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박훈영, Sungho Kim, 김윤호, Sangyun Park, 남상석
2019 / Physical Activity and Nutrition
현동훈, 전정환, 이창훈, 정현철, 김성현
2015 / Korean Journal of Chemical Engineering
안미영
2021 / Journal of Asian Sociology
Mahmoudabadi Z.S.,Rashidi A.,Yousefi M.
2021 / Journal of Environmental Chemical Engineering
황인국, 김하윤, 박보람, 한혜민, 유선미
2013 / 한국식품영양학회지
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본 논문은 조명의 변화가 심한 환경에서 자동차 부품 검사를 위한 개선된 학습 기반 비전 검사 방법을 제시합니다. 선루프 프레임 제조 과정에서 발생하는 결함을 해결하기 위해 선택적 특징 벡터와 캐스케이드 분류기를 사용하고, 오분류된 데이터에 대한 재학습을 통해 검사 정확도를 향상시켰습니다.
Theory and practice of infrared technology for nondestructive testing
Automating vision : the social impact of the new camera consciousness
Computer vision in the infrared spectrum : challenges and approaches
Image processing of edge and surface defects
Computer vision for autonomous vehicles : problems, datasets and state of the art
Machine vision : automated visual inspection and robot vision
Standard handbook of video and television engineering
Intelligent visual inspection : using artificial neural networks
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Indoor scene recognition by 3-D object search : for robot programming by demonstration
Robust vision for vision-based control of motion
Computer vision and machine learning in agriculture
Mathematical methods in computer vision
Industrial image processing : visual quality control in manufacturing
Augmented vision perception in infrared : algorithms and applied systems
Statistical process monitoring using advanced data-driven and deep learning approaches : theory and practical applications
A taxonomy for texture description and identification
Image processing for the food industry
Computer vision and sensor-based robots
제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석; 조재수; 박요한; 박종섭제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석, 조재수, 이삭제어.로봇.시스템학회 논문지
김기석; 조재수; 이삭Journal of Industrial Information Integration
Wang, Shu; Zou, Pan; Gong, Xuejian; Song, Mulang; Peng, Jianyuan; Jiao, Jianxin RogerAPPLIED OPTICS
Karangwa, Jules; Kong, Linghua; Yi, Dingrong; Zheng, Jishi센서학회지
김주영, 양순호, 김민규APPLIED SCIENCES-BASEL
Chien, Jong-Chih; Wu, Ming-Tao; Lee, Jiann-DerInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Nascimento, R.; Rocha, C.D.; Silva, M.F.; Filipe, V.; Rocha, L.F.; Garcia Gonzalez, D.; Silva, T.; Moreira, R.대한안전경영과학회지
양희종, 장길상Sensors
Cao Y.,Ding B.,Chen J.,Liu W.,Guo P.,Huang L.,Yang J.Neurocomputing
Wang, H.; Wang, J.; Chen, W.; Xu, L.한국산업정보학회논문지
김윤호, 김병만IEEE Transactions on Industrial Informatics
Fantinel R.,Cenedese A.,Fadel G.한국산업융합학회논문집
백승학; 황원준; 신행봉; 최영식; 박대영Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering
Tudeschini R.B.,de Souza Soares Á.M.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Tout K.,Meguenani A.,Urban J.P.,Cudel C.전자공학회논문지 - SC
주영복, 권오영, 허경무International Journal of Advanced Robotic Systems
Lee Kong Tiong; Rui-Jun Yan; Erdal Kayacan; Varun Maruvanchery; Lili Liu; I-Ming ChenIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics
Limam, Khouloud; Cheema, Shahzad; Mouhoubi, Samir; Freijedo, Francisco D.IEEE Transactions on Industrial Electronics
Jang, Jiyong; Yoon, Sungroh전선 / 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 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.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 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
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.전선 / 대학원
복합재료는 높은 기계적 성질과 요구되는 상황에 맞게 강화되는 방향을 설정할 수 있는 설계적 장점이 있어, 항공우주산업과 같은 경량형 구조가 사용되는 곳에 널리 활용이 되어왔다. 또한, 방탄 및 방검복을 포함하는 다양한 충돌에너지 발생 상황에서 매우 효과적으로 에너지를 흡수하는 것이 가능하다. 최근에는 전통적인 섬유/폴리머 기반의 복합재료 이외에도 다기능의 금속, 세라믹, 폴리머가 포함된 재료도 복합재료로 취급된다. 따라서, 이러한 특성을 이해하고 실제 산업군에 활용하기 위해서는 전통적인 이론적 접근법뿐만 아니라 실험을 통한 결과 고찰과 이를 이해하기 위한 해석 방법 등에 대한 전반적인 이해가 필요하다. 본 과목에서는 유한요소법해석 및 초고속 카메라를 이용한 고속충돌시험 수행과 분석을 포함하며 관련한 최신이론과 기법을 조사하고 공부하게 된다.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
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
기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야이다. 본 과목에서는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다.전선 / 대학원
기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야이다. 본 과목에서는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다.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.전필 / 학사
빛의 성질, 반사와 굴절, 회절과 간섭, 광학기계, 렌즈수차, 레이저 등을 통하여 기하광학, 파동광학, 물리광학, 양자광학을 다룬다. 또한 학생들의 광학 선개념을 이해하고 중등학교 광학의 효과적인 교육방법을 개발하고 논의한다.전선 / 대학원
수확된 농산물의 가공을 위해 각종 가공기계가 사용된다. 본 교과목에서는 곡류의 정선 및 선별에 필요한 선별시스템의 설계, 기류 선별기, 스크린 선별기, 홈선별기, 마찰선별기, 정전선별기 등과 같은 각종 곡류용 선별기의 설계 및 미곡종합처리시스템의 설계를 비롯하여 농산물의 건조, 저장 등에 사용되는 공기조화 장치의 설계 및 성능평가 방법 등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.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
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.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
본 교과목에서는 사용자 요구사항을 기반으로 임베디드 소프트웨어의 개발 process과 Documentation의 중요성에 대하여 학습한다. 상용으로 생산되는 embedded 시스템에 내장되는 임베디드 소프트웨어의 품질, 안전성 및 보안성, 그리고 소프트웨어의 오류 및 오동작이 사용자와 시장에 미치는 파급 영향등을 이해하고 고품질의 소프트웨어 완성을 위한 testing과 validation의 필요성과 완성된 제품을 사용자 요구사항의 변화 따라 유지 관리, 업데이트등에 관하여 배운다. 산업현장에서 industry embedded software 개발 projects 수행하면서 겪게 되는 여러 문제의 유형과 해결방안등에 대하여 학습한다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.