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코스 개요
로봇공학에서의 안전 및 설명 가능성 소개
- 로봇 시스템의 안전성과 투명성 개요
- 로봇 및 AI에 대한 규제 및 윤리적 맥락
- 표준 및 프레임워크: ISO 26262, ISO 10218, ISO/IEC 42001
위험 및 해azard 분석
- 자율 및 준자율 시스템의 hazard 식별
- 장애 모드 및 영향 분석(FMEA) 수행
- 안전 설계를 통한 위험 정량화 및 완화
검증 및 유효성 확인 기법
- 시뮬레이션 환경에서 로봇 행동 테스트
- 형식 검증 및 테스트 케이스 설계
- 데이터 기반 유효성 확인 및 모니터링 기법
안전 사례 개발
- 안전 사례의 구조 및 내용
- 규정 준수 및 추적성 문서화
- 증거 관리 및 위험 정당화를 위한 도구 활용
로봇공학용 설명 가능한 AI
- 의사결정 프로세스의 투명성 확보
- ML 기반 제어 시스템의 해석 가능 기법
- 사용자 및 규제 기관에 로봇 행동 설명하기
윤리적 및 거버넌스 고려 사항
- 로봇 및 자율 시스템의 윤리적 원칙
- AI 기반 로봇공학에서의 편향, 책임 소재, 책임성
- 혁신과 공공 신뢰 및 규제 간의 균형 맞추기
실습 워크숍: 안전하고 설명 가능한 로봇 시나리오 구축
- ROS 2 또는 Gazebo에서 소형 로봇 시뮬레이션 설계
- 검증 및 유효성 확인 절차 적용
- 안전 사례 요약본 개발 및 발표
요약 및 향후 계획
요건
- 로봇 시스템 및 제어 아키텍처에 대한 기본 이해
- Python 프로그래밍 및 시뮬레이션 도구 사용에 대한 익숙함
- 시스템 엔지니어링 또는 안전 프로세스에 대한 지식
대상 독자
- 로봇 또는 자율 시스템 프로젝트에 종사하는 시스템 엔지니어
- 기능 안전 표준 준수 여부를 보장하는 안전 담당자
- 로봇 통합 및 배포를 감독하는 기술 관리자
21 시간
회원 평가 (2)
실습을 즉시 시작할 수 있도록 가상 머신 형태의 재료 제공과 ROS2 코어에 대한 설명, 그리고 특정 방식으로 작동하는 이유에 대한 해설을 포함합니다.
Arjan Bakema
코스 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
기계 번역됨
미래 로봇공학에서 인공지능의 지식과 활용에 대한 것임
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
코스 - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
기계 번역됨