전공별로 석사학위 청구논문을 작성하는 부분으로, 논문지도교수의 지도하에 논제를 설정하고 이론을 전개하며 해석과 실험을 통하여 논문을 완성시켜 나간다.

설정된 논제를 바탕으로 자료조사, 해석 및 실험을 통하여 논문을 완성한다. 완성된 결과는 지도교수를 포함한 심사위원에게 심사를 받아 인정받을 수 있도록 한다.

이 교과목의 목적은 기계 학습에 대한 심층적인 이해를 제공하고 기계 학습을 사용하여  설계 및 생산을 개선하는 능력을 개발하는 것입니다. 학생들은 오픈 소스 기계 학습 플랫폼을 사용하는 프로그래밍 연습을 통해 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습과 같은 기계학습과 관련된 기본 알고리즘을 배웁니다. 이 교과목을 통해 학생들은 기계 학습을 사용한  설계 및 생산에 대한 실습을 통해 기본 지식을 쌓고 응용 기술을 배양할 수 있습니다.

모델을 설정하고 유한요소해석을 통하여 해를 얻을 수 있도록 하고, 이를 실제의 문제에 적용시켜서 프로그래밍 할 수 있는 능력을 기른다.

본 교과목에서는 재료의 기본적인 구성에 대해 공부한다. 그리고 가장 활용도가 높은 금속과 고분자 소재의 종류 및 특성에 대해 구체적으로 알아본다. 또한 생산공학 측면에서 두 소재의 물성을 비교 분석하고 이의 응용분야를 살펴본다. 제품의 사용목적이나 사용환경에 따라 어떠한 소재가 적합한지 적절한 선택 방법에 대해 논의한다. 그리고 향후 필요한 소재나 물성에 대해 논의하고 연구 현황에 대해서 알아본다.

지구상에서 고분자소재는 다른 어떤 소재보다 가장 많이 사용되고 있다. 다양한 성질을 갖고 있는 고분자 소재는 그 만큼 다양한 분야에 다양한 형태로 활용되고 있다. 본 교과목에서는 일상생활 및 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있는 고분자 제품의 성형방법과 성형기계에 대해 알아본다. 현재의 제조현장에서는 스마트 팩토리 개념속에서 생산이 이루어지고 있다. 따라서 본 교과목에서는 각종 고분자가공 공정에 CAE가 어떻게 활용되고 있는지 알아보고, 고분자 제품 생산의 가장 대표적인 사출성형의 공장 자동화 실현에 대해 알아본다.

로봇 공학, 생산 및 제조, 테스트 및 검사와 같은 기계 공학의 많은 영역에서 기하학적 데이터를 저장, 분석 및 생성 또는 조작해야 합니다. 이 교과목은 이러한 과제에 대한 계산 기하학적 알고리즘을 다룹니다. 데이터 구조와 기하학적 알고리즘의 설계 및 구현에 필요한 개념, 수학 및 기술을 학습합니다. 각 주제와 개념은 위에서 언급한 응용 프로그램 중 하나에서 발생하는 실제 문제를 기반으로 설명됩니다. 학생들은 프로젝트를 기반으로 개념과 알고리즘을 공부하고 배웁니다.

컴퓨터 응용 기술은 기계 설계와 제조 분야에서 널리 쓰이고 있습니다. 이 교과목에서는 학생들은 실제 프로젝트를 중심으로 컴퓨터, 로봇 등의 최신 기술의 활용 사례와 가능성을 탐구하고, 새로운 프로젝트를 개발합니다. 치과용 CAD/CAM, 로봇을 이용한 건축 구조용 형강재 절단, 프레스 드로잉 금형의 에어 포켓 공기압 계산, 목욕 로봇 등의 프로젝트도 소개됩니다. 이 교과목을 통해 학생들은 실제 문제를 최신 기술 기반의 프로젝트로 개발할 수 있습니다.

데이터베이스 이론기초를 학습하고 이를 기반으로 데이터웨어하우즈를 구현하는 방법을 배운다. 구현된 데이터웨어하우즈에 시계열 데이터를 기록하고 OLAP를 이용하여 가시화 하는 방법을 학습한다. 또한 최신 빅 데이터 방법론을 학습하여 데이터마이닝, 데이터 탐색, 통계적 처리 방법 등을 배운다. 

IOT 기초 이론을 이해한다. 또한, 기존의 산업 데이터 통신 방법들을 학습하고 최신  M2M 통신을 학습한다. IPv6기반의 IOT기술을 M2M에 적용하여 제어, 측정, 데이터수집을 수행하는 방법을 학습한다. 이 M2M기술들을  IOT기반으로 확장하여 제조시스템에 적용하는 방법론을 학습한다.

본 교과목에서는 스마트 제조 시스템 구축에 활용할 수 있는 데이터 수집 시스템의  설계, 선택 , 사용에 관한 교육을 진행한다.여기에는 변위, 힘, 압력, 전력, 토크, 유동, 온도와 같은 다양한 물리적 변수들의 측정이 포함됩니다. 실습은 측정 시스템 구축 및 사용, 데이터 수집 및 처리를 위한 PC 컴퓨터 프로그래밍에 중점을 둔다.

예후 및 건강 관리 (PHM) 기술은 시스템 고장을  조기에 경고하고, 필요한 유지 보수를 예측하고, 유지 보수 절차를 줄이고, 수명 연장 가능성을 평가하고, 향후 설계 및 평가 방법 등을 개선할 수 있는 핵심 기술이라고 할 수 있다. 본 교과목은 스마트 제조를  위한 핵심 기술인 PHM의 기초 지식을 배우고 프로젝트를 통해 제조와 관련된 문제들에 PHM을 적용해 볼 수 있는 기회를 제공한다

실험계획법은 다양한 실험 (예. 물리/화학실험, 제조공정 개선, 제품 개선효과 등)의 수행에 필요한 효율적인 실험 설계와 통계적인 데이터 분석에 관한 것이다. 본 교과목을 통해 학생들은 다양한 상황에 적합한 실험계획법들과 실험 데이터를 통계분석 툴을 활용하여 유의미하게 분석하고 데이터를 시각적으로 정리하는 방법들을 배우게 된다.

본 교과목은 인간과 기계/컴퓨터 간의 인터페이스 기술의 역사, 현재, 그리고 미래에 대해서 다룬다. 또한, 그러한 인터페이스 설계 시 지켜야 할 원칙과 가이드라인, 디자인 방법들도 다룬다. 본 교과목에서 학생들은 기존 제품이나 제조공정에 학습한 HMI 기술들을 접목시켜 개선을 수행하는 팀프로젝트를 수행한다.

인공지능에 기반한 4차 산업의 기반 기술인 데이터 획득 및 시스템 구동을 위한 하드웨어 구성 및 제어에 대한 이론과 실전을 강의한다. 이를 통해 기본적인 전기 지식을 바탕으로 센서 기반 시스템의 구성과 구동 이론을 배양한다.

다양한 분야에서 활용될 수 있는 3차원 적층 제조 시스템인 3D 프린팅 기술의 기본 지식 및 최신 동향을 강의한다. 또한, 자동화 및 시스템화를 위해 필수적인 인공지능 알고리즘과의 접목을 위한 스마트 센싱 시스템과의 연동 이론을 습득하고 다양한 실전을 통한 지식을 습득한다.

제품개발 과정에서 산업디자인의 역할과 기능에 대한 전반적인 이해를 목표로 다양한 디자인 주제에 대해 사례 중심으로 토론한다. 특히, 제품디자인과 공학의 관점에서 형태와 구조, 조형에 대해서 이해하게 된다.

물리적인 형태가 있는 제품의 개발 과정에서 수반되는 다양한 주제들에 대해서 다룬다. 제품개발의 기본적인 과정이 되는 계획, 니즈 분석, 아이디어의 생성과 평가, 설계와 프로토타이핑, 생산공정, 제조원가 및 가격 등의 주제를 중심으로 토론한다. 

기계시스템을 구성하는 기계요소들의 기능 및 원리를 이해하고, 기계시스템 적용 및 다양한 기계역학 지식을 활용한 융복합적인 설계를 배운다. 또한, 실제적인 설계프로젝트 수행을 통하여 현장 설계능력을 배양한다. 

기계공학을 중심으로 친환경 에너지 기술, 특히 신기후체제 시대를 대비해 신재생에너지의 전력화를 위한 대표적인 열역학사이클 기반의 에너지전력변환 기계를 학습한다. 특히 가스터빈, 스털링엔진을 중심으로 실제 개발사례와 적용사례, 사업화 현황을 학습한다. 

다양한 힘의 형태에 대한 변형해석을 검토하고, 다양한 형태의 재료에 고유한 응력과 변형의 관계를 나타내는 구성방정식에 대하여 학습한다. 재료의 변형을 효과적으로 분석할 수 있는 가상일의 원리와 최소 에너지 정리등을 학습한다

소성물체의 기본역학을 이해하고, 외력에 의한 물체의 영구적인 변형거동과 함께 소성가공에의 응용에 관한 내용을 습득한다. 그리고 소성 변형 특성을 활용한 단조, 압연, 인발, 압출 등의 벌크재료의 가공방법론을 이해하고, 문제 해결 능력을 기른다. 또한 최근의 프레스 가공에 대한 신기술 동향과 실제 응용사례에 대해서도 학습한다.

기계공학 및 스마트 매뉴팩처링 분야에 널리 활용되는 선형대수학(행렬과 벡터)를 기본으로 퓨리에 해석, 상미분 방정식 및 편미분 방정식을 학습한다. 학생들로 하여금 공학 분야에서 관측되는 현상을 수학적으로 모델링하고 해결할 수 있는 방법론을 학습하도록 한다

체 운동을 지배하는 기본방정식(연속방정식, 운동량방정식, 에너지방정식)을 미분 형태로 유도하고 이를 주요현상들에 적용하는 능력을 배양한다. 전통 유체역학 문제뿐 아니라 스마트 매뉴팩처링 분야에 응용될 수 있는 계면유동, 유체-고체 상호작용, 비뉴턴 유체역학과 관련된 내용을 추가로 학습한다.

스마트 매뉴팩처링은 제품설계, 생산, 개발, 유통 등 제품 전 생산 과정에 정보통신기술(ICT)을 적용해 생산성, 품질을 높이는 지능형 생산을 말한다. 제품 개발에서 부터 제조, 서비스에 이르기 까지 다양한 분야에 문제를 찾아내고, 이를 해결하는 과정을 통해 스마트 매뉴팩처링에 대한 이해를 높인다.