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현영섭, 신은경
2019 / Andragogy Today: Interdisciplinary Journal of Adult & Continuing Education (IJACE)
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본 논문에서는 유연성을 향상시키기 위해 안드로이드 스마트폰 기반의 모바일 무선 센서 네트워크 게이트웨이를 제안한다. 지그비 센서 모듈을 USB 포트를 통해 스마트폰에 연결하고, 안드로이드 애플리케이션을 구현하여 모바일 게이트웨이 시스템을 구축하였다.
(애플리케이션 개발자,) 안드로이드 매력에 빠지다
A controller area network gateway to ZigBee : A proposition of an architecture to extend CAN
Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee and WiMAX
안드로이드 데이터베이스 프로그래밍
3g, 4g and beyond : bringing networks, devices, and the web together
Beginning NFC : near field communication with Arduino, Android, and Phonegap
Mobile networks and computing : DIMACS workshop, mobile networks and computing, March 25-27, 1999, DIMACS Center
Advanced technologies for intelligent transportation systems
(웹 표준으로 만드는) 안드로이드 웹앱 : with HTML, CSS, 자바스크립트, 제이쿼리, 제이큐터치, 폰갭
Integration, Interconnection, and Interoperability of IoT Systems
Android phones for dummies
Mobile health : a technology road map
Wireless personal and local area networks
안드로이드 포렌식 : 구글 안드로이드 플랫폼 분석과 모바일 보안
Next generation mobile systems : 3G and beyond
FPGA-based digital convolution for wireless applications
User acceptance of mobile notifications
휴대단말기용 무선네트워킹 연동 SW 플랫폼 기술 개발 =
이동건; 임재현 · 2014
디지털융복합연구
구본현, 최효현, 손태식 · 2008
전자공학회논문지 - TC
박세현; 구교민; 하경주 · 2014
한국산업정보학회논문지
김영민, 김명환, 박길성, 김선형 · 2012
한국정보기술학회논문지
전병찬, 류상률, 최규석 · 2008
한국인터넷방송통신학회 논문지
백정호, 이홍로 · 2013
데이타베이스연구
김민호 · 2014
한국인터넷방송통신학회 논문지
백정호; 이홍로 · 2013
데이타베이스연구
전선 / 학사
최근 컴퓨팅 기술과 무선통신의 발전에 힘입어 “언제, 어디서”든 멀티미디어정보를 처리할 수 있게 되었다. 이러한 모바일 컴퓨팅 시스템은 단말기(스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 등), 유무선 네트워크, 운영체제/미들웨어 등으로 구성되어 있으며, 이들 모두의 통합에 의하여 응용 서비스를 효과적으로 제공할 수 있다. 모바일 컴퓨팅은 요소기술로서 분산 컴퓨팅 및 임베디드 시스템 기술에 기초하고 있으며 유비쿼터스 시스템, 이동 상거래, 휴대전화 등에 응용된다. 따라서 이 과목의 목적은 모바일 컴퓨팅 구성기술을 이해하고, 단말기 등을 위한 응용 소프트웨어 개발에 대하여 학습하는데 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 무선네트웍에 관련된 다양한 주제를 다룬다. 유무선 네트웍의 차이점, 무선채널의 특성, 무선 MAC 프로토콜, 무선 네트웍 라우팅을 공부하게 된다. 또한, 802.11 무선랜, 802.15 무선팬, 802.16 무선맨 등 예를 통해서 구체적인 프로토콜 등을 공부하게 된다.전선 / 대학원
일상적으로 네트워크 시설의 계획과 운영관리에 치중해온 전통적 교통계획수법의 문제점을 비판하고 대중교통수단의 결절시설인 터미널, 정류장의 입지, 구조 및 디자인 등의 지능형교통체계의 중요성에 주목하여 기차, 버스 등의 교통터미널과 화물유통센타 등의 설계기준 및 세부구조 계획 등에 관해 연구한다.전선 / 학사
다양한 정보기기의 출현으로 인해 정보와 상호작용하기 위한 다양한 인터페이스가 개발되고 있다. 모바일 디바이스의 출현은 과거 WIMP(Window, Icon, Mouse, Pointer) 를 사용한 인터랙션 방법에서 멀티터치를 사용한 인터랙션으로 진화하는 등, 꾸준히 발전하고 있다. 이 과목에서는 널리 사용되는 사용자 인터페이스를 프로그래밍 관점에서 접근함으로써 사용자 인터페이스와 관련된 기반 기술에 대한 이해를 도모하고 새로운 인터페이스 개발에 필요한 지식을 학습한다.전선 / 학사
본 과목에서는 5G 및 6G와 같은 고급 이동통신 시스템의 개요, 주요 기능 및 핵심 요소기술들을 소개한다. 통신 관련 기초교과목들을 통해서 학습한 기본적인 이동 및 무선통신 기술 및 원리를 심화 발전시켜 다중안테나 (MIMO) 통신, 빔포밍 (beamforming), 밀리미터파 통신 (mm-wave communication), 다중접속기술 등과 같은 고급 이동통신 시스템의 핵심 기술들을 학습함으로써, 고급 이동통신 시스템의 설계 및 동작에 대한 이해를 넓힌다. 또한, 핵심 기술들의 동작 원리를 보다 체감적으로 이해할 수 있도록, 핵심 요소기술에 대한 링크 레벨 시뮬레이션 등과 같은 프로젝트를 진행한다. 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과 보고서 및 시뮬레이션 프로젝트 결과를 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
이 과목은 운영제체에 대한 기본적인 지식이 있다고 가정한다. 실시간 시스템에 있어서 각 작업이 요구되는 시간제한을 맞추기 위하여 어떤 스케줄링이 필요하고 어떻게 시스템을 설계해야 하는지를 배운다. 또한 이를 응용하여 어떻게 실제 시스템에 응용할 수 있는지 배운다.전선 / 대학원
대중교통이용과 타 교통이용간의 관계, 도시지역에서의 대중교통의 역할, 대중교통에 영향을 주는 외부요소의 분석 등을 다루며 새로운 고속대중교통수단의 개발에 필요한 제반 설계 및 특성분석, 토지이용의 효율화를 위한 대중교통망의 설계, T.S.M의 개발 및 발전을 통한 대중교통의 수송력 극대화 등을 연구한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기 등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶 속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기 위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 학사
이동통신 시스템을 구현하기 위한 핵심 기술을 담고 있는 ITU-R 및 3GPP 표준, 특히 3GPP 표준의 구성을 체계적으로 이해하고, 표준화 과정에 대해 파악하며, 표준을 기반으로 구축된 상용망의 특징에 대해 학습한다. 3GPP 표준의 이해를 위해 단말, 엑세스망, 코어망, 외부망으로 구성된 이통통신 시스템 구조 (system architecture)를 사용자 평면 및 제어 평면 관점에서 표준문서 별로 분석하는 과정을 LTE 및 5G 표준에 대해 진행한다. 이를 위해 Release 10-12 표준문서 및 Release 13-16 (또는 17) 표준문서들 중 주요 문서들을 활용한다. 표준에 대한 이해 및 상용망에 관한 이해를 심화하기 위해, 단말, 엑세스망, 코어망 각각에 대해 프로젝트 팀을 구성하고, 표준이 고도화됨에 따라 기술들이 발전해 가는 과정 및 기술간 상관관계를 체계적으로 이해할 수 있는 발표회를 프로젝트 팀별로 표준 문서, 기술 백서, 최신 논문 등에 기반하여 진행한다.전선 / 대학원
무선통신의 기반 기술들을 배우고, 무선네트워크를 동작시키는데 필요한 프로토콜과 알고리즘의 최신 경향에 대해 살펴본다. 주로 무선네트워크, 이동네트워크, 인터넷 등에서 동작하는 여러 새로운 개념의 프로토콜을 다룬다. 수강생들은 컴퓨터 네트워크에 대한 기본 지식을 알고 있어야 한다.전선 / 대학원
대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수억 이상 파라미터를 갖는 인공신경망으로 구성된 언어모델이다. 자기지도학습이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링 되지 않은 대규모 텍스트로 훈련된다. 토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝 등으로 구성된다. Neural Network, CNN, RNN, LSTM, 어텐션, 트랜스포머, RLHF, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등을 다룬다. LLM 이론을 기초부터 완성 단계까지 학습한다. LLM를 소규모로 직접 사전학습모델을 구현한다. 사전학습된 모델을 기반으로 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG를 통하여 성능을 향상시키는 것을 구현한다.전선 / 대학원
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 학생들이 수행하는 연구내용 및 관련 연구동향을 담당 지도 교수들뿐만 아니라, 산업계와 학계 전문가들에게 발표할 기회를 마련한다. 이로써 융합전공 학생들이 폭넓은 시각을 반영할 기회를 제공함으로써 우수한 논문을 작성할 수 있는 토대를 마련하고자 한다. 연구내용의 발표는 연구의 수행계획단계, 중간 진행단계, 결과 도출 단계와 관계없이 단계에 맞추어 적절한 피드백이 이루어질 수 있도록 한다. 특히, 초기 단계에서는 관련 연구에 대한 내용을 분석하여 발표할 기회도 마련함으로써, 연구를 올바른 방향으로 유도하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있도록 한다. 논문 작성법과 논문 발표법에 대한 기본적인 소양에 대한 지도도 병행한다. 본 교과목에서는 학생들이 작성한 연구내용에 대해 객관적인 평가를 위해 전문가집단의 평가를 받을수 있도록 피어 리뷰 프로세스를 도입하여 학생들의 연구내용이 대외적인 경쟁력을 지닐 기회를 마련하고자 한다.전선 / 대학원
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.전필 / 학사
본 전공은 지금까지 동물비교생리학 및 실험을 전공필수과목으로 지정하여 운영하여 왔으나, 최근의 학문발전 동향과 해당분야 난이도, 그리고 전공소속 학생들의 효과적 전공관련 지식 습득을 위하여 동물해부생리학 입문 및 실습으로 교과목 명칭 및 내용을 변경하여 운영한다. 본 교과목 은 동물의 해부학적 특징과 이와 관련된 생리학적 기능을 연계 학습하여 생명유지 및 항상성에 관련한 기초적 지식을 제공하는 것이 목적이다. 전공의 다양한 교과목을 효과적으로 이해하는데 필수적인 terminology, 동물의 기본적 해부학적구조, 생리학적 기능, 그리고 생명유지 및 항상성에 필요한 대사과정이 소개될 것이다. 입문과목의 특성을 고려하여 학생들의 능동적인 수업참여 유도를 위한 문제중심형 학습 (problem-based learning) 기법을 변형도입하여 학습효과를 극대화 할 예정이다. 평가는 퀴즈, 발표, 과제물, 보고서, 노트필기 및 출석을 중심으로 진행한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
이동통신 등 여러 가지 무선통신 분야에서 다양한 오류정정부호가 활용되고 있는데 이에 관한 심도 있는 이론을 강의를 통하여 소개하고자 한다. Cyclic codes, 유한체, Galois ring, Alternant code, Goppa code, Reed-Muller code, Kerdock code, Preparata code를 소개하고 IMT-2000 및 제4세대 이동통신 분야에서 이미 활용되고 있는 오류정정부호인 길쌈부호, 비터비 부호기 등을 이해하고 또한 향후 활용 가능한 오류정정부호인 Turbo codes, LDPC codes 및 Space-time code를 소개하고자 한다.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.