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Hong, Jooyoung; Yoo, Sungkeun; Joo, Inho; Kim, Jongwon; Kim, Hwa Soo; Seo, TaeWon
2019 / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
Salahaddin Andarwa, Hassan Basirat Tabrizi
2017 / Korean Journal of Chemical Engineering
황지연, 장진현, 김동준, 권문경, 서정수, 황성돈, 손맹현
2017 / 한국수산과학회지
홍인경, 윤형권, 이상미, 정영빈, 이미라
2020 / 인간식물환경학회지
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본 논문은 순환 신경망(RNN)을 이용한 보행단계 분류기를 제안합니다. 하체 외골격 로봇 ROBIN-H1에서 얻은 관절 각도 및 각속도를 입력으로 사용하여 보행 주기를 스윙기와 지지기로 분류하며, 일반적인 피드포워드 신경망 기반 방법보다 우수한 성능을 보입니다.
Recurrent neural networks : design and applications
케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트
(코딩셰프의) 3분 딥러닝 케라스맛
Neural networks in robotics
텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN, GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것
Recurrent neural networks for prediction : learning algorithms, architectures, and stability
Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Adaptive processing of sequences and data structures
Intelligent Computing Methodologies : 15th International Conference, ICIC 2019, Nanchang, China, August 3–6, 2019, Proceedings, Part III
미디어 인공지능 : 영상 분야의 딥러닝 활용을 중심으로
AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기
Advanced topics in artificial intelligence : 10th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI'97, Perth, Australia, November 30- December 4, 1997, proceedings
Rigid body dynamics algorithms
Wearable and wireless systems for healthcare.
Artificial neural networks : ICANN '97 : 7th International Conference, Lausanne, Switzerland, October 8-10, 1997 : proceedings
Intelligent assistive bobots: recent advances in assistive robotics for everyday activities:
Advanced models of neural networks : nonlinear dynamics and stochasticity in biological neurons
텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3e
Running mechanics and gait analysis
제어.로봇.시스템학회 논문지
허원호; 정준영; 김은태; 박현섭제어.로봇.시스템학회 논문지
채민기, 장인훈, 박철제, 박현섭, 정준영Symmetry
Xia Y.,Li J.,Yang D.,Wei W.IEEE Access
Aoki K.,Nishikawa H.,Makihara Y.,Muramatsu D.,Takemura N.,Yagi Y.Intelligent Service Robotics
Canbek K.O.,Yalcin H.,Baran E.A.IEEE Transactions on Industrial Electronics
Wu X.,Yuan Y.,Zhang X.,Wang C.,Xu T.,Tao D.Heliyon
Sanchez-Casanova J.,Liu-Jimenez J.,Tirado-Martin P.,Sanchez-Reillo R.Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications
Çatalbaş B.,Morgül Ö.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Zhou Z.,Liang B.,Huang G.,Liu B.,Nong J.,Xie L.IEEE Robotics and Automation Letters
Kang I.,Molinaro D.D.,Duggal S.,Chen Y.,Kunapuli P.,Young A.J.International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
Xinbin Zhang; Weixiang Xiong; Zhihao Yang; Qinghong Zhang; Jianjun YanIEEE Transactions on Industrial Electronics
Yan J.,Jin L.,Yuan Z.,Liu Z.Journal of Computing and Information Science in Engineering
Ren B.,Luo X.,Wang Y.,Chen J.IEEE Sensors Journal
Huang Y.,He Z.,Liu Y.,Yang R.,Zhang X.,Cheng G.,Yi J.,Ferreira J.P.,Liu T.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Men Q.,Ho E.S.L.,Shum H.P.H.,Leung H.IEEE Sensors Journal
Cho H.Multimedia Tools and Applications
Low W.S.,Goh K.Y.,Goh S.K.,Yeow C.H.,Lai K.W.,Goh S.L.,Chuah J.H.,Chan C.K.IEEE Transactions on Mobile Computing
Xu Y.,Yang W.,Chen M.,Chen S.,Huang L.로봇학회 논문지
신승천; 강동엽; 백재민IEEE Sensors Journal
Martinez-Pascual, David; Catalan, Jose M.; Blanco-Ivorra, Andrea; Sanchis, Monica; Aran-Ais, Francisca; Garcia-Aracil, Nicolas전선 / 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.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
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
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
인체의 운동을 일으키는 근육 활동을 근수축과 동시에 발생하는 전기적 신호를 매개체로 조사하는 방법을 다룬다. 신경 세포의 활동전위 생성과 파급, 근육의 활동전위 생성과 파급 및 합성 기전을 논의하며 근전도를 검출하는 기기의 구성 및 활용 방법을 실습하며 그 한계를 이해하고, 근전도를 정량화 하는 방법을 익힌다.전선 / 학사
인체의 움직임과 관련된 역학적 요인의 기본 개념을 강의와 실험을 통해 이해한다. 특히 그 요인들과 운동과의 관계를 동작의 효율성 및 안전성 증진의 관점에서 다룬다. 인체의 움직임에 관여하는 요인은 크게 인체의 구조적 특징과 기능, 인체의 물리적 특성과 운동, 인체에 작용하는 힘의 조절로 구분하고 그 모든 요인을 인체 동작의 역학적 법칙으로 통합한다.전선 / 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 / 대학원
공학적으로 인체 움직임을 돕고 과학적으로 훈련하기 위해서는 인간의 움직임을 정량적으로 평가해야 한다. 이 수업에서는 인간 운동을 정량화하는데 사용되는 여러 가지 기기들을 소개하고 그 기기들을 이용하여 실제로 인간 운동과 관련된 데이터를 획득, 처리하고 해석하는 과정을 실습을 통하여 배운다.전선 / 대학원
보행 및 주행과 관련된 운동은 근 신경 제어부터 역학에 이르기까지 상지의 운동과 구분하여 이해해야할 부분이 많다. 이 강의에서는 보행 및 주행을 정량적으로 이해하기 위한 역학적인 배경지식을 소개하고 보행, 주행과 같이 주기적인 운동이 근 신경계에서 어떻게 제어되는지 설명한다. 또한 주기적 운동의 안정성을 해석하기 위한 수학적 이론을 소개한다.전선 / 학사
4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, Convolutional Neural Networks 와 Recurrent Neural Networks 에 관한 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, 콘볼류션신경망(CNN), CNN 구조, 반복신경망(RNN), RNN의 응용, 강화학습을 다룬다. 이론은 기존 머신러닝과목에서 다루므로, 이론보다는 실용적 적용능력을 배양하기 이해 딥러닝 관련 소프트웨어 교육을 강조하며, Python에 관한 강의와 실습, Python 수학 라이브러리 numpy에 강의도 실시한다. 또한 Advanced deep learning library인 Tensorflow에 대한 강의와 실습도 병행한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
이 과목은 전반부는 날로 진화되어 가는 구조시스템의 계획을 위한 하중 흐름과 구조 부재 배치 원리를 익힌다. 이를 위해 구조시스템을 케이블이나 아치를 활용한 형상형 시스템, 트러스를 사용한 벡터형 시스템, 보나 스래브를 활용한 단면형 시스템으로 분류하여 각 유형별 구조 계획의 요소를 이해한다. 후반부는 대표적 구조시스템인 교량에 대하여 설계하중과 설계절차를 다루고, 다변화되는 교량형식에 대해 구조시스템 계획 차원에서의 접근 방법을 이해한다.전선 / 대학원
신경보철 (Neural Prosthesis)의 state of the art를 관계 서적, 논문, 보고서, 보도자료들을 이용하여 공부하며, 함께 새로운 연구방향을 모색하여 본다. 구체적으로 다룰 내용은 Auditory prosthesis, Visual prosthesis, Motor Prosthesis, Deep Brain Stimulation, Cognitive Engineering, Microelectrode arrays, Circuits and systems, Cultural Neuronal Network 의 내용을 다룰 예정이다.전선 / 대학원
동작분석의 포괄적인 의미는 동작을 분석하는 것이다. 당연히 동작에는 다양한 동작이 있고, 분석에는 다양한 방법이 있을 것이다. 동작분석은 사람이 처음 눈으로 확인하여 기술하는 것으로 시작하였다. 이후 연속 사진이나 비디오로 찍어서 동작을 관찰하게 되었고, 이후에 모션 캡처를 이용해서 표지자를 추적하여 분석하는 방식을 사용하게 되었다. 이런 발달 과정을 거쳤기 때문에, 상기 방법들을 모두 동작분석이라고 부른다. 여러 가지 다른 방법도 동작분석에 쓰일 수 있을 것이다. 압력계와 가속도계를 이용하고 GPS를 이용하여 동작의 일부 성질을 계측할 수 있을 것이다. 이 모든 것을 동작분석이라고 부를 수 있다. 본 강좌는 의과학자에게 동작분석의 기초와 임상 적응을 소개하여, 향후 동작분석 연구를 수행할 수 있도록 도움을 주려고 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 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
비뇨의학에서 수술용 로봇의 도입은 기존의 복강경수술을 훨씬 용이하게 할 뿐 아니라 다양한 기능과 띄어난 시야로 인한 수술 결과의 향상과 개복수술을 대치하는 결과를 가져왔다. 기존 da Vinci 시스템뿐만 아니라 여러 경쟁 수술 로봇 시스템이 상용화되었거나 개발 중이며, 특수 목적의 로봇과 인공지능 등이 비뇨의학을 중심으로 의료에 접목되고 있다. 이 강좌에서는 로봇비뇨의학의 현재와 미래를 조망한다.전선 / 학사
과거와 현재 항공기 교통관제 및 항행에 이용되는 항법시스템에 대한 소개를 시작하여, 미래 항공, 우주 뿐만 아니라, 육상, 해상 및 스마트폰의 항법으로 쓰이는 항법시스템에 대하여 그 원리와 이론을 고찰하고 실험으로 증명함으로써, 아직 세상에 없는 새로운 항법시스템을 구상할 수 있는 바탕을 마련하는 것이 이 과목에서 추구하는 바이다. 그 밖에도 Dead Reckoning과 Radio Navigation 그리고 위성항법(GNSS)에 대해서도 그 원리와 실생활에의 응용 예를 다룬다. 또한 항공기/우주비행체의 항공교통(Air Traffic Control) 및 관제에 대한 소개와 공역에 대한 관제 절차를 설명하고, 관제의 핵심 장비인 레이더와 ADS-B를 소개하고, 차세대 항행시스템인 CNS/ATM에 대해서도 심도 있게 그 내용과 원리를 소개한다.