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본 논문은 라이다를 이용하여 해양 환경에서 선박 추적을 위한 궤적 초기화 및 표적 추적 필터를 제안합니다. 라이다는 3차원 스캔 능력을 통해 단/중거리에서 표적 추적에 유용하며, 점군 클러스터링을 통해 중심점을 획득하여 표적 추적을 수행합니다. 궤적 초기화 및 표적 추적 필터를 통해 이동하는 표적을 추적하며, 해상 시험을 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 검증했습니다.
Radar imaging for maritime observation
Kalman filtering techniques for radar tracking
LiDAR principles, processing and applications in forest ecology
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Advances in atmospheric remote sensing with lidar : selected papers of the 18th International Laser Radar Conference (ILRC), Berlin, 22-26 July 1996
Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated navigation systems
Optimal radar tracking systems
Laser remote sensing
Design and analysis of modern tracking systems
Radar imaging of airborne targets : a primer for applied mathematicians and physicists
Synthetic impulse and aperture radar (SIAR) : a novel multi-frequency MIMO radar
Filtering and prediction : a primer
Radar imaging of the ocean waves
Introduction to sensors for ranging and imaging
Knowledge based radar detection, tracking, and classification
Remote sensing with imaging radar
Applications of weather radar systems : a guide to uses of radar data in meteorology and hydrology
Sea breeze and local winds
제어.로봇.시스템학회 논문지
황태현; 손남선; 김선영; 한정욱IEEE Sensors Letters
Yoo, T.; Bang, H.; Youn, W.제어.로봇.시스템학회 논문지
한정욱, 조용훈, 김진환, 이필엽IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Pham, B.-H.; Rabaste, O.; Bosse, J.; Hinostroza, I.; Chonavel, T.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Kim D.Y.,Ristic B.,Guan R.,Rosenberg L.IEEE Transactions on Signal Processing
Zhou Y.,Wang T.,Hu R.,Su H.,Liu Y.,Liu X.,Suo J.,Snoussi H.제어.로봇.시스템학회 논문지
김병두, 이자성Ocean Engineering
Chen C.,Li Y.,Wang T.한국인터넷방송통신학회 논문지
유동길, 현준석, 조인철, 손성환IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Zhou Y.,Su H.,Tian S.,Liu X.,Suo J.Sensors
Qi L.,Huang L.,Zhang Y.,Chen Y.,Wang J.,Zhang X.Journal of Supercomputing
Zhang W.,Cho S.,Chae J.,Sung Y.,Cho K.Ocean Engineering
Yao Z.,Chen X.,Xu N.,Gao N.,Ge M.Signal Processing
Ristic B.,Rosenberg L.,Kim D.Y.,Guan R.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Xinru Yuan; Jiaqi Liu; Di Cheng; Chang Chen; Weidong ChenIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Hojoon Lee; Hyunsung Lee; Donghoon Shin; Kyongsu YiInternational Journal of Control, Automation, and Systems
김승우, 김옹택, 송택렬IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Yuan X.,Liu J.,Cheng D.,Chen C.,Chen W.Optics and Lasers in Engineering
Wu C.,Xing W.,Feng Z.,Xia L.Remote Sensing
Jiang M.,Guo S.,Luo H.,Yao Y.,Cui G.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
유체의 속도, 초음속유동장의 충격파, 연소장의 온도, 연소생성물의 농도 등 반응장/비반응장의 특성을 측정하는데 있어, 기존의 방식은 측정장치를 유동장내 삽입하여 교란을 유발시킬 수 있는데 반해 레이저를 이용한 계측방식은 유동장의 교란을 유발시키지 않고 측정(non-intrusive technique) 가능하며, 그 정밀도도 매우 높다. 그러므로 본 과목은 빛(light)의 원리 및 특성, 레이저(LASER)의 기본 원리 및 특성을 기초로 하여 현재까지 개발된 레이저를 이용한 측정기법을 소개한다. 즉, LDV, PIV, PDPA, PLLIF, LIF, CARS 등 속도, 온도, 농도 등을 정확히 측정할 수 있는 기법의 원리, 장점 및 단점을 배우며, 전반적인 이해를 돕기 위해 기초적인 양자역학(Quantum mechanics), Scattering의 원리 및 종류(Rayleich & Raman Scattering), 형광(Fluorescence)의 원리, 분광법(Spectroscopy)에 대한 지식을 습득한다.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.전선 / 대학원
본 교과목에서는 선박설계를 위한 다양한 인공지능 방법을 배우고 이의 응용 사례를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 선수 과목 등을 통해 학습한 여러 딥 러닝 기법, 즉 DFN (Deep Feedforward Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), 강화 학습 (Reinforcement Learning) 등의 개념을 복습한다. 이후, 설계 분야를 기본설계, 생산설계, 운항설계 등으로 구분한 뒤, 각 분야에서 인공지능이 필요한 사례를 학습한다. 기본설계에서는 도면 내 객체 및 텍스트 인식, 해기상 및 선박 소요 마력 예측 등의 사례를 살펴본다. 생산설계에서는 블록 탑재를 위한 크레인 제어 등의 사례를 살펴본다. 운항 설계에서는 영상 기반 선박 주변 장애물의 탐지 및 추적, 선박의 충돌 회피 등의 사례를 살펴본다. 끝으로 학생들은 설계 분야의 특정한 주제에 대해 인공지능을 활용한 문제 해결 방법에 대해 Term Project를 수행한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.전선 / 대학원
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.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.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
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
탄성파를 이용하는 대표적인 방법인 반사법 탄성파 탐사와 굴절법 탄성파 탐사등을 다루게 된다. 탐사의 기본 원리가 되는 물리 수학적인 특성 과 파가 거동하는 매질에 따른 특성을 육상탐사법과 해상탐사로 나누어 강의하며 여러 가지 송신원 배열에 따른 결과 자료의 특성 및 전산 처리 과정에 대해서 다루게 된다.전선 / 대학원
레이저 이용 계측은 대상 유체의 흐름을 방해하지 않고 유체의 특성을 광학적으로 측정할 수 있는 최신 계측 기술이며 특히 고속의 난류 유동이나 반응중인 유체의 특성을 계측하기 위해 필수적인 기술이다. 본 수업에서는 레이저 기초 이론과 다양한 최신 계측 기술들을 학습하고, 개개인의 연구에 적합한 계측 기술을 개발할 수 있는 능력을 배양하도록 한다.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
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.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
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 학사
선박과 해양구조물의 파랑 중 운동의 기본 이론과 관련 공학적 문제들을 습득한다. 또한, 선박의 기본적 조종이론과 실험기법, 그리고 국제적으로 요구되는 조종성능에 대해 학습한다. 그리고 선박해양공학에서 사용되는 제어기법에 대한 기본적 이론과 사례들을 소개한다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 학사
이 과목에서는 자원탐사 및 지구조 해석연구에서 기본적으로 수행되는 중자력탐사와 광물자원탐사 및 지하수 탐사 등에 주로 이용되는 전기탐사와 전자기탐사에 대해 학습한다. 중력, 자력, 전기·전자탐사법 각각에 대해 기본원리, 자료획득, 자료처리, 자료해석 방법을 학습한다. 자료획득 부분에서는 탐사측선의 설계 방법, 탐사장비의 원리, 다양한 자료취득 방법에 대해 배우고 실습한다. 자료처리의 원리를 학습한 후 자료처리 소프트웨어를 이용하여 자료처리과정을 실습하고, 최종적으로 얻어지는 자료해석 단면의 해석 방법에 대해 학습한다. 특히, 다양한 현장 적용 사례를 소개하면서 물리탐사의 장단점 및 물리탐사 적용 시 문제점을 다룬다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.