H-모빌리티 클래스

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H-모빌리티 클래스

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H-모빌리티 클래스

모클 소개

About H-모빌리티 클래스

H-모빌리티 클래스는 빠르게 변화하는 모빌리티 미래기술 교육 전파 및
이해도 향상과 현대자동차 미래 전략기술 교육 · 홍보를 통한
인재 저변 확대를 통해 취업 경쟁력을 향상 시킬 수 있도록 지원하는
이공계 대학(원)생 대상 모빌리티 교육 프로그램입니다.

교육과정

교육과정 특징

H-모빌리티 클래스는 미래 모빌리티 산업을 이끌어갈 인재들에게
전동화, 에너지솔루션, 자율주행, 파워트레인, 로보틱스을 이해할 수 있는 교육 기회를 제공합니다.

교육생으로 선발되면, 위 5개 분야 핵심 개념을 담은 온라인 기초 콘텐츠부터
현대자동차 연구소와 연계된 심화 교육을 수강하게 됩니다.

H-모빌리티 클래스에 참여하셔서 미래 모빌리티 R&D 인재로
성장하실 기회를 잡으시길 바랍니다!

기본과정
커리큘럼 소개

미래 모빌리티 산업의 핵심인 전동화, 에너지솔루션, 자율주행, 파워트레인, 로보틱스
5가지 분야 기술의 기초역량 향상을 위해 기초 개념부터 꼼꼼히 담은 온라인 콘텐츠로 구성된 커리큘럼입니다.

  • 공통
    • 신에너지 자동차 입문
  • 전력변환
    • 전동화 전력전자시스템 기초
    • 전동화 전력전자시스템 이해
  • 모터
    • 전동화 구동 전동기의 이해
    • 영구자석 구동 전동기의 이해
  • 공통
    • 신에너지 자동차 입문
  • 연료전지
    • 수소차용 연료전지 시스템 이해
  • 배터리
    • 전기자동차 이해
    • 전기차용 배터리시스템 이해
  • 공통
    • 자율주행 자동차 기술 이해
  • 인지
    • 자율주행 자동차 인지 기술 기초, 심화
  • 판단
    • 자율주행 자동차 판단 기술 기초, 심화
  • 제어
    • 자율주행 자동차 제어 기술 기초, 심화
  • 통신 및 네트워크
    • 자율주행 자동차 통신 및 네트워크 기술 기초, 심화
  • 임베디드SW
    • 차량용 전장 시스템
    • 임베디드 환경(제어기와 제어 시스템)
    • 자율주행 기능 클론 코딩
    • 차량용 SW 개발 프로세스
    • 임베디드 SW 개발 기초, 심화
    • 딥러닝 네트워크 배포 및 최적화 기초
  • 샤시
    • 동력 전달 장치, 현가 시스템, 조향 시스템, 제동 시스템
  • EV
    • 충전 시스템 구조 및 원리, 전동화 차량 열관리, xEV 시스템 제어, 전기자동차 안전 기술, 전동화 차량 전자기/NVH 제어,
      FCEV 구조 이해 및 수소 에너지
  • 엔진
    • 엔진 구조 및 사이클 이해
  • 변속기
    • 변속기 구조 및 제어 이해
  • 하이브리드
    • 하이브리드 시스템 및 제어 이해
  • 로봇 소프트웨어 플랫폼
    • ROS, Python 프로그래밍
  • 로봇 기구학 & 동작계획
    • 정기구학, 역기구학, 자코비안, Singularity, 동작/관절각 계획
  • 로봇 제어 & 동역학
    • 제어, 로봇팔 모션제어
  • 로봇 인지 · 센서 · 상태추정
    • 센서, 추정, 모바일 로봇 기구학
심화과정
커리큘럼 소개

각 분야 전문교수진의 퀄리티 높은 커리큘럼으로 기본과정에서 배운 개념을 실제 실습하여
심화 학습할 수 있는 오프라인 실습 심화과정 커리큘럼 입니다.

  • 전력변환

    전동화 차량에 사용되는 전력변환 시스템에 대한 내용으로 구성되어 있습니다.

    이를 통해 컨버터, 인버터, 모터제어에 관한 심화 지식을 습득할 수 있습니다.

    자세히 보기
    모터

    전기차 구동 모터의 주류인 영구자석 동기 전동기의 기본 이론부터
    특성 시뮬레이션 및 제작 실습을 포함하고 있습니다.

    이를 통해 모터의 동작원리, 기술개발 방향, 설계 프로세스,
    제조기술 관련 지식을 습득할 수 있습니다.

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  • 연료전지

    수소전기차 개발을 위한 단위 연료전지 및 스택의 이해와 분석 기법을 이해하고,
    BOP의 구성과 역할을 이해할 수 있습니다.

    더불어 연료전지 시스템의 통합 및 물 관리를 이해할 수 있는 조별 실습과정입니다.

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    배터리

    전기차 배터리시스템 개발에 대한 심화내용으로 구성되어 있으며,
    이를 통해 배터리 셀, 팩, BMS에 대한 실무적 지식을 이론 및 실습을 통해
    습득할 수 있습니다.

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  • 자율주행

    사전 온라인 교육 및 대면 실습 프로젝트형 교육으로 자율주행차량의
    핵심 기술 및 SW를 학습하고, 카메라, 라이더 센서를 활용한
    환경 인지기술 및 모터 제어 기술에 대한 지식을 습득할 수 있습니다.

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  • 파워트레인

    엔진 단품/하이브리드 실차 분해조립 실습을 통해, 엔진 작동 원리 및
    하이브리드 자동차 시스템에 대해 이해할 수 있습니다.

    엔진시스템, 배기가스 저감장치, 엔진에어, 하이브리드 모터/배터리 전반에 대해
    쉽게 학습할 수 있는 교육입니다.

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  • 로보틱스

    기본과정에서 학습한 이론을 실제 로봇 시스템에 적용하고,
    시뮬레이션 – 제어 – 실물 로봇 구동까지 경험하는 오프라인 실습 중심 심화과정입니다.

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교육 로드맵
  • 01 지원서 접수 03월 03일 ~ 03월 22일 (23시 59분)
  • 02 기본교육 입교식
    (실시간 비대면)
    04월 3일
  • 03 기본 교육 04월 20일 ~ 06월 26일
    • #과제
    • #이해도평가
  • 04 심화교육 입교식 07월 14일
  • 05 심화 교육 07월 20일 ~ 08월 14일 中 최대 6일
  • 06 최종평가 07월 27일 ~ 08월 21일 中 1일
  • 07 우수학습자 시상 09월 04일

교육생(모클러) 혜택

  • 01

    기본교육 참여자 웰컴키트 제공
    수료 시, 현대엔지비 명의의 수료증 제공

  • 02

    심화교육 수료 시,
    현대자동차&현대엔지비 명의 수료증 제공

  • 03

    우수학습자 선정 시 현대자동차 R&D본부장 명의 상장 수여,
    연구원들이 근무하는 거점 투어 기회 제공

  • 04

    교육 참여에 따른
    다양한 포상 및 이벤트 진행(모빌리티 행사 참여 기회 제공)

전력변환 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 실제 전동화 차량에 사용되는 전력변환 시스템에 관한 내용으로 구성되어 있습니다.

    실제 차량과 동일한 로직으로 설계된 인버터/컨버터 회로 보드를 활용하여 인버터, 컨버터, 모터 제어에 관한 심화 지식을 습득할 수 있습니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 전동화 차량의 전력변환 기기의 구성과 역량에 대해 이해할 수 있고, 실제 회로 코딩 기법에 대해 실습하며 체득할 수 있습니다.

  • 과정내용
    1. 전동화 시스템 구조 이해
    2. 전동화 시스템 구조 이해
    3. 제어 시스템 : 전류제어기, 3상 인버터
    4. 모터 제어 : 3상 영구자석 동기 모터, 영구자석 모터 전류 제어기/전압 변조 기법
    5. 모터 동작 영역 : MTPA, 약자속 제어, 과변조
    6. 컨버터 (1) : PWM/공진형/벅/부스트 컨버터
    7. 컨버터 (2) : PFC, LLC 컨버터

모터 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 전기차 구동 모터의 주류인 영구자석 동기 전동기의 기본 이론부터 특성 시뮬레이션 및 모터 제작/주행 실습을 포함하고 있습니다.

    이를 통해 모터 동작원리, 기술 개발 방향, 설계 프로세스, 제조 관련 기술 관련 지식을 습득할 수 있습니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 모터의 구조와 동작 원리에 대해 이해할 수 있으며, 모터 관련 유관 업무의 기초 역량을 정립할 수 있습니다.

  • 과정내용
    1. 모터 구조 및 동작원리
    2. 영구자석형 동기 전동기의 성능 특성
    3. 모터 설계 프로세스 및 전자기 성능 특성 시뮬레이션
    4. 영구자석 동기 전동기 전자기 성능 특성 시뮬레이션
    5. 모터 제작 및 역기전력 측정
    6. 전기자작차 모델링 및 부품 3D프린팅
    7. 전기자작차 성능 개량 및 주행 실습

연료전지 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 단위연료전지의 구성과 BoP 그리고 이론적 해석에 관한 내용으로 구성되어 있습니다.

    이를 통해 연료전지 시스템의 구동 원리와 통합 열관리에 대한 지식을 습득할 수 있습니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 수소전기차의 개발을 위한 단위연료전지 및 스택을 이해할 수 있고, 그에 대한 분석 기법을 이틀 간 진행되는 실습을 통해 체득할 수 있습니다.

  • 과정내용
    1. 연료전지 핵심소재 (촉매 제조, 전해질 막, GDL, 분리판, 수소 저장 탱크)
    2. 연료전지 해석 기법 (전기화학적 분석, 성능 평가 및 해석)
    3. 연료전지 내구성 (부식, 열화)
    4. 공기 및 수소 공급 시스템
    5. 열관리 시스템
    6. MEA 제조 및 평가
    7. 연료전지 시스템 설계 실습

배터리 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 EV 배터리시스템 개발에 대한 심화 내용으로 구성되어 있으며 배터리 셀부터 팩 및 BMS에 걸쳐서 실무 지식을 습득하실 수 있습니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 EV 배터리 셀의 설계 및 제조 전반에 대하여 이해할 수 있고, 배터리시스템 구조 및 설계 전반에 대한 내용도 학습할 수 있습니다.

    더불어, BMS SW/HW를 이론과 실습을 통해 체득할 수 있습니다.

  • 과정내용
    1. 배터리 기본개념 (구조 및 구성요소)
    2. 배터리 설계 및 제조 (설계, 제조, 성능평가, 모델링, 차세대 배터리)
    3. 배터리시스템의 구조 및 주요 부품
    4. 배터리시스템의 열 설계 (유체역학, 열역학, 열물성, 열해석, 열저항)
    5. 배터리시스템의 기계 설계 (강도, 파손, 구조설계, 접합 기술)
    6. BMS 및 안전 (H/W, S/W, 화재 및 안전기술)
    7. BMS 실습

자율주행 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    (이론/비대면) 3일, 21시간
    (프로젝트형 실습 교육/대면) 3일, 21시간

  • 과정특징

    본 강의는 '인지', '판단', '제어', '통신 및 네트워크' 4개 분야에 대한 이론 교육을 진행합니다.
    이론 교육 후에는 프로젝트형 실습 교육을 통해 자율주행차량 핵심 기술과 SW에 대한 이해를 높이고 센서 활용 인지 기술, 모터 제어 기술에 대한 지식을 제공합니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 자율주행 차량 설계를 위한 핵심 기술에 대한 지식을 얻고, AI 기술을 활용한 환경 인지 기술, 센서 퓨전 및 SW, HW 기술에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

  • 과정내용
    1. 자율주행차량 구축
    2. 카메라 및 Lidar 활용 기술
    3. Deep Learning model 이해 및 학습
    4. 자율주행차량 제어 기술
    5. 자율주행차량 주행 기술
    6. 자율주행차량 신호등 인식 및 장애물 회피 주행 기술

파워트레인 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 엔진 시스템 및 엔진 제어 학습, 엔진 실물 기반 분해조립 및 측정 실습을 진행합니다. 또한, 하이브리드 실차 기반 분해 조립 실습도 진행하여 하이브리드 시스템 및 설계 학습이 가능합니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 엔진 구조에 대한 지식을 기반으로 엔진 작동 원리 및 사이클을 이해하고, 하이브리드 차량의 구조 및 설계 방식, 내연기관과의 차이를 이해할 수 있습니다.

  • 과정내용

    1. 자동차 엔진 시스템, 엔진 전자제어 기초, 배출가스 저감 및 엔진 제어
    2. 엔진 분해/조립 실습, 엔진 단품 점검, 전자제어 엔진시스템 진단/측정, HEV 완성차 분해 작업, CAN 데이터 분석 및 측정 등

로보틱스 심화과정

  • 과정기간 및 시간

    5일, 35시간

  • 과정특징

    본 강의는 로보틱스 입문 과정을 바탕으로 실제 기자재를 다루는 실습을 진행합니다.
    객체 인식을 로봇매니퓰레이터에 적용하는 경험과 로봇매니퓰레이터를 이용한 PICK-AND-PLACE 과정 전략 수립 지식을 얻을 수 있습니다.

  • 기대효과

    본 강의를 수강하게 되면 매니퓰레이터 동작에 필요한 핵심 요소 기술과 복잡한 동작에 필요한 인공지능에 대해 학습할 수 있고, 인공지능을 적용한 매니퓰레이터 실습을 하며 로봇 구동의 전반적인 이해를 높일 수 있습니다.

  • 과정내용

    1. 로봇 기술 소개 & 로봇 매니퓰레이터 이해
    2. 로봇 운용 시스템 환경 구축
    3. Phython 기반 로봇 매니퓰레이터 실습
    4. 가상환경에서의 로봇 매니퓰레이터 실습
    5. 컴퓨터 비전 기반 3D 객체 인식
    6. 비주얼 서보잉 기반 PICK-AND-PLACE