AI 모빌리티학과AI 모빌리티학과

Education Objectives

교육목적체계도

AI 모빌리티학과Department of AI Mobility

교육 목적Physical AI 기반 '실무 적용형 R&D' 융합 인재를 양성하여, 자율주행·UAM/드론·
스마트 모빌리티 산업에 즉시 투입 가능한 전문 인력을 배출한다.

교육 목적Physical AI 기반 '실무 적용형 R&D' 융합 인재를 양성하여, 자율주행·UAM/드론·스마트 모빌리티 산업에 즉시 투입 가능한 전문 인력을 배출한다.

교육 목적 체계도

  • 설립 목적

    설립 목적

    Physical AI 기반의 자율주행·UAM·드론· 스마트 모빌리티 기술을 교육하여, 미래 모빌리티 산업 현장에 즉시 투입 가능한 융합형 전문 인재를 양성합니다.

    설립목적

    Physical AI 기반의 자율주행·UAM· 드론·스마트 모빌리티 기술을 교육하여, 미래 모빌리티 산업 현장에 즉시 투입 가능한 융합형 전문 인재를 양성합니다.

  • 인재상

    인재상

    AI와 소프트웨어·하드웨어 기술을 융합하고, 산업 현장의 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 실무형 모빌리티 인재를 지향합니다.

    인재상

    AI와 소프트웨어·하드웨어 기술을 융합하고, 산업 현장의 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 실무형 모빌리티 인재를 지향합니다.

  • 핵심역량

    핵심역량

    자율주행, UAM·드론, 스마트 모빌리티 분야의 기술 역량과 함께 SW·HW 융합 시스템을 설계하고 산업 현장에서 실증할 수 있는 능력을 강화합니다.

    핵심역량

    자율주행, UAM·드론, 스마트 모빌리티 분야의 기술 역량과 함께 SW·HW 융합 시스템을 설계하고 산업 현장에서 실증할 수 있는 능력을 강화합니다.

  • 교육과정

    교육과정

    프로그래밍, 임베디드 시스템, 센서, ROS 통신을 기반으로 자율주행·UAM·드론시스템과 AI 알고리즘, MLOps 등 스마트 모빌리티 핵심 기술을 학습합니다.

    교육과정

    프로그래밍, 임베디드 시스템, 센서, ROS 통신을 기반으로 자율주행·UAM·드론 시스템과 AI 알고리즘, MLOps 등 스마트 모빌리티 핵심 기술을 학습합니다.

인재상 및 핵심역량

  • 자율주행 역량

    자율주행 역량

    인지·판단·제어를 실물 시스템으로
    구현하는 실무 적용형 교육과정

  • UAM/드론 역량

    UAM/드론 역량

    비행제어·항법·임무장비 등
    UAM/드론 시스템 설계·운용 능력

  • 스마트 모빌리티 역량

    스마트 모빌리티 역량

    모빌리티 데이터 분석과 AI 모델 최적화·
    경량화(MLOps) 능력

  • 융합·실증 역량

    융합·실증 역량

    SW·HW 융합 시스템 엔지니어링 및
    지역 산업 연계 실증(PBL) 수행 능력

교육과정체계

교육과정체계학년, 교육 중점, 주요 교과 영역로 구분되는 교육과정체계을 보여주는 표
학년 교육 중점 주요 교과 영역
1~2학년 (기초·융합 교육 중점) SW·HW 융합 시스템 엔지니어링 기초 역량 강화 프로그래밍 기초, 자료구조, 임베디드 시스템, 센서공학, ROS 통신
3~4학년 (심화·실증 교육 중점) 도메인별 세분화 및 지역 산업 연계 실증 교육(PBL) 자율주행 알고리즘, UAM/드론 시스템, MLOps, 캡스톤디자인

4개 트랙을 통한 맞춤형 전문 인력 양성 (공통/기초, AI, 자율주행, UAM/드론)

교육과정 로드맵 (학년별 및 트랙별 교육과정)
1 학년 2학년 3학년 4학년
트랙 1 공통/기초
(24학점)
  • AI 모빌리티 개론
  • AI 수학
  • ROS 프로그래밍
  • 임베디드 모빌리티
  • 캡스톤디자인 I
  • Linux·Git 협업
  • 캡스톤디자인 II
트랙 2 AI(인공지능)
(30학점)
  • AI 프로그래밍 1·2
  • 생성형 AI와 LLM
  • AI 심화 프로그래밍
  • 모빌리티 머신러닝
  • 모빌리티 딥러닝
  • AI 바이브코딩·GPU
  • MLOps 실습
  • 모빌리티 데이터분석
트랙 3 자율주행
(24학점)
  • 자율주행차 제작
  • 레이싱 실습
  • 차량통신 네크워크
  • 모빌리티 센서
  • AI 비전·실습
  • 자율주행 제어 시뮬레이터
  • V2X 자율협력주행
  • 자율주행 통합시스템
트랙 4 UAM/드론
(18학점)
  • 드론 비행 원리
  • 조종 실습
  • 지능형 시스템 설계
  • UAM 시스템
  • 오픈소스 FC 실습
  • Physical AI 모빌리티
  • AI 기반 드론 응용

Micro Degree (MD) 과정 :

  • ‘모빌리티 AI’
  • ‘자율주행 AI’
  • ‘UAM AI’

트랙별 이수 과목을 묶어 특화 MD 인증

Micro Degree (MD) 과정 :

‘모빌리티 AI’ / ‘자율주행 AI’ / ‘UAM AI’ 트랙별 이수 과목을묶어 특화 MD 인증

트랙 1공통/기초(24학점)
1학년
  • AI 모빌리티 개론
  • AI 수학
2학년
  • ROS 프로그래밍
  • 임베디드 모빌리티
3학년
  • 캡스톤 디자인 I
  • Linux·Git 협업
4학년
  • 캡스톤 디자인 II
트랙 2AI(인공지능)(30학점)
1학년
  • AI 프로그래밍 1·2
  • 생성형 AI와 LLM
2학년
  • AI 심화 프로그래밍
  • 모빌리티 머신러닝
3학년
  • 모빌리티 딥러닝
  • AI 바이브코딩·GPU
4학년
  • MLOps 실습
  • 모빌리티 데이터분석
트랙 3자율주행(24학점)
1학년
  • 자율주행차 제작
  • 레이싱 실습
2학년
  • 차량 통신 네크워크
  • 모빌리티 센서
3학년
  • AI 비전·실습
  • 자율주행 제어 시뮬레이터
4학년
  • V2X 자율협력주행
  • 자율주행 통합시스템
트랙 4UAM/드론(18학점)
1학년
  • 드론 비행 원리
  • 조종 실습
2학년
  • 지능형 시스템 설계
  • UAM 시스템
3학년
  • 오픈소스 FC 실습
  • Physical AI 모빌리티
4학년
  • AI 기반 드론 응용