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신동선, 최인덕, 박지영, 김남걸, 이석기, 정광호, 박장환, 최혜선
2020 / 한국식품영양학회지
Ryu J.W.
2020 / Journal of the Architectural Institute of Korea
Malaika A.,Ptaszyńska K.,Gaidukevič J.,Kozłowski M.
2022 / Fuel
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본 연구는 개정된 독일 도로교통법을 분석하고, 자동주행 중 발생한 사고에 대한 책임 소재 및 입법 방향을 제시합니다. 독일은 세계 최초로 자동주행차의 실생활 운행을 위한 법적 기반을 마련했으며, 개정 법안은 자동주행 허용 요건 및 운전자 책임을 구체화합니다. 핵심은 운행자 책임을 유지하면서 자동주행차 요건 규정 및 운행 기록 의무화를 통해 안전성을 확보하는 것입니다.
미래 모빌리티 환경에 대응하기 위한 도로교통법제 개선방안 연구
자율주행 자동차 시대를 위한 법적인 과제와 준비
자율주행자동차와 도로교통법
Das Führen eines Fahrzeugs im Strafrecht : ein dogmatischer Neuansatz unter Betrachtung der strafrechtlichen Verantwortung von Nutzern automatisierter Fahrzeuge
법과학을 적용한 형사사법의 선진화 방안.
(若天丁海昌先生古稀紀念論文集)刑事法과 刑事政策의 現代的課題
Rechtliche Aspekte automatisierter Fahrzeuge : Beiträge zur 2. Würzburger Tagung zum Technikrecht im Oktober 2014
Autonomes Fahren : Rechtsfolgen, Rechtsprobleme, technische Grundlagen
Autonomous driving : technical, legal and social aspects
Control strategies for advanced driver assistance systems and autonomous driving functions : development, testing and verification
(첨단) 교통안전공학
(포스트휴먼 시대를 달리는) 자율주행자동차 : 입법전략
자율주행차 상용화에 따른 자동차관리법 개선방안
코리아 아젠다 2017 : 서울대교수 20인이 제시하는 현실비전
윤리적 AI로봇 프로젝트 =
The law and autonomous vehicles
디지털 권리장전 : 디지털제국에 보내는 32가지 항소이유서 =
Das Recht des ruhenden Verkehrs : unter Berucksichtigung von Carsharing, Elektromobilitat und autonomen Parken
(공학, 철학, 법학의 눈으로 본) 인간과 인공지능
Die Zähmung des Automobils durch die Gefährdungshaftung : eine Analyse der Entscheidungen des Reichsgerichts zu §7 des Gesetzes über den Verkehr mit Kraftfahrzeugen vom 03.05.1909
소비자법연구
성준호法學論文集
이종영, 김정임형사정책연구
차종진, 이경열법학논총
윤진아; 김상태공법학연구
정다은; 임현한국부패학회보
강지현비교법연구
김연주형사법의 신동향
이승준자동차안전학회지
박경신Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft
Armbrüster, ChristianActa Universitatis Sapientiae Legal Studies
Béla Csitei강원법학
김연주강원법학
김연주공법학연구
이재훈Zeitschrift für die gesamte Versicherungswissenschaft: German Journal of Risk and Insurance
Armbrüster, Christian중앙법학
김연주法學論文集
지광운한국경찰연구
백승엽法學論文集
김두원경제규제와 법
김상태, 김재선전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 대학원
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.전선 / 대학원
이 과목은 차량동역학 및 제어 시스템과 제어이론응용을 다룬다. 동역학적 해석을 위한 물리적인 특성 및 모델링, 차량주행안전성, 스마트 자율주행 시스템에 대해 강의하고 이런 시스템에 응용되는 제어이론 및 제어기법을 학습할 수 있도록 한다. 특히, 스마트 자율주행 제어시스템의 최신 기술동향에 대해 소개한다. 자동차의 사고방지안전시스템 및 운전자보조시스템에 적용되는 제어이론을 소개한다. 또한 자율주행자동차에 핵심요소기술, 위치정보, 도로주위환경인지, 주행모드판단제어의 기본이론을 소개한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
본 강좌는 자율주행과 관련된 이론을 소개하고 자율주행 시스템의 응용을 살펴봅니다. 자율주행 기술은 자동차 및 각종 모빌리티에 매우 중요한 기술입니다. 본 강좌는 학생들에게 자율주행에 필요한 센싱, 심층학습, 의사 결정, 강화학습, 그리고 경로계획 알고리즘을 소개합니다. 또한 자율 시스템을 구축하고 이론적 지식을 실제 문제에 응용하는 방법들을 살펴봅니다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.교양 / 학사
4차산업혁명의 전개와 함께 교통물류분야 역시 변화 과정 중에 있다. 정보통신기술발전에 기반한 자동화, 무인화 기술들이 운송분야에 접목되면서, 철도의 무인운전은 이미 상용화 되었으며 항공이나 해운 역시 특정 환경에서는 무인 주행이 활용되고 있다. 가장 복잡한 환경을 가진 도로운송분야에도 주행보조기능을 시작으로 완전자율주행기술의 도입을 위한 중간 단계의 기술들이 개발되어 적용되고 있는 중이다. 뿐만 아니라 드론과 같은 도심항공운송수단, 자율주행셔틀, PRT(Personal rapid transit), 화물배송셔틀 등 다양한 형태, 규모, 목적의 운송수단들이 등장하면서 모빌리티 산업의 변화가 일어나고 있다. 그리고 이러한 새로운 기술과 운송수단들은 비즈니스영역에도 영향을 미쳐 MaaS(Mobility-as-a-service)와 같은 새로운 개념을 제안하기도 하고, 신개념 운송사업을 등장시키는 등 운송시장의 변화도 가져오고 있다. 본 교과목은 유인(有人)에서 무인(無人)운송으로 전환되는 과도기에 새로이 등장하는 모빌리티 및 기반시설 기술들을 소개하고 이로부터 파생되는 새로운 산업들을 함께 알아보고자 한다. 먼저 지금의 변화가 있기까지의 기술의 발달, 회적 환경의 변화를 살펴보고 이러한 변화로의 전개에 대해 토론한다. 그리고 우리가 직면하는 현시대의 정치, 경제, 사회, 기술적 변화들을 통해 향후 중·단기 변화들에 대해 예측해 본다. 마지막으로 도시의 장기 미래상을 기반으로 스마트 모빌리티에 대한 장래 수요와 환경들을 예상하고 모빌리티 서비스의 핵심가치와 장기적인 혁신 방향성을 논의해본다.전선 / 학사
4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능, 로봇공학, 소셜네트워크서비스, 유전공학 등의 신기술은 우리 삶의 형태를 근본적으로 변화시키고 있다. 새로운 형태의 삶에는 새로운 윤리적 통찰력이 요구되는 바, 본 수업은 학생들이 새로운 기술과 그 윤리적 의미에 대해 성찰하도록 초대함으로써 새로운 기술의 시대에 함께 대비할 것이다. 다음은 수업에서 다루게 될 연구문제들의 예이다. "노인, 젊은이 또는 장애인과 같은 취약한 사람들을 돌보는 일에서 로봇이 인간 간병인을 돕거나 대체하도록 신뢰하고 맡겨도 되는가?”“만약 무인자동차가 사고를 일으키면 그 도덕적 책임은 누구에게 있는가?” "아기의 지능을 향상시키기 위해 유전 공학을 사용하는 것은 윤리적으로 허용되는가?“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.전선 / 대학원
본 강의에서는 미래 자동차 모빌리티 공학에 있어 필수 내용을 다룬다. 자율 및 친환경 에너지 모빌리티의 분야에서 필요한 세부 공학에 대해 학습하며, 이와 관련된 기술과 현황을 이해한다. 자동차 전동화 및 소프트웨어의 설계, 연구, 개발 등 전반에 대한 깊이 있는 이해를 목표로 학습한다. 또한, 모빌리티 산업의 기술 전략 및 발전 방향에 대해 알아보며, 앞으로 변모할 자동차 모빌리티 산업의 미래를 전망한다.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
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.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
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 동력원시스템의 원리, 구조 및 특징, 기존자동차와 전기차 전용플랫폼의 차이와 특징 등을 공부한다. 자동차에서 요구되는 동력특성을 이해하고 동력전달장치의 구성과 에너지흐름을 공부한다. 미래자동차의 중요 분야인 첨단운전자지원시스템(ADAS)과 자율주행차의 특징을 소개한다. 자동차가 환경에 미치는 영향을 공부하고 LCA 관점에서 동력원별 온실가스배출 특성을 알아본다.전선 / 대학원
우리나라의 산업화 과정에서 복잡 다양하게 구성된 교통체계의 문제점과 주요 정책과제를 규명하고, 교통정책을 구성하는 기본이론의 연구와 분석모형을 토대로 문제해결을 위한 정책의 개발과 논리를 학습한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 대학원
자율로봇은 사람의 개입이 없이 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 파악하고 계획을 세워 실행하는 시스템이다. 이를 위해 자율로봇은 사람과 같이 감각기, 지능, 구동기를 갖추고 있다. 특히 지능은 감각기로부터 받은 외부 신호와 내부 상태를 목표를 달성할 수 있는 최적의 계획 수립과 실행으로 이어주는 자율로봇의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 자율로봇지능에 필요한 요소기술인 공간지, 인지, 판단, 계획 알고리즘에 대해 소개하고 과제와 프로젝트를 통해 실습해 보게 된다. 대표적인 자율로봇인 자율주행자동차의 사례와 관련 지능 알고리즘을 중점적으로 다루게 된다.