| MIS5001 | 금속열역학(Hernodynamics of Materials) | 3학점 |
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| 재료과학과 공학의 제반 공정 및 현상의 이해를 위해 필수적인 지식을 제공하는 과정으로 철강 제련 공정의 이해, 금속의 산화 현상, 상변태 및 금속조직변화, 부식 및 전기화학 거동에 있어 열역학과의 직간접적인 관련성을 다룬다. | ||
| MIS5003 | 합금설계(Alloy Design) | 3학점 |
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| 철계 및 비철계 합금 분류 및 관련 제조공정을 이해하고 합금제조 시 성분제어 등 설계요소를 학습한다. 나아가 소성가공, 용접, 부식 등 사용기술 특성을 고려한 합금설계 방안을 살펴본다. | ||
| MIS5004 | 캐스팅시뮬레이션(Casting Simulation) | 3학점 |
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| 주조공정의 기본이론을 이해하고 주조해석 실습을 통해 결합 예측 능력을 향상시키며, 다양한 사례를 학습하여 주조 방안 개선 및 공정 조건 최적화를 적용한다. | ||
| MIS5005 | 적층제조기술(Additive Manufacturing Technology) | 3학점 |
|---|---|---|
| 메탈3D 프린터 개발사례를 분석하고, 메탈3D 프린팅의 공정에 대한 국내외 연구 및 실제 산업응용 사례를 살펴본다. 이를 활용해 3적층제조기술 공학전공에서 발생하는 문제점을 파악하고 논의한다. Ansys SW 통해 DfAM 설계 및 적층해석 기술을 습득한다. | ||
| MIS5006 | 용융금속지능(Molten Metal Intelligence) | 3학점 |
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| MC/P 산업패러다임 전환 인식하의 금속용융과정 적용 산업기술을 살펴보고 응고학, 주조소재 및 공정 등 3개 분야에 대한 핵심개념을 습득한다. | ||
| MIS5101 | 산학공동연구프로젝트(Industry-Academic Cooperation Resarch Project) | 3학점 |
|---|---|---|
| 학생이 연구책임자가 되어 참여기업-대학이 공동으로 추진하는 산학공동연구프로젝트를 수행함으로써 연구역량을 강화하고 혁신적인 뿌리기술을 습득하여 기업에서 요구되는 인재로 거듭날 수 있도록 한다. | ||
| MIS5104 | 사물인터넷시스템제어(IoT System Control) | 3학점 |
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| 사물인터넷 개념 및 주요 기술을 이해하고 이로 인한 경쟁 환경의 변화를 파악하며 그 파급효과를 스마트자동차와 스마트 공장을 통해 살펴본다. | ||
| MIS5105 | 디지털개론(Introduction of Digital System) | 3학점 |
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| 디지털 회로의 해석 및 합성의 전체 개념을 이해하고, 트랜지스터 레벨에서부터 게이트 레벨 및 단위 블록을 거쳐 시스템으로 확대해가는 Bottom-up 설계 방식을 통해 회로 분석 능력을 습득한다. | ||
| MIS5106 | 신호처리 및 빅데이터 분석(Signal Processing and Big Data Analysis) | 3학점 |
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| 신호를 시간 영역과 주파수영역에서 수학적으로 묘사하고, 시스템을 모델링 하여 입력과 출력 신호 간의 관계를 각 영역에서 해석하는 기법을 통해 시변 빅데이터를 분석하는 능력을 습득한다. | ||
| MIS5301 | 디지털필터설계(Digital Filter Design) | 3학점 |
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| 디지털 신호와 시스템의 해석방법을 이해하고 디지털 시스템 설계시 필요한 수학적 툴인 Z-변환과 신호의 주파수 해석과 합성에 대한 내용을 바탕으로 시스템 구조와 설계방법의 기본이 되는 지식들을 소개한다. 또한 디지털 음성처리와 영상처리에 적용하는 예와 방법을 소개함으로써 배운 내용을 실제로 적용할 수 있도록 한다. | ||
| MIS5302 | 임베디드시스템 S/W설계(Embeded System Software Design) | 3학점 |
|---|---|---|
| 임베디드 시스템에 대한 이해를 바탕으로 임베디드 소프트웨어 개발 환경 구축과 실제 사례로 학습한다. 임베디드 소프트웨어에 관한 몇가지 실습 및 소규모 팀 프로젝트 수행을 통해 임베디드 소프트웨어에 대한 응용 능력과 예비전문가로서의 소양을 갖추도록 한다. | ||
| MIS5303 | 영상처리공학(Image Processing Engineering) | 3학점 |
|---|---|---|
| 디지털 영상처리에 대한 이론적 토대와 활용 기술을 습득하고 컴퓨터 비젼의 개념과 활용기술에 대해 학습한다. 컴퓨터를 사용하여 영상으로부터 의미있는 정보를 추출하는 방법 및 OpenCV와 기계학습 방법론을 통해 물체를 검출하고 얼굴을 인식하는 방법에 대해 학습한다. | ||
| MIS5304 | 제조AI솔루션(AI Solution for Manufacturing) | 3학점 |
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| 제조 AI 솔루션의 개요 및 MIDAS(Manufacturing Industry Data AI Solution) GUI(Graphic User Interface)를 이용한 데이터 분석방법을 소개한다. MIDAS DUI(Document User Interface)를 이용한 맞춤 AI 솔루션 개발 방법 및 Open Source R 언어를 이용한 MIDAS 엔진 개발 방법을 학습한다. | ||
| MIS5305 | 산업지능소프트웨어(Industrial Intelligence Software) | 3학점 |
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| 영상처리에 대한 기본 개념을 이해하고 영상처리에 적합한 Matlab, 이미지 프로세싱 툴박스, 신호처리 툴박스를 실습한다. | ||
| MIS6001 | 제조공정개론(Introduction of Material Manufacturing Processing and Engineering) | 3학점 |
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| 금속공학에서 다루는 주요 금속의 기본 특성 및 생산에 대해 이해하고 다양한 야금 기술이 업무와 상황에 어떻게 적용되는지를 다룬다. 나아가 효율을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있는 지속가능한 야금 기능에 대해 학습한다. | ||
| MIS6002 | 소성가공(Plastic Working) | 3학점 |
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| 금속의 가공, 소성 변형의 공학적 의미를 학습하고 압연, 단조, 인발, 압출 등 금속 유동을 이해하고 응용한다. 이를 통해 산업 현장의 금속가공 기술이 어떻게 적용되는지 살펴본다. | ||
| MIS6003 | 재료역학특론(Advanced Mechanics of Materials) | 3학점 |
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| 재료의 역학적 거동을 연구하는 과목으로서의 연속체역학 기초를 습득하여 Beam, Shaft, Column 등 기계요소 설계에 필요한 재료의 응력과 변형률의 해석, 비틀림, 굽힘, 처짐 등에 대해 살펴본다. 이를 통해 제조공정 전반에 걸친 기반기술 관련 심화지식을 배양한다. | ||
| MIS6004 | 성형시뮬레이션(Molding Simulation) | 3학점 |
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| 상용 프로그램인 DEFORM을 활용하여 소성가공 시뮬레이션을 수행하고 의미를 이해한다. 냉간가공과 열간가공의 이론과 실제에 대해 학습하고 산업현장 소성공정의 설계를 파악하고 습득한다. | ||
| MIS6301 | 금속 첨단 적층제조공정(Advanced Additive Manufacturing for Innovation Design and Metal Production) | 3학점 |
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| 금속 적층제조를 연구하는 과목으로서 적층 소재, 적층제조장비, 경량화 부품 제작에 대한 전반적인 기술을 습득하고 부품 경량화 DfAM 설계, 적층해석 및 소재와 장비에 대한 분석과 전산 해석을 통한 최적화 공정을 습득한다. 또한 레이저 및 Metal Binder Jet을 활용한 적층제조 장비 개발 및 최신 기술에 대해 알아보고 이를 통해 적층 제조공정 전반에 걸친 기반기술 관련 심화지식을 배양한다. | ||
| MIS7001 | 스마트생산시스템(Smart Manufacturing System) | 3학점 |
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| ATmega128의 구조와 기능을 학습하여 시스템 개발을 위한 환경 구축 방법, 센서와 액추에이터 구동 및 입출력을 위한 프로그래밍 실습을 진행한다. 아울러 제어장치 계측 및 구성을 위해 테스트 장치의 사용법을 익히고 관련 프로그램 작성을 진행하는 프로젝트를 수행한다. | ||
| MIS7002 | 스마트제조빅데이터분석(Smart Manufacturing Big Data Analysis) | 3학점 |
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| 스마트제조에 필수적인 빅데이터 분석의 목적과 원리를 이해하고 파이썬을 통해 빅데이터 머신러닝 기초지식을 습득한다. 라이브러리 활용뿐만 아니라 머신러닝 모델링과 딥러닝 텐서플을 활용한 CNN 모델 만들기까지 빅데이터 분석을 종합적으로 다룬다. | ||
| MIS7003 | 머신러닝‧인공지능(Machine Learing and A.I) | 3학점 |
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| 인공지능의 핵심 이론이라 할 수 있는 탐색과 최적화, 지식표현과 추론, 기계학습, 딥러닝, 계획수립 이론을 이해하고 RSW 실습을 통해 머신러닝의 데이터 처리 과정의 이해 및 시변 데이터를 활용한 예측 시스템을 설계한다. | ||
| MIS7004 | 미래기술프레젠테이션(Future Technology Presentation) | 3학점 |
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| 미래기술, 미래산업 기획 및 연구, 생산역량을 강화시키기 위한 각종 이론 및 업계 동향을 프레젠테이션을 통해 학습한다. | ||
| MIS7301 | 반도체 패키징 특론(Advanced Semiconductor Packing) | 3학점 |
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| 반도체 패키지 및 패키징 공정 기술에 대한 전반적인 이해 증진과 반도체 패키지 개요, 패키지 구조 및 패키지 제작 공정 등을 소개한다. | ||
| MIS7302 | 반도체 제조·프로세싱 특론(Semiconductor Manufacturing and Processing Special Discussion) | 3학점 |
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| 첨단 반도체 웨이퍼 / 디바이스의 제조·프로세싱 공정에 대한 소개와 주요 제조장비 구성 및 각 단위공정의 역할 등에 대해 학습한다. | ||