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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.
로봇공학의 이해 =
로봇공학개론
로봇 공학을 위한 인공 지능 : ROS 2, Python, OpenCV 및 AIML 기술을 사용하여 지능형 로봇구축하기
로봇공학
로봇공학의 기초
Robotic simulation
로봇 공학의 이해 =
모던 로보틱스 : 역학, 계획 및 제어
(자동화 및 무인화 시스템을 위한)운반체 동력학 제어 =
로봇공학 입문 =
Mobile robots : inspiration to implementation
로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서
로봇 네트워크 =
(개설)Robot 공학
Springer handbook of robotics
(48시간만에 끝내는) 로봇공학 =
Fundamentals of robotics
로봇 팔의 설계 및 제어 =
로봇공학입문 =
The robot builder's cookbook
Mueller, A. · 2019
IEEE Control Systems, Control Systems, IEEE, IEEE Control Syst.
Dmitriev, V.M.; Zaichenko, T.N.; Gandzha, T.V. · 2020
Journal of Physics: Conference Series
Fine, B.; Denny, J. · 2019
IEEE Robotics & Automation Magazine, Robotics & Automation Magazine, IEEE, IEEE Robot. Automat. Mag.
李玉爽; 张广祥 · 2018
当代教育实践与教学研究(电子刊) / Contemporary Education Research and Teaching Practice
Garcia, M.A.; Gallardo, J.; Rodriguez, R.; Alcaraz, L.A. · 2017
IEEE Latin America Transactions, Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), IEEE Latin Am. Trans.
谷明信; 鲁鹏 · 2020
产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
Zheng, X.; Wu, G.; Jiang, W.; Fan, F.; Zhu, J. · 2020
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part K: Journal of Multi-body Dynamics
刘娣; 刘坤; 温秀兰; LIU Di; LIU Kun; WEN Xiulan · 2017
中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
Singh S.,Russell R.P.,Wensing P.M. · 2022
IEEE Robotics and Automation Letters
· 2020
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
施昕昕; 李宏胜; SHI Xinxin; LI Hongsheng · 2023
中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
Zucker, M. · 2019
IEEE Robotics & Automation Magazine, Robotics & Automation Magazine, IEEE, IEEE Robot. Automat. Mag.
Eui-Jin Kim; Kenta Seki; Makoto Iwasaki · 2014
Journal of Mechanical Science and Technology
Jung, S. · 2013
IEEE Transactions on Education, Education, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Educ.
· 2024
Journal of Physics: Conference Series
A O Kolhatin; O G Kolgatin; N S Ponomareva · 2024
Journal of Physics: Conference Series
Liu, Liyuan; Lv, Hao; Li, Weitao; Gao, Yuming; Gao, Mingwang; Mu, Zonggao · 2023
Mechanics of Solids
Boyer, F.; Belkhiri, A. · 2015
IEEE Transactions on Robotics, Robotics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Robot.
Geva, Yam; Shapiro, Amir · 2014
International Journal of Advanced Robotic Systems
· 2024
Journal of Physics: Conference Series
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.전선 / 대학원
강체운동, POE 정기구학방정식, 역기구학, 폐연쇄및 병렬기구, 작업공간과 조작성, Lie 이론에 기초한 로봇동역학, 폐연쇄 동역학, nonholonomic 로봇시스템 해석, 로봇제어 등을 공부한다.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.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
본 과목의 목적은, 동역학, 제어, 로보틱스 각각의 연구 분야 및 그들 사이 융합 연구 분야에서의 고전 및 최신의 고급 이론들을 소개하고, 그들의 적용 예를 학습한다.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
본 강좌는 딥러닝 등 기계학습 기반 인공지능 및 관련 분야에 관심있는 수강생을 대상으로 하는 학부 교과목으로 인공지능 분야의 핵심이 되는 기계학습의 개념 및 응용을 소개하고, 주요 기계학습 알고리즘 및 모델들에 대해 학습한다. 과제 및 프로젝트를 통해 최신 기계학습 기법의 심층적 이해와 실제 구현 기회를 부여한다. 주요 내용으로는 학습이론, 선형모델 (선형회귀, 선형분류, Logistic 회귀), Support Vector Machine, 인공신경망, 순차모델, 기초 딥러닝 모델 (MLP, CNN, RNN), 앙상블 학습 등을 포함한다. 선수과목: 데이터구조 혹은 알고리즘, 선형대수, 확률변수, 프로그래밍 방법론전선 / 학사
학습시스템은 환경과의 상호작용을 통한 경험으로부터 지식을 습득하여 스스로 성능을 향상시키는 시스템이다. 기계학습은 학습시스템의 핵심인 경험으로부터 획득한 데이터로부터 모델을 자동으로 생성하고 이를 기반으로 미래 를 예측하는 계산구조와 알고리즘을 연구하는 컴퓨터공학의 한 분야이다. 기계학습은 인터넷 정보검색, 텍스트마이닝, 컴퓨터비젼, 로보틱스, 게임 뿐만 아니라 생명과학과 비즈니스 데이터마이닝 등에 성공적으로 활용되었다. 최근 들어 모바일폰, 스마트 TV등에서 사용자 모델링과 개인화 추천 서비스에 사용되고 있으며 컴퓨터구조, 컴파일러, 운영체제, 통신망 시스템의 모델링 및 성능 예측 등 컴퓨터공학의 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 교과목은 감독학습, 무감독 학습, 강화학습 등 기계학습의 기본 개념과 원리, 여러가지 학습 방법에 대한 모델 구조와 학습 알고리즘 및 그 수학적인 기반를 제공하는 것을 목적으로 한다. 패턴분류, 확률관계모델링, 순차적 의사결정과정에 대한 구체적인 학습 구조와 알고리즘을 살펴보며 실제 응용문제 해결을 위한 미니 프로젝트를 통하여 그 활용 방법을 습득한다.전선 / 학사
본 과목은 기계공학이 전공이 아닌 학생들을 대상으로 기계공학 전반에 대한 소개를 목적으로 한다. 재료역학, 유체역학, 열역학, 기구학, 기계역학, 기계공작 등 기계공학에서 중심이 되는 과목들의 개요와 기본개념들이 다루어질 예정이다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.전선 / 학사
역학적인 시스템 동적 반응, 피드백의 기본적인 특성, Root-Locus법, 주파수 반응법, 안정도, 제어시스템 설계법 등을 배운다.전선 / 학사
로봇의 인간과 상호작용의 역할이 점점 중요해지고 있다. 이런 흐름에서, 심리학은 특히 인간스러운 로봇을 개발하는 데 중요한 통찰을 제공하고 있다. 본 강의에서는 지각 심리학과 발달 심리학에서 잘 연구된 인간 특징들(지각, 지능, 창의성, 동작, 감정 그리고 자기 개념)을 살펴보고, 이것들이 어떻게 로봇에게 이식될 수 있는지에 대해서 이론과 실습을 통해 배운다. 구체적으로, 체화인지, 지각 심리학, 동작 인지, 인간-기계 상호작용, 기계학습의 기초, 발달 로봇의 이론에 대해 배운다. 본 강의는 앞으로 다가오는 인공지능 시대의 삶을 이해하고 준비하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.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 / 학사
3차원에서의 응력과 변형률의 성질에 대해 살펴본다. 또한 구조물의 안정성에 대한 기본 이론을 소개하고 에너지 방법에 기초한 다양한 구조해석방법에 대해 논의한다.전선 / 학사
유체역학과 열역학의 기초적인 배경을 갖추고 있는 3학년 생들에게 경계층 이론, 포텐셜 유동, 압축성 유동, 개수로유동, 유체기계 및 유동의 계측 등을 소개하기 위한 교과목으로서 여러 기본 원리들을 적용하고 보다 실제적인 유동현상들을 알기쉽게 설명함으로써 이들에 대한 이해력을 증진시키고 응용력을 기르기 위한 학습을 수행한다.전선 / 대학원
의료현장과 노약자, 장애인의 일상생활에서 로봇의 사용이 늘어나고 있고, 효과적으로 사용될 수 있는 의료로봇을 개발하기 위해서는 임상의의 밀접한 참여가 필요하다. 의학과 공학이 큰 시너지 효과를 얻기 위해서는 임상의 또는 관련 연구자들이 의료로봇에 관한 공학적 지식을 개괄적으로라도 이해하는 것이 바람직하다. 이 과목은 이러한 목적을 위해 개설된 것으로, 공학적 선행지식 없이 수강할 수 있으며, 다양한 의료로봇을 이해하기 위한 전반적인 내용을 다룬다.전선 / 학사
본 강의는 대학원 과정의 고급전산유체역학의 기초과정으로서 공기역학, 압축성유체역학 등에서 학습하였던 유동 미분 방정식을 이산화 하여 수치해석을 하는 과정과 함께 이와 관련된 기본적인 개념들을 다룬다. 수치기법들을 기반으로 1차원, 2차원 유동을 계산하는 수치해석코드를 만들고, 실제적인 유동문제 해석에 적용하여, 그 장단점을 분석해본다.전선 / 학사
본 교과목에서는 지구상 다양한 생명체가 외부 유체와 상호작용하면서 추진하는 원리와 체내에서 유체가 순환하면서 생명을 유지하는 원리를 소개하고, 이들을 유체역학적으로 해석하는 방법을 다룬다. 이를 위하여 유체역학과 탄성학의 기본 원리를 리뷰하고 다음의 토픽을 학습한다. (1) 관성을 무시할만큼 느리고 작은 스케일에서 미생물의 추진 원리; (2) 관성이 지배하는 큰 스케일에서새와 물고기의 추진 원리; (3) 표면장력을 이용한 곤충의 수상 추진 원리; (4) 혈액의 성질과 순환계 유체역학; (5) 머레이의 법칙; (6) 식물의 물관과 체관에서의 유체 수송 원리.전선 / 학사
이 교과목에서는 유한 오토마타, pushdown 오토마타, 튜링 기계 등 여러 오토마타와 정규 문법, 문맥 자유 문법, 무제약 문법 등 여러 문법체계에 대해서 배우고 그들의 관계를 익힌다. 또한 튜링의 명제와 계산 불가성에 대해서 배운다.전선 / 대학원
본 과목에서는 생체에 대한 이해를 바탕으로 로봇을 설계하는 방법에 대해 학습한다. 근육의 구조, 다양한 형태의 운동 원리 및 신경제어 등의 생체 시스템에 대해 공부하고 엑츄에이터, 제조기술, 메커니즘 및 제어와 같은 로봇의 구성 요소들에 대해 알아본다. 이러한 기본 요소들을 이용하여 만들어진 다양한 생체 모방 로봇 및 의료용 로봇들을 다룬다.