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공사정보
과목코드 교과목명 학점 이수구분 교과목 개요
SDE6001 열전달화공기특론 3학점 전공선택 본 교과에서는 스마트 디지털 엔지니어링에 특화된 인력을 양성하기 위하여, 4차산업에 활용되는 스마트/센서 분야에서 적용되는 열전달 원리를 학습한다. 학부 과정에서 학습한 전달현성*유체유동, 열전달 및 물질전달과 열역학에서 사용되는 개념이 동일하게 적용된다. 기본적인 열 및 에너지 전달 개념을 고려하여, 각 상황별로 요구되는 heat duty를 만족시키기 위한 장치를 디자인하는 방법론과 이를 스마트 센서 시스템에 적용하는 방법을 학습한다.
SDE6002 인공지능 기반
프로세스와
유틸리티 시스템
모델링 및 최적화 		3학점 전공선택 본 수업은 정유 및 석유화학 산업의 공정설계에 필요한 프로세스 및 유틸리티 시스템의 이해와 함께 다음의 항목을 중심적으로 다룬다.
  1) 수학적 모델을 이용한 프로세스 모델링,
  2) 인공지능을 이용한 시스템 모델링,
  3) 유틸리티 시스템의 에너지 사용을 최적화하기 위한 기술 2) 열병합 발전의 설계를   위한 타당성 검토
  4) 공정의 프로세스 시스템과 유틸리티 시스템의 합병
SDE6003 스마트
디지털신호처리 		3학점 전공선택 * 딥러닝, 인공지능의 기초가 되는 신호처리의 수학적 원리 및 표현 방법을 이해한다.
* 이 강의에서는 디지털 신호표현 및 주파수 분석을 시작으로 AD변환을 위한 샘플링과 효과, LTI 시스템에서의 필터링 기술, FIR 및 IIR 필터특성 및 Z변환을 이용한 설계기술,DFT 및 FFT등에 대해 학습한다.
SDE6004 스마트 컴퓨터 비젼 3학점 전공선택 영상처리와 컴퓨터 비젼의 기본 이론을 습득한다. 영상 획득, 처리, 영상 생성 등 전반적인 비젼 기술을 이해한다. 실습 및 과제를 통해 이론 뿐만 아니라 구현 기술을 배운다.
SDE6005 스마트 영상처리 3학점 전공선택 영상처리의 기초 지식을 습득하고, MATLAB 등을 이용하여 실습한다
SDE6006 스마트재료분석 3학점 전공선택 스마트 재료(Smart Materials)란 외부환경으로부터 자극(습기, 온도, 압력, 자기장, 전기장, 빛 등)을 감지 및 판단하고, 이 외부 자극에 대해 유용하고, 신뢰성 있고, 재현 가능하고, 가역적인 방법으로 반응, 제어하는 지능적 거동(Smart Behavior)을 나타내는 적응형 또는 지능형 재료(Adaptive or Intelligent Material)를 말한다. 다시 말해 스마트 재료는 외부환경 조건 변화에 대해 재료 자체의 고유한 지능(기계적, 물리적 성질)으로 유효 적절히 대처할 수 있는 기능(감지, 구동, 제어, 학습, 계산)을 보유하고 있다고 할 수 있다. 대표적인 스마트 재료로는 형상기억고분자(Shape Memory Polymers), 형상기억합금(Shape Memory Alloy), 압전재료(Piezoelectric Materials), 열전소재(Thermoelectric Materials), 자왜재료(Magnetostrictive Materials), 전기유변유체(Electrorheological Fluid), 광섬유(Optical Fiber) 등이 있다. 본 교과목에서는 스마트재료의 종류 및 스마트재료의 기계적/전기적/자기적 거동(Mechanical/Electric/Magnetic Behavior)을 분석할 수 있는 방법에 대해 공부한다
SDE6007 스마트 나노재료 3학점 전공선택 본 교과에서는 스마트 디지털 엔지니어링에 전문화된 인력을 양성하기 위하여, AI/빅데이터 처리 등에 요구되는 다양한 소자 응용에 필요한 소재들의 특성을 학습한다. 재료과학과 반도체 소재, 나노공학 등의 학부 전공지식에 기반하여, 스마트 시스템에 특화된 3D 프린팅, 센서 등에 사용 및 응용가능한 소재들의 구조 및 특성을 이해하고 구조*물성*응용의 상관성을 학습하여 각 목적에 요구되는 나노재료를 적합하게 디자인할 수 있는 능력을 함양하는 것을 최종적인 목표로 한다.
SDE6008 인공지능기반 공정최적화 3학점 전공선택 본 강의를 통해 최적화의 기본원리, 선형 및 비선형 모델링의 최적화, 제한조건을 감안한 최적화, 정수 및 혼합변수를 포함한 모델의 최적화 등과 관련된 이론을 배우고 실습을 진행한다. 또한 인공지능을 적용한 화학공정의 모델링 및 최적화와 관련된 학습을 진행한다. 본 강의를 수강하기 위해서는 공정해석 및 개발에 대한 이해가 필요함.
SDE6009 공정설계특론 3학점 전공선택 Global Plant Business의 Business Life Cycle, 구조, 업무 흐름, 이해관계 등을 학습함. 이와 관련하여 EPC 산업에서 설계 업무의 흐름과 중요성을 파악하고 화학공학의 연관성을 학습함. 또한 수행에 필요한 기본 지식을 습득하고 산업 현장에서 발생하는 실제 사례를 중심으로 해결점을 토의한다.
SDE6010 3D 프린팅 입문 3학점 전공선택 본 강의에서는 금속 3D 프린팅 공정에 대한 기본 원리와 응용에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 금속 3D 프린팅과 관련한 분말 특징, 3D 프린팅 제조 공정, 제어 software, 미세조직, 물성 응용 분야 등에 대하여 기초를 소개한다. 그밖에 금속 3D 프린팅 공정과 관련하여 국내외 연구 사례를 들어 토의한다
SDE6011 적외선 열화상 기술 3학점 전공선택 열과 에너지에 대한 문제를 이해하기 위해서 열/에너지의 분포와 흐름을 이해하는 기술이 필요하다. 적외선 열화상 기술은 통한 열역학적인 기술의 한계를 넘어 다양한 학문 분야*기계, 전자, 의료, 소재, 건축, 우주항공분야로의 다양한 분야로 접근하는 길을 제시하고자 하는 융합학문이다. 본 과목에서는 기계공학을 기반으로 한 열전달의 모드를 통한 기계공학, 물리학, 전자공학, 소재공학등의 다양한 분야로의 접근방법을 제시하며, 이에 대한 측정방법의 원리, MEMS기반의 소자들에 대한 소자공정, 전기전자 및 의학분야로의 접근 등을 통해 열적인 원리 및 분포를 통한 다양한 물리적/기계적/전기적/화학적 현상을 image화하고 분석하는 능력을 키움으로 이를 통한 열*에너지 문제를 해결하는 능력을 키우는 복합학제적인 교과목이다.
SDE6012 멀티미디어 특론 3학점 전공선택 멀티미디어는 여러 형식의 정보 콘텐츠 (Text, Audio, Image, Video)를 통합한 정보 단위를 의미하며, 현재 존재하는 IPTV, 컴퓨터 게임, 가상현실 등 대부분의 미디어 및 어플리케이션은 이러한 멀티미디어의 형식을 바탕으로 제공되고 있다. 본 강의에서는 지능적인 멀티미디어 데이터 처리를 위한 기본이 되는 기술을 다루며, 특히 실제 어플리케이션의 예를 소개함으로써 학생들의 멀티미디어 관련 소프트웨어 개발 방법의 기초를 제공한다.
SDE6013 스마트 열전달특론 3학점 전공선택 본 교과에서는 스마트 디지털 엔지니어링에 특화된 인력을 양성하기 위하여, 4차산업에 활용되는 스마트/센서 분야에서 적용되는 열전달 원리를 학습한다. 학부 과정에서 학습한 전달 현상, 유체유동, 열전달 및 물질전달과 열역학에서 사용되는 개념이 동일하게 적용된다. 기본적인 열 및 에너지 전달 개념을 고려하여, 각 상황별로 요구되는 heat duty를 만족시키기 위한 장치를 디자인하는 방법론과 이를 스마트 센서 시스템에 적용하는 방법을 학습한다.
SDE6014 연료전지스택 및 시스템 전산해석 3학점 전공선택 연료전지 스택 및 시스템 거동을 정확히 이해하고 주어진 조건에 맞게 연료전지 핵심부품 및 시스템구성을 효과적으로 디자인하기 위해서는 컴퓨터 시뮬레이션의 역할이 매우 중요하다. 본 교과목에서는 연료전지 스택과 시스템을 모델링하고 시뮬레이션을 수행하기 위한 기본적인 지식을 제공하려고 한다. 먼저 연료전지를 이해하는데 필수적인 이론들(전기화학, 열 및 물질전달)을 가르치고, 이러한 기본 지식들을 바탕으로 FLUENT 및 Aspen HYSYS 프로그램을 이용한 연료전지 모델링 방법을 구체적으로 다루어, 학생들이 시뮬레이션을 통한 연료전지 해석 및 설계를 할 수 있는 능력을 습득하게 할 것이다.
SDE6015 에너지 재료의 양자 및 원자 컴퓨터 시뮬레이션 3학점 전공선택 이 강좌는 에너지 재료 설계에 필요한 원자 시뮬레이션 기술 [분자역학, 분자 동역학, 몬테 칼로 등] 및 양자역삭 기반 전자 구조 계산[density functional theory(DFT)]을 소개할 예정이다.
SDE6016 기계학습 3학점 전공선택 AI기술을 이해, 분석, 적용하기 위해 필수적인 기계학습의 기본 개념을 정립할 수 있으며, 기계학습의 주요 문제 및 알고리즘을 이해하고 학습할 수 있다.
SDE6017 강화학습과 응용 3학점 전공선택 * 강화학습을 최적 제품 설계 및 공정분석, 이미지 및 영상 분석에 활용하도록 이론과 실습 병형 * 심층 학습(Deep Learning), OpenCV, YOLO V4, Q*Learning, Pytorch 환경, KERAS 등 활용
SDE7001 디지털 음성
신호처리 		3학점 전공선택 본 교과목은 디지털 음성 처리에 관한 대학원 수준의 과정이다. DSP의 기초, Random Process등의 주제에 이어, 이 과정에서는 심층 신경망에 초점을 맞춘 기계학습의 기초 및 음성 신호 모델링, 음성 코덱, 음성 인식의 주제를 다룬다. 마지막 프로젝트를 위해 학생들은 칼디를 이용한 자동 음성 인식 시스템을 개발할 것이다.
SDE7002 머신러닝과
데이터분석 		3학점 전공선택 엔지니어링 및 관련 공학 분야에 공통적으로 적용되는 기초, 핵심요소 기술에 대한 교육과정으로서 빅데이터 분석 및 처리 기술 및 AI를 이용한 소프트웨어 개발을 교육하고 및 특히 인공지능(기계학습. CNN, RNN 등) 알고리즘 실습하며, 파이썬과 KERAS, Numpy 등을 이용한 실습을 병행한다.
SDE7003 상변태특론 3학점 전공선택 상변태특론 교과목은 크게 나누어 3개의 장으로 구성하되, 첫째 장에서는 금속의 응고에 따른 상변태특성을 이해하고, 합금화에 따른 성질변화를 이해한다. 둘째 장의 확산변태 분야에서는 금속내부에 존재하는 결함 중 원자단위 결함에 대해서 공부하고 확산의 결과에 따라 나타나는 미세조직의 기계적 특성의 변화에 대해서 공부한다. 마지막 장에서는 무확산변태에 관해 공부하고, 마르텐사이트 조직을 이해하며 그 조직에 따른 기계적 특성을 이해할 수 있도록 초첨을 맞춘다.
SDE7004 화공장치설계특론 3학점 전공선택 정유, Gas, 석유화학 Plant에 대한 전반적인 이해와 에너지에 대한 시대적 변화에 대하여 강의를 하고 산업계의 흐름을 고찰한다. 더불어 각종 Plant에서 가장 많이 다루는 장치, 회전기계의 역할, 용도, 중요성에 대하여 심층 이해하도록 함.
SDE7005 3D 프린팅 합금설게 3학점 전공선택 본 교과목에서는 additive manufacturing 공정으로 제조된 금속 합금 재료의 공정에 따른 미세조직 변화 및 물리적 특성 간의 관계를 체계적으로 논하며, 이를 기반으로 철강, Al 합금, Ti 합금, Ni 합금 등의 3D 프린팅 설계 개념을 강의하고 합금 재료의 설계에 응용할 수 있는 학문적 기초를 배운다.
SDE7006 센서 테크놀로지 3학점 전공선택 센서가 없다면 대부분의 전자 애플리케이션은 존재하지 않을 것이다. 그것들은 현실 세계에 대한 인터페이스를 제공하는 중요한 기능을 수행한다. 그러나 센서의 중요성은 센서에서 이용할 수 있는 제한된 정보와 대조된다. 오늘날의 스마트 센서, 무선 센서, 마이크로테크놀로지는 센서 설계와 애플리케이션을 혁신시키고 있다. 이 볼륨은 업계, 연구 및 학계의 엔지니어와 과학자가 센서 선택 및 시스템 설계를 돕기 위해 사용하는 최신의 포괄적인 센서 참조 가이드이다. 오늘날 현업에서 유명한 엔지니어와 기업이 기여한 찾기 힘든 정보로 채워져있다. 본 코스는 주어진 용도에 맞는 최적의 센서를 선택, 지정 및 사용하는 방법에 대한 지침을 제공한다.