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교수요목

 

TRN200 교통공학개론
(Fundamentals of Transportation Engineering)
교통공학의 기초가 되는 각종 교통특성, 교통공학의 전반적인 문제를 포괄적으로 다룸으로써 교통공학에 대한 이해의 폭을 넓히고, 향후 전공과목의 기초가 되는 지식을 습득한다.
TRN207 교통통계프로젝트
(Transportation Statistics Project)
교통통계에서 배운 이론을 실제의 교통관련자료에 통계 package를 이용하여 적용시킴으로써 교통통계 분석능력을 갖춘다.
TRN203 계량분석론
(Introduction to Operation Research)
시스템을 계획, 설계, 운영 및 관리함에 있어서 발생하는 최적화 문제를 다루기 위하여 O.R 기법이 소개 되는데, 이 중에서도 선형계획법, 네트웍 이론, 대기행렬 이론을 중점적으로 배운다.
TRN204 기초교통류이론
(Introduction of Traffic Flow Theory)
도로상의 교통류 흐름을 구성하는 운전자와 차량간의 특성에 대한 검토와 이와 같은 교통류 흐름을 설명하기 위하여 개발된 다양한 미시적/거시적 모형을 다룬다. 그리고 교통류 흐름을 분석하는 필요한 기초적인 이론적 기법들을 소개하고, 아울러 통계적인 분석방법도 학습한다. 또한 사고발생 감지 모형 등 이상적 교통류 흐름을 설명하는 기초적인 모형들에 대한 이론도 배운다.
TRN206 응용통계
(Applied Statistics)
교통현상을 위한 통계적 설명 및 기타의 통계적 기법의 습득이 학습의 목표이며 주로 확률의 기초이론, 분포, 관련속성(기대치, 분산 등) 및 응용이 주로 다루어진다. 또한 가설검정 및 추정, 분산분석, 시계열 등의 추리통계이론도 배운다.
TRN210 교통체계분석 및 계획
(Transportation Systems Analysis & Planning)
교통계획 과정에 대한 전반적인 개념과 계획 과정에 필수적인 교통수요의 예측문제를 다룬다. 수요예측 기법으로는 전통적 4단계모형(교통발생, 교통분포, 교통수단 선택, 노선배정)이 간략히 소개되고, 대안의 설정 및 평가 기법 실례, 적용상의 제반 문제도 아울러 논의된다.
TRN240 교통조사방법론
(Traffic Study)
교통특성을 나타내는 제반 지표인 속도, 통행기간, 교통량, 기·종점(O-D), 주차, 사고 등과 같은 각종 교통자료의 조사 방법, 수집 및 분석 등 자료처리 기법과 조사체계 등에 관한 지식을 습득한다.
TRN303 계량경제교통모형(캡스톤디자인)
(Econometric Concepts and Methods for Transportaion Engineering and Planning)(Capstone Design)
본 과목의 목적은 다양한 계량경제 이론과 분석기법에 대한 전반적인 이해를 바탕으로 계량경제모형들을 교통공학 및 계획 분야에 효과적으로 적용하는 방법을 습득하는데 있다. 주요 강의주제로는 모형추정과 추론, 회귀분석, 이산선택모형, 시계열분석 및 panel자료 분석 등이 포함된다. 강의 주안점을 계량 경제모형 구축과 교통공학과 계획분야로의 응용에 두면서, 이와 함께 모형과 관련된 수리이론과 모형의 한계점들에 대해서도 논의함으로써 올바른 이해를 바탕으로 계량분석모형들이 교통 분야에 적절히 적용될 수 있도록 한다.
TRN302 교통경제성공학
(Transportation Engineering Economics)
공학의 목표를 달성하기 위해 제시되는 여러가능성 있는 대안들을 비용과 가치라는 경제적 요소들을 비교/평가하여 가장 합리적인 대안을 결정하는 방안을 배운다.
TRN310 교통수요예측
(Travel Demand Forecasting)
교통수요의 기본개념, 즉 파생수요의 개념 및 이를 추정하는 기본기법을 학습한다. 교통존의 구분 및 설계, 교통수요 추정방법, 네트워크 이론의 기초 및 작성방안을 초반기에 배우며, 이어서 전통적 4단계 수요추정방식으로서의 통행발생모형, 분포, 수단분담 및 통행배정모형을 배운다. 순차적모형의 특징과 단점, 직접추정모형과의 비교도 학습하며, 지역간의 여객 및 화물교통수요에 대해서도 다룬다.
TRN314 교통수요예측프로젝트
(Travel Demand Forecasting Project)
수요예측의 이론을 바탕으로 실습에 보다 많은 시간이 할애된다. 교통계획패키지로서 TRANPLAN을보다 심도 있게 공부하며, 4단계 이론의 실제적용, 결과의 분석이 함께 논의된다. 가상도시를 기본으로 수행되며, 자료의 가득여부에 따라서 수원시 또는 가상의 도시가 대상이 되기도 한다. 컴퓨터의 기본을 습득하며, 기타 교통패키지의 실습도 수업 후반부에 실시될 예정이다.
TRN315 빅데이터를 이용한 교통서비스개발 프로젝트
(Transportation Service Development Project using Big Data)
지금까지 배운 교통수요예측, 교통계획, 대중교통 교통설계 및 운영 등의 제반 이론이나 지식을 이용하여 실제적 교통문제를 사례연구로 다루게 함으로써 방법론적인 숙달은 물론 현실세계의 교통문제의 인식과 해결능력을 배양 한다. 4차 산업혁명 관련 기술인 빅데이터 분석 기법을 이용하여 교통 서비스를 직접 개잘하는 것을 프로젝트 기반으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다.
TRN320 도로용량분석
(Highway Capacity Analysis)
연속류 및 단속류 도로시설의 용량을 분석하는 기법을 익히고, 이를 통하여 도로시설의 계획, 설계 그리고 운영개선 방안을 도출할 수 있는 능력을 키운다.
TRN321 도로시설설계
(Highway Facilities Design)
도로시설로서의 교차로, 도로의 설계원칙 및 설계방법을 다루며, 고속도로 인터체인지, 평면교차로, 도로선형 설계 등이 실습과제로 주어진다.
TRN330 교통제어
(Traffic Control)
교통류를 안전하고 효과적으로 제어하기 위한 방안과 이와 관련된 이론들을 배우고, 이를 토대로 도시가로 및 고속도로에 적용하게 될 최적 교통제어를 위한 운영 및 관리 방안에 대해 학습한다.
TRN334 교통제어프로젝트
(Traffic Control Project)
도시가로 및 고속도로의 제반 교통제어 시스템의 운영평가, 개선방안 도출 및 최적 설계에 사용되는 각종 컴퓨터 패키지의 소개 및 실습을 통하여 실무처리 능력을 키운다.
TRN332 교통시뮬레이션 개론
(Introduction to Traffic Simulation)
교통 시뮬레이션은 교통류가 교통시설을 이용하는 실제상황을 모형으로 축소 구축하여 보다 적은 시간과 비용으로 유용한 정보를 수집하는 기법이다. 본 과목에서는 교통 시뮬레이션에 적용되는 다양한 교통류 모형, 기초적인 통계이론 및 통계적 모형구축 기법 등의 이론적 배경을 소개하고, 이를 적용한 다양한 시뮬레이션 모형을 소개하는 내용을 포함한다.
TRN433 첨단교통검지 체계론
(Advanced Fundamentals of Traffic Detection System)
교통이용자의 요구에 부응하는 신호운영, 교통단속 및 교통정보 등을 제공하기 위해서는 신뢰도와 경제성이 고려된 효율적인 정보가 수집되어야 한다. 본 강의에서는 서브시스템별 필요정보들을 정의하고, 정보수집을위한 검지기(Detection System) 유형별이론, 특성, 장점 및 단점, 개발현황, 적용사례 등을 고찰함으로서 효율적 ITS(Intelligent Transport System)구현을 위한 최적검지기체계 구현을 위한 이론과 실무적인 내용을 다룬다.
TRN340 교통안전 및 법규
(Transportation Safety & Laws)
교통안전을 확보하기 위한 체계적 접근 방법에 대한 개념과 확보방안 등이 논의된다. 교통사고의 원인 분석 방법, 사고예방을 위한 방법론 등도 학습한다.
TRN350 대중교통
(Public Transportation)
대중교통의 역할, 대중교통의 특성, 대중 교통망의 설계, 운영 및 관리, 새로운 대중교통수단의 개발 등에 관한 문제를 다룬다.
TRN415 빅데이터를 이용한 교통패턴 분석 프로젝트
(Traffic Pattern Analysis Project using Big Data)
4차 산업혁명 시대의 대표적인 기술인 빅데이터 분석 기법을 이용하여 최근 1인 가구 증가, 노령화, 매가 도시화 등 급격하게 변하는 승용차 및 대중교통 교통수요의 변화의 패턴 등을 분석ㄷ하고 예측하고자 하는 요구가 있다. 이러한 통행패턴변화 분석을 위해서는 분류 군집화, 예측 등에 활용되고 있는 빅데이터 분석 기법에 대한 이해가 필요하다. 따라서 본 수업에서는 이러한 빅데이터 분석 기법을 교통수요 및 교통패턴의 변화를 분석하는 데 적용할 수 있는 방법을 강의하고자 한다.
TRN431 교통운영관리
(Transportation Systems Management)
기존 교통시설의 이용 효율을 증대시키기 위한 제반사업과 개념들을 배우고, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 제반 여건을 사례를 통하여 익힌다.
TRN441 교통정책
(Transportation Policies)
교통투자, 교통요금정책 및 세제 등을 주로 다루게 되는데 투자우선순위 분석, 민자유치방안, 공공재정 등에 관련된 제반 사항 및 교통수단(버스, 지하철, 택시, 항공 등)에 대한 요금정책, 자동차에 관련된 세금 제도 등을 다룬다.
TRN432 인공지능을 이용한 교통운영 프로젝트
(Traffic Operational Project Using Artificial Intelligence)
4차 산업혁명 시대의 대표적인 기술인 인공지능을 이용하여 교통신호 등 다양한 교통통제장치를 보다 합리적이고 체계적으로 운영하려는 노력이 최근 부상되고 있다. 이러한 시대적 흐름을 반영하여 교통운영 측면에서 인공지능을 활용하는 것을 교육하기 위한 수업이 필요하다. 따라서 본 과목에서는 전통적인 교통통제장치에 인공지능 기술을 접목하는 것을 프로젝트 기반으로 수업하고자 한다.
TRN463 교통정보 및 Big Data 분석
(Transportation Information and Big Data Analytics)
교통정보의 정의, 개념 및 활용 방안과 더불어 동적 및 정적 상황에서의 정보체계로서 정보수집, 가공 및 전달에 관한 이론은 물론 동적인 상황에서의 교통정보 생성 및 가공 과정의 전 분야를 망라하며, 전통적인 database와 함께 지리정보시스템(Geographic Information Systems)의 교통의 응용 (GIS-T)는 물론 ITS와, C-ITS기초 및 자율주행에 이루는 제반 패러다임변화에 있어서의 필요한 교통정보 기본 및 응용 기술이 교육이 내용으로서 포함된다. 특히, 내비게이션 자료, DTG자료, 스마트카드 및 각종 교통 분야의 Big Data를 소개하고 이를 응용하는 기술과 함께 최근 인공지능, 빅 데이터, 사물인터넷, 5G 등의 요소기술과 함께 이를 교통 분야에서, 교통정보 분야에서 필요한 기법과 내용을 강의한다.
TRN461 첨단교통체계
(Intelligent Transport Systems)
보다 적극적인 방식으로 교통문제를 해결하고 시설의 효율을 극대화하기 위해 대두된 ITS의 개념을 소개하고 주요분야인 ATMS, ATIS, AVHS, CVO, APTS등의 체계구성, 운영특성, 개발과제, 효과분석 등을 다룬다.
TRN361 자율주행 및 C-ITS
(Autonomous Driving and C-ITS)
최근 ICT 기술과 자동차 기술의 융합을 통해서 도로 상에서 일어나고 있는 대표적인 제4차 산업혁명인 자율주행과 C-ITS 기술에 대하여 이론적인 부분과 실무적인 부분을 습득하고 관련 기술 개발을 위한 기초지식을 습득하고자 한다.
 

· EINT101~104 공학인턴십 1,2,3,4,5,6

(Engineering Internship 1,2,3,4,5,6)
한 학기 동안 기업체에서 근무하면서 학교에서 배운 기초 이론을 실제 현장에 접목시켜 봄으로써 이론과 실무 사이의 차이를 이해하고 이를 조화롭게 해결할 수 있는 역량을 기른다.
 
  • · CMP103 프로그래밍 기초
  •  (Basic Computer Programming)
현실 공학문제 해결에 사용되는 수리모형과 알고리즘들을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 구현하는 방법을 학습한다.

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