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자율주행자동차 윤리 및 운전자 수용성 기초연구
자율주행 자동차 만들기 2e : 자율주행의 원리부터 연구 사례까지
자율주행차량 기술 입문 : 하드웨어와 소프트웨어 아키텍처부터 안전&보안에 이르기까지
주행시뮬레이터 기반 자율주행 이용자 행태 및 영향 분석
자율주행혁명 : 넥스트 모바일
자율주행 자동차공학 : 인지기술 판단기술 제어기술 검증기술
자율주행자동차 도입의 교통부문 파급 효과와 과제.
Road restraint systems
자율주행차량의 비전과 행동
레벨 4 이상 자율주행의 미래
자율 주행 자동차 만들기 : 자율 주행 소프트웨어 시스템의 원리와 구현 방법
자동차 커넥티비티와 사이버 보안 : 자율주행, 커넥티드카, 모빌리티 서비스 등 자동차 기술 발전과 사이버 보안의 이해
AI 인공지능 자율주행 자동차 : 만들기+데이터 수집·학습+딥러닝 with 라즈베리파이
자율협력주행(CAD)을 위한 도로 인프라 디지털화 방안
자율주행차 상용화에 따른 자동차관리법 개선방안
인공지능 및 카메라영상인식 기반의 자율 주행차 최신 개발기술 및 센서 적용방안
자율주행을 위한 교통안전정보 제공방안 연구
Driver acceptance of new technology : theory, measurement and optimisation
자율주행자동차와 도로교통법
자율형 무인차량 : 개발 및 과제
Technology in Society
Dirsehan T.,Can C.International Journal of Human-Computer Interaction
Choi, J.K.; Ji, Y.G.Computers in Human Behavior Reports
Busch, P.A.AI & SOCIETY: Journal of Knowledge, Culture and Communication
Naiseh, Mohammad; Clark, Jediah; Akarsu, Tugra; Hanoch, Yaniv; Brito, Mario; Wald, Mike; Webster, Thomas; Shukla, PauravProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting
Bruce Mehler; Bryan Reimer; Joseph F. Coughlin; Pnina Gershon; Chaiwoo LeeJournal of Safety Research
Nees M.A.Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour
Orfanou F.P.,Vlahogianni E.I.,Yannis G.,Mitsakis E.VEHICLES
Alqahtani, Thaar인터넷전자상거래연구
배윤재; 서민교; 노태우Contemporary Readings in Law and Social Justice
Howard F.,Kral P.,Janoskova K.,Suler P.Accident Analysis and Prevention
Qu W.,Xu J.,Ge Y.,Sun X.,Zhang K.EUROPEAN TRANSPORT RESEARCH REVIEW
Kenesei, Zsofia; Kokeny, Laszlo; Asvanyi, Katalin; Jaszberenyi, MelindaTransportation Research Part A: Policy and Practice
Kenesei Z.,Ásványi K.,Kökény L.,Jászberényi M.,Miskolczi M.,Gyulavári T.,Syahrivar J.Theoretical Issues in Ergonomics Science
Payre, W.; Birrell, S.; Parkes, A.M.Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting
John D. Lee; Kristin KolodgeJournal of Cleaner Production
Yuen K.F.,Wong Y.D.,Ma F.,Wang X.한국ITS학회 논문지
정미경, 최미선한국ITS학회 논문지
성기영, 오주택, 김현Theoretical Issues in Ergonomics Science
Manchon, J.; Bueno, Mercedes; Navarro, JordanAI and Ethics
Othman, Kareem전선 / 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.논문 / 대학원
본 강의는 석사 학위 과정에 있는 학생들의 논문 주제를 상의하여 결정하는 것을 목표로 한다. 강의는 미래 자동차 모빌리티 공학 분야의 주제에 대한 지도로 진행되며 주간 또는 월간 단위로 연구 및 실험 진행 상황을 점검 및 논의하고 추후 진행 방향을 지도한다.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
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
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
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 / 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 / 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
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
지역에 위치하는 산업 시설은 각 지역의 무리 사회적 입지와 산업의 특성을 입체적으로 고려하여 계획, 설계, 시공 및 운영되어야 한다. 본 강좌에서는 이와 같은 지역산업시설의 계획 및 설계에 있어 제반 요소들을 복합적으로 고려하기 위한 시스템적 접근법과 기법들에 대하여 강의한다. 또한, 지역산업시설의 계획, 설계, 시공, 운영 및 유지 관리에 이르는 생애주기동안 최적의 효율을 발휘하도록 하기 위한 시스템공학적 기법들을 강의하고 실제 사례에 이를 적용하여 봄으로써 현실적인 지역산업시설 설계 방법론은 강의한다. 본 과목을 이수하기 위해서는 공학수학과 응용구조해석 등에 관한 기본적인 지식이 필요하다.전선 / 대학원
최근 학생 스스로 자신의 학습활동을 계획하고, 수행하고, 평가하는 자기주도학습이 교육심리 영역에서 중요한 연구 주제로 교육학자들의 관심을 끌고 있다. 이 강좌에서는 자기주도학습의 최근 연구에 대한 개관 및 비평, 그리고 학교학습에서 자기주도학습을 가능하게 하는 요소들에 대해 심도 있게 다루고자 한다.전선 / 학사
본 과목은 여러 교통체계의 설계와 관련된 이론 및 실습을 통해 교통시스템설계 능력을 배양하는데 목적이 있다. 교통체계의 종류로는 도로, 철도, 대중교통, 화물, 항공 그리고 해운교통체계가 있다. 본 과목에서는 도로, 철도, 대중교통 등 육상교통체계를 중심으로 관련 이론과 특성을 재정리하고, 이를 교통시스템의 설계에 적용하는 과정과 실제 사례를 중심으로 설계 프로젝트를 통하여 실제 설계를 수행하고 이의 발표 및 토론을 통해 종합적인 교통공학자로서의 자질을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수억 이상 파라미터를 갖는 인공신경망으로 구성된 언어모델이다. 자기지도학습이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링 되지 않은 대규모 텍스트로 훈련된다. 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝 등으로 구성된다. Neural Network, CNN, RNN, LSTM, 어텐션, 트랜스포머, RLHF, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등을 다룬다. LLM 이론을 기초부터 완성 단계까지 학습한다. LLM를 소규모로 직접 사전학습모델을 구현한다. 사전학습된 모델을 기반으로 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 통하여 성능을 향상시키는 것을 구현한다.전선 / 대학원
교통공학의 궁극적 목표인 사람과 물류의 안전한 수송과 원활한 소통을 구현하기 위하여 교통흐름의 기초적 특성을 분석하고, 용량(capacity)과 수요(demand)와의 관계에서 유발되는 제반 교통문제를 시설적(hardware), 운영적(software) 측면에서 해결하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
현재 국내의 기술발전 상황과 기술혁신 상황을 거시적 차원에서 또는 각 산업별로 사례를 중심으로 강의한다. 거시적인 차원에서는 현재 국가적 차원에서의 기술발전과 기술혁신 성과를 측정하고 평가할 수 있는 평가방법(measure)을 어떻게 설정할 것인가에 대한 여러논쟁을 정리하고 각 평가 방법으로 기술발전 및 혁신정도를 평가해 본다. 그리고 향후 국가기술발전 전략이라는 차원에서 어떠한 국가 기술발전 및 혁신전략을 세울것인가에 대한 각계의 의견을 종합 비교 분석한다. 각 산업적 측면에서는 매년 주요산업을 선정하여 각 주교 산업에서의 국내 기술수준과 현황을 파악하고 현재와 같은 기술수준의 원인을 규명하여 향후 기술발전 전략과 각 기업의 기술개발투자상황을 분석한다. 본 강의에서는 이러한 사례중심의 교육을 통해 보다 현실감 있고 구체적인 정책을 도출할수 있는 인재를 양성하고자 한다.전선 / 학사
본 교과목은 최근 농업기계, 건설기계 등의 노외기계에서도 이슈화되고 있는 전기트랙터의 구동시스템에 대한 것으로 총 3가지 주제로 구성된다. 첫 번째 주제는 배터리로서, 배터리의 작동 원리와 용량 선정과 같은 기본적인 이론뿐 아니라 BMS(battery management system), 열관리시스템에 대한 응용까지 배터리 개론에 대해 폭넓게 다룬다. 두 번째 주제는 인버터이며, 배터리의 직류 전류를 전기모터가 요구하는 3상 교류 전류로 변환하는 인버터(inverter)뿐 아니라 DC-DC converter에 대한 작동 원리 및 회로 분석에 대해 다룬다. 마지막 주제는 전기모터로서, 전기모터의 구동원리와 직류모터인 PMDC, BLDC 모터, 교류모터인 유도모터와 동기모터의 특성에 대해 다룬다.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 / 학사
본 교과목은 이론과 실습으로 구성된다. 이론 부분에서는 생물생산을 위한 기계시스템을 구성하는 주요 장치와 매니퓰레이터 로봇에 대한 운동과 힘 분석의 기초 이론인 운동학(기구학)과 운동역학을 배우고, 실습 부분에서는 기계시스템의 3차원 설계를 위한 3D CAD, 운동과 힘 분석을 위한 다물체 동역학(Multi-BodyDynamics, MBD), 응력 해석을 위한 FEA(Finite Element Analysis)에 대한 기본 원리와 사용법을 익힌다. 또한, 이론과 실습에서 배운 지식을 프로젝트 수행을 통해 활용해본다.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
운동학습이란 무엇이며, 그것이 어떻게 구별되는가 하는 문제와 운동기술의 제어와 학습에 대한 이론적 짓기을 운동 기술을 가르치는데 응용하며, 운동기술을 보다 잘 이해하도록 한다. 운동학습의 이해를 위해 운동 수행을 관찰하고 측정한 연구 결과들을 비교 평가하는 능력을 배운다.