미래모빌리티학과(협동과정) Department of Future Mobility/ TEL :835-8958
계열 및 과정 :공학계열(석사과정)
1. 학과개요
미래모빌리티학과
2. 교육 목표
미래모빌리티학과는 지능형모빌리티, 친환경모빌리티 등 지속 가능한 미래 이동수단 개발을 위해 혁신적 기술과 융합적 사고를 함양하고, 글로벌 리더십과 실무 능력을 갖춘 전문가를 양성하며, 산학연 협력을 통해 실질적 연구 성과를 창출하는 것을 목표로 한다.
3. 교수 명단
| No | 소속 | 직급 | 성명 | 학위 | 이메일 | 전공 | 세부전공 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 전기공학과 | 부교수 | 강창묵 | 공학박사 | mook@inu.ac.kr | 전기공학 | 자율주행 | |
| 2 | 전기공학과 | 교수 | 김준석 | 공학박사 | jskim@inu.ac.kr | 전기공학 | 전력전자 | |
| 3 | 전기공학과 | 교수 | 허 진 | 공학박사 | jinhur@inu.ac.kr | 전기공학 | 전기기기 | |
| 4 | 전기공학과 | 부교수 | 이우찬 | 공학박사 | wlee@inu.ac.kr | 전기공학 | 전자장 | |
| 5 | 전기공학과 | 부교수 | 윤한신 | 공학박사 | hsyoun@inu.ac.kr | 전기공학 | 전력전자 | |
| 6 | 전기공학과 | 조교수 | 최현규 | 공학박사 | hg.choi@inu.ac.kr | 전기공학 | 전력전자 | |
| 7 | 전기공학과 | 조교수 | 이명훈 | 공학박사 | mh.lee@inu.ac.kr | 전기전자공학 | 전기전자 | |
| 8 | 정보통신공학과 | 조교수 | 조경훈 | 공학박사 | ckh0923@inu.ac.kr | 컴퓨터공학 | 인공지능 |
4. 학과 운영 내규
- 취득학점 : 석사과정 24학점
- 학과 내규는 대학원의 내규에 따름을 원칙으로 한다.
5. 교과과정
| 개설학과 (참여학과) |
교과목명 | 교과목개요 |
|---|---|---|
| 미래모빌리티학과 | MCU 구조 및 활용 특론 (MCU architecture and its applications) |
본 강의에서는 미래 모빌리티의 핵심 요소 중 하나인 MCU의 역할과 구조에 대해 학습한다. 전장 제어를 위한 필요 기능들에 대해 이론을 학습한 뒤, 시뮬레이션을 통해 블록 단위로 해당 기능을 구현해본다. 강의 후반부에는 실제 특정 MCU를 선정하고, 이를 통해 전력 변환 장치의 간단한 피드백 회로를 직접 제어해본다. |
| 미래모빌리티학과 | 미래 모빌리티를 위한 머신러닝특론 (Machine learning and its applications) |
본 수업을 수강하는 학생들에게 산업현장의 인공지능화에 필수적인 요소인 머신러닝에 대한 기초이론 및 머신러닝 기반 문제 해결 방법을 강의하고자 한다. 먼저, 본 수업을 통해 학생들은 다양한 머신러닝 및 강화학습 알고리즘을 이해하기 위한 기초이론(확률론, Markov Chain, Markov Decision Process)부터 기본적인 강화학습 알고리즘(TD-Learning, SARSA, Q-Learning 등)을 이해하고 구현할 수 있다. 이를 바탕으로 최신 (심층)강화학습 알고리즘(DQN, DDPG, SAC 등)을 이해 및 구현하고, 다양한 산업현장 응용문제에 적용하여 최적의 솔루션을 도출하는 강화학습 기반 문제 해결방법을 습득한다. |
| 미래모빌리티학과 | 전동시스템 SW설계 (Mobility Software Design ) |
모빌리티 드라이브 시스템 및 충전시스템 연구 개발 필요한 Software Architecture 설계, Scheduler 및 진단 등 Software 설계에 대해 학습을 수행한다. 또 Software 설계 시 모델 기반 설계를 수행하여 신뢰성 높은 SW 개발에 대해 학습한다. |
| 미래모빌리티학과 | 자율주행을 위한 컴퓨터비전 (Computer Vision for Mobility) |
본 강의에서는 자율주행의 핵심 요소 중 하나인 인지 기술에 대하여 다룬다. 차선인식, 차량인식, 보행자인식 및 표지판 인식 등 자율주행의 인지 알고리즘을 위한 이론과 실무를 학습한다. |
| 미래모빌리티학과 | 미래모빌리티 전자제어 특론 (Introduction to Future Mobility Electronic Control) |
본 강의에서는 미래모빌리티의 전장개발을 위해 필요한 전자제어에 대한 기술을 다룬다. 차량용 임베디드시스템을 위한 법규, 규격 등에 대해 살펴보고 이를 기반으로 직접 설계 및 개발을 해본다. |
| 미래모빌리티학과 | iPBL(산학연계) (iPBL (industry problem based learning) |
본 강의에서는 모빌리티 산업계가 직면한 문제를 찾아내고, 이를 해결하기 위한 방법을 제시하고, 설계, 제작까지 전 과정에 대하여 학습한다. |
| 전기공학과 | 미래모 빌리티 구동시스템 세미나 (Seminiar on Electric Propulsion system for Futurist mobility) |
본 강의에서는 전기자동차를 비롯한, UAM, 전기추진 선박 등의 미래모빌리티 분야의 전기추진관련 최신기술 동향을 알아보고 핵심구동기술 관련 설계, 제어, 시뮬레이션 및 전동화 이슈에 대해서 살펴본다 |
| 전기공학과 | 미래 모빌리티 융합 세미나 (Future Mobility Convergence Seminar) |
본 과목은 미래모빌리티에 대해 전공하고자 하는 대학원 학생들을 대상으로 다양한 미래 모빌리티 분야의 전기구동, 자율주행, SDV 등의 최신 기술개발 동향에 대한 세미나를 목적으로 한다. 미래모빌리티에서 일어난 첨단 및 융합기술에 대한 고찰을 통해서 미래 기술을 예측하고 스스로에 대한 기술 성숙을 증대함을 목적으로 한다 |
| 전기공학과 | 전동시스템 설계특론 (Advanced design of electric motorized system) |
자동차 및 모빌리티의 여러 가지 부품이 전동화 추세에 따라 전기에너지에 의하여 움직이고 있다. 이에 따라 각종 시스템을 전동화하기 위한 전기모터, 드라이버회로, 제어기 등의 설계에 필요한 전문지식을 배우고, 실제 적용된 사례연구를 통해서 실제 전동시스템 설계에 필요한 시뮬레이션 기법 등을 학습한다 |
| 전기공학과 | 전동시스템의 상태및고장진단 (Condition monitoring and Fault diagnosis for Electric motorized system) |
본 강의에서는 주 동력원으로서의 전동시스템에 대한 높은 신뢰성에 대한 요구에 대응하기 위해 요구되는 전동시스템의 상태모니터링 및 고장진단에 대한 기술을 학습한다. 전동기 및 전력 변환 장치를 포함하는 전기 에너지 변환 장치의 고장에 대한 원인과 영향을 분석하여 이를 바탕으로, 다양한 고정자 절연 상태, 베어링, 회전자의 고장을 방지하기 위한 고장 진단 기술을 다룬다. |
| 전기공학과 | 미래차 동역학및제어 (Dynamics and their control for Future vehicle) |
본 강의에서는 미래 모빌리티 구동을 위한 제어방법에 대하여 학습한다. 모빌리티 동역학에 대한 이론과 제어기 설계에 대하여 학습한다. |
| 전기공학과 | 지능형시스템최적제어 (Optimal control of intelligent system) |
본 강의에서는 지능형 시스템을 위한 최적제어기법에 대하여 학습한다. 기본적인 제어기 구성부터 최적화를 기반으로 한 고급제어기 설계에 대하여 학습한다. |
| 전기공학과 | 미래차 충전시스템 제어 (Charging System Control of Future Mobility) |
전력전자 지식을 기반으로 미래 자동차 및 xEV 시스템에 탑재되는 OBC/LDC/FDC/UFC 등 차세대 충전 시스템의 제어 알고리즘 및 상세 로직에 대해 학습한다. |
| 전기공학과 | 미래차 충전시스템 설계 (Charging System Design of Future Mobility) |
전력전자 지식을 기반으로 미래 자동차 및 xEV 시스템에 탑재되는 OBC/LDC/FDC 등 차세대 충전 시스템의 주요 토폴로지에 대해 학습하고 해당 토폴로지의 설계기법에 대해 학습한다. |
| 전기공학과 | 미래모빌리티 구동 드라이브 제어 일반 (Control of Future Mobility Drive Systems) |
학부 과정에서 학습한 전동기 구동의 기본 원리를 복습하고, 미래자동차 어플리케이션에서 적용 중인 모터 구동 기술을 예시 및 실습을 통해 학습한다. 또한 최신 연구 소개를 통해 최신 기술 트렌드를 간접 경험하는 기회를 갖는다. |
| 전기공학과 | 미래모빌리티 구동 드라이브설계 (Design of Future Mobility Drive Circuit) |
전동기 구동을 위한 인버터를 설계하는 방법에 대해 학습한다. 기존 예시 자료를 통해 인버터 구조를 학습하고, 회로 CAD 프로그래을 통해 직접 PCB를 구성한다. 이후 회로 디버깅 과정에 대해 학습하며, 제공되는 SW를 통해 제작된 HW를 제어 |
| 정보통신공학과 | 딥러닝특론 (Topics in Deep Learning) |
본 과목에서는 최근 Deep-learning 연구 결과를 소개한다. Deep-learning의 다양한 Application중에 생성모델을 중심으로 강의가 진행될 예정이며, 관련된 수학적 이론학습부터 간단한 프로젝트 구현까지 진행된다. |