시스템안전공학(Safety System Engineering)

이 강의를 통해 학생들은 무기체계의 설계, 운용, 유지보수 과정에서 발생 가능한 위험요소를 사전에 분석하고,
이를 정량적·정성적으로 평가하여 체계적인 대응 방안을 마련하는 법을 배웁니다.

고급레이다공학(Advanced Radar Engineering)

본 강의에서는 레이다에 대한 기본적인 개념과 수식의 물리적 의미를 학습하고 실제 적용과정에서 고려해야 될 여러가지 요소들에 대해서 알아본다.
또한, 항공기, 함점 및 지상 레이다에 대한 각각의 고유 특성, 한계 및 신호처리 기법 등에 대해서 학습을 실시한다.

데이터사이언스응용(data science application)

데이터사이언스에 기본이 되는 빅데이터 처리와 인공지능 기법을 실제로 파이선으로 구현하는 방법을 소개한다. 강의는 컴퓨터 비전공자도 쉽게 접근할 수 있도록 진행한다. 제일 먼저 파이선 프로그래밍기초에 대해 배우고 파이선에서의 데이터 구조 및 처리 방법을 학습한다. 데이터 시각화를 구현하는 방법을 소개한다. 그리고 데이터의 상관관계, 회귀분석 및 인공지능 분석등을 다룬다

인공지능개론(Indivoduction to Artificial Intelligence)

수업 전반부는 현재 인공지능이 활용되고 있는 다양한 분야에 대하여 소개하고 최신 인공지능 기술이 가져오는 문제점 및 미래 사회에 대하여 같이 고민하는 시간을 가진다. 후반부에는 각종 인공지능 모델을 간략하게 소개하고 각각의 인공지능 모델이 활용되는 서비스 사례를 통하여 기술적인 내용에 대하여 개략적으로 소개한다.

휴먼컴퓨터인터페이스(Human Computer Interface)

영상휴먼팩터 인간-물자-기계-컴퓨터-환경으로 이루어진 시스템을 설계함에 있어, 인간의 생리학, 심리학, 해부학적 및 사회학적 특징을 체계적으로 설계에 반영시키기 위하여 제반 공학적 방법을 제공하는데 목적을 둔다. 최근 인간 위주의 설계 관점에서 인간과 기계를 적절히 결합시킨 최적 통합 시스템의 설계 관점으로 옮겨 가고 있다. 이에 따라 본 교과목에서는 최근의 공간컴퓨팅에서의 3차원 디스플레이, 인터랙션, 공간정보 처리 기술에 대해 학습한다.

인공지능프로그래밍(AI Programming)

코랩을 이용하여 학생들에게 gpu를 사용할 수 있는 배경을 주며, 실습을 통한 기술 습득을 함.

방위사업이론과실제(Theory and Practics of Defense Acquisition Program)

방위사업이 추진되기까지 어떤 과정을 거쳐 수행되는지 관련된 정책과 제도를 살펴보고, 다양한 방위사업 정책 중 방산기업에서 현실적으로 느낄 수 있는 문제점을 발굴하고 개선방안을 도출함으로써 학문적 접근을 통해 실제적 문제해결까지 이어지도록 방위사업의 정책/제도에 대한 이론과 현실적 개선대책 수립방법을 학습한다.

캡스톤설계Ⅰ(Capstone design projectⅠ)

본 교과목은 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.

국방첨단기술론(Defense advanced technology theory)

1. 첨단 기술에 대한 개념 및 이해 : 인공지능(AI), 무인로봇, 드론(안티드론), 센서기술, 가상현실, 우주기술, 극초음속, 신에너지, 3D프린팅 등
2. 주요 첨단기술별 수업 : 개발경위, 핵심기술, 응용분야, 국방(방산)분야 적용 등
3. 첨단기술의 응용분야 및 적용에 대한 토의 등

인공지능데이터수학(AI and Data Mathematics)

인공지능을 이해하고, 인공지능을 작동하게 하는 가장 기본적인 수학적 개념을 공부한다.
선수과목은 없으며 대학시절에 이미 학습한 미분, 적분, 확률에 대한 기초상식을 다시금 공부하여 이런 수학적 개념이 인공지능에서 어떻게 구현되는지를 확인하는 과정이며,
많은 학생들이 실생활에서 초등학교부터 대학까지 배웠던 수학적 지식이 AI시대에 얼마나 다양한 창의적인 상상을 하게 하는지 경험하는 공부가 될 것이다.

UI/UX애널리틱스(UI/UX Analytics)

사용자 경험(UX)을 최적화하기 위해 현재의 UX 수준을 측정하고 분석하는 방법을 배우며 정량 UX 리서처 (Quant UX Researcher) 로서 갖추어야할 능력을 함양한다. 시선추적기, 마우스 움직임, IMU센서, 자세 추정 알고리즘 등을 통해 획득한 행동 데이터와 뇌전도, 심전도, 근전도, 피부저항 등 생리학적 신호를 기반으로 인간의 다양한 신체적, 감정적 상태를 측정하고 분석하는 과정을 다룬다.

패턴인식과기계학습(Pattern Recognition and Machine Learning)

본 교과목은 전반적인 패턴 인식 방법론과 기본적인 현대 기계학습 기술을 다룹니다. 본 수강을 통해 기본적인 기계학습 알고리즘과 현대적인 인공 신경망의 학습과정에 대해 이해하게 됩니다.
해당 강의를 통해, 패턴 인식에 대한 기본적인 수학적 이해를 구축할 수 있으며 해석적 접근이 불가능한 딥러닝에 대해서는 확률 개념 및 직관의 형성을 위해 다룰 예정임

로봇운영체제구조와활용(Robot Operating system sdivucture and application)

로봇 소프트웨어 개발을 위해 설계된 오픈 소스 미들웨어 프레임워크인 ROS(Robot Operating System) 개념에 대해 소개한다. ROS는 전통적인 운영 체제가 아니라 로봇 애플리케이션 개발을 촉진하는 소프트웨어 라이브러리 및 도구 모음으로 ROS의 주요 기능은 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 프로세스 간 통신, 패키지 관리 기능 등에 대한 다음 내용을 학습한다.

딥러닝의이해(Understanding Deep Learning)

딥러닝의 핵심 개념과 요소 기술들을 이론적으로 공부하며, Tensorflow로 구현한 예를 통한 학습도 병행을 한다. 활성화 함수(activation function), 손실함수(loss function)들의 종류와 역할을 살펴보고, 가중치 초기화, 경사 하강법(GD,SGD,Adam), 레귤러라이제이션(L1/L2 정규화), 성능평가 방법들을 자세히 알아본다. CNN과 Attention 메커니즘을 분석하여 딥러닝의 핵심 원리를 다룬다.

비전시스템개론(Indivoduction to Vision Systems)

여러 교재를 통하여 전반부에는 비전 시스템에 필요한 카메라, 조명, 렌즈, 이미지 센서, 비전 병렬 처리, 각종 영상 처리 알고리즘에 대하여 전반적으로 학습한다. 후반부에서는 파이썬 언어를 사용하여 컴퓨터 비전에 대한 기초적인 실습과 최근 딥러닝 방식을 활용한 객체 인식에 대해서 학습한다.

방산정책연구(Defense Indusdivy policy studies)

많은 방산정책이 추진되고 있으나, 정책의 대상이 되는 방산기업 입장에서 효율적이지 못하고 오히려 방해요인으로 작용하고 있거나 불합리한 정책들을 살펴보고 원우들과 함께 해결방안을 모색하려 함.
우선 전기에는 방산정책에 대한 의미와 추진방안을 알아보고, 후기에는 구체적으로 국방연구개발 업체선정 평가제도부터 방산수출 활성화와 관련된 각종 제도에 대해 검토할 예정임

AI백터공간행렬의이해(Understanding vector spaces in Artificial Intelligence)

데이터의 입력과 출력의 표현방법이 벡터이어야 AI는 데이터를 다룰 수 있고, 그 연산기능 자체가 수학에 기초한다.
수학중에도 선형대수학이 이를 다루고 공부하는데 그 이론의 기본 객체가 벡터와 행렬이다. 인공지능을 이해하는 필수적 교양이되는 선형대수학의 기초부터 응용까지를 강의내용으로 할 것이다.

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.

캡스톤설계Ⅱ(Capstone design project Ⅱ)

본 과목은 전공 지식을 바탕으로 실생활 또는 산업 현장에서 발생할 수 있는 문제를 팀 단위로 해결하는 종합설계(Project-Based Learning) 과목입니다.
학생들은 기획, 문제정의, 조사분석, 설계, 구현, 테스트 및 발표의 전 과정을 수행하게 되며, 창의적 아이디어를 실제 구현물로 완성하는 능력을 기릅니다. 교수자의 멘토링 외에도 외부 전문가의 자문 및 중간 피드백을 통해 실무성과 연계된 프로젝트 설계를 경험할 수 있습니다.

패턴인식기초(Fundermentals of Pattern Recognition)

패턴인식은 기본적으로 최적화이론과 확률론이 혼합된 주제로, 이를 이해하기 위한 수학적 배경 및 활용을 주된 내용으로 과목이 진행 될 예정입니다.
또한 수학 및 확률론에 대한 recall을 위해, 프로그램 등을 활용한 기초적인 수학적 툴 사용법 또한 강의 초반에 함께 다루려고 합니다.

비전시스템응용(Applications of Vision Systems)

이 과목은 컴퓨터 비전의 기본 원리와 알고리즘을 학습하고, 실제 응용 시스템에 적용하는 방법을 다룬다. 특히, 이미지 처리, 패턴 인식, 기계 학습 기법을 이용하여 실세계 문제를 해결하는 다양한 컴퓨터 비전 시스템 설계에 필요한 파이썬 언어 기반의 프로그래밍 구현에 중점을 두어 각종 이미지 처리 기초부터 특징 추출 및 매칭, 기계학습과 패턴인식의 기초, 객체 인식 및 추적등을 다루게 된다.

인공지능과자연어처리(AI and Natural Language Processing)

자연어처리(NLP)의 기초부터 최신 연구 동향까지 폭넓게 다루는 강의이다. 이 강의에서는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 방법을 학습하며, 이를 실생활에 응용하는 다양한 기술과 모델을 탐구한다. 자연어처리를 수행하기 위해서는 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하는 기법이 필요하다. 이를 위해 형태소 분석, 품사 태깅, 토큰화 등의 기본 개념을 익히고, 텍스트 전처리 기법과 언어 모델링에 대해 학습한다.

연구윤리와논문연구(Essential guide to research ethics and writing for dissertation)

본 교과목은 방산AI로봇융합학과 재학생을 대상으로 학위/학술논문 작성을 위한 실습 활동을 진행하는 과목입니다. 최신 연구 이슈 및 주제화 차원에서 생성형 AI 도구 소개, 연구 차별화 측면에서 시사점 구조 이해, 선행연구 요약정리 등을 통해 실제 논문 작성에 필요한 스킬을 학습합니다. 특히, 논문 연구방법 및 분석과정에서 요구되는 연구윤리 준수 방법을 설명하며 자가 연구윤리 점검을 통해 사전 연구윤리 가이드라인을 전달합니다.

국방인공지능개요(Indivoduction to AI for Defense)

본 과목은 인공지능 기술의 기본 개념과 핵심 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, 이를 국방 분야에 어떻게 적용할 수 있는지 탐색하는 교과목입니다.
머신러닝, 딥러닝, 인공지능 윤리와 같은 기본 개념부터 시작하여, 지능형 무기 시스템, 감시정찰 AI, 전투 시뮬레이션, 군수 자동화 등 다양한 군사 응용 분야를 다룹니다. 이론 강의와 사례 분석, 간단한 실습 및 토론 활동을 통해 AI 기술의 원리와 국방 활용 가능성을 입체적으로 이해하도록 구성되었습니다.

센서융합및시스템(Sensor Fusion and Systems)

센서의 원리와 종류를 이해하고, 네트워크·보안·클라우드 등 ICT 핵심기술을 학습하며, 최신 IT 동향과 인공지능, 컴퓨터 비전, 자율주행, 생성형 AI까지 다루어 센서융합시스템의 이해와 활용 능력을 높이는 것을 목표로 한다.

AI를위한선형대수(Linear Algebra for Artificial Intellingence)

학부에서 선형대수학을 공부한 벡터와 벡터공간이 데이터 과학을 이해하기 위한 필수 개념이다. 따라서 선형대수핫에서 배운 벡터와 행렬개념들이 인공지능 학습에서는 어떻게 활용되는가를 중심으로 강의가 이루어진다.

재난관리정책(Disaster Management Policy)

국가 재난관리체계(NDMS, NIMS 등)를 분석하고, 각종 사례를 통해 재난 발생 시 정책 결정자의 역할, 자원 배분, 법적 책임, 윤리적 판단 등을 학습하게 됩니다.
특히 국방 관련 재난의 경우, 전시 또는 준전시 상황에서의 대응 체계와 협력 모델에 대한 이해가 필수적입니다.
학생들은 강의를 통해 재난안전 위험성 평가, 정책 시뮬레이션, 위기 대응 프로토콜 설계,
그리고 다학제적 사고 능력을 기를 수 있습니다

스마트팩토리설계프로젝트(Smart Factory Design Project)

제조 현장에 디지털 기술(사물인터넷, AI, 빅데이터 등)을 적용해 공장 자동화, 실시간 데이터 수집 및 분석, 품질 및 생산성 향상을 목표로 하는 프로젝트로써 고객의 요구사항애
맞는 설계를 목표로 함.