자율 주행을 떠올리면 일반적으로 테슬라와 같은 자동차 업계를 생각하지만,
“자동차에만 국한되는 것이 아니라 로봇, 드론, 선박 등 모빌리티 업계의 핵심 기술입니다.”
자율 주행 기술은 크게 인지, 계획, 제어 분야로 구성되며, 각 단계마다 전문 인력이 필요합니다.
자율주행 Planning & Control 엔지니어 양성과정은 고전 제어 알고리즘부터 기초를 탄탄히 쌓고 시뮬레이터를 통해 다양한 외부 환경에서 안전한 자율주행 알고리즘을 개발하며 실제 하드웨어에 적용하는 과정을 통해 하나의 프로덕트로 자율주행을 개발하는 역량을 훈련하도록 커리큘럼을 구성하였습니다.
자율 주행 기술이 사용되는 모든 분야에
Planning & Control 기술 전문성을 가진 인재로 성장할 수 있게
6개월간 프로그래머스가 적극 지원합니다.
과정에 대해 좀 더 자세히 알고 싶다면?
3월 14일(화) 라이브 설명회 영상을 확인해 보세요.
오직, 프로그래머스에서만
경험할 수 있는 맞춤형 성장
Point 1.
개인의 성장을 위한 “ 발표회 ”
배운 내용을 정리하여 발표를 통해 내 것으로 만들고 영상으로 저장해 본인의 모습을 한 번 더 확인하면서 부족한 점을 보완하며 성장합니다.
Point 2.
동료의 성장을 위한 “ 피어리뷰 ”
개인의 성장이 중요한 만큼 나와 함께 공부하는 동료의 성장 또한 데브코스에서는 중요합니다.
다양한 프로젝트와 팀별 활동을 통해 함께 하는 동료에 대해 주기적으로 리뷰하며 소프트 스킬을 기릅니다.
Point 3.
함께 성장하기 위한 “ 코어 타임 ”
홀로 성장하는 것은 한계가 있습니다. 개발 공부는 특히 나누면 나눌수록 성장하는 폭이 커집니다. 코어 타임을 통해 서로가 서로의 선생이 되어 함께 성장합니다.
Point 4.
교육의 성장을 위한 “ 만족도 조사 ”
데브코스는 기본기를 탄탄하게 만드는 것 뿐만 아니라, 실무 스킬도 중요하게 생각합니다. 만족도 조사를 통해서 교육생의 니즈를 파악해 필요한 교육을 추가로 제공합니다.
6개월 후 여러분은
하드스킬
C++, Python 프로그래밍 역량
외부 환경을 고려한 주행 계획 및 제어 알고리즘 구현
실제 하드웨어에서 Planning, Control 기법을 구현하는 역량
다양한 테스트를 통해 성능을 개선하는 역량
프로젝트 경험
소프트스킬
커뮤니케이션
협업 능력
요구 사항 분석 능력
실무형 인재
어떤 기업에서도 원하는 “올라운더” 인재로 성장
함께 성장 할 예비 개발자
국민 내일 배움 카드 소지자만 참여할 수 있으며, 자세한 자격 요건 확인 및 신청은 이곳에서 가능합니다.
C++, Python 프로그래밍이 가능하신 분, Python 언어를 사용한 경험이 있는 분
모르는 것을 물어볼 용기가 있고, 아는 것을 동료들과 공유할 수 있는 마음을 가지고 있는 분
강사진뿐만 아니라 함께하는 동료들과 적극적으로 소통할 준비가 되어있는 분
선형대수학에 대한 지식이 있고 CLI 환경에서의 개발 경험이 있는 분
자율주행 분야
현업 전문가
실무에 있는 현업 전문가가 이론부터 실습까지
함께 하며 생생한 교육을 진행합니다.
송승목
HL클레무브 ADAS Logic Developer
장형기
스트라드비전 SLAM / localization / mapping
허성민
(주) 자이트론 대표 이사
신승렬
(주)정원에스에프에이 Robotics Engineer
김기훈
한양대학교 박사과정 (Decision-Making)
수강생 옆에서 밀착 관리해 주는
선배 개발자가 함께 합니다.
01.취업 준비 멘탈 관리
02.모르면 알 때까지 실시간 질문
03.과제 및 코드 리뷰 진행
04.팀 멘토링
양은성
스트라드비전 Visual Positioning part SW architect
교육과정 훑어보기
다양한 자율주행 vehicle의 동작원리를 이해하고 안정적인 제어를 구현하기 위해 수학적, 기계학적, 차량 동역학적 지식을 기반으로 한 교육 컨텐츠를 수강하고 시뮬레이터에 주행 경로를 생성하여 구현합니다. 또 직접 하드웨어에 이를 적용해보며 현실에서의 이슈를 해결할 수 있는 역량을 훈련합니다.
필요한 기술을 다 배워요!
각 파트별 학습에 최적화되어있는 언어를 사용하기 위해 Python과 C++을 모두 다룹니다. 또한 모바일 로봇이 구동되는 기본 환경을 이해하기 위해 Linux 시스템, ROS 프로그래밍 기본기를 다지고 고성능 실습 차인 자이카를 제어/구동하는 연습을 합니다. 특히 C++ 개발 역량을 강화하기 위해 아키텍쳐 설계를 고려한 프로젝트 구조부터 차근차근 빌드해 나가는 법을 배웁니다.
#ROS #Ubuntu #Guide-line for C++ programming #SW architecture
OpenCV 라이브러리를 활용하여 차선을 인식하는 방법을 배운 후 주어진 경로를 따라 차량이 안정적으로 주행할 수 있도록 모터와 조향을 제어합니다. 이론을 잘 구현한 다음, 빠른 속도에서의 안정적인 하드웨어 제어를 목표로 차선인식 경진대회를 진행합니다.
라이다 센서를 활용하여 주변의 객체를 탐지하고 장애물을 잘 회피하여 주행할 수 있는 차량 제어 기술을 배웁니다. 간단한 시뮬레이션 맵을 만들어 장애물과의 충돌을 방지하는 안정적인 경로를 계획합니다.
#LiDAR #LiDARPiontCloud #정적 장애물 회피
탄탄히 익혀둔 고전 제어 지식을 기반으로 차량 경로 생성과 주행 제어에 필요한 각종 알고리즘과 기법을 배웁니다. 아주 간단한 제어 기법이라도 원리를 파악하는 것이 중요하므로 완전히 내 것으로 만들 때까지 시뮬레이터와 실제 하드웨어에 적용하는 실습을 반복적으로 진행합니다.
실제 Outdoor 환경에서도 안정적인 자율주행을 구현하기 위해서는 시뮬레이터를 통한 검증 역시 필요합니다. 이를 위해 시뮬레이터 활용법에 대해 배우고 각종 정적, 동적 장애물과 날씨, 조도에 따른 자율주행 개발을 고민하며 시뮬레이터 환경에서 구현해냅니다.
#Gazebo #Morai Sim #Outdoor #차량 Modeling #Kinematic Model #Dymamic Model
주행 환경을 Mapping 하고 자동차가 주변 상황을 인식하는 것은 물론, Localization 기술을 통해 자신의 위치를 파악하여 목적지까지 주행 계획을 스스로 설계할 수 있도록 SLAM을 배웁니다. 또 Prediction 이론을 통해 주어진 맵과 주변 환경에서 다른 차량의 경로를 예측하는 방법에 대해 배우고 안정적인 경로를 계획하는 실습을 진행합니다. 이 시점에 배운 것들은 추후 Planning & Control 최종 프로젝트에서 중요하게 다뤄질 예정입니다.
#Localization #Mapping #Robotics #Prediction
지금까지 배운 기술을 활용하여 채용 연계 기업이 직접 설계해 주는 최종 프로젝트를 진행합니다. 우수한 성적을 거둔 수료생에게는 인재 추천과 함께 적극적인 채용 연계가 이뤄집니다.
차선이 없는 상태에서의 자율주행 구현을 위해 어떠한 제어 기법이 적용되어야 하는지 탐구하고 프로젝트로 구현해냅니다
사용기술 : LiDAR, Point cloud, RVIZ, 자이카 simulator, 고전제어 알고리즘
프로젝트 3
50h
시뮬레이터 자율주행 경진대회
실제 주행 환경과 가장 유사한 실내, 실외 주행 환경으로 구성된 시뮬레이터에서 자율주행을 구현합니다.
사용기술 : 시뮬레이터 활용
프로젝트 4
50h
Planning & Control 하드웨어 적용 프로젝트
시뮬레이터에서 구현한 내용을 실제 하드웨어에 적용하여 개발하는 프로젝트입니다. 시뮬레이터 환경에서와 현실에서의 차이를 직접 경험하며 발생하는 문제점들을 해결합니다.
사용기술 : Planning & Control Algorithm, 하드웨어 최적화, 코드경량화
최종 프로젝트
100h
자율주행 경진 대회
Perception(인지) 파트를 수료한 수료생들의 인지 결과를 바탕으로 하나의 프로덕트를 완성하기 위해 경로 계획 및 제어를 구현합니다. 각자 취업에 필요한 기술 스택을 함양하기 위해 배운 것을 총동원하여 자유주제로 최종 프로젝트를 진행하실 수 있도록 도와드립니다.
사용기술 : 총동원
커리어 서비스
개발자 커리어의 A to Z까지 경험한 프로그래머스의 노하우를 모두 담았습니다.
01. 커리어 지원
졸업한 선배와
커피챗 타임
이력서 작성 방법 및
기술 면접 대비 특강
이력서 및
트폴리오 피드백
갓취업한 선배의
이력서/포트폴리오 공유
02. 데브패스
데브코스 수료생만을 위한 맞춤 커리어 서비스인 채용 연계 프로그램인 데브패스를 진행합니다.
선발 안내
모집 인원20명
서류 지원~ 3월 24일(금)
실력 확인 테스트3월 25일(토)
면접3월 27일(월) ~ 3월 30일(목)
최종 발표4월 3일(월)
HRD-net 등록4월 3일(월) ~ 4월 9일(일)
교육 시작4월 10일(월)
신청 시 주의사항
아래 지원서 문항을 미리 확인하고 바로 지원하세요
지금까지 프로그래밍 공부를 어떻게 했고, 과정에 참여해서는 어떻게 공부를 할 계획인지 알려주세요.
자율주행 분야로 진출하고자 하는 이유가 무엇인가요? 명확한 신청 동기가 궁금해요.
자율주행 관련하여 학습 또는 프로젝트 경험이 있다면 알려주세요.
자율주행 기술중 가장 관심있는 기술은 무엇인가요? 또 해당 기술이 활용되는 분야나 관심있는 회사가 있다면 말씀해주세요.
나의 장단점을 자유롭게 이야기해주세요.
‘관심 있어서 신청합니다’, ‘재밌어 보여서 신청합니다’ 등 개인의 학습 동기나 계획을 확인할 수 없는 경우 무통보 탈락할 수 있습니다.
6개월간 강도 높은 학습을 진행해야 하는 만큼 왜 이 과정에 등록했는지, 어떻게 공부할 계획인지 확인하는 것은 무척 중요한 일이므로 최대한 성심성의껏 작성해 주세요.
현재 카드가 없거나, 신청 후 기다리는 상태여도 서류 지원은 가능합니다. 다만, 지원서 마감일인 최소 3월 22일(수)까지는 카드 발급이 완료되어 있어야 최종 선발 이후 HRD-net 등록에 문제가 발생하지 않습니다.
FAQ
신청할 수 있습니다. 다만 최소 3월 22일(수)까지는 카드를 발급하셔야 하며, 만약 현재 신규 발급 단계인 경우 인터넷을 통해 신청 바라며, 상담 시 ‘K-Digital Training 교육 신청을 위해 발급한다’ 고 언급하여 비교적 빠른 발급에 도움을 받으시길 바랍니다.
실력 확인 테스트는 C++, Python 코딩 테스트와 선형대수학 문제로 이루어져 있습니다. 코딩 테스트는 프로그래머스 기준 C++ 언어 사용 lv1 1문제, Python 언어 사용 lv2 1문제, lv 3 1문제로 총 3문제가 출제되며, 선형대수학 1문제가 나옵니다.
내일배움카드가 국민내일배움카드로 변경되면서 재직자도 발급 가능해졌습니다. 따라서, 발급을 받으셨다면 들을 수는 있지만, 교육시간과 근무시간이 겹치면 안됩니다. 해당 과정은 하루에 최소 5시간 이상 학습 해야하며 때에 따라선 오프라인에서도 진행됩니다. 그렇기 때문에 자율적인 회사에 재직중이 아니라면 사실상 불가합니다.
선형대수학과 고등수학 지식이 부족하다면 미리 복습하는 것을 추천합니다.
1차 서류 심사 : 1. 프로그래머스를 통해 지원 양식을 꼼꼼히 작성합니다.
2. 작성해주신 지원서를 바탕으로 심사 후, 코딩 테스트 안내 메일을 발송합니다.
2차 실력 확인 테스트 : 3월 25일(토) 1. 과정 수료를 위한 기본 실력을 점검하기 위한 테스트 받습니다.
2. 주어진 일정에 따라 테스트에 응시하고, 결과를 확인합니다.
3차: 면접 심사 : 3월 27일(월) ~ 3월 30일(목) 1. 2차 까지 모두 통과한 후 실제 과정 운영진, 강사진과의 면접을 진행합니다.
2. 지원서에 작성하신 내용에 대해 조금 더 면밀한 질문을 드리게 됩니다.
최종 선발 : 4월 3일(월) 모든 절차가 끝난 후 최종 선발된 인원을 발표합니다. 개별적으로 안내드립니다.
주의사항 1. 본인이 소지한 국민내일배움카드의 교육 신청 가능 잔여 횟수를 확인해주세요.
2. 또한 카드 잔액이 0원인 경우 본 과정에 등록할 수 없으며 심사 단계로 넘어가지 않습니다.
3. 프로그래머스에서 지원서를 작성했다고 하더라도 HRD-net 에서 신청이 되어있지 않거나 자격이 되지 않는 경우 자동적으로 탈락됩니다
사전 알림 신청하기
40h
