Professor

SHIN JEONG GEUN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2032

Course Introduction

논어. 현대인에게 전하는 삶의 이야기 「논어」는 동아시아 문화를 이룩한 바탕이며 읽어낼 수 있는 창문입니다.2500 여년 전의 책인 만큼 분명히 현대인에게 익숙하지 않을 것입니다. 과거의 관점이 아니라 21세기의 관점에서 사람과 사람 사이를 소통시키기 위해 공자가 찾았던 지혜를 차근차근 다시 살펴보고자 하며, 이를 통해 동아시아의 문화 공통성을 읽어내고 다른 문화권과의 차이를 밝혀낼 수 있을 것입니다. 또한 생활고전의 관점에서 텍스트와 나의 경험을 연결하는 지적 향유 또한 누릴 수 있을 것입니다.「논어」의 공자가 우리에게 모든 해답을 줄 수는 없습니다만, 공자를 통해 사람 사이를 활짝 트는 삶의 지혜를 배울 수 있기를 바랍니다.     교수소개 - 신정근 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 - 구성: 총 14주차 × 주차당 각 4차시 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)      

Professor

KIM DOIL

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2032

Course Introduction

『맹자』를 처음 접하는 대학생들 및 일반인들 모두에게 유익한 교양 강좌입니다. 특히 대학교 1학년 수준의 교양 수업 내용은 너무 쉽다고 생각되지만, 대학교 3, 4학년의 전공 수업 내용은 다소 부담된다고 생각되는 분들에게 추천합니다.수강생들이 교양 있는 시민으로서 갖춰야 할 인문학적 사고 능력을 배양할 수 있는 인문학적/철학적 내용을 강의 곳곳에 배치함으로써 인문학적 상상력을 배양하는 데 도움을 줄 것입니다.   교수소개 - 김도일 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 - 구성: 총 12주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)  

Professor

LEE KI DONG

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2032

Course Introduction

서구문화를 바탕으로 한 물질주의와 자본주의 체제 속에서 살아가고 있는 현대인들은 참다운 행복을 잃어가고 있으며, 물질은 점점 풍요로워지지만, 마음은 점점 빈곤해지고 있는 것입니다.이대로 가면 사람들은 불행의 늪에서 더욱 헤어나기 어려울 것입니다.이제 더 늦기 전에 불행에서 벗어나는 노력을 하지 않으면 안 되며 불행에서 벗어나는 지름길의 하나로 생각할 수 있는 것이 『대학』과 『중용』을 공부하는 것입니다.오늘날 사람들에게 가르치는 내용은 거의가 지식을 쌓아가는 것으로 되어 있지만, 그것은 참된 공부가 아닙니다.참된 공부를 옛사람들은 대학이라 했으며 이번 강의는 참된 공부를 통하여 사람들로 하여금 진실하고 행복한 삶을 찾도록 하는 데 있습니다.   교수소개 - 이기동 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 -구성: 총 6주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

LEE KI DONG

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2032

Course Introduction

현대인의 삶의 방법에는 천국으로 가는 문이 닫혀 있습니다. 기독교의 가르침에서도 천국으로 가는 문이 죽은 뒤에 열린다고 잘못 가르치고 있는 듯합니다. 모든 사람의 참다운 행복은 천국으로 들어가는 데 있으며 천국으로 가는 가장 빠른 지름길을 소개해 놓은 책이 바로 중용이며 우리는 중용을 통해 천국의 문으로 들어감으로써 가장 행복한 삶을 회복할 수 있습니다. 중용에서는 진리를 얻도록 유도하는 것 외에는 가르침이 아니라고 했으며 오늘날의 많은 가르침들은 진리를 얻도록 유도하는 것이 아니기 때문에 중용의 설명에 따르면 오늘날의 가르침은 가르침이 아닌 것입니다. 중용읽기를 통해서 우리는 비로소 진정한 의미의 가르침에 접할 수 있을 것입니다.   교수소개 - 이기동 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 -구성: 총 8주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

JO MIN HWAN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

오늘날 인공지능 시대에 살고 있는 우리가 왜 중국 고대 삼천년 전에 지어졌다는 시경을 배워야 할까요?그 답은 바로 공자의 말을 통해 찾을 수 있습니다. 시를 배우면 자신의 흥취어림을 적절한 용어를 통해 표현할 수 있고 타인과 함께 살면서 좋은관계를 이룰 수 있고 사건에 대한 올바른 판단을 내릴 수 있고 자신의 감정을 절제할 수 있다는 장점이 있습니다.더 나아가 부모님을 섬기는 도리 산천초목의 동식물에 대한 풍부한 지식 중국 고대 역사의 흥망성쇠 바람직한 정치 형태, 위대한 성인들의 삶 등도 알 수 있습니다.오늘날 우리들은 이상과 같은 시경의 다양한 내용을 통해 어떤 삶이 바람직한 삶인가. 라는 것과 관련된 지식과 지혜를 얻을 수 있습니다.이점에서 볼 때 시경은 오늘날에도 항상 우리 곁에 두고 음미해야할 텍스트라고 할 수 있습니다.이것이 바로 오늘날 우리들이 여전히 시경을 배워야 하는 이유입니다.또한 시들을 통해 큰 틀에서는 유가가 지향하는 수신, 제가, 치국, 평천하에 대한 시적 차원의 이해와 고대 중국 문인문화에 대한 개략적인 것을 살펴보고자 합니다.   교수소개 - 조민환 성균관대학교 동아시아학술원 교수   강좌일정 -구성: 총 9주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

SHIN JEONG GEUN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

본 강좌는 서경의 중요 원문을 소개하는 부분, 서경의 사상이 문화 예술로 구현되는 작품, 동아시아 고대 사회의 신화전설로 재해석되는 내용, 현대 사회와 접목해볼 수 있는 사건 등을 다양하게 다루고 있다.본 강좌를 통해 황하 중하류의 인간이 덕의 나라를 실현하려고 했던 지혜를 공유하며 우리가 꿈꾸는 공정한 세상을 위한 상상력을 키울 수가 있다.   교수소개 - 신정근 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 -구성: 총 10주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

LEE JEE-HYONG

Learning Period

11-10-2022 ~ 11-10-2032

Course Introduction

배울 내용 ✔ 딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.✔ 실질적 알고리즘, 최신 논문을 학습을 통해 실제 라이브러리 구현을 할 수 있습니다.✔ 빅데이터 분석에 필요한 최신 딥러닝 트렌드를 이해하고 이를 활용할 수 있습니다.✔ 딥러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다  요구 사항 딥러닝 1에서 이어지는 뉴럴넷과 딥러닝 기반지식 내용으로, 딥러닝 level1 강의를 수강하거나 혹은 관련 지식이 있는 학습자   설명 딥러닝 part1 강의를 듣고 딥러닝의 주요 개념을 확장하여 학습하고 싶은 학습자를 위한 강의로 본 과정 수료 후에 추가적인 교육*(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. 딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있으며 Gradient Vanishing, Dropout, Convolution and Pooling, CNN 기본 등에 대해 다루게 됩니다. 특히 본 강의는 정보통신부 선정 국책대학원인 성균관대 인공지능대학원 AI 교육과정의 핵심을 정리한 교육과정으로 단기간 내에 대학원 수준의 체계적이고 효과적인 지식 습득이 가능합니다. 또한 본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계 가능) * 오프라인 실습은 이론수업(머신러닝, 딥러닝) 수강을 마친 학습자들을 대상으로 운영되며, 2주-3주 간의 AI프로젝트를 통해 직접 모델을 설계하고 성능을 시험하는 캡스톤 프로젝트 과정을 수행할 수 있습니다. 프로젝트 기간 중에는 석박사 조교들의 지원이 제공될 예정입니다.   이 강의의 대상 프로그래밍을 위한 기본 이론을 학습하고 싶으나 체계적이고 정제된 커리큘럼과 교육과정을 찾기가 어렵다.현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있다.   ※ 본 강좌는 유료강좌지만 성균관대학교 재학생에 한하여 무료로 제공하고 있습니다.    (재학생 수강문의: skkux@skku.edu)

Professor

KIM SUNG KEE

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

길흉, 운명의 비밀은 무엇일까요? 과연 진정한 행복, 잘 사는 길은 무엇일까요?본 강좌에서는 주역에 담긴 잘 먹고 잘 사는 비법에 대한 지혜를,주역이라는 책이 지닌 특징을, 철학책으로서의 주역이 제시하는 진정한 길흉과 운명의 의미,그리고 이를 통해서 다시금 생각해 보게 되는 우리 삶의 진정한 행복과 이익에 대해 살펴보고자 합니다.이 강좌를 통해서 잘 먹고 잘 산다는 것의 의미, 내 삶의 진정한 행복에 대해서 생각해 보실 수 있을 것입니다.   교수소개 - 김성기 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 구성: 총 6주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)  

Professor

JO MIN HWAN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

『예기』는 이성에 합당한 합리적 사유를 비롯하여 인간이 인간다울 수 있는 덕목이 무엇인지를 철학적 측면에서 공경함과 절제를 통해 실현할 것을 말한 경전입니다.모두 11강좌를 통해 『예기』에 담긴 이상과 같은 사유가 동아시아의 정치와 윤리, 예술 및 삶의 현장에서 어떤 영향을 끼쳤는지를 알아보겠습니다.   교수소개 - 조민환 성균관대학교 유학대학 교수   강좌일정 - 구성: 총 11주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

SHIN JEONG GEUN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

본강좌의 목적은 동아시아 고전 문헌인 춘추의 기본적 내용과 사상적 의미를 밝히는 데에 있다.내용은 춘추와 서경의 차이, 역사기술법으로서 미언대의 등을 다룬다.목표는 춘추와 관련된 교양 지식과 주요 원문을 이해하는 데에 있다.아울러 다양한 시각 자료를 통해 춘추가 현대와 접목될 수 있는 가능성을 모색하고자 한다.     교수소개 - 신정근 성균관대학교 유학대학 교수   강의일정 - 구성: 총 10주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분) 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

LEE JEE-HYONG

Learning Period

11-10-2022 ~ 11-10-2032

Course Introduction

배울 내용 ✔ 딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.✔ 실질적 알고리즘, 최신 논문을 학습을 통해 실제 라이브러리 구현을 할 수 있습니다.✔ 빅데이터 분석에 필요한 최신 딥러닝 트렌드를 이해하고 이를 활용할 수 있습니다.✔ 딥러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다  요구 사항 인공지능에 입문하는 학습자로 뉴럴넷에 대한 기초, 딥러닝 기반 지식 등이 필요한 분 (별도의 선수학습 지식/요건이 없어도 수강 가능합니다.)   설명정보통신부 선정 국책대학원인 성균관대 인공지능대학원 AI 교육과정의 핵심을 정리한 교육과정으로 단기간 내에 체계적이고 효과적인 지식 습득이 가능합니다. IT, 제조 등 다양한 산업부문의 대기업 직무능력 개발교육으로 활용되면서 현장 중심 콘텐츠로 최적화되어 있습니다. 현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있는 학습자, 인공지능대학원의 체계적인 커리큘럼에 따른 딥러닝 강의로 AI 기반지식을 다지고 싶은 분들에게 추천합니다. 또한 본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계 가능) * 오프라인 실습은 이론수업(머신러닝, 딥러닝) 수강을 마친 학습자들을 대상으로 운영되며, 2주-3주 간의 AI프로젝트를 통해 직접 모델을 설계하고 성능을 시험하는 캡스톤 프로젝트 과정을 수행할 수 있습니다. 프로젝트 기간 중에는 석박사 조교들의 지원이 제공될 예정입니다.   이 강의의 대상 프로그래밍을 위한 기본 이론을 학습하고 싶으나 체계적이고 정제된 커리큘럼과 교육과정을 찾기가 어렵다.현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있다.   ※ 본 강좌는 유료강좌지만 성균관대학교 재학생에 한하여 무료로 제공하고 있습니다.    (재학생 수강문의: skkux@skku.edu)

Professor

LEE JONG WUK

Learning Period

11-10-2022 ~ 11-10-2032

Course Introduction

배울 내용 ✔ 머신러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.✔ 개인적으로 학습해서는 얻을 수 없는 머신러닝 Insight를 얻을 수 있습니다✔ 다양한 사례를 활용하여 쉽게 접근하는 머신러닝 학습을 통해 실습과제를 모델링 할 수 있습니다.✔ 머신러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다.   요구 사항 머신러닝 학습 입문자로 기계 학습 기반 지식이 필요한 분으로 크게 사전지식이 필요하지 않습니다.   설명본 과정은 성균관대 소프트웨어학과 대학원 수준에서 수강할 수 있는 고급 AI 과정으로 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초개념과 학습과정을 파악하는 강의입니다. 기계학습이란 명시적인 규칙 또는 프로그래밍 없이 주어진 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 학습할 수 있는 프로그램이라고 정의할 수 있습니다. 사람이 태어나서 어떤 행동이 올바른지 축적된 경험을 통해 스스로 터득해 나가는 과정을 컴퓨터가 흉내내는 것이 기계학습과 비슷하다고 할 수 있겠습니다. 자율주행도 이와 비슷합니다. 명시적 규칙을 알려주지 않고, 다양한 상황을 연출한 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 상황을 인지하고 안전한 운행을 위해서 규칙을 찾아내는 과정이 기계학습의 또다른 사례입니다. 본 강좌에서는 이처럼 주어진 과제를 수행하기 위해 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초 개념과 학습과정에 대해 배워보도록 하겠습니다. 본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계)   이 강의의 대상 인공지능대학원의 체계적인 커리큘럼에 따른 머신러닝 강의로 AI 기반지식을 다지고 싶은 분   ※ 본 강좌는 유료강좌지만 성균관대학교 재학생에 한하여 무료로 제공하고 있습니다.    (재학생 수강문의: skkux@skku.edu)  

Professor

LEE JONG WUK

Learning Period

11-10-2022 ~ 11-10-2032

Course Introduction

배울 내용 ✔ 머신러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.✔ 개인적으로 학습해서는 얻을 수 없는 머신러닝 Insight를 얻을 수 있습니다✔ 다양한 사례를 활용하여 쉽게 접근하는 머신러닝 학습을 통해 실습과제를 모델링 할 수 있습니다.✔ 머신러닝 part1에서 이어지는 기계학습의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다   요구 사항 머신러닝 학습 입문자로 기계 학습 기반 지식이 필요한 분으로 크게 사전지식이 필요하지 않으며, 머신러닝part 1을 듣고 수강하는 것을 추천합니다.   설명 본 과정은 성균관대 소프트웨어학과 대학원 수준에서 수강할 수 있는 고급 AI 과정으로 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초개념과 학습과정을 파악하는 강의입니다. 기계학습이란 명시적인 규칙 또는 프로그래밍 없이 주어진 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 학습할 수 있는 프로그램이라고 정의할 수 있습니다. 사람이 태어나서 어떤 행동이 올바른지 축적된 경험을 통해 스스로 터득해 나가는 과정을 컴퓨터가 흉내내는 것이 기계학습과 비슷하다고 할 수 있겠습니다. 자율주행도 이와 비슷합니다. 명시적 규칙을 알려주지 않고, 다양한 상황을 연출한 데이터를 통해 컴퓨터 스스로 상황을 인지하고 안전한 운행을 위해서 규칙을 찾아내는 과정이 기계학습의 또다른 사례입니다. 본 강좌에서는 이처럼 주어진 과제를 수행하기 위해 데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초 개념과 학습과정에 대해 배워보도록 하겠습니다. 머신러닝 패키지 part 1에 이어서 Multilayer Perceptron, Learning Linear SVM, Classification and Regression Tree (CART) 등 머신러닝의 주요 이론들에 대해 살펴보게 됩니다. 보다 폭 넓은 이해를 위해 머신러닝 part1을 수강하고 오는 것을 추천합니다. 본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계)   이 강의의 대상 인공지능대학원의 체계적인 커리큘럼에 따른 머신러닝 강의로 AI 기반지식을 다지고 싶은 분   ※ 본 강좌는 유료강좌지만 성균관대학교 재학생에 한하여 무료로 제공하고 있습니다.    (재학생 수강문의: skkux@skku.edu)  

Professor

AHN SEONG JIN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

모든 사물이 연결되는 IoT시대에 네트워크를 통한 정보의 유통이 강화되고 있다. 특히 디지털경제시대로 접어들면서 사람이나 사물이 발생시킨 데이터가 축적되고 이는 LAN이나 인터넷을 통해서 원격지의 기기로 이동한다. 데이터가 이동하면서 나타나는 기술적 문제들을 인식하고 그 원리를 이해함으로써 좀 더 깊이 있는 전공분야 확대가 가능하다. 이를 위해 비전공자가 알아야할 컴퓨터 네트워크의 기술적 요소들을 선택하여 수준에 맞춰 설명한다.   교수소개 - 안성진 성균관대학교 컴퓨터교육과 교수   강좌일정 구성: 총 10주차 × 주차당 각 2차시 (차시당 15~20분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

JEON JAE WOOK

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

차량의 전자화 기술은 지속적으로 차량에 확대 적용되어 현재 고급 차량에서는 100여개 이상의 전자제어장치(Electronic Control Unit)가 있으며 향후 자율주행자동차에서 더욱 많은 전자제어장치가 추가될 것으로 예상됩니다. 차량의 안전성과 함께 편의성을 향상시키기 위해서 여러 전자제어장치 간에 효율적으로 정보를 공유하여야 합니다. 본 강좌에서는 대표적인 차량용 네트워크 CAN 및 CAN-FD 네트워크 기술을 소개하고자 합니다.이 강좌를 통하여 차량용 네트워크 필요성, 현재 차량용 네트워크로 가장 많이 사용되고 있는 CAN 네트워크 및 CAN 네트워크를 고속 형태로 변환한 CAN-FD 네트워크에 관해 이해하게 될 것 입니다. 따라서 이 강좌를 수강한 후에 차량용 CAN 및 CAN-FD 네트워크를 설계할 수 있게 되고, 실제 CAN 및 CAN-FD네트워크에서 error 발생 시 error 원인을 분석하여 제거할 수 있습니다. 또한 CAN 및 CAN-FD 통신을 수행할 수 있는 차량용 전자제어장치를 설계하는 데 도움이 될 것 입니다.   교수소개 - 전재욱 성균관대학교 반도체시스템공학과 교수   강좌일정 구성: 총 12강   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

JEONG JAE HOON

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

지능형 자동차 및 교통제어시스템을 통한 무인자동차 기반 자율주행 시대가 열리고 있습니다. 이러한 자율주행 시스템을 지원할 지능형 자동차와 교통제어시스템은 차량 네트워크에서 유무선 통신으로 연결되어 있습니다. 이러한 차량 네트워크에서 시스템 요소들이 유기적으로 연결되어 있는 것을 차량 사물인터넷이라고 합니다. 본 강좌에서는 이러한 차량 사물인터넷에서 핵심인 차량용 외부 통신시스템을 위한 네트워킹, 응용 서비스 및 보안 서비스 기술을 소개합니다.   교수소개 - 정재훈 성균관대학교 소프트웨어학과 교수   강좌일정 구성: 총 10주차 × 주차당 각 2차시 (주당 02시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

HWANG SUNGHO

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

본 강좌에서는 스마트카 제어시스템에 대한 개요와 함께 개략적인 내용에 대해 다룹니다. 학습자들은 스마트카 또는 자율주행차의 핵심기술 개요에 대해 학습합니다. 자율주행 제어에 필요한 인지, 판단, 제어에 대해 기본적인 개념과 필요기술에 대해 학습한 후, 차량의 종방향 및 횡방향 동역학 방정식을 유도해 보고, 이를 이용하여 제어시스템의 특성에 대해 알아봅니다. 대표적인 종방향 제어 시스템인 표준 및 적응형 크루즈 제어에 대해 학습하고, 횡방향 조향제어 시스템의 제어 특성에 대해서도 다루어 봅니다. 마지막으로 가상환경에서 제어시스템 성능을 검증할 수 있는 가상주행 시뮬레이터와 차량 시뮬레이션 기술 개요에 대해 살펴봅니다.This lecture covers the introduction and overview of control systems for smart cars. Learners will learn about key technologies for smart cars or autonomous vehicles. This course introduces basic concepts and demand technologies of perception, decision and control required for autonomous driving control. Then, the longitudinal and lateral dynamics equations of a vehicle are derived, and the characteristics of the control system are analyzed using these equations. The standard and adaptive cruise controls, which are the typical longitudinal control systems, are studied, and control characteristics of the lateral steering control system are also discussed. At the end, this lecture will introduce virtual driving simulators and vehicle simulation technology that can verify the control system performances in virtual environments.   교수소개 - 황성호 성균관대학교 공과대학 기계공학부 교수   강좌일정 구성: 총 10주차 × 주차당 각 2차시 (주당 02시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

LEE JEE-HYONG

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

스마트카에서 생성되는 다양한 정보가 생산되며 이를 기반으로 스마트카의 다양한 기능이 수행된다. 본 강좌에서는 스마트카에서 생성되는 정보를 지능적으로 처리하기 위한 다양한 기계학 기법을 학습한다. 기계학습의 기본 개념과 모델 평가 기법을 포함하여 다양한 분류 기법과 추천기법 등을 학습한다.   교수소개 - 이지형 성균관대학교 정보통신대학 소프트웨어학과 교수   강좌일정 구성: 총 10주차 (주당 03시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

KIM KYONG HWAN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

본 강의는 대학생 정도의 수준을 갖는 일반인 분들을 대상으로 4차산업혁명 분야의 창업을 위한 심층학습을 주도하며 성공적인 기술창업을 목표로 하는 강의입니다. 또한 반드시 창업을 하지 않더라도 성공적인 취업과 취업이후 직장에서의 생존에 도움을 주는 내용이 많습니다. 많은 사람들이 창업을 함에 있어 막연한 두려움 때문에 실제 창업까지 실행하는 경우는 많지 않습니다. 그러나 미국의 페이스북 창업자, 마이크로소프트창업자, 한국의 쿠팡이나 배달의 민족등의 창업자는 왕성한 창업가정신으로 창업을 하여 한나라의 경제성장을 이끌고 대규모의 고용을 창출하고 개인적으로는 막대한 부를 축적하고 있습니다. 이러한 창업은 이제 모든 나라에서 선택이 아닌 필수적인 정책이요 실행목표가 되었습니다. 본 “4차산업혁명과 창업비즈니스”는 기술지향적인 스타트업창업을 성공적으로 이끄는 실전지식과 사례를 중심으로 구성하였습니다. 본 강좌는 정말 쉽고 사례위주로 구성되어 있어 정말 재미있고 유익합니다. 단계별로 차근차근 저와 함께 걸어간다면 잘 해내실수 있을 것이라 믿습니다. 본 강의를 통하여 유익한 지식을 얻어 감은 물론, 성공창업에 많은 도움이 되기를 바랍니다. 또한 본 강의는 취업에도 상당한 도움을 줄수 있을것입니다.   교수소개 - 김경환 성균관대학교 글로벌창업대학원 교수     강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 (주당 02시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

LEE WON JUN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

‘21세기 필수 역량 강화를 위한 팀 앙트레프레너십’ 교과목의 핵심은 난해한 문제를 해결하기 위해서는 고군분투하는 것이 아니라 팀으로 앙트레프레너십을 발휘해야한다는 점으로, 곧 이것이 시대정신이라는 점입니다. 또한, OECD의 21세기 필수역량 4C라 불리는 ‘협력과 의사소통, 창의성, 비판적 사고 역량’이 팀으로 난제를 해결하는 과정에서 필연적으로 성장한다는 점입니다. 본 강좌는 특히 팀으로 목적하는 바를 성취하고, 팀 협력이 자아내는 진정한 아름다움을 경험해보지 못한 여러분들에게는 정신적으로나마 본질적인 질문을 던져줌으로써 ‘왜?’ 그리고 ‘어떻게?’ 팀앙트레프레너로서 살아야하는지를 성찰하는 큰 수업이 될 것이라고 확신합니다. 팀의 아름다움을 이해하고 팀의 힘으로 기적을 이룰 보통사람 여러분들을 환영합니다.   교수소개 - 이원준 성균관대학교 경영대학 교수   강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 (주당 01시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

Choi Woo Jin

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

AI, 빅데이터, IoT 등으로 대표되는 4차 산업혁명은 많은 분야와 영역에서 기존 산업을 해체할 것으로 예상되고 있으나 반면에 자체 산업 영역의 새로운 확장을 위해서 그에 상응하는 규모의 신규 비즈니스 창업을 동시에 요구할 것으로 전망됩니다.이러한 4차 산업시대의 신규 비즈니스 창업 수요에 선제적으로 대응하는 것은 국가 차원에서는 향후 경쟁력 확보와 성장 발전에 매우 중요한 과제이며 개인적으로는 4차 산업시대의 무한한 과실을 선점할 수 있는 중요한 기회를 확보하는 것이라 할 수 있습니다.이 같은 4차 산업분야의 성공 창업을 위해서는 우선적으로 효과적인 비즈니스 모델이 개발되어야 하고 이에 기반한 전략적이고 구체적인 사업 계획이 수립되어야 합니다.본 과정은 비즈니스 모델 개발과 사업 계획 수립을 위한 실효적인 방법과 절차를 제시하고 있습니다.먼저 비즈니스 모델과 사업 계획에 대한 기본이론과 수행 방법론을 제시하고 사례를 통해 구체적인 개발 방법과 계획 작성요령을 학습하며 과제와 토론 등을 통해 해당 내용을 실습하도록 합니다. 아울러 4차 산업분야의 실제 비즈니스모델과 사 업 계획을 예시로 하여 학습내용을 확인하고 핵심사항을 정리하도록 하겠습니다.따라서 본 과정을 이수하면 비즈니스 모델의 개발 및 사업 계획 수립에 필요한 기본역량을 습득할 수 있으며 이를 통해 성공적인 창업을 시작할 수 있습니다.   교수소개 - 최우진 비즈컴퍼니 대표   강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 (주당 01시간 00분)     문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

KIM SUNG MIN

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

본 과정은 4차산업혁명 시대의 소셜임팩트 비즈니스와 사회적 경제의 이해를 통해 4차 산업혁명시대의 혁신적인 아이디어로 ‘사회변화를 추구하고 한 분야 또는 사회 전체에 긍정적인 영향을 미치는 소셜임팩트 비즈니스와 사회적 경제의 4가지 축인 사회적기업, 협동조합, 마을기업, 자활기업의 특징과 설립방법에 대해 학습할 예정입니다. 기업은 지속가능성 보장 받기위해서 사회적 책임을 다해야하며 공공분야 및 영리기업에서 해결하지 못하는 사회적 문제를 해결할 수 있는 사회적경제가 필요합니다. 이에 본 교육과정의 학습 목표는 사회적 경제를 주도해나갈 소셜 비즈니스 전문가를 양성하는데 있습니다. 이는 어느 한 분야에 치우치지 않은 유연함을 바탕으로 사회변화와구조에대한 유기적관계를 이해할 수 있어야 합니다. 따라서 본 교육 과정은 CSR(기업의 사회적책임), CSV(공유가치창조), SI(소셜임팩트), SE(사회적경제)을 유기적으로 통합할 수 있는 진정한 소셜 비즈니스 전문가를 양성하는 과정입니다. 사회적경제 각 조직의 설립방법과 절차에 대해서 말씀드릴 것이며 지원 받을 수 있는 자금의 금액과 프로그램에 대해서 다룰 것입니다. 또한 국내외 사례를 들어 이해도를 높이 예정입니다. 이에 본 과정을 수료하게 되면 전반적으로 소셜비지니스와 사회적 경제 에 대해서 정립하실 수 있으실 겁니다. 기존 중앙정부나 지방자치단체 등 공공부문과 기업 등 민간부분에서 해결하지 못하는 다양한 사회문제를 해결해 볼 의향이 있으신가요? 사회적 문제를 해결하고 수익도 챙기는 이 세상에서 가장 필요한 비즈니스에 도전하실 분은 필히 수강하시면 좋겠습니다. 교수소개 - 김성민 성균관대학교 겸임교수 (창업비지니스사업계획)   강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 (주당 01시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

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Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

이 강의는 실전 창업 강의인 만큼 실제로 이 강좌를 통해 커머스를 오픈하고, 비즈니스화 하기 위한 분들에게 이 강의를 추천합니다. 대학생, 투잡을 희망하는 직장인, 커머스 혹은 커머스 플랫폼 창업을 생각하는 스타트업 대표자들이 될 수 있습니다. E커머스 시장은 계속 성장하는 분야이기 때문에 시장의 개념과, 종류, 유형 그리고 사용하는 툴이 계속 변화하고 발전하고 있습니다. 강의 내에서 커머스 창업에 필요한 유용한 툴들을 많이 소개해 드리고, 그럼에도 불구하고 이 시장에 관심을 꾸준히 가지시면 더 편리한 툴, 방법들을 많이 알게될 수 있는 정말 재미있는 분야라고 소개해 드리고 싶습니다. 1. 커머스 창업이란 무엇인가요?커머스는 쉽게 말하여 온라인을 통해 물건을 사고 파는 행위로 ‘전자상거래’ 라고도 하며, 이 과정에서 발생하는 수익 활동을 의미합니다. 커머스 시장은 다양한 분야에서 온라인을 통하여 물건을 판매할 수 있는 만큼 국내·외를 넘나들며 꾸준하게 성장하고 있는 시장입니다. 쉽게 찾아볼 수 있는 쿠팡, 티몬, G마켓과 같은 소셜커머스이자 오픈마켓이 있으며, 지그재그, 마켓컬리 등 커머스를 활용한 플랫폼 커머스가 있습니다. 또한 자신만의 브랜드를 갖고 운영하는 개인 쇼핑몰, 즉 자사몰 등이 이에 포함됩니다. 2. 기존의 커머스 창업과의 차이점은 무엇인가요?기존의 커머스 창업은 자사 제품을 중심으로 온라인을 통해 물건을 사고 파는 형태였습니다. 물론 지금도 그 개념이 변한 것은 아니지만, 4차 산업 혁명이 도래하면서 좀 더 세분화 되는 많은 변화를 가져왔습니다. 먼저 기업이 주체였던 일방향 적인 방향에서, 고객의 데이터를 활용하여 고객을 분석하고 상품 선정과 기획을 하는 고객 중심형으로 변화해왔습니다. 또한 모바일 시대가 도래하며 PC 보다는 모바일에 집중하여 커머스를 구현하고, 창업 기획에 사용하는 개발된 툴을 활용하여 창업 전에 구체적인 비즈니스 계획을 세우고 창업을 시작할 수 있습니다. 3. 어떤 사람에게 도움이 되나요?이 강의는 실전 창업 강의입니다. 커머스 창업을 준비하는 예비 창업자들에게 커머스를 창업하고 운영하기 위한 모든 실무 과정을 함께 담았습니다. 검색엔진 분석을 통한 아이템 선정부터 상품 기획, 상세페이지 제작, PC/모바일/앱 커머스 구축과 운영관리, 마케팅, 고객관리의 단계입니다. 커머스 시장의 전체 흐름을 이해하고, 세분화된 단계별 실무적인 부분을 이해할 수 있습니다. 특히 커머스 창업의 경우 많은 비용을 들이지 않고 창업할 수 있는 부분이 큰 장점이며, 이번 강좌를 수강하고 난 후에 커머스 창업을 돕기 위한 쇼핑몰 솔루션 지원, 부가 서비스 등의 혜택을 제공합니다. 단, 진입 장벽이 높은 분야인 만큼 경쟁도 치열하여 창업 전에 많은 준비와 이해가 필요한 분야이기도 합니다. 어떤 창업이든지 쉽지는 않지만, 커머스 시장 또한 많은 시간과 연구, 실행이 필요한 분야입니다. 강의를 통하여서 4차 산업 혁명 시대의 모바일 커머스 창업에 대해 조금 더 이해하고, 창업에 있어서 도움이 되는 시간이 되길 희망합니다.   교수소개 - 정민혜 온스타트업 연구소 대표   강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 (주당 01시간 00분)   문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)

Professor

PARK YOUNGTAEK

Learning Period

11-01-2022 ~ 12-31-2023

Course Introduction

창의적이라고 하면 대부분의 사람들은 '무언가 새로운 것', '무언가 독창적인 것'을 머릿속에 떠올립니다.그런데 막상 '무언가 새로운 것', '무언가 독창적인 것'을 내 스스로 생각해내야 한다고 하면 어떻게 해야 할지 앞이 보이지 않습니다.관점을 바꾸어 "하늘 아래 새로운 것이 없다"는 말을 상기해 봅시다.우리가 새롭고 독창적이라고 여기는 것들도 많이 모아서 보면 그 안에 뚜렷한 공통점이 나타납니다.창의적 생각에도 공통적 패턴이 있다는 겁니다.이러한 공통적 패턴을 배우고 익히면 누구라도 창의적인 생각을 할 수 있지 않을까요?이번 과정은 수많은 창의적 사례를 통하여 이러한 생각의 패턴을 공부합니다.   교수 소개 - 박영택 성균관대학교 시스템경영공학과 교수   강좌일정 구성: 총 14주차 × 주차당 각 2차시 문의: 성균관대학교 교무처 교육개발선터 (Center for Teaching & Learning)