피지컬AI기반상태진단시스템
교육목표
물리 기반 모델과 인공지능을 융합한 Physical AI 기술을 활용하여 전력 에너지 설비 시스템의 상태를 신뢰성 있게 진단 예측 할 수 있는 지능형 진단 전문 인재 양성
전공안내 및 소개
물리 법칙을 반영한 AI 학습 기법을 이해하여 데이터 한계를 보완하고 신뢰성 높은 상태 진단 모델을 설계해본다. 전력 기계 설비 시스템의 상태 감시 및 이상 진단 원리를 이해하고, 실제 산업시스템에 적용 가능한 진단 알고리즘 구현을 해본다.
향후 진로계획
연구소, (ESS 관련, 신재생 에너지 등) 대기업, 대학원 진학
교과목 개설학과
- 전기전자공학과
피지컬AI기반상태진단시스템/융합MD/이수학점: 12
문의사항
- 전기전자공학과(주관): 042-520-5370
- 공유혁신교육과정: 042-520-5635(교육과정)
| 개설학년 | 개설학기 | 이수구분 | 교과목코드 | 교과목명 | 학점 | 담당학과 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 전선 | PEEE2501 | 기초전기전자공학1 | 3 | 공유혁신교육과정 |
| 1 | 2 | 전선 | PEEE2502 | 기초전기전자공학2 | 3 | 공유혁신교육과정 |
| 3 | 1 | 전선 | EEE22354 | 전력공학 | 3 | 전기전자공학과 |
| 3 | 1 | 전선 | EEE23310 | 제어공학 | 3 | 전기전자공학과 |
| 3 | 2 | 전선 | EEE23306 | 전력전자공학 | 3 | 전기전자공학과 |
이수체계
| 학년학기 | 1-1 | 1-2 | 2-1 | 2-2 | 3-1 | 3-2 | 4-1 | 4-2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교과목명 | 기초전기전자공학1 | 기초전기전자공학2 | 전력공학 | 전력전자공학 | ||||
| 제어공학 |
