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    강좌소개

    • 수강신청서 링크 :  https://forms.gle/h9L4JZv5T7QaLEuM6
    • 수강신청서 작성 기간 : ~2025.03.17.(월) 23:59까지
    • 오프라인 팀프로젝트 실습 중심으로 운영하는 본 심화과정은, 반드시 위의 수강신청서를 작성하셔야 강좌 수강 및 이수가 가능합니다. (KLAS 로 수강신청 완료한 광운대학교 수강생 제외)

    수업 내용 및 목표

    본 강좌를 통하여 웨어러블 로봇에 있어서 필수적인 인체공학 데이터를 취득하고 분석하는 과정에 대하여 깊게 이해하고 경험을 쌓을 수 있도록 한다.

    강좌 소개 영상

          


    이수/평가 기준

    • 과제: 해당 강좌는 총 1회(1주차)이며, 평가에 대한 자세한 내용은 각 주차의 과제 작성란에 자세히 기재되어 있습니다.
    • 토론: 해당 강좌는 총 4회(2/3/4/5주차)이며, 평가에 대한 자세한 내용은 각 주차의 과제 작성란에 자세히 기재되어 있습니다.
    • 총괄시험:

    모든 점수는 [성적부] 탭에서 확인가능합니다. 강좌 수강을 완료한 이후, 완료에 대한 화면 전환이나 버튼 등은 별도로 없으며, [성적부] 탭에서 자신이 제출한 내용을 확인하신 후 이수기준이 충족되었을 경우 이수증 발급이 가능합니다.


    강좌수강정보
    과제명 출석 개별과제  토론 프로젝트 결과물 제작
    반영비율 20%  10% 30% 40%

    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    이수증 확인 및 인쇄

    • 강좌 종료 후 '이수증 보기' 버튼이 활성화되면 이수증 확인 및 인쇄가 가능합니다.
    • [내 강의실 > 이수/종료강좌 > 이수증 보기] 또한 공지 기한 내에 '수강자 만족도 설문조사'를 응답하셔야만 이수증 발급이 가능합니다 (종강 전 만족도 설문조사를 마무리해 주시길 바랍니다).

    강의 구성

    본 강좌는 총괄 평가를 포함하여 총 6주차로 이루어져 있으며, 주차당 3개 차시의 동영상으로 구성되어 있습니다. 총괄평가의 경우는 학습한 내용을 종합 평가하는 시험으로 별도의 동영상이 제공되지 않습니다. 차시별로 강의를 들으신 후, 학습 질문은 게시판을 이용하시거나, 메일로 운영팀(TA, 광운 MOOC센터)에 문의해 주시면 24시간 안에 답변 드리겠습니다.

    학습방법

    광운MOOC강좌를 ‘진짜 내 것으로 만드는 100% 활용 학습 Tips’를 알려드리겠습니다.

    • 1) 강의 계획서를 꼼꼼히 읽어 보세요.

      학습 목표와 주차별 학습 내용 등을 통해 교수님이 학습자에게 전달하고자 하는 강의의 핵심 내용과 전체적인 강의의 맥락을 확인할 수 있습니다.
      학습 전 강의 계획서를 먼저 점검하는 것은 전체적인 강의 맥락을 파악할 수 있어 예습의 효과가 있으며, 퀴즈나 시험의 평가 방법들을 확인함으로써 학습 전략을 세울 수 있습니다.

    • 2) 충분한 학습과 이해를 위해 적극적인 학습활동을 추천합니다.

      ※ 학습의 불충분함을 느낄 때는 읽기자료/기타 읽기자료, 질문하기, 강의 다시 듣기를 추천드립니다.
      자신의 이해 속도에 따라 강의 속도를 조절하거나, 이해가 되지 않는 부분의 강의를 반복해서 다시 들어보세요. 만약, 다시 듣기로도 이해가 잘되지 않을 경우에는 [강의개요] 탭에 있는 [Q&A]를 통해 질문을 남겨주세요. 강좌에 필요한 안내는 [강의개요] 탭에 있는 [공지사항]을 통해 공지하겠습니다. 공지사항을 확인해주세요. 과목의 TA 또는 동료 학습자들의 응답을 통해 해결할 수 있습니다. 스스로 얼마나 이해했고, 학습한 내용을 진짜 내 것으로 만드는 지름길은 학습한 내용의 질의응답을 통해서입니다. 또한 해당 주차의 읽기자료와 기타자료를 이용하여 학습내용의 이해를 확장해보시기를 추천합니다.

    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    주차별 학습 목표

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    근전도 데이터 획득과 처리

    근육의 근전도 데이터를 획득하는 방법과 데이터의 후처리를 위한 방법론을 제시할 수 있다.

    1-1

    근전도 센서 소개

    기업탐방,

    개별과제근전도 데이터 획득

    1-2

    근전도 데이터 획득

    1-3

    근전도 데이터 후처리

    2

    보행 위상 추정 알고리즘 (1)

    IMU 센서 데이터를 이용하여 각도 추정할 수 있다.

    2-1

    IMU를 이용한 각도 추정

    팀 토론, 조교 피드백

    2-2

    상보 필터

    2-3

    IMU 보정

    3

    보행 위상 추정 알고리즘 (2)

    보행 위상 및 지형을 추정하는 알고리즘의 원리를 이해하고 구현할 수 있다.

    3-1

    보행 위상 추정 (1)

    : 필요성 및 다양한 방법론

    팀 토론, 조교 피드백

    3-2

    보행 위상 추정 (2)

    : 원리 및 구현

    3-3

    보행 위상 추정 알고리즘의 검증 및 지형 파악 알고리즘

    4

    인체 동작 분석 (1)

    관성 측정 기반 모션 캡쳐 시스템에 대하여 이해하고 데이터를 수집할 수 있다.

    4-1

    다양한 모션캡쳐 시스템 소개

    팀 토론, 조교 피드백

    4-2

    관성 측정 기반 모션 캡쳐 시스템 (1)

    : 소개, 착용

    4-3

    관성 측정 기반 모션 캡쳐 시스템 (2)

    : 데이터 획득

    5

    인체 동작 분석 (2)

    광학식 모션 캡처 시스템을 이용하여 동작 데이터를 획득하고 분석할 수 있다.

    5-1

    광학식 모션 캡쳐 (1)

    : 소개

    팀 토론,
    멘토 피드백

    5-2

    광학식 모션 캡쳐 (2)

    : 보정, 데이터 획득

    5-3

    광학식 모션 캡쳐 (3)

    : 데이터 후처리

    6

    오프라인 팀 프로젝트(1)

    -

    6-1

    -

    오프라인 실습

    6-2

    -

    6-3

    -

    7

    오프라인 팀 프로젝트(2)

    -

    7-1

    -

    오프라인 실습

    7-2

    -

    7-3

    -

    8

    오프라인 팀 프로젝트(3)

    -

    8-1

    -

    오프라인 실습

    8-2

    -

    8-3

    -

    9

    오프라인 팀 프로젝트(4)

    -

    9-1

    -

    오프라인 실습

    9-2

    -

    9-3

    -

    10

    오프라인 팀 프로젝트(5)

    -

    10-1

    -

    오프라인 실습

    10-2

    -

    10-3

    -

    11

    총괄평가(오프라인 발표)

    강좌운영진
    • 고찬영 연구원
      • 2020년 02월) 연세대학교 학사 학위 취득
      • 2021년 봄학기) KAIST 자동 제어 TA
      • 2022년 봄학기) KAIST 자동 제어 TA (우수 조교 수상)
      • 2023년 02월) KAIST 석사 학위 취득
      • 2023년 12월) 강백현 강숙자 로봇공학상 수상
      • 2024년 봄학기 KAIST 인간보조로봇공학 Head TA
    • 이건희 TA
      • 한국과학기술원 기계공학과 박사과정생
      • 이메일: gh003008@kaist.ac.kr

    분야 융 · 복합 (융 · 복합)

    난이도 전공심화

    운영기관 광운대학교(매치업)

    이수증 미발급

    주차 6 주

    학습인정시간 24시간 00분 (07시간 12분)

    수강신청기간 25.02.20 ~ 25.03.17

    강좌운영기간 25.03.04 ~ 25.06.09

    전화번호 02-940-5794

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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