본문 바로가기

배우고 싶은 강좌를 찾아보세요.

추천 강좌

    다국어 설정

    강좌소개

    강좌소개 COURSE INTRODUCTION

    • 본 강좌는 ai 인공지능 기술과 그 주요 응용 분야인 로봇 공학 기술을 소개하는 강좌입니다. 로봇은 어떻게 구조화되어 있는지 그리고 인공지능과 어떻게 연계되어 있는지를 살펴보고, 다양한 로봇의 사례를 소개할 것입니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.

    학습목표 LECTURE OBJECTIVES

    학습목표

    • 인공지능과 로봇공학의 기초지식을 습득할 수 있다.
    • 로봇공학 분야에서 적용되는 인공지능기술들을 설명할 수 있다.

    강좌운영계획 SYLLABUS

    주차 주차명 차시명 오픈일정
    1 로봇공학과 인공지능 (1차시)AI Robotics 2022. 11. 21.
    (2차시)AI 로봇의 종류
    (3차시)로봇의 종류와 모양
    (1주차 학습목표)
    1. AI 로봇의 개념을 설명할 수 있다. 
    2. AI가 적용된 로봇의 유형을 분류할 수 있다. 
    3. 로봇의 종류를 구분할 수 있다. 
    2 로봇 기본 개념의 이해 (1차시)로봇 기본 개념  2022. 11. 21.
    (2차시)로봇의 자유도
    (3차시)행렬과 벡터(1)
    (4차시)행렬과 벡터(2)
    (2주차 학습목표)
    1. 로봇의 개념을 설명할 수 있다. 
    2. 사례를 보고 2차원 평면상에서 로봇의 자유도를 구할 수 있다. 
    3. 사례를 보고 3차원 상에서 로봇의 자유도를 구할 수 있다. 
    4. 행렬과 벡터의 개념을 설명할 수 있다. 
    3 강체의 운동 (1차시)강체의 위치/회전 표현 방법(1) 2022. 11. 21.
    (2차시)강체의 위치/회전 표현 방법(2)
    (3차시)Homogeneous transformation
    (3주차 학습목표)
    1. 강체의 회전운동과 병진운동에 대해 설명할 수 있다. 
    2. 강체의 위치와 방향을 표현하는 방법을 설명할 수 있다. 
    4 로봇 기구학: 정기구학 (1차시)로봇 정기구학 2022. 11. 21.
    (2차시)DH 표시법을 이용한 로봇 정기구학
    (3차시)2차원 로봇의 정기구학
    (4차시)3차원 로봇의 정기구학
    (4주차 학습목표)
    1. 로봇의 정기구학의 개념을 설명할 수 있다. 
    2.DH 표시법을 이용한 정기구학 풀이 방법을 설명할 수 있다. 
    5 로봇 기구학: 역기구학 (1차시)로봇의 역기구학 2022. 11. 21.
    (2차시)로봇의 역기구학 문제 해결 방법
    (3차시)로봇의 역기구학(예제)
    (5주차 학습목표)
    1. 로봇의 역기구학의 개념을 설명할 수 있다. 
    2. 2차원 로봇의 역기구학을 예제를 통해 풀이방법을 이해할 수 있다. 
    6 로봇 속도 기구학 (1차시)로봇의 속도 기구화 2022. 11. 21.
    (2차시)로봇 자코비안
    (3차시)자코비안 매트릭스 활용
    (6주차 학습목표)
    1. 로봇의 속도기구학의 개념을 설명할 수 있다.  
    2. 자코비안의 개념을 설명할 수 있다. 
    7 로봇 기구학 프로그래밍 실습 (1차시)로봇 기구학 2022. 11. 21.
    (2차시)로봇 정기구학 프로그래밍 실습
    (3차시)로봇 역기구학 프로그래밍 실습
    (7주차 학습목표)
    1. 로봇 기구학 값을 구하기 위하여 옥타브 프로그램을 사용하여 프로그래밍을 할 수 있다. 
    중간시험 2022. 11. 21.
    9 인공지능과 로봇 (1차시)Robot Perception and Planning 2022. 11. 21.
    (2차시)Robot Control
    (3차시)Robot Planning

    (9주차 학습목표)
    1. Path와 Tracjectory를 비교할 수 있다. 
    2.로봇 인식과 로봇 계획을 설명할 수 있다.

    10 로봇 경로 계획법 (1차시)Point-to-Point Trajectories(1) 2022. 11. 21.
    (2차시)Point-to-Point Trajectories(2)
    (3차시)Trajectories by multiple via Point
    (10주차 학습목표)
    1. Point-to-Point Trajectories를 활용할 수 있다.
    2. Trajectories by multiple via Point를 설명할 수 있다. 
    11 로봇 모션 계획(1) (1차시)로봇 모션 계획 2022. 11. 21.
    (2차시)로봇 모션 계획의 문제 해결 방법
    (3차시)로봇 모션 계획(예제)
    (11주차 학습목표)
    1. 로봇의 움직임을 계획할 수 있다.
    2. 예제를 통해 풀이방법을 학습할 수 있다. 
    12 로봇 모션 계획(2) (1차시)Roadmap 2022. 11. 21.
    (2차시)Cell Decomposition
    (3차시)Sampling Based Algorithm
    (12주차 학습목표)
    1. 로드맵을 이용한 로봇의 움직임을 이해할 수 있다.
    2. 장애물을 피해 목표점까지 도달하는 경로를 생성할 수 있다. 
    13 로봇 비전 (1차시)Vision for Robotics 2022. 11. 21.
    (2차시)Image Formation
    (3차시)Image Processing
    (13주차 학습목표)
    1. 로봇의 비전에 대해 설명할 수 있다.
    2. 로봇 영상 처리 기법에 대해 실습할 수 있다. 
    14 로봇과 인공지능 (1차시)Application domain 2022. 11. 21.
    (2차시)로봇공학과 인공지능 사례(1)
    (3차시)로봇공학과 인공지능 사례(2)
    (14주차 학습목표)
    1. 로봇공학에서 인공지능이 융합되는 사례를 나열할 수 있다.  
    2. 로봇공학과 인공지능의 결합 사례를 1가지 이상 발표할 수 있다. 
    기말시험 2022. 11. 21.

    강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD

    2022.11.21~2023.02.03

    강좌수강정보 COURSE INFORMATION

    평가기준

    • 퀴즈: 20%
    • 웨비나 참여: 20%
    • 토론: 10%
    • 중간고사: 25%
    • 기말고사: 25%

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

    강좌운영진
    • 박종오 교수

      현) 전남대학교 로봇연구소(RRI) 소장
      현) 전남대학교 기계공학과 교수
      Univ. Stuttgart. 로봇공학 박사
      E-mail: k-mooc@jnu.ac.kr

    • 이기완 조교

      전남대학교 AI융합대학 학석사연계과정
      E-mail: ysb619@jnu.ac.kr

    자주묻는질문

    Q 강좌 교재가 따로 있나요?

    A 별도의 교재는 없으며, 학습자료를 통해 함께 학습하시길 바랍니다.

    분야 공학 (기계 · 금속)

    난이도 전공기초

    운영기관 전남대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 45시간 00분 (14시간 48분)

    수강신청기간 22.11.21 ~ 23.01.28

    강좌운영기간 22.11.21 ~ 23.02.03

    전화번호 062-530-5029

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

    추천강좌
    같은기관강좌