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인공지능과 모빌리티(AI+Mobility)




본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.

강좌 소개

수업내용/목표

AI 모빌리티 분야를 이해하기위한기본적인모빌리티연계된데이터분석을 학습하고, 이를 바탕으로 AI 모빌리티 기반의 딥러닝 알고리즘을 이해하고 개발 할수있는다양한융합기술과실제 현장사례를 통해 인공지능 기반의 응용력을 함양하도록 한다.

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

 

 

강의 계획서

주차

주차명

(주제)

주차별 학습 목표

차시

차시명

학습내용

1

AI 자율주행과 데이터

AI 자율주행의 데이터 분석과 의사결정 과정을 제시할 수 있다

1-1.

인공지능자율주행 기술 이해

1-2.

인공지능 모빌리티의 데이터 이해 및 분석

1-3.

인공지능 자율주행의 데이터기반 의사결정

2

자율주행 AI의 기초

자율주행/모빌리티에 사용되는 AI 알고리듬의 기초를 이해할 수 있다.

2-1.

자율주행 인식을 위한 객체탐지

2-2.

자율주행을 위한 AI 알고리즘 (차선 검출 YOLO 알고리즘)

2-3.

자율주행 인식 딥러닝 알고리즘

3

자율주행

자동차 개요

자율주행차의 동작 원리 진화방향을 이해하고 설명할 수 있다.

3-1.

자율주행의 역사 및 동작원리

3-2.

주요 자율주행차의 AI 및 센서시스템

3-3.

자율주행 레벨 3, 4, 5 발전을 위한 진화 방향

4

중간고사

5

자율주행기술의 핵심기술

자율주행차의 세부 핵심 기술을 이해하고 설명할 수 있다.

5-1.

자율주행 센서 및 진화 방향

5-2.

자율주행 AI 프로세서 및 인식 알고리듬의 진화

5-3.

자율주행을 위한 통신 및 네트워크 기술의 진화

6

드론기술의 개요

드론 기술을 이해하고 드론/대드론 생태계를 이해할 수 있다.

6-1.

드론 기술의 이해

6-2.

드론 생태계의 이해

6-3.

드론과 AI

7

론기술의 핵심기술

드론에 적용되는 AI 기술을 통해

드론, 대드론, 대테러 등을 이해할 수 있다.

7-1.

DNA+드론 개념과 기술

7-2.

대드론 기술의 이해

7-3.

AI 드론테러의 대응

8

기말고사 

강좌운영팀 소개

교수자

백란 professor
백란 교수
학력
2011~2013 전남대학교 대학원 경영학 박사과정 수료
1986~1996 노던일리노이대학교 대학원 계산수학 박사
1986~1988 노스캐롤라이나대학교 대학원 응용수학 석사
1979~1983 성균관대학교 수학 학사

경력
2020~ 제15대 한국여성정보인협회 회장
2019~ 국가과학기술심의회 평가전문위원회 위원장
2019~ 호남대학교 ICT융합대학 컴퓨터공학과 교수
2016~ 제2기 교육부 정책자문위원회 대학교육개혁분과 위원
2015 국가과학기술심의회 ICT융합전문위원회 위원
2013 제1기 교육부 정책자문위원회 고등교육분과 위원

정구민 professor
정구민 교수
학력
서울대학교 제어계측 공학사
서울대학교 제어공학 공학석사
서울대학교 Learning Control 공학박사

경력
2005~현재, 국민대학교 전자공학부, 교수
2019~현재, 휴맥스, 사외이사
2022~현재, 현대오토에버, 사외이사
2013~2021, 유비벨록스, 사외이사
2019~2020, 현대자동차 생산기술개발센터, 자문교수
2019~2020, LG전자 CTO 부문, 기술고문
2019~현재, 자율주행 스타트업 AutonomousA2Z 자문교수
2019~현재, 차량 AI 스타트업 일렉트리/에이테크 자문교수
2022~현재, 차량용 SW 스타트업 드림에이스 자문교수
2020~현재, 더밀크, 밀크쉐이커
2011~현재, Inews24, columnist
2011~ 2013 UC Irvine, Visiting Associate Professor
2015~ 2017 삼성전자 소프트웨어 센터 사물인터넷 분과 자문교수
2016~ 2016 네이버 스마트카/자율주행 자문교수
2004~ 2005 SK텔레콤㈜ 터미널 개발팀, 과장
2001~ 2004 ㈜네오엠텔 기반기술팀, 팀장
2020~현재, 국가과학기술자문회의, 기계소재전문위원회, 위원
2021~현재, 도로교통공단, 스마트미래교통자문단, 위원
2013~현재, 국민대학교 인피니언 센터, 센터장
2015~현재, 국민대학교 현대오토사센터, 센터장
2022~현재, 국민대학교 가레트모션 센터, 센터장
2015~현재, 국민대학교 사물인터넷 연구센터, 센터장
2020~현재, 한국모빌리티학회, 부회장
2017~현재, 한국정보전자통신기술학회, 부회장
2017~현재, 한국멀티미디어학회, 부회장
2013~현재, 대한전기학회 정보 및 제어 부문, 이사
2020~2021, 중소벤처기업부 정책자문단, 위원
2017~2019, 행정안전부 공공데이터전략위 신산업 전문위, 위원
2018~2019, 인천공항공사 자문위원(자율주행)
2015~2019, 국가기술표준원 자동차전기전자 및 통신 전문위원회, 위원장
2016~2018, 한국자동차산업협회, 자동차와 IT 융합산업연구회, 위원장
2017~2017, 과학기술정통부 5G 융합 서비스(자율주행) 연구반, 연구위원
2018~2019, 서울지방경찰청, 스마트치안자문단, 자문위원
2019~2020, 한국전자정보통신산업진흥회 자동차 전장 협의회, 위원장


이병석 professor
이병석 교수
이력
행정학 박사
경찰대학 국제대테러연구센터장
경찰대학 경찰학과 교수
군사안보지원사령부 대테러 자문위원

강좌지원팀

김재현
김재현
호남대학교 교수학습개발원
E-mail: 2022084@honam.ac.kr
Tel: 062-940-5975

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명 퀴즈 토론 중간고사 기말고사
반영비율 30% 10% 30% 30%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.

교재 및 참고문헌

이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

자주 묻는 질문

강좌 교재가 따로 있나요?

네. PDF 자료를 제공합니다.

중간고사와 기말고사의 일정은 어떻게되나요?

강좌 운영 계획란 → 강좌계획표에 기재되어 있습니다.

제목

소제목

내용

 

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  1. Subject

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    HonamUniv
  3. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    062-940-5973
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    08week
    (주당 00시간 40분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    32시간 58분
    (32시간 58분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.02.27 ~ 2023.04.29
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.03.01 ~ 2023.06.21