교과목 이수구분 및 이수단위 석사/석·박사 통합과정 박사과정 전공별 교과과정표 기본과목

• 실험계획법 (Design of Experiments) 기본적인 통계학 이론을 설명하고, 반응표면법 및 다구찌기법을 중심으로 상관분석, 회기분석, 분산분석, 요인배치법 등에 대한 이론을 강의한다. 또한, 실험방법을 계획하고 실험결과를 분석하는 방법을 응용하는 능력을 배양하기 위하여 여러 가지 유형의 과제를 통계 패키지를 사용하여 수행한다.
• 자동차기술경영 (Automotive Technology Management) 자동차공학과 경영공학의 결합을 통하여 자동차기술 개발에 필요한 총합적인 시스템의 감독, 규제, 조정하는 것을 연구하며 관리하는 기법을 습득한다.
• 자동차융합세미나I (Automotive Convergence Seminar I)
• 자동차융합세미나II (Automotive Convergence Seminar II)
• 연구윤리(Research Ethics)

논문연구

• 박사논문개발 (Selected Topics in Doctoral Thesis) 지도교수로부터 박사학위 논문에 대한 개별지도를 받는다.
• 박사논문연구 I (Doctoral Thesis I) 지도교수로부터 박사학위 논문에 대한 좀더 세분화된 개별지도를 받는다.
• 박사논문연구 II (Doctoral Thesis II) 지도교수로부터 박사학위 논문에 대한 좀더 세분화된 개별지도를 받는다.

산학협동

• 지능형안전제어시스템 (Intelligent Safety Control System) 본 과목에서는 정보통신기술 , 환경센서기술 및 인간/차량간 상호작용기술 기반으로 HF(Human Factor)를 고려한 선행 첨단안전시스템 개발을 목적으로 한다. 본 과목은 특히 인간/차량간 인터랙션기술 및 첨단안전 시스템에 대한 이론 학습과 V-Cycle 개발 절차에 따른 실습을 통하여 지능형 안전 시스템을 직접 개발해 보는 실무형 교육이다.
• 지능형자동차문제연구 (Special Topics in Intelligent Vehicle) 지능형자동차 분야의 최신 연구동향 및 미래기술에 대해 학습한다.
• 친환경자동차문제연구 (Special Topics in Environmentally Friendly Vehicle) 친환경자동차 분야의 최신 연구동향 및 미래기술에 대해 학습한다.

• 차체설계특론 (Vehicle Body Structural Design) 공학 문제 해석의 기본 개념, 유한 요소 해석법의 기본 개념, 유한 요소의 종류 및 근사함수, 수치 적분법 등에 대한 내용을 다루고 자동차 설계를 위한 응용 예제에 대하여 연구한다.
• 컴퓨터응용차량설계 (Computer Aided Vehicle Design) 자동차의 차체, 섀시, 엔진, 전자제어시스템에 대한 설계 과정에서 컴퓨터 응용과 관련된 모델링, 수치해석, 결과 처리 및 분석 등에 관한 내용을 강의한다.
• 차체설계문제연구 (Special Topics in Vehicle Body Design) 차체의 강도 설계, 진동 설계, 내구도 설계, 공기역학 설계에 대한 실제 설계 사례 중심의 강의 및 논문 연구를 다룬다.
• 차량진동학 (Vehicle Vibration) 다자유도 진동, 에너지 방법, 회전체 진동, 불규칙진동, 모우드 해석 및 실험법, 주파수 분석법, FEM응용 진동해석법 등에 대하여 고찰한 후, 차량진동설계에 관한 응용예제를 다룬다.
• 차량동역학특론 (Vehicle Dynamics) 차량의 현가, 조향 시스템과 관련하여 승차감(ride)과 주행 안정성(handling & stability)해석 및 평가를 위한 동역학적 설계 이론을 학습한다.이를 바탕으로 차량 동역학적 모델링, 해석방법, 설계 변수, 평가 방법 등에 관한 강의가 이루어진다.
• 섀시설계문제연구 (Special Topics in Vehicle Chassis Design) 차량의 섀시 시스템의 기구 설계, 탄성 기구 설계, 동력학적 설계, 강도 및 내 구도 설계에 대한 실제 설계 사례 중심의 강의 및 논문 연구를 다룬다.
• 메카트로닉스특론 (Advanced Mechatronics) 기계기술과 전자기술을 병목시키는 시스템의 구성에 대하여 다룬다. 매카니즘의 설계, 구동기선정법, 센서의 특성, interface방법 및 Lab View프로그래밍 기법을 소개한다.
• 로보틱스 (Robotics) 산업용 로봇 및 매니플레이터의 역학과 제어에 대한 연구분야를 배우는 과목이며, 3차원 공간에서의 좌표변환, 역기구학, 동적 시뮬레이션, 궤도생성, 경로계획, 매니플레이터의 제어, 프로그래밍언어와 시스템에 대하여 공부한다
• 응용수학 (Advanced Mathematics) 응용수학의 기본적 수학기법으로 정미분, 편미분방정식 및 Vector, Tensor, 행렬, 선형방정식, 고유치문제, Fourier 변환, Laplace 변환등을 다룬다
• 내연기관특론 (Internal Combustion Engine) 내연기관의 기초이론, 혼합기의 열화학적 특성, 연소 모델링, 가스교환과정, 연료계량 시스템, 가스유동 및 연소 등에 관하여 강의한다.
• 신에너지자동차 (New Energy Vehicles) CNG, LNG, LPG, Biofuel, 알코올, 수소, 전기 및 수소연료전지 등의 신에너지자동차의 이론과 실제 및 개발현황 등에 관해 논의한다.
• 흡ㆍ배기시스템 (Intake & Exhaust Systems) 가스 교환 과정, 밸브의 기구학적 설계, 2사이클 기관의 소기과정, 과급, 흡배기 과정의 모델링, 흡배기 다기관의 설계 등과 관련된 문제를 분석하고 이를 응용하는 능력을 기른다.
• 디지털 신호처리 (Digital Signal Processing) 디지털 신호의 특성 및 처리 방법을 소개하며, Fourier 변환, 디지털 필터의 설계 및 구현, 스펙트럼 분석 등을 다룬다.
• 자동차제어공학 (Control Theory in Automotive Engineering) 자동차 제어에 필요한 기본 이론을 소개한다. 상태방정식, 폐루프 시스템의 성능, 시스템 안정도 판별, 주파수 응답, 제어기 설계 등을 배운다.
• 모델링및시뮬레이션 (Modeling and Simulation) 시스템의 입출력 관계를 수학식으로 표현하는 것을 모델링이라고 하며 이러한 모델의 해를 구하는 것을 시뮬레이션이라 한다. 본 강좌에서는 다양한 형태의 차량 제어시스템을 대상으로 모델링하는 기법과 이를 시뮬레이션하는 기법을 배운다.
• 인공지능과머신러닝특론 (Advanced Artificial Intelligence and Machine Learning) 인공지능의 개괄 및 데이터로부터 스스로 학습하는 머신러닝 기법의 기본 개념 및 알고리즘에 대하여 학습한다. 여기에는 인공신경망, 서포트 벡터 머신, 결정 트리, 앙상블 기법, 군집화, 합성곱 및 순환 신경망 등 각종 머신러닝 및 딥러닝 모델 및 알고리즘과 머신러닝 시스템의 개발과 관련된 각종 이슈들을 다룬다.
• 딥러닝 (Deep Learning) 인공신경망에 기반을 둔 딥러닝의 기본적인 이론 및 자동차 분야로의 응용에 대하여 학습한다. 여기에는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN), 순환 신경망 (Recurrent Neural Network: RNN), 생성 대립 신경망 (Generative Adversarial Network: GAN)등 다양한 심층 신경망의 구조 및 알고리즘들이 포함된다.
• 딥러닝및IT융합특론 (Advanced Deep Learning and IT Convergence) 딥러닝 및 IT 융합과 관련된 각종 주제에 대한 최신 연구 및 응용 사례에 대한 학습을 진행함.하며, 여기에는 딥러닝의 최신 기술 및 자동차 응용, 지능형자동차 또는 자율주행자동차의 IT 융합에 관한 주제를 다룬다.
• 파워트레인 구동역학 (Powertrain System Dynamics) 엔진 및 변속기등의 차량동력원 및 동력전달장치의 동적 거동 특성 설계
• 파워트레인 트라이볼로지 (PowerTrain Tribology) 파워트레인 내구성 및 효율 극대화 기술
• 파워트레인동력제어시스템 (Power Transfer Controls in Automotive Powertrain) 파워트레인동력전달제어기술
• 파워트레인 설계문제연구 (Study in Powertrain System)  지능형 파워트레인 최신기술 설계연습
• 전동화파워트레인 (Electrified Powertrain Design) 전동화복합동력원파워트레인메커니즘설계
• 음향공학 (Engineering Acoustics) 자동차 소음진동 현상을 이해하고 개선하기위해 필요한 음향 진동의 기초를 이론적으로 이해하는데 목표를 둔다. 이를 위하여 기본적인 소음원, 소음의 발생, 투과와 반사, 그리고 소음이 사람에 미치는 영향에 대하여 공부한다.
• 하이브리드 및 전기자동차 특론 Ⅰ (Advanced Hybrid and Electric Vehicle Ⅰ) 자동차 구동을 위한 에너지 변환과 그 저장, 활용 그리고 하이브리드 자동차에서 활용할 때와 플러그인 하이브리드 그리고 순수 전기차에서 활용할 때의 에너지 최적화에 대하여 학습한다.
• 내연기관 문제연구 (Special Topics in Internal Combustion Engines) 내연기관 분야의 박사학위과정 논문연구를 다룬다.
• 자동차공해 문제연구 (Special Topics in Vehicle Air Pollution) 자동차공해 분야의 박사학위과정 논문연구를 다룬다.
• 선형제어시스템 (Linear Control System) 현대제어이론에 필수적인 상태공간모델을 이용하여 표현된 선형 시스템을 이해하기 위해 안정성 가제어성, 가관측성 등을 소개한다. 이를 바탕으로 제어기 및 관측기 설계와 관련된 최신 기법의 적용방식을 공부한다.
• 자동차공학 칼만필터 응용(Kalman Filter Application in Automotive Engineering) 자동차공학에 적용하기 위한 칼만필터를 설계하기 위해 필요한 기초확률이론, 확률변수론, 추정이론 등을 공부한다. 이를 바탕으로 최적화된 추정치를 제공하는 칼만필터 설계방법을 배우고 적용분야 및 방법을 소개한다.
• 차량제어이론및응용 (Vehicles Control Theory and Applicatio) 비선형 제어에 필요한 Phase Plane, Lyapunov 안정성 등 기초 이론을 학습하고 이를 바탕으로 대표적인 비선형 제어 기법인 Sliding Mode Control 기법 등을 공부한다.
• 전기자동차특론및VCU개발I (Special Topics in EV and Its VCU I) 친환경 자동차인 전기자동차와 하이브리드 자동차에 대한 에너지 모델링과 차세대 자동차 특론에 대해 학습한다.
• 전기자동차특론및VCU개발II (Special Topics in EV and Its VCU II) Smart City 와 미래형 전기자동차에 대한 에너지 분석 특론을 학습한다.
• 하이브리드 및 전기차의 에너지 저장장치 특론 (Electrical Storage Systems for PHEV/EV) 배터리와 수퍼 캐패시터의 소개와 전형적인 특성에 대한 고찰과 배터리 및 수퍼캐패시터의 모델링과정에 대해 소개한다. 배터리 사용중 가장 중요한 패라미터인 State of Charge 예측 기술에 대한 소개와 Battery Management System을 고찰한다. 배터리의 노후화에 대한 진단과 예측 기술 등에 대해 고찰한다.
• 전기모터이론 및 응용 (Electric Motor Theory and Application) 자동차에는 다양한 종류의 전기모터가 액츄에이터로 사용된다. 본 강좌에서는 다양한 전기모터의 작동원리와 이들이 응용되는 분야에 대해 공부한다.
• 차량전력전자공학 (Automotive Power Electronics) 본 과목에서는 전반적인 전력변환 회로의 설계 및 해석방안 그리고 복합응용회로 구현 방안에 대해 강의 한다. 또한 PWM방식으로 제어되는 전력용 반도체 스위칭 소자를 활용하여 전자회로 및 컴퓨터 응용기술 등을 적용한 실용의 전력변환시스템 구현 능력을 습득시킨다.
• 모터제어공학 (Motor Control) 자동차에서 주요 부품으로 자리잡고 있는 모터를 고성능 제어하기 위한 기본이론을 소개한다. 영구자석형 동기전동기를 제어하기 위한 벡터제어의 이해, 전류제어 및 속도제어기 설계방법, 모터 다이나믹 시뮬레이션 등을 배운다.
• 자동차유한요소해석 (FEM in Automotive Engineering) 자동차의 각종 시스템을 설계 과정에서 필수적인 유한요소법의 기초이론에 대한 교육과 함께 응용과정으로서 차체설계, 차량동역학, 제어시스템설계, 엔진설계에서의 FEM 해석 기술에 관한 실습이 이루어진다.
• 경량화재료성형해석 (Lightweight Materials Forming Analysis) 고장력강, 알루미늄, 마그네슘, 복합재료 등 경량화 신소재를 이용한 경량 차체의 설계 및 해석에 대해 강의한다.
• 소성학 (Theory of Plasticity) 자동차 부품의 공학적 설계 및 생산 기술 이해를 위한 금속재료 소성 거동에 대한 이론 강의.
• 탄소복합재부품설계이론 (Carbon Composite Parts Design Theory) 탄소복합재 차체부품 설계를 위한 구조/성형해석의 기초 이론과 응용 사례에 대해 강의한다.
• 소음 및 진동 제어 (Noise and Vibration Control) 소음 및 진동이 인간에 미치는 영향에 대한 객관적 주관적 평가방법을 알아보며, 소음 진동의 특성에 다른 수동적 또는 능동적 저감 방법과 인간 감성을 고려한 음질 설계법에 대하여 학습한다.
• 랜덤데이터 (Random Data) 자동차를 포함한 기계류에서 발생하는 진동 및 음향 (소음) 신호의 측정(센서), 분석을 위한 신호처리 이론을 습득하고 실습을 수행함.
• 음질이론및응용 (Sound Quality and Its Application) 인간 청각 특성을 고려한 소음 분석 방법인 음질인자 (sound quality index)에 대해서 알아보고, 제품 발생 소음의 음질 (sound quality) 향상을 통한 감성 품질 향상 방안에 대한 내용을 다룬다.
• 기업가정신과창업 (Entrepreneurship) 창업학(Entrepreneurship)의 의의, 연구동향 등을 소개하고, 경영학 등 기존 학문과 다른 독자적 학문이면서 공학 등 타 학문과 연계․융합되어 연구되어야 하는 학문임을 설명한다. 개인․조직․사회적기업 등 세부영역에 대한 창업 강의를 통해 사업 아이디어를 기회로 변환시킬 수 있는 실무적 내용을 학습한다.
• 자율주행HMI특론 (Autonomous Driving HMI) 본 과목에서는 제어권 전환 등 다양한 레벨의 자율주행 차량에서의 인적 요소에 대해 소개하고, 최신 연구 동향을 살펴본다. 또한, 팀별로 자율주행 HMI 관련 텀 프로젝트를 진행하여 실험 기법 등을 실제로 활용해 보고, 이해도를 높인다.
• 차량운전자모델링 (Vehicle Driver Modeling) 본 과목에서는 제어 이론을 적용한 정량적인 운전자 모델 (human modeling)의 기법에 대해 학습한다. 신호탐지이론 (SDT). 고전 제어 이론에 대한 기본적인 개념 이해를 바탕으로 Fitt’s law, 선형 시스템 특성, 크로스 오버 모델 등을 살펴본다.
• 차량인간공학 (Automotive Human Factors Engineering) 본 과목에서는 사용자 친화적인 자동차 연구개발에 필요한 인간공학의 기본 이론을 다룬다. 또한, human-in-the-loop 실험설계, 데이터 수집 및 분석, 결과 발표 등을 텀프로젝트로 진행하여 이론에 대한 이해도를 높인다.
• 사이버물리시스템 (Cyber-Physical Systems) 본 과목은 제어의 대상 (물리시스템)과 제어기 (사이버시스템)가 네트워크로 연결되어 초정밀 실시간으로 동작하는 사이버물리시스템에 대해서 학습한다. 사이버물리시스템의 모델링, 구현, 검증에 이르는 시스템 설계 방법에 대해서 학습하고 이를 자동차 시스템 개발에 응용하는 것을 목표로 한다.
• 실시간 임베디드 시스템 (Real-Time Embedded System) 본 과목은 임베디드 시스템과 실시간 스케쥴링 이론을 학습한 후 차량의 전자 제어 시스템이 어떻게 ECU 내부의 임베디드 소프트웨어로 구현되는지 살펴본다. 이를 위해 임베디드 HW/SW의 구조와 차량 내부 네트워크에 대해서 학습한다. 차량 전장 시스템의 소프트웨어 구조를 정확히 이해하는 것을 목표로 한다.
• 차량용컴퓨터시스템(In-Vehicle Computer Systems) 본 과목은 자동차 내부에 탑재되는 컴퓨터의 구조에 대해서 학습한다. 전통적인 실시간 운영체제 기반의 Classic AUTOSAR 운영체제를 알아보고 ADAS와 자율주행 응용을 위한 Adaptive AUTOSAR의 기반이 되는 리눅스 운영체제도 학습한다. 자동차에 탑재되는 컴퓨터 시스템의 발전 방향을 이해하는 것을 목표로 한다.
• 차량빅데이터시스템 (Automotive Big Data System) 차량과 도로 인프라로부터 생성되는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고 이로부터 유용한 정보를 추출하고 이용하는 방법에 관하여 배운다. 프로그래밍 기법, 데이터베이스 관리, 빅데이터 처리 알고리즘, 데이터 마이닝, V2X 기술에 대하여 공부한다.
• 자율주행인지판단 (Autonomous Driving Recognition and Decision) 자율주행의 인지 판단 문제를 인공지능 기술을 활용하여 해결하는 방법에 관하여 학습한다. 카메라, 라이다와 같은 센서 데이터를 활용하여 주변 환경을 인지하고 위험 상황을 판단하는 최신 기술 사례를 소개하고, 딥러닝 기반 알고리즘을 통한 실습을 수행한다.
• 자동차공해 (Vehicle Air Pollution) 가솔린 엔진과 디젤 엔진의 배기 배출물 생성기구, 엔진 배출물 제어기술, 배기후처리 장치, 배기규제 및 대응책에 대해 토론한다.
• 시스템 엔지니어링 (System Engineering) 시스템 공학의 프로세스에 대해서 소개하며, 시스템의 목표 정의, 요구사항들의 분석 및 정의, 요구사항에 합당한 기능의 분석 및 정의, 설계와 운영 개념의 수립, 기준의 설정 및 검증, 하위 단위 프로세스의 반복 수행을 통한 시스템 숙성 등을 학습한다.
• 타이어동역학(Tyre Dynamics) 가상주행시험을 위한 타이어 시험 및 모델링 과정에 대해 학습한다.
• 자동차시스템엔지니어링 (Vehicle System Engineering) 자동차 분야 Model based System Engineering을 위한 Modelica Language에 대해 학습한다.
• 자동차기능안전 (Vehicle Functional Safety) 자동차 전장부품의 기능안전을 위한 체계 및 기능안전 무결성 등급에 따른 시스템, 하드웨어, SW 개발 활동을 학습하며 응용 사례 중심의 강의와 실습 및 논문 연구를 진행한다.
• 자동차안전분석 (Vehicle Safety Analysis) 안전한 자동차 전창부품 개발에 필요한 위험원 분석, 리스크 평가 및 안전 분석 방법을 학습하며 응용 사례 중심의 강의와 실습 및 논문 연구를 진행한다.
• 자율주행위치인식및경로계획 (Autonomous Driving Localization and Path Planning) 자율주행을 구성하는 요소 기술들 중에 정밀지도 생성 및 위치인식 기술에 대한 방법론을 학습한다. 또한, 차량 경로계획 방법에 대하여 경로생성/경로추종 관점에서 방법론을 학습한다.
• 자율주행센서신호처리 (Autonomous Driving Sensor Signal Processing) 자율주행 시스템 구현을 위한 센서들에 대하여 소개하고, 센서들의 특성에 대하여 이해한다. 이에 더하여 다양한 센서들에 필요한 신호처리 기법을 학습한다.
• 자율주행요소기술특론 (Introduction to Autonomous Driving Elementary Technology) 자율주행을 실현하기 위해 필요한 요소기술들에 대하여 학습하고, 다양한 관점에서 자율주행에 대한 배경 지식 및 기술 이해도를 높인다.
• 인버터설계 (Inverter Design) 자동차의 주요 부품인 모터를 제어하기 위해 필요한 전력변환장치인 인버터(Inverter)를 다룬다. 인버터의 구조와 동작 원리에 대해 고찰하고 전반적인 설계 프로세스에 대하여 학습한다.
• 수소연료전지자동차특론 (Fuel Cell Vehicle) 연료전지의 주 연료인 수소의 생성과 저장, 운송 등 특성에 대해서도 이해하며 연료전지의 전기생성 원리, 구조에 대하여 이해하고 이를 바탕으로 자동차, 드론 등 응용 분야에 대하여 살펴본다.
• 미래모빌리티특론 (Special Topics in Future Mobility) UAM, MaaS, TaaS, PM 등 미래모빌리티의 주요 개념 및 현황, 핵심 기술 등에 대해 이해하고, 미래 모빌리티에서 대두될 기술적, 정책적 문제에 대해 고찰하고 이를 해결 할 수 있는 창의적 해결 방안을 모색한다.