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NGV CAMPUS차량SW
이러닝 국비지원

[평생교육이용권] 자율주행 자동차 통합 패키지

차량SW
교육기간
365일
신청기간
상시
교육시간
197차시 (29.6시간)
교육비
160,000원(*VAT포함/면세)
NGV CAMPUS

[평생교육이용권] 자율주행 자동차 통합 패키지

과정 담당자
어정인
이메일
jeongin12@hyundai-ngv.com
유선연락처
02-870-8419

본 과정에 해당하는 국비지원사업

(이러닝)평생교육이용권

과정요약

년도/차수 - 교육비 160,000원
교육기간 365일 교육시간 197차시 / 29.6시간
신청기간 상시 교육장소 -
난이도 입문 정원 -
강사명 비공개

과정소개

과정 시간표

차시 강의명
Part 1. 공통 (1) 자율주행 자동차 기술 이해
1차시
  • 자율주행 기술 5단계 개요
2차시
  • 자율주행 기술의 발전현황
3차시
  • 자율주행 기술의 미래 발전방향
4차시
  • 자율주행 기술 구성
5차시
  • 자율주행 기술의 요소 : 센서, 인지, 측위
6차시
  • 자율주행 기술의 요소 : 판단, 제어
7차시
  • 자율주행 기술 인프라 : 통신, 고정밀 지도
8차시
  • 자율주행 기술 인프라 : 데이터, 하드웨어
Part 2. 인지 (1) 자율주행 자동차의 인지기술 기초
9차시
  • 자율주행 자동차의 센서 구성
10차시
  • 자율주행 인지 기술 개념
11차시
  • 인지 기술의 발전방향
12차시
  • 인지를 위한 AI 기술
13차시
  • 인지를 위한 딥러닝 기술 개요
14차시
  • 딥러닝 기반 인지시스템 사례
15차시
  • 카메라 센서 개요
16차시
  • 카메라 캘리브레이션(보정) 기술
17차시
  • 카메라 기반 물체 검출/추적 기술
18차시
  • 카메라 기반 영역 분할 기술
19차시
  • 레이더 센서 종류 및 작동원리
20차시
  • 레이더 신호 특성
21차시
  • 레이더 송수신기 구성
22차시
  • 레이더 기반 물체 검출 기술
23차시
  • 라이다 센서 종류 및 개요
24차시
  • 라이다 센서 특성 및 데이터
25차시
  • 라이다 기반 물체 검출 기술
26차시
  • 라이다 기반 물체 추적 기술
27차시
  • 복합센서 적용 기술
28차시
  • 센서융합 기술 사례
29차시
  • 고성능 인지를 위한 하드웨어/소프트웨어/통신 플랫폼
30차시
  • AI 기반 인지시스템을 위한 지능형 반도체 기술
31차시
  • 고정밀 지도 기반 자율주행 개요
32차시
  • 고정밀 지도 및 측위 기술
33차시
  • MMS 기반 고정밀 지도 구축 기술
34차시
  • AI 기반 측위 기술
Part 2. 인지 (2) 자율주행 자동차의 인지기술 심화
35차시
  • 자율주행 통합 인지시스템 심화
36차시
  • 자율주행 인지를 위한 AI 기술 심화
37차시
  • 자율주행 대규모 인지 데이터 관리 기술
38차시
  • 카메라 캘리브레이션 심화
39차시
  • 카메라 기반 물체 검출 딥러닝 기술 심화
40차시
  • 카메라 기반 물체 추적 딥러닝 기술 심화
41차시
  • 카메라 기반 차로, 도로 영역 검출 딥러닝 기술 심화
42차시
  • 차세대 레이더 센서 기술 소개
43차시
  • 레이더 기반 인지를 위한 딥러닝 기술 심화
44차시
  • 라이다 센서 심화
45차시
  • 라이다 기반 3차원 물체 검출 딥러닝 기술 심화
46차시
  • 라이다 기반 3차원 물체 추적 딥러닝 기술 심화
47차시
  • 3차원 물체 검출/추적 통합 기술 심화
48차시
  • 카메라 기반 거리 추정 기술
49차시
  • 카메라, 레이더 센서융합 딥러닝 기술 심화
50차시
  • 카메라, 라이다 센서융합 딥러닝 기술 심화
51차시
  • AI기반 인지 하드웨어 플랫폼 기술 심화
52차시
  • 고성능 센서 차량 네트워크 기술
53차시
  • 고정밀 지도 관리 기술 심화
54차시
  • 고정밀 지도 기반 측위를 위한 딥러닝 기술 심화
55차시
  • 자율주행을 위한 예측 기술 심화
56차시
  • 상황 예측을 위한 딥러닝 기술 심화
Part 3. 판단 (1) 자율주행 자동차의 판단기술 기초
57차시
  • 자율주행 자동차 판단 기술 개요
58차시
  • 차량 센서 관점에서의 판단 기술 기초
59차시
  • 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 기초
60차시
  • Rule-Based Approach 기반 판단 기술 기초
61차시
  • AI-Based Approach 기반 판단 기술 기초
62차시
  • 차로 유지 보조 & 스마트 크루즈 컨트롤 판단
63차시
  • 차로 변경/추월 주행 판단
64차시
  • 교차로/좌,우회전 주행 판단
65차시
  • 돌발상황/사고상황 주행 판단
66차시
  • 열악한 날씨상황 주행 판단
67차시
  • V2X 정보 기반 주행 판단
68차시
  • Fail Safe 주행 판단
69차시
  • Rule-Based Decision-Making 개념
70차시
  • 차로 유지/변경 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해
71차시
  • 교차로 상황 예시를 통한 Rule-Based Decision-Making 이해
72차시
  • AI-Based Decision-Making 개념
73차시
  • 차로 유지/변경 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
74차시
  • 교차로 상황 예시를 통한 AI-Based Decision-Making 이해
75차시
  • 자율주행 자동차의 경로생성 기술 개요
76차시
  • 판단/경로생성에서의 주변환경 인식/자차 위치인식의 중요성
77차시
  • A* 알고리즘 기초
78차시
  • A* 알고리즘 이해
79차시
  • RRT 알고리즘 기초
80차시
  • RRT 알고리즘 이해
81차시
  • Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 기초
82차시
  • Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 이해
Part 3. 판단 (2) 자율주행 자동차의 판단기술 심화
83차시
  • 차량 센서 관점에서의 판단 기술 심화
84차시
  • 도로 인프라 관점에서의 판단 기술 심화
85차시
  • Rule-Based Approach 기반 판단 기술 심화
86차시
  • AI-Based Approach 기반 판단 기술 심화
87차시
  • 차로 유지 주행 판단 심화
88차시
  • 차로 변경/추월 주행 판단 심화
89차시
  • 교차로/좌,우회전 주행 판단 심화
90차시
  • 돌발상황/사고상황 주행 판단 심화
91차시
  • 열악한 날씨상황 주행 판단 심화
92차시
  • V2X 정보 기반 주행 판단 심화
93차시
  • Fail Safe 주행 판단 심화
94차시
  • LiDAR SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론
95차시
  • LiDAR 기반 위치인식 방법론
96차시
  • Camera SLAM 기반 정밀지도 생성 방법론
97차시
  • Camera 기반 위치인식 방법론
98차시
  • A* 알고리즘 심화
99차시
  • RRT 알고리즘 심화
100차시
  • RRT* 알고리즘
101차시
  • Reinforcement Learning 심화
102차시
  • Reinforcement Learning 기반 경로생성 알고리즘 심화
Part 4. 제어 (1) 자율주행 자동차의 제어기술 기초
103차시
  • 시스템 개론
104차시
  • 제어 개론
105차시
  • 시스템 제어 개발 프로세스
106차시
  • 기계적 시스템 모델링
107차시
  • 시간응답 특성
108차시
  • 제어 안정성
109차시
  • PID 제어 개요
110차시
  • 제동/구동/조향/현가시스템
111차시
  • 파워트레인
112차시
  • 제동시스템
113차시
  • Brake-by-Wire
114차시
  • 종방향 제어 ADAS 개요
115차시
  • 자동긴급제동시스템 / Autonomous Emergency Braking System
116차시
  • 순항제어 / Cruise Control
117차시
  • 적응형순항제어 / Adaptive Cruise Control
118차시
  • 조향시스템 개요
119차시
  • 조향시스템 구동
120차시
  • 조향시스템 종류
121차시
  • 조향시스템 제어
122차시
  • 횡방향 ADAS 개요
123차시
  • 차선 이탈방지 보조 시스템 (LKAS)
124차시
  • 차선유지시스템 (LKS)
125차시
  • 차선변경시스템
126차시
  • 자동주차시스템
127차시
  • 자율주행 자동차
128차시
  • 현가시스템
129차시
  • 전자식 현가시스템
Part 4. 제어 (2) 자율주행 자동차의 제어기술 심화
130차시
  • 전달함수
131차시
  • 상태공간 설계
132차시
  • 제어 안정성 심화
133차시
  • 순항제어기 설계
134차시
  • String Stability
135차시
  • Constant Spacing Control
136차시
  • Constant Time Gap (CTG) Control
137차시
  • 협동적응형순항제어 (Cooperative Adaptive Cruise Control)
138차시
  • Active Steering
139차시
  • Torque Vectoring
140차시
  • 차량의 운동학 모델
141차시
  • 차량의 동역학 모델
142차시
  • Pure Pursuit 기법
143차시
  • Stanley 기법
144차시
  • Full State Feedback 제어기
145차시
  • Linear Quadratic 제어기
146차시
  • 상태관측기 설계
147차시
  • 상태관측기 기반 제어기 설계
148차시
  • 모델예측 제어
149차시
  • 지능 제어
Part 5. 통신 및 네트워크 (1) 자율주행 자동차의 통신 및 네트워크 기초
150차시
  • 차량용 통신 및 네트워크 개념
151차시
  • 차량용 통신 및 네트워크 도입 배경
152차시
  • 차량용 통신 종류 소개
153차시
  • CAN 통신 개념
154차시
  • CAN 통신 물리 계층
155차시
  • CAN 통신 데이터링크 계층
156차시
  • LIN 통신 개념
157차시
  • LIN 통신 활용
158차시
  • Ethernet 통신 배경
159차시
  • Ethernet 통신 개요
160차시
  • Ethernet AVB 통신 개요
161차시
  • Ethernet AVB 통신 표준
162차시
  • Ethernet TSN 통신 개요
163차시
  • TCP/IP 통신
164차시
  • 진단 통신 배경
165차시
  • 진단 통신 개요
166차시
  • 게이트웨이 시스템 개요
167차시
  • ITS 개요
168차시
  • ITS 현황
169차시
  • V2X 통신 개념
170차시
  • V2X 통신 표준화 현황
171차시
  • WAVE 통신 개요
172차시
  • WAVE 통신 표준 (SAE J2735)
173차시
  • C-V2X 통신 개요
174차시
  • 전기차 충전 시스템 개요
175차시
  • 전기차 유선 충전 통신 개요
Part 5. 통신 및 네트워크 (2) 자율주행 자동차의 통신 및 네트워크 심화
176차시
  • 자동차 전기 전자 아키텍처링 기술
177차시
  • 네트워크 아키텍처링 기술
178차시
  • CAN 통신 심화 (Sampling Point)
179차시
  • CAN 통신 심화 (Arbitration)
180차시
  • CAN-FD 통신 배경
181차시
  • CAN-FD 통신 개요
182차시
  • CAN-XL 통신 개요
183차시
  • DC-LIN 통신 소개
184차시
  • XCP 통신 배경
185차시
  • XCP 통신 개요
186차시
  • 차량용 통신 보안 기술 개요
187차시
  • 네트워크 관리 기술
188차시
  • WAVE 통신 표준 (1609.4)
189차시
  • WAVE 통신 표준 (1609.3)
190차시
  • WAVE 통신 표준 (1609.2)
191차시
  • 교통 정보 (TPEG) 통신 개요
192차시
  • 하이패스 통신 개요
193차시
  • 전기차 무선 충전 통신 개요
194차시
  • 블루투스 통신 개요
195차시
  • USB 통신 개요
196차시
  • UWB 통신 배경
197차시
  • UWB 통신 개요

함께 들으면 좋은 연계 과정

교육비
160,000원 (*VAT포함/면세)