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Pattern recognition in industry
패턴 인식과 머신 러닝
(기초부터 활용까지) 패턴인식과 기계학습 =
Handbook of pattern recognition and image processing
Advances in intelligent informatics
Understanding machine learning : from foundations to algorithms
Pattern recognition engineering
피처 엔지니어링, 제대로 시작하기 : 데이터에서 효과적으로 정보를 추출하는 원리와 기법
Pattern recognition in speech and language processing
Pattern recognition in practice IV : multiple paradigms, comparative studies, and hybrid systems : proceedings of an international workshop held on Vlieland, The Netherlands, 1-3 June 1994
Advances in pattern recognition and applications : selected papers from the Vth Spanish Symposium on Pattern Recognition and Image Analysis, 21-25 September 1992
Object recognition by computer : the role of geometric constraints
Pattern recognition and prediction with applications to signal characterization : signal projection, feature analysis, decision architecture
Object recognition in man, monkey, and machine
Computational methods in genome research
Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Anjali Khandelwal; Abhishek Kathuria; Anmol Saxena; Jafar A. Alzubi; Anubhav Singh; Rachna JainJournal of Intelligent Systems
Chitra, A.; Rajkumar, Anupriya57TH ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS (ACL 2019)
Yang, Runqi; Zhang, Jianhai; Gao, Xing; Ji, Feng; Chen, HaiqingProcedia Computer Science
Alkhatib, Manar; Shaalan, KhaledComputational Linguistics (Cambridge, MA)
Barrón-Cedeño, Alberto; Vila, Marta; Martí, M. Antònia; Rosso, Paolo한국인터넷방송통신학회 논문지
김수현, 최상일, 배성한, 이영대, 정구민IEEE Transactions on Affective Computing, Affective Computing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Affective Comput.
Zhang, Z.; Coutinho, E.; Deng, J.; Schuller, B.Procedia Computer Science
Modarresi, KouroshETRI Journal
이성주, 강병옥, 정훈, 이윤근IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Audio, Speech, and Language Processing, IEEE/ACM Transactions on, IEEE/ACM Trans. Audio Speech Lang. Process.
Cho, T.; Bello, J. P.Procedia Computer Science
Bhargava, Rupal; Sharma, YashvardhanComputer Speech and Language
Song M.,Xiao L.,Jing L.2019 CONFERENCE OF THE NORTH AMERICAN CHAPTER OF THE ASSOCIATION FOR COMPUTATIONAL LINGUISTICS: HUMAN LANGUAGE TECHNOLOGIES (NAACL HLT 2019), VOL. 1
Zhang, Yuan; Baldridge, Jason; He, LuhengOpen Journal of Modern Linguistics
Marta Vila; M. Antònia Martí; Horacio RodríguezMathematical Problems in Engineering
Jie Yu; Fengli Zhang; Jian XiongComputer Speech and Language
Liu, X.; Gales, M.J.F.; Woodland, P.C.软件导刊 / Software Guide
李秋明; 张卫山; 张培颖Procedia Computer Science
Vishwakarma, D.K.; Dhiman, Ashish; Maheshwari, Rockey; Kapoor, RajivJournal of Informetrics
Song, M.; Kim, E.H.J.; Kim, H.J.International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
Xiaohan Guan; Jianhui Han; Zhi Liu; Mengmeng Zhang전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 인간커뮤니케이션과 사회 전반적인 변화의 원동력이 되고 있는 뉴미디어의 기술적 개요와 특성을 섭렵하고 이들이 인간 문명에 미칠 영향과 함의를 고찰하고자 한다. 이를 위해 뉴미디어의 직접적 동인이 되는 디지털 혁명, 커뮤니케이션 채널, 네트워크, 전송방식의 변화, 다양한 개별 뉴미디어들을 개괄하고 이런 뉴미디어들이 가져올 인간커뮤니케이션의 변화와 사회적 함의를 살펴본다.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.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
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
음성언어 인터페이스는 인간과 컴퓨터의 상호작용에 가장 자연스러운 정보 교환 수단을 제공해준다. 음성언어처리는 이를 위한 음성인식, 음성합성 및 음성언어이해에 관련된 이론 및 기술을 가리키는 용어이다. 본 과목에서는 방대하며 학제적인 성격을 가지는 음성언어처리 분야를 이해하는데 필요한 기초이론을 체계적으로 제공하며, 또한 각종 소프트웨어 도구를 사용해서 실질적인 응용에 어떻게 기초이론들이 적용되는지를 보여준다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.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
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
극한과 미적분학에 대한 발견과 엄밀한 연구(Real and Complex Analysis)에서 출발한 해석학은 함수들이 이루는 공간에 대한 연구(Functional Analysis), 함수에 작용하는 미분 연산자 같은 작용소와 그 공간에 대한 이론 (Operator theory), 푸리에 해석과 조화함수에 대한 연구(Harmonic Analysis), 이를 응용한 상미분 또는 편미분 방정식 이론(Ordinary or Partial Differential Equations)등이 있다. 본 특강을 통하여 현 수학 분야에서 활발히 연구되고 있는 여러 해석학 분야에 대한 주제를 정하여 기초 지식과 최근 연구 동향을 학습하려 한다. 그 구체적 내용들은 학기 전에 공고된다. 본 강의의 수강을 위하여 해석학에 대한 기초 지식을 요한다.전선 / 학사
편미분방정식의 가장 기초적 이론들을 고전적 방정식들의 예를 들어 소개한다. 구체적으로 다룰 내용들은 일계준선형 편미분방정식이론, 국소해의 존재성과 유일성, Cauchy-Kovalevsky 정리, Laplace 방정식, 최대치원리, Harnack 부등식, Hilbert 공간의 방법론, 변분원리 등이다.교양 / 학사
난해하고 복합적인 문제들이 등장하는 동시대 상황은 영역에 대한 전문화 접근 체계의 한계를 드러낸다. 본 수업으로 디자인적 사고(Designerly Thinking)를 추론의 한 형태로 인식 및 체화하여 자신의 전공 분야와 접목, 확장, 실천할 수 있는 태도를 함양하고자 한다.