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본 연구는 실내 환경에서 지문 인식 기반의 여러 인공신경망 앙상블을 통해 위치 추정 정확도를 향상시키는 새로운 기법을 제안합니다. 제안하는 방법은 기존 방식보다 우수한 성능을 보이며, 특히 AP 수가 적은 환경에서도 정확한 추정 결과를 얻을 수 있습니다.
Ambient intelligence : a novel paradigm
Artificial Intelligence for Communications and Networks : Second EAI International Conference, AICON 2020, Virtual Event, December 19-20, 2020, Proceedings
Geographical and fingerprinting data for positioning and navigation systems : challenges, experiences and technology roadmap
Industrial applications of neural networks
Semantic labeling of places with mobile robots
Progress in Location-Based Services
Computational intelligence for remote sensing
Position location techniques and applications
Wireless personal communications
Positioning in wireless communications systems
Local positioning systems : LBS applications and services
Satellite and terrestrial radio positioning techniques : a signal processing perspective
Indoor scene recognition by 3-D object search : for robot programming by demonstration
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
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
Robot vision : strategies, algorithms and motion planning
Introduction to Visual SLAM : from theory to practice
Multi-technology positioning
Neural Information Processing : 26th International Conference, ICONIP 2019, Sydney, NSW, Australia, December 12–15, 2019, Proceedings, Part V
Opportunistic mobile social networks
제어.로봇.시스템학회 논문지
손인수Mobile Information Systems
Farid, Z.; Nordin, R.; Ismail, M.; Abdullah, N.F.Sensors
Yoo J.International Journal of Software Engineering and its Applications
Park, G.-Y.; Jeon, M.-H.; Oh, C.-H.대한임베디드공학회논문지
김시훈, 강도화, 김관우, 임창헌Neural Computing and Applications
Zhang H.,Liu K.,Jin F.,Feng L.,Lee V.,Ng J.IEEE Open Journal of the Communications Society
Yuli Martin Adiyatma F.,Cherntanomwong P.,Joko Suroso D.IEEE Sensors Journal
Pascacio P.,Torres-Sospedra J.,Casteleyn S.,Lohan E.S.,Nurmi J.Sensors
Kang X.,Liang X.,Liang Q.Journal of Network and Computer Applications
Haque, I.T.IEEE Sensors Journal, Sensors Journal, IEEE, IEEE Sensors J.
Correa, A.; Barcelo, M.; Morell, A.; Vicario, J.L.Wireless Networks
Li Y.,Shi G.,Zhou X.,Qu W.,Li K.AEU - International Journal of Electronics and Communications
Ngo, N.V.T.; Kim, J.G.한국정보통신학회논문지
이정주, 강동조, 박현주IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Rongtao Hou; I. D. Sumitra; Sri SupatmiMehran University Research Journal of Engineering and Technology
Beenish Ayesha Akram; Ali Hammad AkbarComputer Communications
Djosic S.,Stojanovic I.,Jovanovic M.,Djordjevic G.L.IEEE Sensors Journal
Madray I.,Suire J.,Desforges J.,Madani M.R.한국통신학회논문지C
안다예, 하란IEEE Internet of Things Journal
Wendi Nie; Xiaoyang Wang; Zexing Liu; Yaoxin Duan; Kam-Yiu Lam; Kai Liu; Joseph K. Y. Ng; Chun Jason Xue전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
인공지능 알고리즘은 현재 물체인식, 음성인식, 번역 등 많은 분야에서 그 응용을 넓혀가고 있다. 최근 가장 우수한 성능을 보이는 신경망 알고리즘은 매우 많은 계산을 필요로 한다. 본 과목에서는 인공지능 알고리즘을 실제 시스템에서 구현하는 방법을 다룬다. 이를 위해서는 인공지능 알고리즘 수준에서의 최적화와 더불어 시스템 구현에 대한 이해가 필요하다. 대상 시스템으로 고성능 GPU 뿐만 아니라 내장형 시스템 또는 하드웨어를 이용한 구현을 다룬다. 본 과목에서는 전반부에서 인공지능 알고리즘을 다루고 후반부에서 시스템 구현 및 최적화를 다룬다.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
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.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 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.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
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
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.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 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야 (active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.