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최유현, 고연주, 홍영지, 이현주, 황요한
2021 / 교과교육학연구
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본 논문은 파노라마 썬루프 조립 라인에서 부품 설치 검사를 위한 시각 검사 시스템의 적응성을 향상시키는 학습 기반 방법을 제시합니다. SVM 학습 알고리즘을 사용하여 부품 학습 및 검증을 수행하며, 변화하는 환경 조건에서도 높은 강건성을 보입니다.
Analysis and modelling of spatial environmental data
Introduction to Visual SLAM : from theory to practice
Machine vision : automated visual inspection and robot vision
Intelligent visual inspection : using artificial neural networks
Formal system verification : state-of the-art and future trends
Dynamics : engineering mechanics
Digital system verification : a combined formal methods and simulation framework
Computer vision and sensor-based robots
Robustness and usability in modern design flows
Support vector machines
Reliability and maintenance of complex systems
Nondestructive testing techniques
Formal hardware verification : methods and systems in comparison
Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems : 5th international conference, IEAAIE-92, Paderborn, Germany, June 9-12, 1992 : proceedings
Variable structure systems : towards the 21[st] century
제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석; 조재수; 이삭제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석; 조재수; 박요한; 박종섭제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석, 조재수, 박요한, 박종섭International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Sun, J.; Sun, Q.대한안전경영과학회지
양희종, 장길상Journal of Computational Design and Engineering
Tseng, T.-L.B.; Aleti, K.R.; Hu, Z.; Kwon, Y.J.센서학회지
김주영, 양순호, 김민규Procedia Manufacturing
Delli, Ugandhar; Chang, ShingJournal of Industrial Information Integration
Wang, Shu; Zou, Pan; Gong, Xuejian; Song, Mulang; Peng, Jianyuan; Jiao, Jianxin RogerJournal of Intelligent Manufacturing
Joshi K.,Chauhan V.,Surgenor B.Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering
Tudeschini R.B.,de Souza Soares Á.M.한국산업융합학회논문집
백승학; 황원준; 신행봉; 최영식; 박대영Pattern Recognition and Image Analysis
Joachim Denzler; Dimitri KorschReliability Engineering and System Safety
Oh Y.G.,Ransikarbum K.,Busogi M.,Kwon D.,Kim N.International Journal of Precision Engineering and Manufacturing - Green Technology
Park, J.-K.; Kang, D.-J.; Kwon, B.-K.; Park, J.-H.International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
박제강; 강동중; 권배근; 박준협IEEE Sensors Journal
Zhou P.,Zhou G.,Li Y.,He Z.,Liu Y.IEEE Transactions on Industrial Informatics, Industrial Informatics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Ind. Inf.
Wang, J.; Hsieh, C.; Lee, M.; Sun, C.; Wen, T.; Juang, J.; Jiang, J.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Fan, J.; Jing, F.; Fang, Z.; Tan, M.IEEE Transactions on Industrial Informatics
Jen-Cheng Wang; Chao-Liang Hsieh; Mu-Hwa Lee; Chih-Hong Sun; Tzai-Hung Wen; Jehn-Yih Juang; Joe-Air Jiang전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 학사
디지털 시스템 설계과목에서 배운 기본적인 개념 위에 하드웨어와 소프트웨어의 양쪽 면에서 컴퓨터 구조와 조직과 관련된 분석과 설계 기법들을 배운다. 컴퓨터 구조론은 데이터 구조와 마이크로 아키텍처 하드웨어 구현에 대한 이해와 데이터의 흐름과 제어를 위한 추상화 레벨인 ISA(Instruction Set Architecture)에 관한 내용을 주로 다룬다. 그리고 마이크로 아키텍처와 ISA에 대한 이해를 기반으로 간단한 시스템 구현을 실습해 봄으로써 현재 많이 사용되고 있는 HDL의 숙련된 사용에 도움에 되고자 한다.전선 / 대학원
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 1, 2」에서 제작한 시제품을 대상으로 성능평가와 이에 따른 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 성능평가는 구조, 공력, 동수력, 추진, 소음, 임무성능 등의 분야에 대해서 시험시설 및 운용환경에서 이루어진다. 시험을 위해 시흥캠퍼스 지능형무인이동체연구동 시설을 이용하며, 운용환경 평가는 임무에 따른 구체적인 시나리오 기반으로 수행되어 대학원생이 제작한 무인이동체에 대한 실질적인 평가를 추구한다. 또한, 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전필 / 대학원
컴퓨터 기반 측정 평가 및 진단 이론의 흐름과 최신 기술에 대해 배우고 관련 소프트웨어 사용방법을 배운다. 문항반응이론, 인지진단평가, 컴퓨터 적응 평가, 다단계 평가 등 기존 교육평가 분야에서 컴퓨터 기반 평가에 사용되는 기술 및 Knowledge tracing, 자동 문항 추천, 자동 문항 생성 및 자동 문항 채점 등 머신러닝 기반 교육평가의 최신 동향 및 알고리즘의 특성과 원리를 배운다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전필 / 학사
뇌-마음-행동 연계전공의 필수 과목으로서, 세분화된 학문 체계에서 다룰 수 없는 통합적인 인간 이해에 대한 소개를 제공하는 곳이 목표. 신경과학에서 이루지는 뇌의 이해, 인지과학에서 이루어지는 마음의 이해, 심리학에서 이루어지는 행동의 이해와 이들의 관계를 포함하여 인간의 이해에 대한 다양한 주제의 소개. 참여 교수 및 외부 초빙 연사들에 의한 주별 강의로 이루어짐.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 1」의 심화과목으로, 설계도면 및 기제작된 시제품을 대상으로 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 성능평가는 구조, 공력, 동수력, 추진, 소음, 임무성능 등의 분야에 대해서 시험시설 및 운용환경에서 이루어진다. 시험을 위해 시흥캠퍼스 지능형무인이동체연구동 시설을 이용하며, 운용환경 평가는 임무에 따른 구체적인 시나리오 기반으로 수행되어 대학원생이 제작한 무인이동체에 대한 실질적인 평가를 추구한다. 또한, 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.전선 / 학사
본 교과는 인공지능의 중요한 문제중의 하나인 컴퓨터비전의 기초를 소개하는 과목으로서 컴퓨터비전 관련 이론의 이해는 물론 알고리즘의 설계 및 분석을 통하여 다양한 공학적 응용예를 익힌다. 본 교과의 내용으로는 영상형성과정의 광학적 모델링, 영상전처리 및 복원문제로 부터 영상특징추출, 그리고 물체검출 및 인식문제 등의 고차원 문제가 포함될 것이며, 이의 해결을 위한 고전적인 접근 방법 뿐 아니라 최신 연구경향 및 방법론들을 공부한다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 학사
본 과목의 전반부에서는 ARM 기반의 내장형 시스템 하드웨어의 이해와 주요 부분에 대한 설계 지식을 습득 한다. 기존 컴퓨터구조 및 관련 과목에서 마이크로프로세서 위주로 컴퓨터 구조를 소개하는 것에 대응하여, 본 과목에서는 메모리 시스템, 입출력 및 버스 등의 구조를 강조하여 소개하여, 내장형 시스템 전체의 하드웨어의 이해와 설계 능력을 배양하는데 그 목표를 둔다. 본 강의의 후반부에서는 내장형 시스템을 구성하는 주요 소프트웨어 구성 요소들을 소개하고 내장형 시스템이 요구하는 설계의 요건들을 만족하기 위한 설계 기법들을 학습한다. 실시간 OS, 디바이스 드라이버 등의 기능들을 소개하고 내장형 시스템의 주요 응용 (예: 멀티미디어 응용)에 대해서도 익힌다. 개발된 시스템의 성능 평가 및 성능 최적화 기법을 다루며 내장형 소프트웨어를 위한 검증 기법을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 3」의 심화과목 역할을 하면서 제작한 시제품을 대상으로 성능평가와 이에 따른 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 또한, 성능평가와 시험을 통해 운용환경 평가를 마친 시제품으로 챌린지 대회에 참여하여 실제 산업에서 요구되는 임무를 수행한다. 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.