• 교육기간

    4개월

  • 교육시간

    총 720시간

  • 교육비용

    100% 국비

  • 모집인원

    26명

  • 모집기간

    26년 9월 7일(월) ~ 26년 11월 2일(월)

  • 면접기간

    26년 10월 6일(화) ~ 26년 11월 2일(월)

  • 합격발표

    면접 이후 개별 수시 발표

  • 교육기간

    26년 11월 9일(월)~27년 3월 19일(금)

    총 90일, 720시간

  • 교육 장소

    동국대학교
    서울캠퍼스

AI 자율주행 로봇 AMR 개발자 과정
2026.11.09 OPEN

4개월 후, 당신이 만든 세미 휴머노이드가 움직입니다

  • DAYS

  • HOURS

  • MIN

  • SEC

WHY NOW

제조와 물류 현장은
빠르게 로봇과 연결되고 있습니다.

기업은 로봇 한 대를 움직이는 기술을 넘어, 자율주행부터 관제와 현장 시스템까지 연결할 수 있는 실무역량을 필요로 합니다.
  • 2030 정책 목표

    20조 원 이상

    국내 로봇산업 시장 규모

  • 전 산업 보급 목표

    100만 대 이상

    제조·물류·복지·안전 분야

  • 전문인력 양성 목표

    1만 5천 명 이상

    첨단로봇 분야

* 산업통상자원부 「첨단로봇 산업 비전과 전략」 기준

REAL JOB MARKET

그 빈자리가 있는 곳,
지금 AMR 인재를 찾는 기업들

채용사이트에서 관련 키워드를 검색하면 AMR 개발뿐 아니라 자율주행, ROS2, 모바일로봇,
물류자동화까지 연결된 채용 수요를 확인할 수 있습니다.

채용사이트 관련 키워드 검색 결과

  • 물류자동화 328건+
  • ROS2 294건
  • AMR 184건
  • 모바일로봇 151건
  • 자율주행 132건

현재 확인되는 채용기업 예시

  • 케이스랩
  • 에이알247
  • 카카오모빌리티
  • 아이엔지로보틱스
  • 일렉트릭스
  • 로보티즈
  • 알티올

사람인 공개채용 검색 결과 · 2026.08.13. 확인 · 검색 결과는 중복 공고와 인접 직무를 포함하며 시점에 따라 변동될 수 있습니다

WHAT IS AMR?

스스로 길을 찾고,
현장의 물류를 움직이는 로봇

AMR은 센서와 지도를 활용해 자신의 위치를 파악하고 목적지까지
스스로 이동하는 자율이동로봇입니다.

  • 물류창고

    상품·부품 운반

  • 스마트팩토리

    공정 간 자재 이송

  • 병원

    의약품·검체 배송

  • 서비스 현장

    물품 배송·운반

BEGINNER FRIENDLY

코딩과 로봇이 처음이어도,
기초부터 단계적으로 시작합니다.

전공이나 사전 경험보다 중요한 것은 직접 만들고, 반복하고, 끝까지 해결하려는 의지입니다. Linux와
프로그래밍 기초부터 시작해 로봇 제어, 자율주행, 시스템 통합으로 단계적으로 확장합니다.

  • 01 · 코드의 기초

    Linux·Python·C++부터
    익힙니다.

  • 02 · 로봇 움직이기

    센서와 모터를 연결해 직접
    제어합니다.

  • 03 · 스스로 길 찾기

    지도와 위치를 활용해 자율주행을 구현합니다.

  • 04 · 시스템 연결

    여러 로봇과 관제 시스템까지
    확장합니다.

비전공자도 지원할 수 있습니다.

기초부터 시작하지만, 실습과 복습에 꾸준히 참여할 의지가 필요합니다.

  • 로봇·자율주행을 처음 배우는 분

  • 전공과 관계없이 기술 직무에 도전하는 분

  • 프로젝트와 포트폴리오가 필요한 분

  • 전공 지식을 실제 시스템에 적용하고 싶은 분

REQUIRED CAPABILITY

로봇 한 대를 움직이는 것을 넘어,
전체 시스템을 연결하는 역량

  • 로봇을 움직이다

    센서와 모터를 연결하고 움직임을 제어합니다.

    ROS2 · Motor

  • 스스로 이동하게 하다

    지도를 만들고 위치와 이동 경로를 계산합니다.

    SLAM · Nav2

  • 여러 로봇을 관리하다

    로봇별 작업·경로·충전 상태를 관리합니다.

    Fleet Control

  • 현장과 연결하다

    로봇 데이터를 서버와 관제 화면으로 연결합니다.

    API · Dashboard

DIFFERENCE

기능을 하나씩 배우는 데서 끝나지 않고,
하나의 AMR 시스템으로 연결합니다.

  • 로봇 기초 실습

  • 가상환경 중심 학습
  • 단일 기능 구현
  • 로봇 한 대의 이동
  • 주행 시연 중심
  • 교육용 결과물

  • AMR 시스템 실무 과정

  • 시뮬레이션과 실제 장비 연계
  • 센서·모터·자율주행 통합
  • 복수 로봇 운영과 관제 이해
  • 미션·오류·복구 과정까지 검증
  • 취업에 활용할 프로젝트 기록

SYSTEM FLOW

코드에서 시작해,
움직이고 판단하고 연결되는 AMR까지.

LEARNING ROADMAP & CURRICULUM

기초부터 시스템 통합까지,
단계적으로 완성하는 학습 로드맵

M1

AMR SW 기초

188H

세부 커리큘럼

  • Linux · Git 개발환경 :
    Ubuntu/Linux, Shell, SSH, Git/GitHub, 개발환경, 협업

    산출물: Git 기반 AMR 프로젝트 관리
    (30H)

  • Python :
    Python 문법, 객체지향, NumPy, 데이터 처리, Serial/TCP 통신

    산출물: 센서 데이터 처리 및 통신 프로그램
    (48H)

  • C++ :
    C++ 문법, 클래스, STL, 포인터/참조, 객체지향

    산출물: C++ 기반 로봇 제어 프로그램
    (34H)

  • ROS2 기본 :
    Node, Topic, Service, Action, Parameter, Launch, QoS, Package, CLI

    산출물: Python/C++ ROS2 패키지 제작
    (40H)

  • URDF · Gazebo · RViz · TF :
    URDF, Joint/Link, TF/TF2, Robot State Publisher, RViz, Gazebo

    산출물: Differential Drive AMR 시뮬레이터
    (36H)
M2

Navigation &
Localization

112H

세부 커리큘럼

  • LiDAR · IMU · Odometry :
    2D LiDAR, Encoder, IMU, Odometry, 좌표계, TF

    산출물: 센서 시각화 연결
    (26H)

  • Sensor Fusion · EKF :
    Encoder/IMU 융합, robot_localization, EKF

    산출물: 센서융합 Odometry 생성
    (18H)

  • SLAM :
    Occupancy Grid, SLAM Toolbox/Cartographer, Mapping, Map 저장

    산출물: 실내 공간 지도 작성
    (26H)

  • Localization :
    AMCL, Particle Filter 개념, map-odom-base_link

    산출물: 지도 기반 위치 추정
    (14H)

  • Nav2 자율주행 :
    Nav2 구조, Planner, Controller, Costmap, Behavior Tree, Waypoint

    산출물: 목표점 및 Waypoint 자율주행
    (28H)
M3

AMR Hardware

100H

세부 커리큘럼

  • AMR Hardware / Embedded Interface :
    Differential Drive, Motor Driver, Encoder, MCU/SBC, UART/USB/Ethernet, CAN 기초

    산출물: MCU - SBC - ROS2 연결
    (30H)

  • 센서 전장 배터리 안전 :
    LiDAR, IMU, 전원, DC-DC, Battery, E-Stop, 전장 구성

    산출물: 실제 AMR 전장 구성
    (22H)

  • ROS2 Hardware Integration :
    Motor/Encoder/Sensor ROS2 연동, cmd_vel, odom, scan, TF

    산출물: 실제 AMR ROS2 통합
    (20H)

  • Multi-Robot ROS2 :
    Namespace, Robot ID, TF 분리, ROS_DOMAIN_ID, Multi-Robot Gazebo

    산출물: 3대 이상 AMR 동시 구동
    (28H)
M4

Fleet · Web · AI

100H

세부 커리큘럼

  • Multi-AMR Fleet Management :
    Robot 등록, 상태 관리, Mission Queue, Task Assignment, State Machine, Traffic Control

    산출물: 다중 AMR 작업 할당 시스템
    (30H)

  • Network · API · Database :
    TCP/IP, HTTP, JSON, REST API, WebSocket, DB, ROS2-Web 연동

    산출물: AMR Backend Server
    (16H)

  • Web Dashboard :
    Web UI, Map, Robot 위치/상태/Battery, Mission 입력, 실시간 통신

    산출물: AMR Web 관제 Dashboard
    (30H)

  • AI Vision for AMR :
    OpenCV, Camera, YOLO, Object Detection, QR/Marker, 사람/물체 인식

    산출물: Vision 기반 AMR 기능 구현
    (24H)
PROJECT

전체 프로젝트

220H

세부 커리큘럼

  • AMR Platform 구축 :
    기구/전장/SBC/센서/모터드라이버 통합

    산출물: 팀별 실제 AMR 구축
    (30H)

  • Autonomous Navigation :
    Odometry, EKF, SLAM, Localization, Nav2 튜닝

    산출물: 실제 환경 자율주행
    (40H)

  • Multi-AMR 시스템 :
    Namespace, Robot ID, 다중 로봇 통신/Navigation

    산출물: 2~3대 이상 AMR 동시 운용
    (35H)

  • Fleet Management :
    작업 할당, Mission 관리, 상태 관리, 교차로/충돌/Traffic 관리

    산출물: Fleet Manager
    (35H)

  • Web 관제 시스템 :
    Backend, WebSocket, Map, Robot 위치/상태, Mission 명령

    산출물: Web 관제 시스템
    (35H)

  • AI Vision 연동 :
    작업 할당, Mission 관리, 상태 관리, 교차로/충돌/Traffic 관리

    산출물: AI Vision 기능
    (20H)

  • 최종 통합 검증 :
    전체 시스템 통합, 오류 분석, 시나리오 검증, 발표

    산출물: Smart Factory Multi-AMR 시스템
    (25H)

이론·실습 통합 500H + 전체 프로젝트 220H = 총 720H

INDUSTRY APPLICATION

교육에서 익힌 기술은
산업현장의 이동·제어·관제로 연결됩니다.

220시간의 전체 프로젝트를 통해 각 기술을 연결하고, 산업현장을 가정한 AMR 시스템 구현 과정을 경험합니다.
  • 물류자동화

    상품과 부품을 목적지까지 운반합니다.

    연결 기술 · SLAM · Localization · Nav2
  • 스마트팩토리

    공정 사이에서 자재를 안전하게 이송합니다.

    연결 기술 · BLDC · FOC · CAN · Safety
  • 통합관제

    여러 로봇의 작업·위치·충전 상태를 관리합니다.

    연결 기술 · Fleet Control · Web Dashboard
  • 환경인식

    센서와 카메라로 주변 환경과 대상을 인식합니다.

    연결 기술 · 센서융합 · AI Vision

※ 본 이미지는 교육내용의 산업 활용 분야에 대한 이해를 돕기 위한 참고 이미지이며, 실제 교육 장비 및 실습환경과는 다를 수 있습니다.

PORTFOLIO

수료증만이 아니라,
취업에서 설명할 수 있는 경험을 남깁니다.

  • 코드와 협업 기록

    GitHub·개발 문서

  • 작동 시연

    주행·관제 시연 영상

  • 시스템 설명

    구성도·본인 역할·구현 기능

  • 문제해결 기록

    오류·실험·해결·성능 결과

CAREER PATH

AMR 제조기업부터 스마트팩토리까지,
로봇을 활용하는 모든 현장으로.

  • 진출 직무

  • AMR·로봇 SW 개발
  • 자율주행·Navigation
  • 시스템 통합·Fleet 관제
  • 필드 엔지니어·QA
  • 전장·모터 제어·기술지원

  • 관련 산업

  • AMR·물류로봇
  • 서비스로봇
  • 스마트팩토리·공장자동화
  • 물류자동화·로봇 플랫폼
  • 센서·모터·시스템 통합

PORTFOLIO

수료증만이 아니라,
취업에서 설명할 수 있는 경험을 남깁니다.

  • 교육 지원

    교육비 전액 지원과 실습 장비·소프트웨어 무상 대여

  • 프로젝트 지원

    실습 중심 교육과 팀 프로젝트, 포트폴리오 제작

  • 취업 지원

    직무 정보, 자기소개서·면접 준비 등 취업역량 강화

BENEFITS

내는 건 시간
받는 건 커리어 입니다

  • B01
    교육비 전액100% 국비

    ₩11,906,400 전액 무료
    (내일배움카드대상)

  • B02
    고가 실습 장비 무상

    H200/A100 GPU + 양팔
    로봇+ 3D 프린터

  • B03
    참여기업 3社 채용 연계

    위고로보틱스· 솔트룩스
    · iVH 우선 채용 매칭

  • B04
    동국대 명의 수료증

    총장 명의 디지털 수료증
    + 역량 명세서

  • B05
    After-Care 6개월

    취업 상담· 포트폴리오
    고도화· 커리어 컨설팅

  • B06
    훈련장려금 별도 지급

    HRD-Net 훈련장려금
    지급 기준

APPLY

지금이 지원할 때입니다.

선발: 서류20% + 직무 역량20% + 심층 면접60% (면접위원 5인)
  • 01
    • 원서 접수

      2026.09.07(월) ~ 11.02(월)

  • 02
    • 전형 심사

      2026.10.06(화) ~ 11.02(월)

  • 03
    • 합격 발표

      면접 이후 개별 수시 발표

  • 04
    • OT·개강

      2026.11.19(목)

  • 05
    • 교육 기간

      2026.11.19(목) ~ 2027. 03.19(금)

    • 720시간 · 90일 / 정원 30명

PARTNERS & CAREER

기업과 함께 배우고,
기업으로 취업합니다

  • 위고로보틱스
    WeGo Robotics
  • (주)솔트룩스
    Saltlux
  • (주)iVH
    iVH
  • 그리드스페이즈(주)
    gridspace
  • 만다린로보틱스
    MANDARIN Robotics
  • 에피솔루션
    EPI Solution

FAQ

자주 묻는 질문

지원 전 궁금한점을 미리 확인하세요. 더 궁금한 점은 동국대 AI캠퍼스 운영팀으로 문의 바랍니다.
Q. 지원 자격은 어떻게 되나요?
국민내일배움카드 보유 또는 발급 가능, 전일 교육 참여 가능, 미취업자 또는 졸업예정자 등 과정 참여요건을 충족해야 합니다. K-디지털 트레이닝 참여 이력은 사전 확인이 필요합니다.
Q. 대학생이나 고등학생도 지원할 수 있나요?
대학생은 졸업까지 남은 수업연한이 2년 이내인 경우, 고등학생은 졸업예정인 3학년인 경우 지원할 수 있습니다.
Q. 비전공자·고졸도 지원할 수 있나요?
학력과 전공에 관계없이 지원할 수 있습니다. 다만 실습량이 많으므로 Python·Linux 등 기초 프로그래밍 사전학습과 꾸준한 복습을 권장합니다.
Q. 재직자·자영업자·프리랜서도 지원할 수 있나요?
고용형태와 고용보험 가입 상태에 따라 참여 가능 여부가 달라질 수 있습니다. 교육 시작 전 관할 고용센터 또는 과정 담당자에게 확인해 주세요.
Q. 선발 시 어떤 우대사항이 있나요?
관련 전공·유관 산업 경험, AI·로봇 분야에 대한 관심과 경험, 구체적인 취업 목표와 실행 의지를 종합적으로 확인합니다.
Q. 교육비가 정말 무료인가요?
자부담금 없는 전액 지원 과정이며, 교육에 필요한 장비와 소프트웨어는 교육기간 동안 무상 대여됩니다.
Q. 다른 교육이나 K-디지털 트레이닝 참여 이력이 있어도 가능한가요?
일반 과정 수강 이력과 K-디지털 트레이닝 참여 이력의 적용 기준이 다릅니다. 국민내일배움카드 잔액과 기존 참여 이력을 고용24 또는 관할 고용센터에서 확인해 주세요.
Q. 실업급여 또는 국민취업지원제도와 병행할 수 있나요?
과정 참여는 가능할 수 있으나 실업급여와 훈련장려금은 중복 지급되지 않습니다. 국민취업지원제도 참여자는 담당 상담사와 사전 협의가 필요합니다.
Q. 교육 시간과 방식은 어떻게 진행되나요?
2026년 10월 19일부터 2027년 2월 18일까지 총 720시간(90일), 평일 09:00~18:00 전 과정 대면으로 운영되며 실습과 팀 프로젝트 중심으로 진행됩니다.
Q. 다른 일과 병행할 수 있나요?
주 5일 전일 교육으로 진행되므로 교육시간 중 다른 일과의 병행은 어렵습니다.
Q. 수료 기준은 어떻게 되나요?
총 훈련일수의 80% 이상 출석해야 하며, 안정적인 학습과 프로젝트 참여를 위해 100% 출석을 권장합니다.
Q. 교육기간 중 휴가를 사용할 수 있나요?
교육 운영 중 별도의 휴가 사용은 불가능합니다.
Q. 장비와 소프트웨어가 제공되나요?
노트북을 포함한 교육 장비와 소프트웨어를 교육기간 동안 무상 대여합니다. 개인 과실로 인한 파손 시 비용이 청구될 수 있습니다.
Q. 동국대학교 학점으로 인정되나요?
본 과정은 학점으로 인정되지 않습니다.

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실제 로봇의 움직임이 되는 순간.

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