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There is no data.
정온유, 이상수
2013 / Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHAK)
Eric D Shah, Christopher V Almario, Brennan M R Spiegel, William D Chey
2018 / Journal of Neurogastroenterology and Motility (JNM)
이장우
2022 / Journal of The Korean Data Analysis Society
Narasimhan M; Schwartz R; Halliday G
2022 / Journal of the neurological sciences
Lovepreet Singh, James A Anderson, Jianli Chen, Bikram S Gill, Vijay K Tiwari, Nidhi Rawat
2019 / The Plant Pathology Journal
유재현; 김현진
2015 / 제어.로봇.시스템학회 논문지
There is no data.
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This study proposes a semi-supervised learning algorithm that demonstrates superior performance with only a small amount of labeled data. Specifically, it represents unlabeled data as a spatial-temporal dataset considering the spatio-temporal characteristics of moving objects, thereby improving the accuracy of position estimation for a smartphone-based robot. The proposed algorithm exhibits more accurate location estimation performance compared to existing semi-supervised learning algorithms.
Semi-supervised learning
Semantic labeling of places with mobile robots
Deep learning using MATLAB : neural network applications
Unsupervised learning : a dynamic approach
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
Semisupervised learning in computational linguistics
Statistical learning and pattern analysis for image and video processing
An Introduction to Spatial Data Science with GeoDa.
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part III
Machine learning and robot perception
Self-organizing maps
Reasoning with uncertainty in robotics : international workshop, RUR '95, Amsterdam, The Netherlands, December 4-6, 1995 : proceedings
Introduction to machine learning
Learning in embedded systems
Nature of computation and communication : International Conference, ICTCC 2014, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 24-25, 2014, Revised selected papers
Applied spatial statistics and econometrics : data analysis in R
제어.로봇.시스템학회 논문지
유재현; 김현진정보과학회논문지
오병화; 양지훈; 이현진Journal of KIISE
Hyun-Jin Lee; Byonghwa Oh; Jihoon YangMachine Learning
van Engelen J.E.,Hoos H.H.International Journal of Distributed Sensor Networks
Yoo, Jaehyun; Kim, H. JinSensors (Switzerland)
Yoo J.International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Gan, Haitao; Luo, ZhiZeng; Meng, Ming; Ma, Yuliang; She, QingshanIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Mey A.,Loog M.Neural Processing Letters
Bao-Liang Lu; Xianzhong Long; Yong PengArtificial Intelligence in Geosciences
Fouedjio, Francky; Talebi, HassanJournal of Intelligent & Fuzzy Systems
Ioannis E. Livieris; Georgios Kostopoulos; Sotiris Kotsiantis; Vassilis TampakasTEST
A. Cholaquidis; R. Fraiman; M. Sued2016 INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONICS, INFORMATION, AND COMMUNICATIONS (ICEIC)
Yoo, Jaehyun; Kim, H. JinACM Computing Surveys
Da Silva, N.F.F.; Coletta, L.F.S.; Hruschka, E.R.Analysis and Applications
Haizhang Zhang; Bao-Huai ShengJournal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology
Gronsbell J.,Liu M.,Tian L.,Cai T.FRONTIERS OF COMPUTER SCIENCE
Li, Yu-Feng; Liang, De-MingTransactions of the Institute of Measurement and Control
Tao, Y.; Zhang, D.; Cheng, S.; Tang, X.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Kostopoulos, G.; Karlos, S.; Kotsiantis, S.; Ragos, O.International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Ding S.,Sun Y.,Zhang J.,Guo L.,Xu X.,Zhang Z.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
본 교과목은 막대한 시공간적 데이터를 바탕으로 예측기법을 발전시킬 수 있는 머신 러닝 기법을 중심으로, 이에 대한 이론적 기반과 사례 연구를 계량지리학적 관점에서 이해하는 것을 목표로 한다. 통계학적 머신 러닝, 최적화, 사회 및 정보 네트워크 분석, 베이지안 모델링 등 관련된 다양한 분야에 대한 지리학 분야의 방법론과 적용 방안에 대해서 학습한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
운동학습이란 무엇이며, 그것이 어떻게 구별되는가 하는 문제와 운동기술의 제어와 학습에 대한 이론적 짓기을 운동 기술을 가르치는데 응용하며, 운동기술을 보다 잘 이해하도록 한다. 운동학습의 이해를 위해 운동 수행을 관찰하고 측정한 연구 결과들을 비교 평가하는 능력을 배운다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론및 알고리즘, 응용 분야등을 설명한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
본 과목은 유한 차원 및 무한 차원 벡터 공간에서의 최적화를 통합적으로 다루며, 최적화와 머신러닝 사이의 상호작용에 중점을 둔다. 최적화 알고리즘은 머신러닝의 핵심 역할을 하며 (예: 주어진 데이터셋으로부터 모델을 학습시킬 때) 동시에 고차원 최적화 문제를 풀기 위해 머신러닝 모델이 최근 많이 활용되고 있다 (예: 물리 시스템의 지배 방정식을 무한 차원 최적화 문제의 해로 재구성한 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이에 수반되는 고차원 최적화 문제를 해결하려는 시도). 본 과목에서는 머신러닝 분야에서 필요로 하는 최적화 이론 및 알고리즘과 동시에, 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 머신러닝 기법들에 대해 심도있게 다룬다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.