로봇네비게이션(Robote Navigation)

이동로봇의 항법주행을 위한 Mapping, Localization, Path Planning, SLAM 기법을 학습하고, 실제 로봇에 알고리즘을 구현하여 실습한다.

무기체계개론(Indivoduction to Weapon Systems)

무기체계의 개념, 무기체계의 분류, 전쟁과 무기체계와의 관계, 과학기술(AI 및 로봇기술 등)이 전쟁과 무기체계에 미치는 영향 등에 대한 지식을 이해할 수 있도록 강의 진행

머신러닝(Machine Learning)

딥러닝을 학습하기 이전 단계로 기계 학습 전반에 걸쳐 지식을 습득합니다. 회귀분석, 군집화를 비롯하여 텍스트 분석, 추천 시스템, 강화 학습 등을 다루며 파이썬으로 실습을 수행함으로써 실질적인 구현 능력도 이론과 함께 갖추도록 합니다.
본 과목의 실습 및 과제는 파이썬 언어를 사용하기 때문에 본 과목을 수강하기 위해서는 파이썬 언어에 대한 기본 지식을 가지고 있어야 합니다.

레이더신호처리(Signal Processing for Radar)

레이더 신호처리의 기법을 소개하고 기법들이 시스템에 어떻게 적용되지는 구체적 사례로 설명함.

국방융합기술(Indivoduction to convergence science for defense)

감시정찰이론(surveillance and reconnaissance theory)

감시정찰 시스템 종류 및 성능 지표에 대해 학습. 특히 표적 파라메타 estimation 관련 논문 및 저서 학습

데이터사이언스응용(data science application)

파이썬에 대한 기초와 파이썬을 이용한 데이터 처리 방법을 학습하고, 데이터 분석 여러 기법들을 습득한다. 빅 데이터를 인공지능 기법을 사용해서 분석하고 예측하는 방법을 배운다.

딥러닝개론(Indivoduction to Deep Learning)

인공지능의 기본적인 구조와 형태를 배움.

인공지능개론(Indivoduction to Artificial Intelligence)

개론과목에 맞추어 수업 전반부에는 현재 인공지능이 활용되고 있는 다양한 분야에 대하여 소개하고 인공지능이 가져오는 문제점 및 미래상에 대하여 토론을 함께 진행한다. 후반부에는 각종 인공지능 이론(ANN, CNN, BERT, GAN)에 대하여 소개하고 각각의 인공지능 네트워크가 주로 적용되는 사례에 대하여 소개한다.

무기체계운용개념및유지론(Weapon System operational concept & sustainment theory and practice)

본 강의는 무기체계 운용개념(Operational Concept)을 체계적으로 이해하기 위해서 미군과 우리 군이 사용하고 있는 운용요구서(ORD : Operational Requirement Document) 이론, 방법, 사례 등을 집중적으로 강의한다. ORD 내용의 핵심 요소인 요구능력(Required Capability) 도출을 위한 미군 및 영국군의 사례와 국내 사례도 강의한다. 그리고 요새 부각되고 있는 임무공학(Mission Engineering)을 활용하는 방법도 알아본다.

인공지능모델및응용(Artificial Intelligence models and applications)

인공지능에서 활용되고 있는 각종 학습 모델 (머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 연합학습 등)에 대해서 쉽게 설명하고, 이 모델이 적용된 여러분야 (객체인식, 객체추적, 자율주행, 자연어처리 등) AI 시스템의 최신 사례를 살펴본다. 이러한 응용 시스템이 인간의 삶에 어떠한 영향을 줄 수 있는지에 대하여 살펴보고 마지막으로 국방 및 방위산업 전분야에 미칠수 있는 영향과 환경 변화에 대하여 토론한다.

빅데이터처리방법론(Big Data processing methodology)

빅데이터를 다루기 위한 소프트웨어를 구현하는 방법들을 다룬다. 이를 위해서는 전문가로서 python을 다룰 수 있는 능력을 키운다. python의 함수언어, 객체지향 언어, 명령형 언어 적인 측면을 상세히 다룬 후, 디자인 패턴을 활용하여 소프트웨어를 구축함으로써 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 소양을 갖추도록 한다.

국방사업관리론(Defense project management theory)

국방사업관리사 자격증 취득에 필수적인 사업관리지식체계 및 이론 습득 및 이해

캡스톤설계Ⅰ(Capstone design projectⅠ)

본 교과목은 국방AI로봇융합학과 연구설계 능력 함양을 위한 교과목으로 문제해결 능력 강화를 위한 문제정의-기획-연구설계-구현 및 구체화 과정을 종합적으로 수행하여 캡스톤 연구성과물을 완성하는 교과입니다. 개인 또는 협업 연계 프로젝트 활동을 통해 현재 업무상/실무적 해결이 필요한 문제요소를 식별하고 관련 기술적 조언과 피드백 필요 항목을 구체화하여 실제 관련 전공 분야 전문가 의견수렴과 해결 가능성과 현 수준에서 해결이 어려운 점을 도출해야 합니다.

로봇시스템의이해(Understanding robotic systems)

로봇은 4차 산업 혁명의 핵심 분야로 최근 빠르게 발전하고 있는 분야이다. 본 강의는 로봇 시스템을 이해하기 위하여 로봇의 구성 요소와 자율 로봇의 개념에 대하여 다룬다. 특히 자율 로봇 시스템을 인지, 판단, 제어로 나누어서 관련된 내용을 다루면서 로봇의 기본 원리를 이해하고 적용해볼 수 있도록 한다. 또한 로봇 윤리 및 안전성, 최신 로보틱스 동향 및 미래 전망에 대해 탐구하며 앞으로 올 로봇 시대를 준비할 수 있도록 한다.

국방레이다응용(Defense radar applications)

국방의 탐지 및 추적 등에 사용되는 레이더 관련 기술을 소개하고 발전방향, 우주탐사 등의 응용분야에 대한 소개

무기체계관리론(Weapon systems management)

무인이동체계론(Indivoduction to Unmanned Vehicle)

서로 다른 영역에서 적용 될 수 있는 각종 무인이동체에 대한 전반적인 개론을 다룹니다.
기본적인 기초 기술에 대해서도 다루지만 깊게 들어가지는 않습니다.
해상, 육상, 공중에 적용되는 서로 다른 개념에 대해 다룰 것이며,
여기에 적용될 수 있는 AI 기술과 탐색기술에 대해서도 가볍게 다룰 예정입니다.

가상전장환경구축기초(Indivoduction to Visual Battlefield Environment Development)

이 교과목은 게임개발에 필수적인 소프트웨어 도구와 기술을 학습하고, 이를 활용하여 실질적인 게임 개발 프로세스를 경험하는 것을 목표로 합니다.
게임엔진, 그래픽 소프트웨어, 버전 관리 시스템 등 게임개발에 활용되는 주요 소프트웨어를 다루며, 이론과 실습을 병행하여 학생들의 실무 역량을 강화합니다.

인공지능과미래사회(Artificial Intelligence and Future Society)

본 강의는 최신 인공지능 기술 전반에 대해서 설명하고 인공지능(AI)이 미래 사회, 경제 및 일상 생활에 미치는 깊은 영향에 대해 같이 고민한다. 본 강의를 통해 AI 기술이 미래를 어떻게 형성하고 있는지에 대한 포괄적인 이해를 얻을수 있으며 AI 기술의 발전과 함께 나타나는 윤리적 고려 사항과 사회적으로 책임 있는 방식으로 AI 기술을 발전과 활용에 대하여 이해하게 된다.

캡스톤설계Ⅱ(Capstone design project Ⅱ)

캡스톤설계2 과목은 석사 졸업학기에 재학생들이 지난 3학기 동안 준비한 논문 주제를 기반으로, 실제 학위논문으로의 완성도를 높이는 데 중점을 둡니다. 정기적인 교수와의 심도 있는 상담을 통해 연구의 방향성을 점검하고, 논리적 구성 및 연구 방법론을 체계적으로 다듬어 최종 논문으로 발전시키는 과정을 진행합니다. 이 과정은 연구 주제의 실현 가능성을 면밀히 검토하고, 학문적 성과와 실무적 응용 사이의 균형을 맞추어, 완성도 높은 학위논문 작성을 목표로 합니다.

이동로봇의설계와구현(Design and Implementation of a Mobile Robot)

본 교과목은 이동로봇의 주요기능과 임무수행에 관련된 핵심이론으로 다양한 육해공의 이동로봇에 대하여 폭넓은 예를 학습한다. 또한 리눅스 기반의 로봇 개발 툴인 ROS(Robotic Operation System)에 대하여 학습한다. ROS의 기초 가시화 툴인 Gazebo를 활용한 로봇 시뮬레이션, 센서 모델링등, ROS기반으로 이동로봇을 설계-제작-운용하는 과정을 탐구한다. 로봇의 전반적인 구조를 이해하고, 인간과 협업할 수 있는 부분을 이해하여 이를 효과적으로 활용할 수 있는 교재개발이 목표이다.

영상분석및의사결정지원(Computer Vision and Decision Support Systems)

이 교과목은 인공지능 기반의 영상 분석 기술과 이를 활용한 군사 및 방위산업 분야의 의사결정 지원 체계를 이해하고 실습하는 것을 목적으로 한다. 특히 영상인식, 객체 탐지, 행동 분석 등 최신 영상처리 기술을 중심으로, 실시간 상황 인식 및 전장 데이터 분석을 통해 전략적 판단과 자동화된 의사결정 지원에 활용되는 알고리즘과 응용 사례를 다룬다. 실습 중심의 수업을 통해 전장 시나리오 기반의 의사결정 문제 해결 역량을 기른다.

국방네트워크소프트웨어(Defense Network Software)

본 교과목은 국방AI로봇융합학과 연구설계 능력 함양을 위한 교과목으로 현대 국방 정보체계는 고신뢰, 고보안, 고가용성을 요구하며, 이를 실현하기 위한 통신 프로토콜, 분산 시스템, 실시간 운영, 사이버 보안 및 전술 데이터 링크 기술 등이 중요한 역할을 하게 된다. 따라서 본 과목은 국방 분야를 포함하는 네트워크 시스템과 그에 필요한 소프트웨어 기술에 대한 이해 및 학습을 목표로 하며, 특히 무인기, 전차, 함정, 유도무기, 감시 정찰 센서등 이 기종 플랫폼간 통신을 위한 기본적인 표준화된 프로토콜 스택과 C/C++ 기반의 통신 프로그래밍 기법을 학습한다.

국방임베디드프로그래밍(Defense Embedded Programming)

본 과목은 국방AI로봇융합학과 설계 능력 함양을 위한 교과목으로 국방 분야에서 사용되는 무기체계, 무인기(UAV), 센서, 지휘통제장비 등의 핵심 구성요소인 임베디드 시스템 프로그래밍 기법을 학습한다. AI도입으로 갈수록 고도화 및 지능화 되는 무기체계에서 핵심 운영체제로 자리하고 있는 Embedded Linux 운영체제 상에서 국방 플랫폼에서 요구되는 고신뢰성, 실시간성, 저전력 특성을 고려한 C/C++ 기반의 시스템 프로그래밍 기법을 학습한다.

지능형무인이동체항법및운용(Intelligent Unmanned Vehicle Navigation and Operation)

본 교과목은 국방AI로봇융합학과의 이론 함양을 위한 교과목으로 무인이동체(드론, 지상 로봇, 선박 등)의 자율 주행 기술과 운용에 관한 내용을 다룬다. 무인이동체의 개념과 기본 원리를 이해하고, 다양한 센서(레이더, 라이다, 카메라, 초음파 센서 등)의 특성과 센서 융합 기술에 대해 깊이 있게 알아본다. 이를 통해 무인이동체가 환경을 정확히 인지하고 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 기른다. 또한, 지도 작성 및 위치 추정 기술의 원리와 방법론을 상세히 학습하고, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)의 구현 방법을 탐구한다.

인간중심인공지능협업과신뢰(Human Centered AI teaming and divust)

본 교과목은 국방AI로봇융합학과 재학생을 대상으로 개설되었으며, 심리학과 인간행동 이론을 토대로 인간-인공지능 협업에 기반한 시스템 설계 및 의사결정 환경에서의 신뢰 개념을 학습하면서 인간과 AI의 협력 모델을 전략적 활용 방안을 검토하는 데 목적을 두고 있다. AI 협력자로 활용에서 의사결정 과정의 윤리적 문제·책임·신뢰성 평가 방법을 실재적으로 접근할 수 있도록 학술 논문 및 영화 속 장면을 통해 기술 발전과 사회적 수용 간의 균형을 비판적으로 분석한다. 이를 통해 1) 인간-AI 협업의 핵심 원리와 이슈를 이해하고, 2) 인간-기계 간 신뢰에 대한 심리적·사회적 이론을 습득한다.

M&S와AI의국방응용(Modeling & Simulation and AI for Defense Applications)

본 과목은 국방 분야의 업무 수행과 정책·작전 분석에 활용될 수 있는 다양한 모델링(Modeling)과 시뮬레이션(Simulation) 기법을 종합적으로 다룹니다. 이를 통해 수강생들은 복잡한 국방 환경을 체계적으로 분석하고, 과학적 근거에 기반한 의사결정을 지원하는 방법을 습득하게 됩니다.
특히, 본 강의는 무기체계 연구에서 핵심적 위치를 차지하는 탄도학(Ballistics)에 중점을 둡니다. 탄도 곡선, 비행 특성, 표적에 대한 피해 효과를 수학적·계산적 모델로 구현하고, 이를 파이썬(Python) 기반의 시뮬레이션과 결합하여 보다 정밀하고 효율적인 분석을 시도합니다. 이 과정에서 수강생들은 탄도 M&S의 기본 원리에서부터 최신 인공지능 기법의 응용까지 폭넓은 학습 기회를 얻게 됩니다.