LECTURE

Undergraduate ‌Studies

‌1. Dynamics (동역학)

• Text   
  - 동역학 (제13판)    
     R. C. Hibbeler, ‌‌윤종호 [프로텍미디어]     

• Reference   
  - Engineering Mechanics Dynamics 12/E     
      R. C. Hibbeler [Pearson]   
  - 동역학 (제2판)     
     Benson H. Tongue, 최연선, 기창두, 백윤수 [교보문고] 

• Objectives of Dynamics   
  - 기본 목적     
     운동하는 물체가 만들어내는 위치, 속도, 가속도, 그리고 힘을 수학적으로 계산하는 능력 취득      
     기계부품 또는 기계시스템 자체가 원하는 운동을 하도록 설계하는 능력 취득
   
  - 상세 내용    
     - 질점의 구학 (운동학)     
      - 질점의 운동역학     
      - 강체의 기구학 (운동학)     
      - 강체의 운동역학     
      - 일과 에너지     
      - 돌과 모멘텀
‌2. Automatic Control (자동제어)
자동제어_1.png
자동제어_2.png
• Text   
  - 최신제어시스템
     Richard C.Dorf, Robert H. Bishop, 이동익 외 [Pearson] 
‌    
• Reference   
  - ‌Modern control systems 
      Richard C. Dorf, Robert H. Bishop [Pearson]   
 - 현대제어공학     
     ‌Katsuhiko Ogata, 강철구 외 [Pearson] 

• Objectives of Dynamics   
  - 기본 목적     
   ‌  To study a general understanding of the characterisitcs of feedback control theory
     To study classical and modern control methods for analyzing control system stability, dynamic[transient] performance, and steady-state performance (accuracy)
     To study classical and modern control system design methods
​
  - 상세 내용    
     - 시스템의 수학적 모델
      - 궤한제어시스템의 특성
      - 궤한제어시스템의 성능
      - 궤한제어시스템의 안정성
      - 근궤적 기법
      - 주파수응답 기법
      - 주파수영역에서의 안정성

Graduated ‌Studies

‌1. ‌Reinforcement Learing (‌강화학습)

• Text   
  - ‌Reinforcement Learning An Introduction     
     ‌R. S. Sutton and A. G. Barto [The MIT Press]      

• Reference   
  - ‌Pattern Recognition and Machine Learning    
     ‌Christopher M. Bishop [Springer]   

• Course Objectives  
‌  - Definition for RL: ‘Goal-directed learning of a mapping from situations to actions 
     without relying on exemplary supervision or complete models of the environment’‌
  ‌- Goal of RL: To maximize a reward or reinforcement signal which is an evaluative feedback from the environment
‌  - Key features of RL
‌     - Non model-based control ! - >  Model information is assumed to be unknown
‌     - General presentation such as neural network for controller is available !
‌     - Controller learning from direct interaction with the environment !
‌     - Systematic trial and error learning scheme!