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본 연구는 자율주행차량의 안전성 확보를 목표로, 차량 간 통신, 인공지능, 생체 전자 칩 기술을 연계하여 탑승객 안전 신뢰성을 높이는 시스템을 제안합니다. 특히, 전자 칩 신호와 생체 칩을 통해 감지영역 내 체류 시간 및 감정 인식을 확인하여 안전성을 강화하고, 실제 세계 각국의 실증을 통해 안전 자율 시스템의 유효성을 입증했습니다.
Autonomous ground vehicles
인공지능연결기반 자율주행차량 =
Safe Autonomy with Control Barrier Functions : Theory and Applications
자동차 자율주행 기술 교과서 : 인공지능 시대의 자동차 첨단기술을 이해하는 자율주행 메커니즘 해설
자동차 커넥티비티와 사이버 보안 : 자율주행, 커넥티드카, 모빌리티 서비스 등 자동차 기술 발전과 사이버 보안의 이해
DSP for in-vehicle and mobile systems
Intelligent vehicle highway systems : review of field trials : report
(AI & ADAS 융복합)자율주행차량의 하이테크
인공지능 및 카메라영상인식 기반의 자율 주행차 최신 개발기술 및 센서 적용방안
AI 자율주행
자율주행차량 기술 입문 : 하드웨어와 소프트웨어 아키텍처부터 안전&보안에 이르기까지
미래를 만듭니다 : AI 세상을 바꾸는 산업공학
자율주행혁명 : 넥스트 모바일
Energy-efficient driving of road vehicles : toward cooperative, connected, and automated mobility
자율형 지능차량 이론과 응용
Advanced motion control and sensing for intelligent vehicles
자율주행 자동차 시대를 위한 법적인 과제와 준비
자율주행기술의 진화論 : 충돌 예방 안전기술ADAS차세대 기술의 닛산
(첨단) 교통안전공학
Autonomous driving : technical, legal and social aspects
Mock, Michael; Scholz, Stephan; Blank, Frederik; Hueger, Fabian; Rohatschek, Andreas; Schwarz, Loren; Stauner, Thomas · 2021
COMPUTER SAFETY, RELIABILITY, AND SECURITY (SAFECOMP 2021)
Montoro, Luis; Useche, Sergio A.; Alonso, Francisco; Lijarcio, Ignacio; Boso-Segui, Patricia; Marti-Belda, Ana · 2019
SAFETY SCIENCE
Rosenstatter, T.; Englund, C. · 2018
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
임혜진; 장기훈; 박건규; 이해종 · 2023
교통안전연구
Zeyang Cheng; Jinyang Zhu; Zhongxiang Feng; Mengmeng Yang; Weihua Zhang; Jin Chen · 2025
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Zelle, Daniel; Rieke, Roland; Plappert, Christian; Krauss, Christoph; Levshun, Dmitry; Chechulin, Andrey · 2020
2020 28TH EUROMICRO INTERNATIONAL CONFERENCE ON PARALLEL, DISTRIBUTED AND NETWORK-BASED PROCESSING (PDP 2020)
이주희, 백상헌 · 2025
정보과학회논문지
Singer T.,Kobbert J.,Zandi B.,Khanh T.Q. · 2022
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
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 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정한 기계학습, 설명 가능한 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.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.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
스마트시스템은 감지, 구동, 제어 기능을 갖추어, 주어진 상황을 지각·분석하고 이를 토대로 예측적·적응적 의사결정 및 지능적 행동을 수행한다. 본 과목은 인간 작업자와 스마트시스템 간의 상호작용을 다룬 인간공학 분야의 최신 연구들을 다루는 과목으로, 적응형 인터페이스, 인간-자동화 상호작용, 기계학습 기반 인간공학 설계, 스마트시스템 사용자경험 등의 주제에 대한 최신 연구 내용들을 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 / 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 / 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 / 대학원
이 과목에서는 실시간시스템분야에서의 최신 연구동향을 학습한다. 멀티코어/GPGPU 등의 병렬컴퓨팅 환경, 이종의 컴퓨팅자원들이 결합된 이종컴퓨팅 환경 등 새롭게 대두되는 컴퓨팅 환경에서 실시간시스템을 구성하는 최신 기법들을 학습한다. 또한, 자율주행, 인공지능, IoT등 새롭게 등장하는 응용에서 실시간성을 보장하기 위한 최신 연구들을 학습한다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 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
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 IoT를 중심으로 포괄적 사물 연결 기술의 발전에 의해 과거 일방향 중앙관리식을 지양하면서 발생하고 있는 양방향 탈중앙화(decentralization)와 관련하여, 이를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 주변 환경의 불확실성에 대처하기 위해서 자율 운항 선박에 필요한 탈중앙적 제어통제 시스템, 효율적 자율 운항 선박 운용을 위한 해상 무선 통신 및 e-Navigation 시스템, 해양 신재생 에너지를 독립적으로 생산, 소비, 전송이 가능한 해양 에너지 복합 공급기지 또는 인공섬을 위한 해양공간 활용 기술, 해상 연료공급(벙커링) 제어 및 유동 해석, 해양 자원생산 설계 및 제어, 신재생에너지 클러스터 구축, 해양 실시간 모니터링 및 예측 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 탈중앙화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 탈중앙화 기술을 적용할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 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
신뢰성(trustworthiness)은 AI 시스템 개발과 산업적 활용 및 사회적 수용에 이르는 전 과정에서 확보되어야 할 전제 조건이며, 영향평가는 AI 윤리 영역에서의 신뢰성을 구축하는데 중요한 역할을 담당한다. 이 수업은 "신뢰할 수 있는(trustworthy)” AI 원칙을 중심으로 AI 윤리에 관한 다양한 논의를 학습하고, 나아가 AI 윤리의 주요 세부원칙들이 실제 사례에서 어떻게 적용되는지 이해 · 평가하고자 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 개발하고, 사용 및 운영하는 것은 기술적 행위일 뿐만 아니라 윤리적 함의를 가진 정치·경제·사회·문화적 행위 역시 될 수 있음을 확인하고, 이와 같은 가치관의 토대 위에 공학도로서, 개발자로서 또는 AI 시대를 살아가는 우리 공동체 구성원의 하나로서 나아가길 목표한다.전선 / 학사
미래 모빌리티에 대한 다양한 가능성을 연구한다. 과거 운송기기 디자인을 돌이켜 보고 새로운 모빌리티의 생태계를 예측하여 본인의 비전을 제안한다. 본인이 탐구한 세계관을 바탕으로 리서치, 아이디어 스케치, 3D 디지털 모델링 등을 통해 오브젝트를 구체화한다.전선 / 대학원
소비자들의 ‘안전할 권리’는 당연히 보호되어야 하지만, 이를 위해 채택된 각종 규제장치에 대해서는 여러 가지 반론이 공존하고 있다. 예를 들면 소비자선택권을 제한한다는 반론에서부터 적절한 시장영향평가도 없이 규범적으로 도입되고 있다는 반론까지 다양한 비판이 있다. 이에 본 과목에서는 소비자안전보호에 대한 필요성과 정당성의 여러 가지 근거를 소개하며, 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 각종 소비자안전기제들에 대해 다루며, 정책평가를 통해 각 정책기제들의 영향력과 효과에 대해 분석한다.전선 / 대학원
대중교통이용과 타 교통이용간의 관계, 도시지역에서의 대중교통의 역할, 대중교통에 영향을 주는 외부요소의 분석 등을 다루며 새로운 고속대중교통수단의 개발에 필요한 제반 설계 및 특성분석, 토지이용의 효율화를 위한 대중교통망의 설계, T.S.M의 개발 및 발전을 통한 대중교통의 수송력 극대화 등을 연구한다.