좌표 변환, 기구학과 역기구학, 동역학, 궤적 계획이 강의 된다. 또한 센싱과 각종 제어 기법이 강의 된다. 특히 선형, 비선형제어와 힘제어를 다루며, 프로그래밍 기법에 대하여 강의된다. 아울러 지능로봇의 최신 연구동향이 Video를 이용하여 소개된다.교양 / 학사
이 강의는 젠더와 범죄 현상이 관계 맺는 방식을 이해하는 것을 목적으로 한다. 범죄에 대한 여성들의 두려움을 재생산하고 정당화 하는 기제와 여성들의 경험, 범죄에 우호적인 남성성‘들’의 사회적 구성, 형사사법체계에서 젠더가 작동하는 방식, 과학기술과 범죄예방 정책의 젠더화 된 효과 등을 살펴본다. 젠더 및 섹슈얼리티와 관련해 논쟁적인 범죄학 이론과 현재적 쟁점, 이에 대한 페미니스트들을 논의가 중점적으로 다뤄질 예정이다. 이 강의를 통해 학생들은 범죄 현상을 통해 젠더가 재/구성되는 다양한 방식은 물론 ‘범죄’라는 범주에 대하여 비판적 관점을 구축한다.전선 / 대학원
성인교육의 개념과 종류, 성인교육을 위한 원리, 교육과정의 개발, 성인교육 방법, 평가방법 등을 이해하고 실천할 수 있도록 하는 교과목이다.전선 / 대학원
교수설계의 다양한 이론과 모형을 학습한 후, 교수 설계의 원칙 및 체제적 접근에 기초한 교수-학습 프로그램을 개발해 보고 현장에 적용해 본다. 교수 설계 영역의 기초 이론과 모형에 대한 이해와 실제 적용 능력을 획득 하는데 초점을 맞춘다. 기초 학습 이론 및 교수 설계에 대한 시사점을 탐색하며, 교육공학적인 교수설계 이론과 모형의 특성을 이해한다. 체제적 관점에 기반을 두고 학교, 기업 등에 적용될 수 있는 교육 프로그램을 개발 할 수 있다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
액츄에이션과 센싱은 대부분의 로봇시스템에서 핵심기능이다. 이 과목에서는 실제 로봇에서 사용되는 다양한 형태의 액츄에이터와 센서들의 기계적, 전기적 매커니즘을 살펴본다. 세부주제로는 전자기 액츄에이터, 유압 또는 공압 기반 액츄에이터, 고분자 액츄에이터, 생체 모사 인공근육, 힘 또는 촉각센서, 비젼센서, 소프트 센서 등을 포함한다. 이러한 액츄에이터와 센서들이 어떤 방식으로 작동을 하고 성능이 결정되는 지와 함께, 멀티 스케일 관점에서 실제 로봇 또는 기계 시스템에 적용이 될 때, 고려해야 할 설계요건들을 기계적인 특성, 제어 전략, 신호처리 등의 관점에서 알아본다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
이 교과목은 의료 로봇 및 기기 분야에 대한 전반적인 소개와 수술, 보조 및 치료 목적의 기기의 설계, 개발 및 적용을 제시한다. 구체적으로, 로봇최소침습술, 로봇중재술, 수술용 로봇, 의수, 재활 기기, 이식 기기의 작동 원리와 메커니즘 설계를 제시하며, 햅틱과 원격조종 등과 같은 기술에 대해서도 소개한다. 이 교과목은 교수의 강의, 임상 분야의 초청 강의, 학생의 저널 리뷰 발표 및 팀 프로젝트로 구성된다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.