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Disrupting logistics : startups, technologies, and investors building future supply chains
Operations research and decision aid methodologies in traffic and transportation management
Automation in mining, mineral, and metal processing : proceedings of the 3rd IFAC symposium, Montreal, Canada, 18-20 August 1980
로봇 시스템 : SIMULINK 기반 시물레이션 및 실험 =
Introduction to robotics in CIM systems
인공지능 로보틱스 2e
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
Robot operating system (ROS) : the complete reference.
주행시뮬레이터 기반 자율주행 이용자 행태 및 영향 분석
Digital human modeling : trends in human algorithms
Digital simulation of physical systems
(매트랩시뮬링크를 이용한) 디지털 통신 시스템 설계 및 실습
Field and service robotics : results of the 7th international conference
AI 다음 물결 : 시뮬레이션을 넘어 현실로, 피지컬 AI 기반 자율주행·로봇의 미래 =
Manned systems design : methods, equipment, and applications : proceedings
교통분야 로봇서비스 도출 및 산업화 방안 연구 =
Automation and human performance : theory and applications
Applied simulation and optimization : in logistics, industrial and aeronautical practice
물류학회지
이정만, 김정환, 김영주, 홍순도Korean Logistics Research Association
Taehoon Lee; Youngjoo Kim; Soondo Hong물류학회지
이태훈, 김영주, 홍순도한국산업경영시스템학회지
강봉권, 강병민, 홍순도IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing
Lee, J.; Park, J.; Hong, S.; Hwang, I.; Hwang, S.; Jang, Y.J.; Shin, D.; Lee, J.로지스틱스연구
이태훈, 김영주, 이지현, 홍순도물류학회지
이정만, 김영주, 이태훈, 홍순도Transportation Research Record
Li, R.; Ghizzawi, F.; Roorda, M.J.; Le, T.V.Advanced Robotics
Ryosuke Matsuo; Shinya Yasuda; Taichi Kumagai; Natsuhiko Sato; Hiroshi Yoshida; Takehisa YairiFLEXIBLE SERVICES AND MANUFACTURING JOURNAL
Wang, Bingqian; Yang, Xiuqing; Qi, Mingyao2020 XVIII LATIN AMERICAN ROBOTICS SYMPOSIUM, 2020 XII BRAZILIAN SYMPOSIUM ON ROBOTICS AND 2020 XI WORKSHOP OF ROBOTICS IN EDUCATION (LARS-SBR-WRE 2020)
Barros, Rhaian J. F.; Silva Filho, Jorge L. P.; Neto, Joao V. S.; Nascimento, Tiago P.Transportation Research Procedia
Carina Thaller; Friedrich Niemann; Benjamin Dahmen; Bert Leerkamp; Uwe ClausenProcedia Engineering
Grinchenkov, D.V.; Mokhov, V.A.; Spiridonova, I.A.Work
Joo Ae Lee; Yoon Seok Chang; Waldemar KarwowskiEuropean Journal of Operational Research
Wang K.,Pesch E.,Kress D.,Fridman I.,Boysen N.IEEE Robotics and Automation Letters
Pichierri L.,Testa A.,Notarstefano G.APPLIED SCIENCES-BASEL
Jerman, Boris; Ekren, Banu Yetkin; Kucukyasar, Melis; Lerher, Tone内蒙古工业大学学报(自然科学版) / Journal of Inner Mongolia University of Technology(Natural science edition)
王栎茗; 姜歌东; WANG Liming; JIANG Gedong物流技术 / Logistics Technology
杜卓颖; 李金禧; 张祥来; 朱琳; Du Zhuoying; Li Jinxi; Zhang Xianglai; Zhu LinFrontiers of Mechanical Engineering: Selected Publications from Chinese Universities
Wang, Mingfeng; Ceccarelli, Marco; Carbone, Giuseppe전선 / 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
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
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.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
본 과목에서는 로봇의 역학적 해석, 설계, 운동계획 및 제어에 필요한 기초를 공부한다. 강체운동의 수학적 표현, 현대 나선 이론, 상태 공간 및 자유도, 다물체 시스템의 기구학적 및 동역학적 해석, 독립관절 제어 등을 공부해 실제 산업용 및 서비스 로봇에 적용하는 응용사례들을 집중적으로 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.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
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
인공지능 알고리즘은 현재 물체인식, 음성인식, 번역 등 많은 분야에서 그 응용을 넓혀가고 있다. 최근 가장 우수한 성능을 보이는 신경망 알고리즘은 매우 많은 계산을 필요로 한다. 본 과목에서는 인공지능 알고리즘을 실제 시스템에서 구현하는 방법을 다룬다. 이를 위해서는 인공지능 알고리즘 수준에서의 최적화와 더불어 시스템 구현에 대한 이해가 필요하다. 대상 시스템으로 고성능 GPU 뿐만 아니라 내장형 시스템 또는 하드웨어를 이용한 구현을 다룬다. 본 과목에서는 전반부에서 인공지능 알고리즘을 다루고 후반부에서 시스템 구현 및 최적화를 다룬다.전선 / 대학원
이 교과목은 PyTorch를 활용한 심화 딥러닝 모델들의 구조와 응용법을 실습 중심으로 학습한다. CNN 기반의 전이학습을 시작으로 객체 검출, 의미 분할 등 컴퓨터 비전 심화 기술과 GAN과 같은 생성형 모델을 활용한 응용, 자연어 처리 등 고급 딥러닝 기술을 실습을 통해 학습한다. 매주 GPU 환경에서의 실습 과제를 수행하며, 모델 구현부터 데이터 전처리, 학습, 성능 평가에 이르는 전체 과정을 직접 경험한다. 강의의 핵심은 바이오시스템공학 분야의 다양한 형식의 데이터를 다루고 이에 적합한 딥러닝 모델을 적용하는 능력을 배양하는 것이며, 학기 프로젝트를 통해 수강생 각자가 선정한 바이오시스템공학 분야의 문제에 대해 적합한 딥러닝 모델을 선택하고 구현하여 해결하는 실전 경험을 축적한다.전선 / 대학원
강체운동, POE 정기구학방정식, 역기구학, 폐연쇄및 병렬기구, 작업공간과 조작성, Lie 이론에 기초한 로봇동역학, 폐연쇄 동역학, nonholonomic 로봇시스템 해석, 로봇제어 등을 공부한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 산업공학이 다양한 산업 분야에서 성공적으로 적용된 사례를 국내외 전문가를 통해 직접 접하고, 이를 바탕으로 학생들 간 토론을 진행한다. 강연에서는 제조업, 서비스업, 물류, 의료, IT 등 다양한 분야에서 산업공학이 실무에 활용된 사례를 소개하며, 각 사례에서 적용된 기법과 해결된 문제, 도출된 성과 등을 심층적으로 탐색한다. 학생들은 산업공학 이론이 실제 현장에서 어떻게 활용되는지 이해할 수 있으며, 이를 통해 전공에 대한 이해도와 관심, 그리고 전공의 실무 적용 역량을 높일 수 있다. 또한, 전문가 특강 후에는 팀별 또는 전체 토론을 통해 사례 분석을 수행하고, 각 사례에서의 시사점과 추가적인 개선 방안을 논의한다. 이를 통해 산업공학적 사고력을 기르고, 실무에서 직면할 수 있는 문제를 해결하는 능력을 배양할 것으로 기대된다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.