Lectures
강의Lectures
2026년 2학기Fall 2026
DMSE361 학부Undergraduate영어강의English
프롬프트 엔지니어링Prompt Engineering
월 7–8교시 · 수 9교시 · 가속기ICT융합관 324호Mon (periods 7–8) · Wed (period 9) · Accelerator ICT Convergence Bldg. 324
대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 설계 역량을 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링, 하네스 엔지니어링까지 단계적으로 다룹니다. 모빌리티 데이터 해석과 AI 학습·검증 실습을 통해 AI 에이전트 시대의 모빌리티 시스템을 설계하고 운영하는 역량을 기릅니다.Builds layered design skills for working with large language models (LLMs), progressing from prompt engineering to context engineering and harness engineering. Through hands-on practice in mobility data interpretation and AI training and validation, students learn to design and operate mobility systems in the era of AI agents.
- LLM
- Prompt Engineering
- Context Engineering
- AI Agents
DMSE462 학부Undergraduate
최적상태추정Optimal State Estimation
수 8교시 · 목 6–7교시 · 가속기ICT융합관 324호Wed (period 8) · Thu (periods 6–7) · Accelerator ICT Convergence Bldg. 324
최적 상태추정 기술인 칼만 필터의 수학적 원리를 체계적으로 학습하고, 확장 칼만 필터(EKF), 무향 칼만 필터(UKF), 파티클 필터 등 다양한 변형 필터를 다룹니다. 다중 모델 필터와 다중 객체 추적(MOT) 등 자율주행·모빌리티 분야의 응용 사례를 통해 인지-판단-제어 파이프라인의 핵심인 상태추정 역량을 기릅니다.Covers the mathematical foundations of the Kalman filter for optimal state estimation and its variants, including the extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter (UKF), and particle filter. Applications in autonomous driving and mobility, such as multiple-model filters and multi-object tracking (MOT), build core state estimation skills for the perception–decision–control pipeline.
- Bayesian Estimation
- Kalman Filter
- EKF · UKF
- Particle Filter
- MOT
Tutorials
튜토리얼Tutorials
4D 레이더의 하드웨어·신호처리 기초부터 레이더 AI, 카메라·LiDAR와의 센서 융합까지 레이더 인지 기술 전반을 다룬 국제학회 튜토리얼과 단기강좌입니다. 악천후에서도 강건한 자율주행·로보틱스 인지를 위한 핵심 개념과 최신 연구 동향을 한 흐름으로 정리했습니다.Tutorials and short courses at international conferences covering radar perception end to end, from 4D radar hardware and signal processing to radar AI and sensor fusion with cameras and LiDAR. Each one walks through the key concepts and recent advances behind robust, all-weather perception for autonomous driving and robotics.
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Introduction to 4D Radar: Hardware, MIMO, Signal Processing, Dataset, and AI
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