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조성현; 홍경진; 윤효정; 장선주; 최경희; 박향정; 허익수
2020 / 간호행정학회지
채수진, 차문경
2022 / 소비문화연구
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본 연구는 저해상도 원격탐사 자료를 이용하여 고해상도 주제 정보를 생성하기 위한 지구통계학적 통합 기법을 제안합니다. 영역-점 변환 크리깅을 통한 상세화와 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅을 이용한 정밀 관측 자료와의 통합을 통해 해상도 차이에 따른 통계적 연관성을 반영하고 오류를 보정하여 예측 정확도를 향상시켰습니다.
지구통계학 =
지구통계학 =
Interfacing geostatstics and GIS
정밀측량·계측: 새로운 위치기준의 조정계산
Advances in digital terrain analysis
Geographical data acquisition
Spatial statistics & geostatistics : theory and applications for geographic information science & technology
Interpolation of spatial data : some theory for kriging
Explainable machine learning for geospatial data analysis : a data centric approach
Analysis and modelling of spatial environmental data
Essential image processing and GIS for remote sensing
Deep learning for the earth sciences : a comprehensive approach to remote sensing, climate science, and geosciences
지오인포매틱스 =
Data structures and efficient algorithms : final report on the DFG special joint initiative
Spatial mathematics : theory and practice through mapping
Digital Ecosystem for Innovation in Agriculture
Handbook of neural computation
Integration of computer modeling and field observations in geomorphology : Binghamton geomorphology symposium 2000
Multivariate kernel smoothing and its applications
Random fields for spatial data modeling : a primer for scientists and engineers
대한원격탐사학회지
박노욱대한원격탐사학회지
박노욱, 장동호, 지광훈대한원격탐사학회지
박노욱Computers and Geosciences
Hu M.,Huang Y.지구물리와 물리탐사
노명근, 오석훈, 안태규대한원격탐사학회지
박노욱Journal of Mountain Science
Lu X.y.,Chen Y.y.,Tang G.q.,Wang X.q.,Liu Y.,Wei M.Mathematical Problems in Engineering
Shi B.,Zhang Q.,Xu H.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Verdin, A.; Funk, C.; Rajagopalan, B.; Kleiber, W.한국터널지하공간학회 논문집
박준경, 박영진, 위용곤, 이상호, 홍창수, 추석연대기
양아련, 오수빈, 김주완, 이승우, 김춘지, 박수현한국도시환경학회지
김대기, 김도용Spatial Information Research
박노욱환경영향평가
조아영, 류지은, 정혜인, 최유영, 전성우Journal of The Korean Data Analysis Society
최빛나; 박만식지구물리와 물리탐사
노명근; 오석훈; 안태규대한원격탐사학회지
김예슬; 박노욱한국수자원학회 논문집
윤강훈, 신현석, 서봉철Geosciences Journal
박노욱, 지광훈, 권병두Hydrology and Earth System Sciences
Chen C.,Hu B.,Li Y.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 학사
공간적으로 분포하는 자료들의 특징을 분석하고 이용하여 원하는 정보를 예측하는 기법을 학습한다. 구체적으로 확률과 통계의 기본적인 내용을 전반기에 공부한다. 후반기에는 공간정보의 상호관계를 나타내는 베리오그램과 그 모델링 기법을 공부한다. 미지의 값을 예측하기 위한 단순크리깅, 정규크리깅, 공동크리깅 같은 다양한 크리깅 기법과 다각형법 같은 비크리깅 기법을 공부한다.전선 / 대학원
이 세미나는 학부수준의 원격탐사 과목을 수강한 대학원생을 대상으로 하며 국내외 사례연구와 문헌을 중심으로 원격탐사분야의 이론적/기술적 이슈와 이에 관한 최근 연구성과를 검토한다. 세미나의 주제는 센서 및 자료 특성에 따른 원격탐사의 새로운 가능성, 자료의 정확도, Hybrid 이미지 분류기법, GIS/GPS와의 통합, 이미지 데이터베이스, 응용분야별 분석시스템 설계 등을 포함한다. 기말 프로젝트를 통해 실질적인 문제에 원격탐사를 응용할 수 있는 절차와 방법에 관한 안목을 배양한다.전선 / 학사
지리학의 여러 연구과정에 대한 계량적 분석기법의 적용에 대한 기초를 학습하며 원격탐사를 이용해 토지에 대한 정보의 수집, 분류 및 분석방법을 연구한다. 이를 위해 지리적 정보의 축적 및 분석에 요구되는 원격탐사 자료의 해석 및 통계적 자료처리 기법을 익힌다.전선 / 대학원
본 교과목은 공간통계학 분야의 여러 통계적 방법들에 대해 중점을 둔다. 교육목표는 공간 및 시공간 자료를 분석하는데 사용되는 공간통계학의 여러 통계적 방법과 그 이론에 대해서 공부하고 적용해 보는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 자료의 공간 종속성 테스트, 공간 종속성 모형 및 추정, 공간회귀분석, 크리깅, 지역자료 분석, 질병 예측모형, 공간 점과정 모형 등이다.전선 / 학사
이 과목은 공간데이터의 분석에 활용되는 전통적 통계기법의 이해를 그 목적으로 한다. 공간데이터의 수집과 샘플링, 공간 센트로그라피와 커널밀도분석과 같은 기술 통계와 함꼐 공간 자기상관, 공간회귀모형에 이르는 추론통계를 주요 내용으로 한다. 또한 공간 점 패턴 분석과 크리깅 내삽모형, 공간 클러스터 패턴 탐지 등을 비중있게 다룬다. 통계 패키지 R을 통한 코딩과 공간자료의 모델링, 시각화를 연습한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.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
최근 인공위성의 수가 많아져 지구를 관측한 원격탐사 (공간)자료의 양이 급격하게 증가하였다. 이러한 대용량 원격탐사자료들을 지구과학적 연구를 위해 효과적으로 처리하고 가시화하기위한 기법의 교육이 필요하다. 이 강의에서는 학생들이 다양한 원격탐사센서의 특징을 이해하고 이를 바탕으로 대용량 지구관측 공간자료를 처리할 수 있는 이론 및 접근방법을 학습한다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
자연지리학은 지형학, 기후학, 생물지리학, 수문학, 토양지리학 등의 주제로 세분화되는 과정을 겪어 오면서 동시에 각 분야의 발달은 자연환경을 시스템으로 접근하는 자연지리학의 종합적 기능을 활성화시켜 왔다. 이 과목에서는 다양한 환경적 요소를 통합하여 지역의 자연지리적 특성을 접근하는 기법이 주요한 주제를 이룬다. 담수습지, 해안습지, 고산지역, 농경지 등의 생태계는 사례로 다루어진다.전선 / 대학원
지역기반조성공학에서 습득한 기초구조물의 해석 및 설계 기술을 기초로 하여 침하, 얕은기초, 널말뚝, 군말뚝, 케이슨, 앵커, 옹벽, 어스앵커 등의 기초구조물의 해석 및 설계방법에 대해 좀 더 깊이 공부하고 기초공학에서의 이론을 배경으로 지역기반조성에 적용하고 농업 토목 분야에 있어서의 특별한 주제에 대해 진보된 공법의 원리 및 실제를 소개한다. 본 강좌에서는 강의 및 토론 중심으로 진행하며, 과제물 학습을 통한 강좌내용에 대한 실제 응용력을 높이도록 한다.전선 / 대학원
광범위한 산림자원과 경관의 관리를 위해서 공간정보를 이용할 수 있다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 산림경관의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 산림 분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 산림 분야 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.