최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Choi T.,Kwon M.G.
2019 / Journal of the Geological Society of Korea
Zajacova A.,Grol-Prokopczyk H.,Zimmer Z.
2021 / Demography
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 그린란드 북쪽 정착빙 부근 해빙을 분류하기 위해 현장 자료, 다중 주파수 SAR 영상, 텍스쳐 영상을 활용하였다. K-means 알고리즘을 사용한 결과, 텍스쳐 영상이 SAR 영상보다 높은 전체 정확도를 보였으며, 다중 영상 사용 시 정확도가 향상되는 경향을 확인하였다. 최대 우도법 알고리즘의 경우, 단일 영상과 다중 영상의 분류 정확도 차이를 고려하여 적절한 영상 사용이 필요하다.
Remote sensing of Sea Ice in the Northern Sea Route : studies and applications
Essential image processing and GIS for remote sensing
Deep learning for the earth sciences : a comprehensive approach to remote sensing, climate science, and geosciences
Remote sensing image analysis : including the spatial domain
Theory and approach of information retrievals from electromagnetic scattering and remote sensing
Object detection and recognition in digital images : theory and practice
Innovations in remote sensing and photogrammetry
Computer vision metrics : survey, taxonomy, and analysis
Remote sensing of the Asian Seas
Scale space and variational methods in computer vision : first international conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007 : proceedings
Remote sensing of wetlands : applications and advances
Sea ice image processing with MATLAB
Advances in remote sensing and GIS analysis
Characterization techniques of glasses and ceramics
Machine learning : theory and applications
The European information society : taking geoinformation science one step further
한반도 지역의 기상위성영상특성 : 원격 탐사에 의한 제주도 지역의 중간 규모 기상영상조사
European spatial data for coastal and marine remote sensing : proceedings of International Conference EUCOMARE 2022-Saint Malo, France
Deep weathered rock material and sand grains under the scanning electron microscope
Remote sensing of the European seas
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observations Remote Sensing
Yang, K.; Karlstrom, L.; Smith, L.C.; Li, M.한국전자통신학회 논문지
황도현, 황병준, 윤홍주IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Liu H.,Guo H.,Liu G.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Scharien R.K.,Nasonova S.Annals of Glaciology
Truls Karlsen; Malin Johansson; Johannes Lohse; Anthony P. DoulgerisIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Lu Y.,Zhang B.,Perrie W.Remote Sensing
Yang K.,Li H.,Perrie W.,Scharien R.K.,Wu J.,Zhang M.,Xu F.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Komarov A.,Buehner M.Remote Sensing
Zhu D.,Zhou C.,Zhu Y.,Wang T.,Zhang C.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Jiang M.,Clausi D.A.,Xu L.Remote Sensing
Han, Hyangsun; Im, Jungho; Kim, Miae; Sim, Seongmun; Kim, Jinwoo; Kim, Duk-jin; Kang, Sung-HoRemote Sensing
Varshney D.,Rahnemoonfar M.,Yari M.,Paden J.,Ibikunle O.,Li J.Geo-Spatial Information Science
Marbouti M.,Antropov O.,Praks J.,Eriksson P.B.,Arabzadeh V.,Rinne E.,Leppäranta M.Remote Sensing
Jiang D.,Li X.,Zhang K.,Marinsek S.,Hong W.,Wu Y.Remote Sensing
Chen S.,Shokr M.,Li X.,Ye Y.,Zhang Z.,Hui F.,Cheng X.Acta Oceanologica Sinica
Jiang, Chengfei; Lin, Mingsen; Cao, Ruixue; Wei, Hao; Shi, Lijian; Cheng, Bin; Jia, Yongjun; Wang, QimaoIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Kortum K.,Singha S.,Spreen G.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Zhang Z.,Yu Y.,Li X.,Hui F.,Cheng X.,Chen Z.Remote Sensing of Environment
Mahmud M.S.,Nandan V.,Singha S.,Howell S.E.L.,Geldsetzer T.,Yackel J.,Montpetit B.Remote Sensing
Kruk R.,Fuller M.C.,Komarov A.S.,Isleifson D.,Jeffrey I.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.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
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
분지해석은 퇴적분지의 거시적 지배요인을 규명하는 학문분야로서, 현생 및 고기의 퇴적분지 형성에 관한 모형을 만드는데 중점을 둔다. 현생 퇴적분지의 퇴적작용, 예를 들면 동해의 울릉분지, 서해의 서해분지 또한 고기의 태백산분지, 경상분지 등 발생에서 변형에 이르기까지의 지각의 활동, 지구조적 요인, 그리고 퇴적속성작용 등 지각의 자연현상을 이해하는 분야이다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
금속, 세라믹, 고분자, 및 복합체는 임플란트용, 치수복용, 보철용, 교정용 소재 등 치과학의 각 영역에서 다향하게 사용되고 있다. 이 강의는 임상에서 사용되는 다양한 소재의 물리적/화학적/생물학적 물성을 정확히 이해할 수 있는 기기분석법을 학생들에게 교육하여 환자의 진료 및 연구에 적극 응용할 수 있게 함을 목적으로 한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
교육연구에서 사용되는 데이터의 구조가 대부분 학생이 교사나 학교에 내재되어 있는 위계적인 구조를 가지는 경우가 많다는 점에서, 다층모형은 양적 연구 방법론을 익히고자 하는 교육 연구자에게 매우 필요한 방법론이라고 할 수 있다. 이 교과목에서는 다층모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 다층모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 2수준과 3수준 다층모형에서 시작하여 종속변수가 연속변수가 아닌 이분변수나 다분변수일 때 적용가능한 다층모형과 다시점 데이터에 적용가능한 변화에 대한 다층성장모형까지 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks전선 / 학사
이 과목에서는 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 특히 이러한 목적을 위한 기계 학습의 실용적인 기초와 새로운 패러다임을 소개하여 여러 실제 세계 도메인 응용에 어떻게 적용하는지 학습한다.전선 / 학사
본 교과목은 역사지리정보시스템의 연구 활용 사례를 익히고, GIS프로그램을 이용한 실제 데이터 분석을 실습해 보는 강좌이다. 해당 수업에서는 먼저 기초적인 역사 공간 데이터 제작 방식을 확인하고, 기존 역사 공간 데이터 자료를 활용한 열지도 생성, 경로 탐색 등 벡터 데이터 분석 방법을 습득한다. 고지도 및 수치지형도 등을 이용한 지오레퍼랜싱, 지형분석 등도 함께 진행하여 래스터 자료에 대한 활용 방법도 함께 익히도록 한다. 이상의 내용을 통해 전반적인 역사지리정보시스템 연구 방법을 익히고, 확장된 연구 방법을 논의해볼 수 있을 것이다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
부비동의 정상 해부학적 구조물과 여러 가지 병적 상태의 진단 영상 소견에 대해 토의한다. 주 토의 대상이 되는 진단영상법은 CT와 MRI이며 필요에 따라 기타 진단영상법이 포함된다.전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 유한요소해법, 유한체적법, Spectral methods, A posteriori error estimate, Adaptive methods, Nonconforming methods 등 편미분방정식의 최근 발전된 수치해법, 선형 및 비선형 방정식의 직접 및 반복 해법, 최적화 문제의 수치해법, 확률 및 통계문제의 수치해법, 몬테 카를로 해법 등과 관련된 최신 과학계산 이론과 더불어 이러한 이론을 과학, 공학의 주요 방정식에의 적용한 응용사례에 대한 최신의 선택적 주제를 배우도록 한다.