The goal of this course is to cultivate a fundamental sense of design and creativity in engineering through various design and fabrication exercises. Targeted at first-year students who have not yet established a solid understanding of engineering concepts, the course aims to provide students with the opportunity to personally engage in engineering projects and experience the meaning of engineering with interest. Additionally, students learn about utilizing the ChatGPT for effective engineering design and apply it directly to their own projects, gaining firsthand experience of how artificial intelligence technology can be effectively combined with engineering. They also learn the practical skills required for problem definition, analysis, idea generation, design, and fabrication through teamwork and collaboration.

이 과목은 다양한 설계 및 제작 실습을 통하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 아직 공학의 개념이 확립되지 않은 1학년 학생을 대상으로 하여 학생들이 직접 공학 프로젝트를 진행함으로써 흥미를 가지고 공학의 의미를 경험할 수 있도록 한다. 또한 효과적인 공학설계를 위해 ChatGPT를 활용하는 방법에 대해 배우고, 직접 자신들의 프로젝트에 적용함으로써 인공지능 기술이 어떻게 효과적으로 공학과 결합될 수 있는지 경험한다. 팀원 간 협동을 통한 문제 정의, 분석, 아이디어 창출, 작품설계 및 제작에 필요한 공학적 실무 능력을 배운다.  

In engineering, many complex mechanical and physical phenomena can be described as a "linearized" systems of equations. In this context, linear algebra can be defined as the study of methods and theories related to solving the systems described by the systems of linear equations. The systems of linear equations occur in almost all scientific, engineering, and mechanical modeling, and they are typically described using matrices and vectors. As a result, operations/calculations/processing/transformations of matrices and vectors become fundamental contents learned from linear algebra. Linear algebra forms the foundation of Mechanical Engineering, ranging from the four major disciplines of mechanics (i.e., solid mechanics, dynamics, thermodynamics, and fluid mechanics) to the modern technologies like AI/machine learning. Also, it is directly applied in various numerical computations and theoretical developments using computers. This course targets first-year undergraduates majoring in Mechanical Engineering, and aimed to cultivate an understanding of the basic theory of manipulating/computing/processing/transforming matrices and vectors.

공학에서 나타나는 여러 복잡한 역학/물리 현상들은 대부분 "선형화 (Linearization)"되어 연립일차방정식의 형태로 기술될 수 있다. 이러한 관점에서, 선형대수학을 쉽게 한문장으로 정의하자면 연립일차방정식으로 기술되는 선형시스템을 푸는 방법과 그에 관련된 이론들을 연구하는 학문이다. 실제로 선형시스템은 거의 모든 과학/공학/역학의 모델링에서 다루어지며 행렬 및 벡터를 중심으로 기술된다. 결과적으로, 행렬 및 벡터의 조작/계산/처리/변환 등이 선형대수학을 통해 배우는 기본적인 내용이 된다. 선형대수학은 기계공학의 근간을 이루는 4대역학 (재료역학, 동역학, 열역학, 유체역학) 부터 최근 4차산업혁명 기술의 중심에 있는 인공지능/기계학습에 이르기까지 컴퓨터를 이용한 다양한 수치계산과 응용이론 개발에 직접적으로 활용되기 때문에, 오늘날 수학 자체로써의 의미를 넘어 기계공학에 있어서 필수인 교과목이라고 감히 말할 수 있다. 이에 본 교과목은 기계공학을 전공하는 학부 1학년 학생들을 대상으로, 행렬 및 벡터의 조작/계산/처리/변환에 대한 기본적인 이론의 이해를 함양하는 것을 목표로 한다.

In terms of evaluating the stability of mechanical systems and structures, and further, in designing them, this course considers various forms of external forces, such as axial load, torsional load, bending and shear loads, acting on the structural members comprising them. Theoretical methods for analyzing the stress, strain, constitutive equations, and displacements acting on those members are taught. Based on the knowledge for these methods, the goal of this course is to enhance understanding of how to design safer and more economical mechanical systems and structures. "Mechanics of Material (or called Solid Mechanics)" is one of the four major disciplines that form the foundation of mechanical engineering, and it holds great significance as the subject that students learn first among them.

기계시스템 및 구조물의 안정성을 평가하고 더 나아가 그것들을 설계하는 측면에서, 그것들을 이루는 구조적 부재들에 작용하는 다양한 형태의 외력 (축하중, 비틀림하중, 굽힘 및 전단하중)을 고려함으로써, 부재에 작용하는 응력, 변형률, 구성방정식 그리고 변형량을 이론적으로 해석하는 방법을 배운다. 이러한 방법에 기반하여 보다 안전하고 경제적인 기계시스템 및 구조물을 설계하는 방법에 대한 이해를 증진시키는 것을 목표로 한다. 재료역학 (혹은 고체역학)은 기계공학의 근간을 이루는 주요 4대역학들 중 가장 처음 배우는 과목으로써 그 중요성이 매우 크다.

In the prerequisite course, Mechanics of Materials, students learned about the stresses and deformations that occur in structural members under various external forces (e.g., axial, torsional, bending, and transverse shear loadings) to evaluate the integrity and safety of mechanical systems and structures. In this context, in this course, Applied Mechanics of Materials, students will be introduced to advanced topics not previously covered in the Mechanics of Materials, including but not limited to the impact loads, elasto-plastic analysis, composite beams, failure theory, strain energy, buckling, etc. It aims to develop students' ability to design more complex and practical mechanical systems and structures.

선수 교과목인 재료역학에서는 기계시스템 및 구조물의 건전성 및 안전성을 평가하기 위해 다양한 외력 (예, 축하중, 비틀림하중, 굽힘 및 전단하중) 하에서의 구조적 부재들에 발생하는 응력과 변형 등에 대해 학습하였다. 이러한 맥락에서, 본 교과목 응용재료역학에서는 충격 하중, 탄성-소성 해석, 합성보, 파손 이론, 변형 에너지, 좌굴 등 기존 재료역학에서 다루지 않았던 심화 주제들을 소개하고자 한다. 이를 통해 학생들로 하여금 보다 복잡하고 실용적인 기계 시스템 및 구조물을 설계할 수 있는 능력을 배양하고자 한다. 

Utilizing Computer-Aided Design (CAD), engineers can easily share, review, simulate, and modify design proposals for mechanical systems and structures. This advantage enables the rapid development of innovative and differentiated products. Therefore, the objective of this course is to cultivate CAD skills, specifically the ability to provide manufacturing information through the drafting and design of mechanical systems/structural configurations in three-dimensional (3D) models. Students will gain the ability to create 3D models, which is an essential skill in modern design processes.

컴퓨터 활용 디자인 (Computer-aided design, 이하 CAD)를 활용하면 기계시스템 및 구조의 설계안을 쉽게 공유/검토/시뮬레이션/수정할 수 있기 때문에, 혁신적이고 차별화된 제품을 빠르게 개발할 수 있다는 장점이 있다. 이에, 본 교과목은 컴퓨터를 활용하여 기계 시스템/구조 형상의 제도 및 설계를 통하여 가공 정보를 제공할 수 있는 3차원 형상 모델링 방법, 즉, CAD 능력을 함양하는 것을 목표로 한다.

The objective of this course is to cultivate a practical understanding of specialized knowledge through practical training and experiments related to major subjects. Particularly, by combining mechanical engineering with other disciplines, the course aims to learn how to induce new physical/mechanical phenomena through actual production and experimentation. As an example, students will learn how the knowledge acquired in the mechanics of materials can be applied in real-world advanced engineering projects by performing numerical analysis, production, and experimentation on materials/structures with negative Poisson's ratio (i.e., Auxetic material). Over the course of one week, students in each class will acquire the following specific contents: (i) Theoretical understanding of the mechanical properties of structures, (ii) Utilization of partial differential equation analysis tool (PDE Modeler), (iii) Numerical analysis (finite element-based) of structures composed of materials with negative Poisson's ratio, (iv) Production and experimentation of structures with negative Poisson's ratio, and (v) Report writing techniques.

본 교과목은 전공 교과목 관련 실습/실험을 통해 전공지식에 대한 실질적인 이해를 함양하는 것을 목표로 한다. 특히, 기계공학과 다른 학문과의 결합을 통해 새로운 물리적/역학적 현상을 이끌어낼 수 있음을 실질적인 제작/실험을 통해 배우고자 하며, 한 예시로써 음의 포아송비 재료/구조에 대한 수치해석과 제작 및 실험을 수행함으로써 재료역학에서 배운 지식이 실제 첨단공학현장에서 어떻게 활용될 수 있는지 배운다. 1주간의 수업을 통해, 각 분반의 학생들은 구체적으로 다음의 내용을 습득한다: (i) 구조의 재료역학적 특성의 이론적 이해, (ii) 편미분방정식 해석 도구 (PDE Modeler) 활용법, (iii) 음의 포아송비 재료로 이루어진 구조의 수치해석 (유한요소기반), (iv) 음의 포아송비 구조의 제작 및 실험 및 (v) 보고서 작성법.

Design optimization has become a key technique in modern mechanical engineering to maximize design efficiency and performance, and to save resources and costs. This course aims to provide students with the conceptual and theoretical background of representative optimization algorithms and to acquire practical optimization programming skills using a scientific programming langunage, MATLAB. In particular, students will learn the state-of-the- art structural optimization techniques required to solve various problems such as structural analysis, heat transfer, and dynamics in mechanical engineering design, as well as the use of artificial intelligence techniques (e.g., machine learning-based optimization). The course also focuses on cultivating creative and practical engineering problem-solving skills by solving various mechanical optimization problems through assignments.

최적설계는 현대 기계공학에서 설계 효율성과 성능을 극대화하고, 자원과 비용을 절감하기 위한 핵 심 기술로 자리 잡고 있다. 이에 본 교과목은 대표적인 최적화 알고리즘의 개념적 및 이론적 기초 배 경을 제공하며, MATLAB을 활용한 실제적인 최적화 프로그래밍 기술을 익히도록 하는 것을 목표로 한다. 특히, 기계공학 설계에서의 구조 해석, 열 전달, 동역학과 같은 다양한 문제를 해결하는데 필요 한 최신 구조최적화 기술과 더불어, 인공지능 기법(예: 머신러닝 기반 최적화)의 활용 방안을 학습하 고자 한다. 또한, 과제를 통해 다양한 기계공학적 최적화 문제를 해결함으로써 창의적이고 실질적인 엔지니어링 문제 해결 능력을 배양하는 데 중점을 둔다.

In actual mechanical systems/products, various uncertainties exist, such as material properties, manufacturing tolerances, boundary conditions, load conditions, and physical constants. These uncertainties often hinder the realization of the intended performance of mechanical systems and can even lead to failure. Consequently, designing more "reliable" systems that account for these uncertainties is one of the ultimate goals of engineering design. From this perspective, this course is divided into two modules. In Module 1, the focus is primarily on theory-based learning of probability and statistics for reliability analysis. Fundamental probability distributions and reliability analysis methods related to reliability assessment are covered. Subsequently, Module 2 covers the optimal design of structures considering uncertainty. Students are guided to comprehend the significance of conducting engineering design with consideration for reliability.

실제 기계시스템/제품에는 다양한 불확실성 (즉, 재료물성, 제작공차, 경계조건, 하중조건, 물리상수 등에 존재하는 불확실성)이 존재한다. 이러한 불확실성에 의해서 기계시스템의 요구되는 본래의 성능은 온전히 발휘되지 못하게 되며, 더 나아가 파손에 이르기도 한다. 따라서 이러한 불확실성을 고려하여 보다 공학적으로 "신뢰할 수 있는" 시스템을 설계하는 것은 설계의 궁극적 목적들 중 하나이다. 이러한 관점에서, 본 교과목은 2개의 모듈로 구성되어 진행된다. 모듈 1에서는 주로 신뢰성 해석을 위한 확률 및 통계에 대해 이론 중심으로 학습하고, 신뢰성 평가와 관련된 기초적인 확률분포와 신뢰도 평가방법 등에 관하여 다룬다. 이어서 모듈 2에서는 불확실성 정보를 고려한 구조의 최적설계에 대해 배우도록 한다. 이를 바탕으로 신뢰성을 고려하여 공학설계를 진행하는 것의 중요성을 학생들로 하여금 명확히 이해하도록 하고자 한다.

This course is designed to foster theoretical and practical understanding of the analysis and design of mechanical systems using CAE. It consists of three modules: Analysis, Design, and Capstone Design. In the Analysis module, an overview of structural analysis methods, primarily Finite Element Analysis (FEM), is provided, and practical exercises are conducted using the in-house MATLAB toy code and CAE software. The Design module introduces the concept of structural optimizations and explores the inverse design of structures under various design conditions by utilizing the latest structural optimization design technique, topology optimization (TO). Finally, in the Capstone Design module, students perform their own design optimization of the mechanical system/part structure, validating whether or not the optimized structure satisfys the desired performances using CAE software. The optimized structures are fabricated by using a 3D printer. The goal of this course is to provide an integrated understanding and experience of the entire design process from analysis to manufacturing using CAE, ultimately enhancing students' knowledge of the subject.

이 과목은 컴퓨터 활용 공학 (CAE)을 통한 기계시스템의 해석 및 설계에 대한 이론적/실증적 이해를 도모하기 위해, 3가지 모듈 (해석, 설계 및 캡스톤디자인)로써 구성된다. 해석 모듈에서는 유한요소해석 (FEM)으로 대표되는 구조해석방법의 전반적인 내용을 소개하고 CAE 소프트웨어를 활용하여 실습한다. 설계 모듈에서는 구조최적설계 개념에 대해서 소개하고 최신의 구조최적설계기법 (위상최적화)을 활용하여 다양한 설계조건에 따라 구조적 강성이 향상된 시스템을 설계해본다. 최종적으로 캡스톤디자인 모듈에서는, 자신이 원하는 기계시스템/파트구조의 위상최적화를 수행해보고, 최적화된 구조가 요구되는 성능을 만족하는지 CAE 소프트웨어를 활용하여 검증한다. 그리고 최적화된 구조를 3D프린터를 활용하여 실제 제작해 봄으로써 CAE를 활용한 해석, 설계, 그리고 제작까지의 통합적인 전과정을 경험하고 이해하는 것을 목표로 한다.

By conducting research on self-discovered (or given) problems and design projects based on various major subjects, including the four major mechanics (i.e., material mechanics, dynamics, thermodynamics, and fluid mechanics) learned in mechanical engineering during the four years of undergraduate study, this course aims to improve students' overall design and engineering practice abilities and cultivate their ability to adapt to the field after employment.

본 교과목은 학부 4년 동안 기계공학에서 배운 4대 역학 (즉, 재료역학, 동역학, 열역학, 유체역학)을 포함하여 다양한 전공 교과목을 근간으로 스스로 발견한 (혹은 주어진) 문제 및 설계 프로젝트에 대한 연구를 수행함으로써, 전체적인 설계 및 공학적 실무 능력 향상, 그리고 취업 후 현장 적응 능력을 배양하는데 목표를 두고자 한다.

In order to enhance the performance of mechanical systems and enable them to perform various functions, it is necessary to accurately predict the behavior of them from the design stage and use this as a basis for better design. Therefore, this course aims to cultivate fundamental knowledge and skills in performing representative grid-based computational analysis method known as the Finite Element Method (FEM) to predict the behavior of structural, thermal, acoustic, fluid, and electromagnetic elements that make up mechanical systems (e.g., like a robot consisting of limbs, arms, torso, motors, etc.).

기계시스템을 보다 향상된 성능을 갖고 다양한 기능을 수행하도록 하기 위해서는 설계 단계에서부터 기계의 거동을 정확히 예측하고 이를 바탕으로 더 나은 설계를 수행하는 것이 필요하다. 이에 본 교과목은 기계시스템을 구성하는 구조, 열, 음향, 유체, 전자기적 요소들 (예, 다리, 팔, 몸체, 모터 등)의 거동을 예측하기 위해서 유한요소법이라 불리는 대표적인 그리드 기반 전산해석을 수행할 수 있는 기초적인 지식 및 능력을 함양하는데 목표를 둔다.

This course will cover the following topics: fundamental mathematical concepts of optimization, constrained optimization, sensitivity analysis, topology optimization (TO) methods (Solid Isotropic Material with Penalization: SIMP and Level Set Topology Optimization: LSTO), state of the art topology optimization applications and additive manufacturing methods, and future perspectives.

• Prepared lecture and homework materials

• Created a MATLAB-based LSTO code

• Made a tutorial for the MATLAB-based LSTO code

• Gave a couple of lectures