입학 (장학생구분-REPS) - KAIST 전기 및 전자공학부

삼성전자 로보틱스 인재양성 프로그램 REPS: Robotics Educational Program for Samsung Electronics

소개

삼성전자 로보틱스 인재양성 프로그램은 2025년 3월 설립되었으며 현재 “로봇공학, 스마트 모빌리티 분야 및 관련 응용”에 특화된 고급 인력을 양성하기 위하여 4개 학과(로봇공학학제전공, 전기및전자공학부, 전산학부, 기계공학과)가 공동으로 참여하고 있습니다. 삼성전자 로보틱스 인재양성 프로그램은 2025년 3월 설립되었으며 현재 “로봇공학, 스마트 모빌리티 분야 및 관련 응용”에 특화된 고급 인력을 양성하기 위하여 4개 학과(로봇공학학제전공, 전기및전자공학부, 전산학부, 기계공학과)가 공동으로 참여하고 있습니다.

본 프로그램은 참여기업 간 산학협력형 융합 인재육성 모델을 구축하고 맞춤형 교육과정을 통해 향후 이론과 실무를 겸비한 석·박사급 인력을 양성하는 것이 목표입니다.

입학안내

모집과정 : 석사과정, 박사과정 (REPS 석사과정 수료 후 연계진학)
모집학과(분야) : 로봇공학학제전공, 전기및전자공학부, 전산학부, 기계공학과
모집 인원 : 00명/년
지원자격 : KAIST 장학생 지원 자격과 동일함 (단, 삼성전자 입사에 결격 사유가 없어야 함)
지원방법 : 학생구분 “REPS-KAIST”으로 지원
모집 일정 : 전체 입시일정은 프로그램 홈페이지 참조 [삼성지원서 작성기간 필히 확인]

※모든 “REPS-KAIST” 1,2,3지망 지원자는 REPS프로그램에 합격하기 위하여 입시 과정 중 삼성전자 입사지원서를 작성하여야 하며, 삼성전자에서 별도로 실시하는 삼성 전형에 응시하여함.

*삼성 전형 지원서 제출 시점 등 상세한 정보는 프로그램 홈페이지 참조 (2025년 가을학기 지원자의 경우 4월 6일까지 사전 신청 필)

혜택

교육경비 전액 지원
실험실 배정 : 참여교수 연구실에 배정
논문연구비 지원 : 국비장학생 기준에 준하며 해당 연구실에 지원
매월 장학금 및 주거 보조비 지원(※ 참여기업에서 별도 지원)
참여기업에 취업 보장 (일정기간 의무 복무)

교육

REPS는 최적화된 맞춤형 교육을 위하여 별도의 교과과정을 개발했습니다. REPS 학생이 로봇공학학제전공과 소속 참여학과의 교과과정을 동시에 이수할 수 있는 교과과정을 통해 졸업 후 입사하여 기업에 바로 기여할 수 있는 “이론과 실무를 겸비한 인재”로 성장할 수 있도록 지원하고 있습니다. 로봇공학학제전공 이수신청은 별도로 신청하여야 하며, 학제전공 신청 후 석사과정은 2학기, 박사과정은 4학기 이상 재학해야 합니다.

연구 분야 : 로보틱스, 인공지능, 기계학습, 스마트 모빌리티, 무인시스템 학위과정 : 대학원 교육과정으로서 석사 및 박사과정이 있으며, 학위기에는 “로봇공학학제전공”과 학생이 소속한 참여 학과 명칭이 동시에 기록된다. (단, 소속 학과와 “로봇공학학제전공”의 이수요건을 동시에 만족한 경우)

주요 교과목

지능로봇설계공학 실험 (Intelligent Robot Design Lab, RE.50010) : 본 실험과목에서는 지능형 로봇을 설계하고 제작하는 방법에 대하여 다루며, 실제 팀별로 주제를 선정하고 로봇을 제작하여 발표하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, Mobile Robot의 설계 제작을, 사용 processor, 구동장치, sensor, vision, software, system integration등의 단계를 거쳐 설계구현 실험을 수행한다.
로보트제어 (Robot Control, EE.60083) : 로봇 매니퓰레이터의 기구학, 동역학 및 제어 알고리즘의 설계방법을 다룬다. 특히, homogeneous transformations, kinematics equations, motion trajectory planning을 학습한 후 여러가지 제어방법을 다루며, 시뮬레이션을 통하여 이릐 유용성을 비교 학습한다.
컴퓨터를 이용한 시각기법 (Computer Vision, EE.70035) : 본 과목에서는 광학 영상으로부터 유용한 정보를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 다양한 방법론의 원리와 응용을 다룬다. 구체적 주제는 (1) 영상 취득에 관한 기하학적 및 측광학적 모델, (2) 영상으로부터 유용한 특징정보를 얻어내는 방법, (3) 다중 영상 분석을 통해 3차원 구조를 알아내는 방법, (4) 영상 분할 및 추적 등 중간 단계의 비전 기술 및 (5) 궁극적인 물체 인식 방법론의 다섯 부분으로 구성된다.

문의처

Tel. : 042-350-5976 E-mail: albert.ahn@kaist.ac.kr

홈페이지 주소

https://robots.kaist.ac.kr/sub0501/

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