Inspiring Future, Grand Challenge

통합검색
메뉴
통합검색
메뉴
닫기
통합검색
 

대학원과정

  • home
  • 대학원과정
  • 일반대학원
  • 기계공학과
  • 교육 과정

기계공학과

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
BPC5013 3D프린팅칩설계및제작 3 6 전공 석사/박사 1-8 생명물리학과 - No
본 교과는, 공학 전공의 대학원생에게 랩온칩에 사용되는 3D 프린팅 제작 기술을 전달하는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 학생들이 3D 프린팅 기술에 익숙하도록 하고, 다양한 재생의료공학에 어떻게 사용되는지 알려준다. 3D 생체/비생체 프린팅 기술, 생재료, 세포배양을 리뷰할 것이며, 학생들은 다음의 랩 실습을 수행할 것이다.(1) 3D 프린팅 칩의 설계와 모델링 및 (2) 제작과 실험을 통한 적용.
BPC5014 IQB콜로키움1 3 6 전공 석사/박사 1-8 생명물리학과 Yes
본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다.
BPC5015 IQB콜로키움2 3 6 전공 석사/박사 1-8 생명물리학과 Yes
본 교과는, IQB 석박 학생들이 다양한 연구 분야를 접하고 연구의 시야를 넓힘으로써 동시에 본인의 전공 분야의 깊이를 높이는 것을 주요 목적으로 한다. 본 교과는 매주 교내외에서 초빙된 연사들이 해당 분야의 기초 및 최신 연구를 소개하는 세미나를 제공한다.
CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
CHS7003 인공지능응용 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다.
COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
DES4001 융합캡스톤디자인 3 6 전공 학사/석사 디자인학과 Yes
디자인, 예술, IT, 경영학, 공학 등 다양한 전공의 학생들이 모여 미래의 신기술 및 서비스 등 창의적 디자인 상품의 개발을 연구하고 결과물의 프로토타잎까지를 진행하며 우수 아이디어는 지속적으로 그 활용을 지원한다. 현 학문 단위별 접근의 한계를 극복하고 융합을 통한 새로운 혁신적 가치를 창조하고 창의력 및 PBL(Problem Based Learning) 중심의 문제해결 능력, Team Project 수행능력의 습득을 목표로 한다.
EAM7001 플라즈마공정및장비 3 6 전공 학사/석사/박사 3-4 신소재공학과 Yes
본 과목은 반도체, 디스플레이, 그리고 다양한 나노소자 공정에서 요구되는 플라즈마를 이용한 증착 및 식각 공정에 대한 공정기술, 장비기술, 진단기술 등을 논의하는 이론과목으로 다음과 같은 내용을 포함함. 1) 가스의 충돌이론, 2) 진공 및 부품기술, 3) 플라즈마 기술, 4) DC, RF, 고밀도 플라즈마 기술 5) 플라즈마 진단기술, 6) 플라즈마 증착기술, 7) 플라즈마 식각기술, 8) 최근 플라즈마 기술 동향에 대한 세미나
ECE4247 전력전자시스템해석 3 6 전공 학사/석사 1-4 전자전기컴퓨터공학과 - No
인버터와 컨버터 등의 전력변환회로는 연료전지나 하이브리드 전기자동차 등의 시스템을 구동하는데 필수적인 부분을 차지한다. 본 과목에서는 여러 산업용 시스템의 구동조건에 따른 전력변환회로의 설계 및 제어에 관해서 다룬다. 이를 통하여 전력변환회로의 실장에서 요구되는 하드웨어와 소프트웨어를 습득하고 활용할 수 있는 능력을 함양시키고자 한다
EME4301 마이크로열유체공학 3 6 전공 학사/석사 3-4
1-4
Yes
마이크로 열 시스템 설계 및 제작기술은 기계공학에 기반을 둔 응용분야 및 초소형 기계, 전자공학, 광학, 그리고 의공학 분야 등의 연구에 중요하다. 특히, 본 강좌에서는 마이크로 스케일에서의 열유체 유동을 기반으로하여 마이크로 동력장치 개발, 설계 및 제작 기술 등을 중점적으로 다룬다.
EME4901 엔지니어를위한경영관리 3 6 전공 학사/석사 3-4
1-4
- No
공학과 비즈니스 관리 간의 상호 작용을 이해하고자 하는 학부생과 대학원생을 위한 교과목으로서, 기업의 재무제표와 원가 산정 기법, 사업계획서의 작성 및 평가, 기술 관리, 생산에 있어서의 정보기술의 역할 등의 주제를 취급한다. 수강자는 사례 연구에 기반한 강의시간 중 토론에의 적극적인 참여가 요구되며, 팀 프로젝트 참여를 통하여 수업 이해도를 평가받게 된다.
EME4905 융합비즈니스모델기획 3 6 전공 학사/석사 1-4 Yes
본 교과목은 초연결사회에서 새로운 가치와 연결의 확장을 추구하는 인터넷 사용자 그룹과 네트워크 조직들의 다양한 커뮤니케이션 방식을 이해하고 니즈를 발견하여 새로운 비즈니스 모델로 기획하는 데 목적이 있다. 학생들은 IoT를 비롯한 다양한 기술 트랜드, 문화적 트랜드, 빅데이터, 그리고 사용자 조사 방법 등을 학습하고 이해하여 다학문적인(multidisciplinary) 접근으로 기술 융합형 비즈니스 컨셉 및 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
EME4907 생산시스템해석및설계 3 6 전공 학사/석사 - No
현대의 신기술은 제조업이 경쟁력 있는 생산시스템을 구축하는 데에 새로운 기회를 제공한다. Smart factory, Industry 4.0 등에서 추구하는 지능형 생산시스템 구축을 위해서는 생산시스템의 기본 구성과 상호작용을 이해하고 시스템적인 효율을 해석할 수 있는 능력이 필요하다. 본 교과목에서는 생산시스템의 구성요소와 상호 Interaction, 시스템의 성능 해석, Axiomatic Design 등의 설계 기법, 그리고, 생산 유형에 따른 생산전략과 품질공학 등을 취급한다.
EME4908 박막공정및물성 3 6 전공 학사/석사 - No
본 과목에서는 박막 공정에 주로 쓰이는 증착 프로세스인 PVD, CVD 프로세스와 페터닝 프로세스인 포토리소그라피, 그리고 에칭프로세스 등에 대해 다룬다. 또한 박막 공정 및 스케일의 특성상 나타나는 박막의 다양한 기계, 구조, 전기, 열적 물성등과 이를 측정하는 실험법에 대해서 다룬다.
EME4909 입자에어로졸공학 3 6 전공 학사/석사 Yes
현재 입자 및 에어로졸은 산업적, 환경적, 사회적으로 큰 영향을 끼치고 있다. 본 교과목에서는 열유체공학을 기반으로 입자 및 에어로졸의 물리화학적 특성과 유체 내 거동을 다룬다. 또한, 응용분야로 반도체디스플레이생산기술, 대기미세먼지 및 바이오에어로졸 측정 및 제어, 나노입자의 제조 및 응용 등을 소개한다.
EME4910 자동차열관리및공기질제어기술 3 6 전공 학사/석사 - No
자동차 열관리는 내연기관에서부터 시작되었다. 화석연료를 에너지원으로 사용하는 내연기관은 열에너지를 운동에너지로 변환시켜 자동차를 구동하는데, 이 과정에서 상당한 열이 발생하기 때문에 엔진의 온도를 적절하게 유지하기 위한 열관리시스템이 꼭 필요하다. 또한 자동차 실내의 쾌적한 공기질을 제공하기 위한 HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템이 적용되면서 열관리의 대상이 자동차의 실내공간으로 확대되었다. 최근에 전기차, 수소전기차, 하이브리드차 등 친환경차가 도입되면서 자동차 열관리기술은 크게 변화하고 있다. 본 과목에서는 자동차 열관리 및 공기질제어기술을 이해하기 위한 HVAC, 냉동/냉각기술, 히트펌프, 온열쾌적성 및 미세먼지제어 등의 기초이론을 소개하고 이를 자동차 통합열관리 및 공기질제어시스템의 설계에 활용할 수 있도록 한다.
EME4912 미래자동차열관리시스템 3 6 전공 학사/석사 Yes
본 과목에서는 미래자동차의 열관리 시스템 및 관련 부품에 대한 기초지식 습득 및 설계 능력을 배양하고자 한다. 냉각방식 및 냉각구조를 이해하고, 고열유속 열관리 시스템 설계를 위한 이상유동 및 상변화 열전달 기술을 학습한다. 요소 부품인 고열유속 열교환기, 파워트레인, 배터리의 냉각기술을 학습하고, 이를 통합한 열관리 시스템의 고성능/고효율화를 위한 설계 방법들을 다루고자 한다.
EME4913 생체점착계면특론 3 6 전공 학사/석사 Yes
본 강의의 전반부에서는 생체표면 점착 인터페이스에 대한 역학적 이론들을 다룬다. 기계적 표면 점착(반데르발스, 흡착, 캐필러리)을 극대화하는 기능성 나노/마이크로 구조에 대한 설계와 이의 제조공정을 학습한다. 탄성 고분자의 신축성, 강인함, 강함, 탄력성, 접착성, 피로 저항 및 외부 자극에 대한 반응성과 같은 특수한 성질을 가진 연성 구조를 설계하기 위한 기본 메커니즘을 이해하는 것을 목표로 한다. 후반부에서는 최신의 웨어러블/임플랜터블 디바이스와의 융합 연구들을 소개하고 이러한 바이오 응용기술에 접목하는 제조공정, 이론적 분석 그리고 새로운 기능들을 보여 주는 다차원적인 방법들을 소개한다. 본 강의에서는 학생들이 최신 웨어러블/임플랜터블 디바이스가 적용된 논문들을 읽고 토론하는 방식도 병행한다.
EME4914 미래자동차지능형시스템 3 6 전공 학사/석사 - No
본 강좌에서는 미래형자동차의 제어시스템에 대한 소개와 개요에 대해 다룹니다. 학습자들은 스마트카 또는 자율주행차의 기술 개요에 대해 학습한 후, 자율주행 제어에서 필수적인 인지, 판단, 제어에 대해 기본적인 개념과 핵심기술에 대해 학습합니다. 학생들은 차량의 종방향 및 횡방향 동역학 방정식을 유도해 보고, 이를 이용하여 제어시스템의 특성에 대해 알아봅니다. 대표적인 종방향 제어시스템인 첨단 크루즈 제어에 대해 학습하고, 횡방향 조향제어 시스템의 제어 특성에 대해서도 다루어 봅니다. 이와 함께 본 강좌에서는 가상환경에서 제어시스템 성능을 검증할 수 있는 가상주행 시뮬레이터와 차량 시뮬레이션 기술 개요에 대해서도 다룹니다.
EME4915 에너지재료물성및분석 3 6 전공 학사/석사 Yes
본 교과목은 미래 모빌리티의 핵심 장치인 에너지저장 장치에 응용이 가능한 최신 에너지소재 관련 이론 및 응용에 관하여 배운다. 기초 학부수준의 열역학적을 바탕으로 장치 내 소재 관점에서의 현상을 이해하고 속도론 관점에서 에너지 소재의 거동을 고찰한다. 또한 대표적인 에너지저장장치인 베터리 및 커패시터의 설계 방법과 분석법을 다룰 것이며, 소재 관점에서의 이해를 바탕으로 기본적인 셀 설계 원리를 이해한다.
EME4916 바이오칩미소제작과응용 3 6 전공 학사/석사 - No
이 수업에서는 여러 바이오칩 제작 기술을 탐구하고 이 최첨단 기술을 활용하는 다양한 애플리케이션을 살펴봅니다. 바이오칩은 다양한 생물학적 샘플 조작, 분석 및 검출 방법을 위한 기초 플랫폼 역할을 합니다. 바이오칩은 장기를 모사하고, 임베디드 및 웨어러블 의료 기기를 구현하며, 생명공학 분야의 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 과정을 통해 학생들은 반도체 공정, 바이오센싱 기술, 세포 배양 기술과 같은 핵심 분야에 대한 탄탄한 기초를 다지게 됩니다. 이러한 기본 기술을 바탕으로 학생들은 세포 생물학, 독성학, 약학, 법의학, 질병 진단 등 다양한 영역에서 지식을 통합하고 적용할 수 있으며, 특히 질병과 같은 질환에 초점을 맞출 수 있습니다. 이 과정을 마치면 학생들은 역동적인 바이오칩 기술 분야와 생명과학 및 헬스케어 분야의 다양한 응용 분야에 기여할 수 있는 전문성을 갖추게 됩니다.
EME4917 로봇운영체제및응용 3 6 전공 학사/석사 - No
로봇 분야의 성장으로 로봇 용 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 한 체계적인 로봇 개발이 요구되는 상황이다. 본 강의에서는 가장 대표적인 플랫폼인 로봇운영체제를 소개하고, 이를 로봇 개발에 응용하는 과정을 경험할 수 있도록 한다. 로봇운영체제(ROS) 소개, 로봇 정의 및 설계 방법, 로봇 시뮬레이션 도구(예: Gazebo) 로의 이식, 로봇 경로 생성 및 기초 제어 등을 학습하며, 최종적으로 시뮬레이션 도구를 통해 설계된 로봇을 제어할 수 있도록 한다.
EME4918 수소에너지공학 3 6 전공 학사/석사 Yes
탄소중립을 실현하기 위한 핵심요소인 수소에너지 전주기 기술(생산, 저장, 운송, 활용)에 대한 기초이론을 공부한다. 먼저 배터리, 연료전지, 슈퍼커패시터 등 전기화학기반의 에너지 변환 시스템을 이해하는데 필요한 열역학, 반응공학, 전기화학 등을 공부한다. 특히, 수소의 화학에너지를 전기에너지로 직접 변환하는 연료전지의 기초 이론, 성능 평가, 모델링, 소재, 스택 및 시스템 설계 등을 다룬다. 이를 바탕으로 현재 상용화된 시스템과 향후 도입될 연구개발단계의 기술들을 소개하고 논의한다. 본 강의를 통하여 학생들은 수소에너지의 가치사슬을 이해하고, 수소 경제의 핵심요소들에 대한 이론을 심도있게 학습할 수 있다.
EME5066 기계공학석사논문연구1 3 0 전공 석사/박사 1-4 Yes
기계공학과 석사과정 학생들의 연구논문 준비를 위한 수강과목. 수강생의 연구주제에 관하여 지도교수와 협력하에 연구를 진행한다.
EME5067 기계공학석사논문연구2 3 0 전공 석사/박사 1-4 Yes
기계공학과 석사과정 학생들의 연구논문 준비를 위한 수강과목. 수강생의 연구주제에 관하여 지도교수와 협력하에 연구를 진행한다.
EME5145 공학수학특론 3 6 전공 석사/박사 1-8 - No
공학수학특론의 목적은 기계 공학의 제 분야에서 접할 수 있는 다양한 문제들을 해결하는데 유용한 수학적 도구들을 제공하는 것이다. 이러한 도구들은 전통적인 해석적 방법과 구체적인 계산 알고리듬으로 구현되어 실질적인 문제에 적용된다. 학부 과정에서 다루어 졌던 핵심 개념들은 심화되고, 변환과 근사라는 큰 틀 안에서 유기적으로 설명된다. 학생들은 모델링을 통해 문제를 정립하고 해석 및 계산적 방법을 통해 문제를 해결하며, 그 결과를 이해하고 평가하는 공학 수학의 체계적 접근 방법을 배우게 된다.
EME5168 구조역학특론 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
구조역학은 정역학의 일반 원리를 이용하여 각종 구조물이 외력을 받았을 때, 구조물 내부에 발생하는 응력과 변형률에 대하여 연구하는 학문이다. 본 강의는 이와 같은 구조역학을 기반으로 하여 보다 더 심화된 내용, 즉 2차원 및 3차원 응력상태에서의 응력의 변환, 2차원 및 3차원 응력상태에서의 주응력 및 그 방향, 응력함수를 이용한 응력 해석, 에너지법을 이용한 변형 및 충돌 해석, 정적 평형조건으로 풀 수 없는 부정적 문제의 해석, 복합하중을 받는 구조물의 강도해석, 피로하중을 받는 구조물의 수명평가 등을 포함한다. 또한 본 강의에서는 구조물 형상, 재료 특성 등을 고려한 다양한 예제 풀이를 통하여 구조물을 설계할 수 있는 능력을 발전시킨다.
EME5170 구조탄성론 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
하중을 받는 기계 구조물의 탄성학적 운동을 다루며, 각종 외력을 받는 부재내의 응력분포, 변위 및 변형 문제를 2차원적인 응력계수를 도입하여 수학적으로 해석함으로써, 탄성학적인 이론해를 얻는 방법 및 과정을 습득한다.
EME5172 동역학특론 3 6 전공 석사/박사 1-4 Yes
본 교과목은 학부의 동역학을 수강하고 학부를 졸업한 대학원 학생을 대상으로 한다. 또한 수강학생이 기본적인 기구학 지식을 이해하고 있다고 가정하고 수업이 진행되며 질점의 역학에 대한 이해를 전제로 한다. 그러므로 본 교과목에서 기초적인 질점역학 지식에 대한 수업을 최소화 하고 이의 지식을 응용하는 이동좌표 및 회전좌표계의 운동, 질점계의 운동역학, 2차원 강체역학과 3차원 강체 역학을 주로 다룬다. 더불어 에너지 역학에 대한 기본을 정립하고 이를 발전시켜 Lagrangian 및 Hamiltonian 역학의 기초를 공부한다.
EME5173 시스템제어 3 6 전공 석사/박사 1-4 - No
이 교과목에서는 시간에 따라 거동이 변화되는 동적 시스템에 대해 다루며, 입력이 출력에 미치는 영향에 대해 관심을 갖는다. 입력과 초기 조건이 시스템의 응답에 미치는 영향에 대해서 분석하며, 주어진 동적 시스템과 상호 작용하는 요구 성질(예를 들면, 안정성 및 성능)을 보장하는 시스템 제어 ​​방법에 대해 설명한다. 이 수업에서는 또한 다중 입출력 시스템의 상태 공간 해석, 최적 제어 이론, 특이 값 분해, 주파수 응답, 안정성과 견실성을 다룬다. 이와 함께 제어 이론을 바탕으로 한 사례 연구를 통해 선형 제어 시스템 설계 방법론을 공부한다.