전공소개
미래자동차공학과
공학석사Master of Engineering
교육목적
- 대학의 공통핵심역량과 더불어 ‘전문역량’, ‘현장실무역량’,‘창의융합역량’을 전공핵심역량으로 설정하고 이를 토대로 교육과정을 편성하여 수요맞춤형 인재를 양성을 목적으로 함
교육목표
- 친환경자동차 및 자율주행기술/부품설계 등의 기계공학 분야 중요 과목을 습득하고, 기계 및 자동차부품 설계를 위한 전용소프트웨어 교육을 강화하여 이론과 실무가 강한 고급 설계 전문가 양성
- 미래자동차공학 분야의 이론과 실무를 바탕으로 급변하는 친환경 자동차 산업의 발전 추세에 대비한 자동차정비 및 검사 분야의 기술을 습득하고 서비스 능력을 갖춘 선진 자동차관리자 양성
학과특성
- 4차산업혁명시대 함께 성장하는 대학으로 미래자동차산업 인력 수요를 선제적으로 대응할 수 있는 친환경자동차 및 자율주행기술/부품설계/자동차서비스 분야의 필요한 전문지식과 실무능력을 학습함
발전 방안
- 국내외 대학과 교육학점 교류 및 기술교류를 통하여 혁신과 성장을 함께 하는 융･복합 창의인재 양성
- 국내 대학 R&BD 발굴을 통하여 전문 인력 공급 및 국가 산업 발전 공헌 확대
- 국내 기업에 필요한 전문인력 공급을 통한 학교 이미지 개선
교수소개
| 성명 | 전공분야 | 최종학위 | 연구실 | 전화 |
|---|---|---|---|---|
| 하성용 | 기계공학 | 공학박사 | C7-724 | (031)8075-1639 |
| 이흥식 | 기계공학 | 공학박사 | C7-722 | (031)8075-1638 |
| 이재웅 | 자동차공학 | 공학박사 | C7-725 | (031)8075-1644 |
| 이건화 | 자동차공학 | 공학박사 | C7-723 | (031)8075- |
| 김혜란 | 자동차공학 | 공학박사 | C7-722 | (031)8075- |
교육과정 편성표
| 이수구분 | 교과목명 | 학점 | 강의시수 | 비고 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 이론 | 실기 | ||||
| 전공 | 실험계획법 | 3 | 3 | ||
| 지능형안전제어시스템 | 3 | 3 | |||
| 컴퓨터응용차량설계 | 3 | 2 | 2 | ||
| 차량동역학특론 | 3 | 3 | |||
| 자동차제어공학 | 3 | 2 | 2 | ||
| 하이브리드 및 전기자동차 특론 | 3 | 2 | 2 | ||
| 차량인간공학 | 3 | 3 | |||
| 자율주행자동차특론 | 3 | 2 | 2 | ||
| 자율주행요소기술개론 | 3 | 3 | |||
| 수소연료전지자동차특론 | 3 | 2 | 2 | ||
| 신에너지자동차 | 3 | 3 | |||
| 미래모빌리티특론 | 3 | 2 | 2 | ||
| 미래모빌리티프로젝트1 | 3 | 2 | 2 | ||
| 미래모빌리티프로젝트2 | 3 | 2 | 2 | ||
| 네트워크분석 | 3 | 2 | 2 | ||
| 커넥티드카 특론 | 3 | 2 | 2 | ||
| 빅데이터특론 | 3 | 3 | |||
| IoT보안 | 3 | 3 | |||
| 연구윤리 및 논문작성지도1 | 1 | 1 | |||
| 연구윤리 및 논문작성지도2 | 1 | 1 | |||
| 내연기관 시스템 엔지니어링 | 3 | 2 | 2 | ||
| 자동차 전자제어 시스템공학 | 3 | 2 | 2 | ||
| 섀시시스템 구조학 | 3 | 2 | 2 | ||
| 하이브리드 제어공학 | 3 | 2 | 2 | ||
| 자동차 튜닝 공학 | 3 | 2 | 2 | ||
| 계 | 25 | 71 | 56 | 30 | |
교과목 해설서
| 실험계획법 design of experiment |
실험계획법은 문제해결을 위하여, 또는 시스템의 성격을 알기 위하여 실험을 실시할 때 가능한 최소의 노력으로 최대의 정보를 얻을 수 있고 적법한 통계 분석이 가능하도록 실험방법을 결정하려는 통계방법이다. 실험의 기본원리인 랜덤화, 반복, 블록화의 개념을 이해하고, 실험계획법을 사용 할 때 고려해야 될 제반 문제와 실험의 순서 등을 다룬다. |
|---|---|
| 지능형안전제어시스템 Intelligent safety control system |
지능형자동차 인식시스템의 기본원리 및 개발동향을 파악하며 지능형자동차 전문가로서 필요한 기반지식인 차량안전을 위한 영상 비전 시스템, 영상 처리 개요, 영상필터링, 차선 인식, 패턴 인식, 특징 추출 및 OpenCV, 이미지 와핑(warping) 및 파노라마 생성 고해상도 복원방법, 옵티컬 플로, 파티클 필터등을 학습하고 선행연구와 차별화된 연구방향을 설정할 수 있도록 한다. |
| 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. |
| 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. |
| 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. |
| 하이브리드 및 전기자동차 특론 Advanced Hybrid and Electric Vehicle |
자동차 구동을 위한 에너지 변환과 그 저장, 활용 그리고 하이브리드 자동차에서 활용할 때와 플러그인 하이브리드 그리고 순수 전기차에서 활용할 때의 에너지 최적화에 대하여 학습한다. |
| 차량인간공학 Vehicle Human Factors Engineering |
미래형 자동차를 연구하는 국내외 업체들의 제품과 기술 개발동향을 조사, 분석하고 관련시장 트렌드를 중심으로 정리ㆍ분석한다. 친환경 자동차, 지능형자동차 연구개발 테마와 개발전략 인간 중심의 지능형 자동차 개발에 필요한 인간공학의 기본 이론을 다루며 인간과 자동차의 상호 작용을 소개하고, 첨단 차량 전자제어시스템의 인간공학적 설계, 평가 및 구현 방법 등을 학습한다 |
| 자율주행자동차특론 Special topic on autonomous driving vehicle |
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. |
| 자율주행요소기술개론 Introduction to Autonomous Driving Elementary Technology |
자율주행을 실현하기 위해 필요한 요소기술들에 대하여 학습하고, 다양한 관점에서 자율주행에 대한 배경 지식 및 기술 이해도를 높인다. |
| 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. |
| 신에너지자동차 New Energy Vehicles |
CNG, LNG, LPG, Biofuel, 알코올, 수소, 전기 및 수소연료전지 등의 신에너지자동차의 이론과 실제 및 개발현황 등에 관해 논의한다. |
| 미래모빌리티특론Special 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. |
| 미래모빌리티프로젝트1 Future Mobility Project1 |
자동차의 기획에서 양산개시까지 신차 개발 과정, 차량개발 절차가 실제로 어떻게 적용되는지를 주요 부품개발 및 차량 성능 개발등의 실례를 통해 배운다. 또한 자동차 장비의 전자화 추세에 따른 전자장치의 기본 개념, 배출가스에 의한 대기 오염과 소음에 대한 방지대책, 자동차에 관련되는 성능과 그 성능 시험법, 자동차의 안전 공학은 물론, 안전대책과 21세기형 안전 자동차 등에 관련된 내용을 다룬다. |
| 미래모빌리티프로젝트2 Future Mobility Project2 |
제조업은 공학기술의 혁신적인 발전 없이는 경쟁력이 없다. 이러한 공학기술 경쟁력을 위하여, 우리나라의 R&D 투자가 GDP 대비 3%(세계 8위)로 선진국 수준에 근접한 수까지 늘어났으나, 절대규모는 아직도 미국의 1/13, 일본의 1/6, 독일의 1/3에 불과한 수준이다. 따라서 공학기술에 대한 이해를 바탕으로, 경영이란 무엇인가라는 주제부터 주요 임무 정의, 핵심역량, 필요조건, 충분조건, 포지셔닝, 전략전개, 운영전략등 생산경영, 기업환경까지 고려해앞으로 기업의 CEO, 나아가 사회의 지도자가 되는데 필요한 경영지식과 관리기법을 제공한다. |
| 네트워크분석 Network Analysis |
컴퓨터 네트워킹을 위한 구성요소들과 OSI 계층 표준모델과 네트워크 프로토콜 등의 개본 개념과 원리를 이해하고, 근거리 통신망 (LAN)의 구성과 LAN 프로토콜, TCP/IP 인터넷 프로토콜 등에 대해 다룬다. |
| 커넥티드카 특론 Connected car special topic |
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. |
| 빅데이터특론 Big Data special topic |
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. |
| IoT보안 IoT Security |
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. |
| 연구윤리및논문작성지도1 Plastic Manufacturing |
올바른 연구를 위해서 연구윤리란 무엇인가에서부터 시작해 연구 부정행위, 인간대상윤리, 이해상충과 공정한 연구행위를 학습하고, 인체시료 및 유전자 연구윤리, 인간행동연구윤리 및 개인정보 윤리, 취약한 피험자 연구윤리, 동물실험윤리, 생물안전, 연구데이터 관리 및 연구노트 작성 방법, 대학원 연구생활 및 협동연구윤리를 탐구한다. |
| 연구윤리및논문작성지도2 Automobile Hydrodynamics |
연구가 끝난후 연구결과의 심사와 발표 관련 윤리, 표절에 대한 이해와 대처방법, 연구출판물과 지적재산권등 연구결과 발표와 연구윤리를 설명하고, 논문작성 과정의 원활한 이해를 위해 과학적 논문의 내용적 요건, 표현적 요건, 내용구성과 전개원칙을 다룬다. 또한 연구에 쓰이는 데이터 신뢰성, 타당성을 직접 체크하는 능력을 기르고 통계적 분석 방법을 이용한 논문 쓰는 방법을 익힌다. |
| 내연기관 시스템 엔지니어링 Internal combustion engine system engineering |
원동기에 관한 기본 설명을 시작으로 기초 열역학, 연소공학, 기관성능, 연료 및 연소, 내연기관의 구성, 연료공급장치, 배출가스 등을 다룬다. 또한 내연기관의 작동원리와 구성부품의 필요성을 이해하고 내연기관의 기초이론, 혼합기의 열화학적 특성, 연소 모델링, 가스교환과정, 연료계량 시스템, 가스유동 및 연소 등 기존 이론뿐만 아니라 최근에 개발된 하이브리드엔진, GDI엔진등 다양한 신 메카니즘에 관하여 강의한다. |
| 자동차 전자제어 시스템공학 Automotive electronic control system engineering |
자동차에 사용되는 센서에 대한 기초 이론과 기술을 익히고, 엔진룸 및 차량 전체에 위치한 센서 및 기타 유닛의 위치와 기능을 점검 분석하여 차량고장진단 기술을 탐구한다 |
| 섀시시스템 구조학 Chassis system structure |
자동차섀시 시스템을 익히고 구조 및 장치에 대한 해박한 지식과 검사법으로 자동차 실무 작업, 기계 기구 정밀도검사, 안전기준, 자동차 종합검사의 시행 등에 관한 규칙, 시행 세칙과 함께 자동차 섀시를 탐구한다. |
| 하이브리드 제어공학 Hybrid car control engineering |
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. |
| 자동차튜닝공학 Automotive tuning engineering |
자동차 구조의 올바른 이해를 통하여 튜닝과 정비의 차이, 터보 튜닝과 터보 시스템 구성과 내용, 제어계통 부품 변경과 연료량 제어, ECU튜닝, 점화시기 제어, 전기 시스템 보강, 차체튜닝, 동력계통 튜닝 등 각 부품의 역할 및 기능설계의 여러 단계를 교육하고 좀 더 효율적인 튜닝작업을 통하여 맞춤형 자동차의 이해를 돕는다. |