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Pandu Sandi Pratama, Amruta Vinod Gulakari, Yuhanes Dedy Setiawan, 김대환, 김학경, 김상봉
2016 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 다중 위치 측정 모듈을 기반으로 하는 자동 유도 차량(AGV) 시스템의 궤적 추적 및 고장 감지 알고리즘의 구현 및 실험적 검증을 제시합니다. 백스텝핑 방법을 기반으로 하는 궤적 추적 제어기와 다중 위치 측정 모듈을 이용한 고장 감지 알고리즘을 제안하며, 엔코더, 레이저 스캐너, 레이저 내비게이션 시스템을 활용하여 위치 정보를 획득하고 확장 칼만 필터를 사용하여 예상치 못한 편차를 감지합니다.
Statistical process monitoring using advanced data-driven and deep learning approaches : theory and practical applications
Fault-diagnosis applications : model-based condition monitoring: actuators, drives, machinery, plants, sensors, and fault-tolerant systems
Fault detection and diagnosis in engineering systems
Fault detection and diagnosis in nonlinear systems : a differential and algebraic viewpoint
System fault diagnostics, reliability and related knowledge-based approaches
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Autonomous Intelligent Vehicles : Theory, Algorithms, and Implementation
Predicting vehicle trajectory
Detection and diagnosis of stiction in control loops : state of the art and advanced methods
Control strategies for advanced driver assistance systems and autonomous driving functions : development, testing and verification
Progress in system and robot analysis and control design
New directions in nonlinear and observer design
Fault detection and fault-tolerant control using sliding modes
Model-based fault diagnosis in dynamic systems using identification techniques
3D-position tracking and control for all-terrain robots
Fault diagnosis and reconfiguration in flight control systems
Advanced topics in artificial intelligence : 10th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI'97, Perth, Australia, November 30- December 4, 1997, proceedings
Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated navigation systems
International Journal of Control, Automation, and Systems
Pandu Sandi Pratama; Amruta Vinod Gulakari; Yuhanes Dedy Setiawan; 김대환; 김학경; 김상봉IFAC PAPERSONLINE
Majdzik, P.; Witczak, M.; Mrugalski, M.Journal of Physics: Conference Series
Chuanqian Yuan; Ye Wang; Jun Liu자동차안전학회지
윤영민; 정용환; 이종민; 이경수Transactions of the Institute of Measurement and Control
Xu, X.; Wu, Z.; He, S.; Su, P.; Zhao, F.International Journal of Control, Automation and Systems
Pratama, P.S.; Nguyen, T.H.; Kim, H.K.; Kim, D.H.; Kim, S.B.Journal of Physics: Conference Series
Haoran Xu; Yi Li; Yucheng LuPROCEEDINGS OF THE ASME/JSME JOINT INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION STORAGE AND PROCESSING SYSTEMS AND MICROMECHATRONICS FOR INFORMATION AND PRECISION EQUIPMENT, 2018
Oh, Kwangseok; Park, Sungyoul; Yi, KyongsuIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
K. Sneha; M. Ganesh; C. Jagadeesh; A. Hariharan; P. VaishnaviIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Sneha, K.; Vaishnavi, P.; Ganesh, M.; Jagadeesh, C.; Hariharan, A.Automotive Innovation
Biddle L.,Fallah S.자동차안전학회지
윤영민; 정용환; 이종민; 이경수Array
Natarajan R.,P S.R.,Bose S.C.,Gururaj H.L.,Flammini F.,Velmurugan S.International Journal of Control, Automation, and Systems
김상봉; Pandu Sandi Pratama; Trong-Hai Nguyen; 김대환; 김학경한국자동차공학회 논문집
장문정; 김세환; 라한별; 정진현; 성민상; 김정호; 문하경; 오광석Cognitive Computation
Fang, L.; Wang, X.2024 3RD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SENSOR TECHNOLOGY AND CONTROL, ISSTC
Zhang, Tao; Xiang, Zhiyi; Zhou, Jian; Nie, Xiaoming; Wang, QiInternational Journal of Aeronautical and Space Sciences
Davood Asadi; Karim Ahmadi; Seyed Yaser NabaviInternational Journal of Aeronautical and Space Sciences
Asadi, Davood; Ahmadi, Karim; Nabavi, Seyed YaserIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Instrum. Meas.
Ruiz-Carcel, C.; Starr, A.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 / 학사
본 과정에서는 인공지능에 대한 개요 및 deep learning에 대해 이해하며 TensorFlow 개념 및 기초 programming 실습을 진행한다. 그리고 Deep Learning 기반 Object Detection 방법과 무인점포 개발 응용을 위한 학습 trainset 자동 생성 방법을 실습을 통해 익힌다. 또한 AI Chip이 내장된 NPU 가속기 Board와 nVidia Jetson TX2 Board를 이용하여 YOLO V3 Object Detection 실습을 진행한다. 마지막으로 nVidia CUDA를 이용한 GPU Programming 개념 및 병렬 Programming 실습을 통해 GPU 구조에 대해 배운다.전선 / 학사
본 과정에서는 인공지능에 대한 개요 및 deep learning에 대해 이해하며 TensorFlow 개념 및 기초 programming 실습을 진행한다. 그리고 Deep Learning 기반 Object Detection 방법과 무인점포 개발 응용을 위한 학습 trainset 자동 생성 방법을 실습을 통해 익힌다. 또한 AI Chip이 내장된 NPU 가속기 Board와 nVidia Jetson TX2 Board를 이용하여 YOLO V3 Object Detection 실습을 진행한다. 마지막으로 nVidia CUDA를 이용한 GPU Programming 개념 및 병렬 Programming 실습을 통해 GPU 구조에 대해 배운다.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
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.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 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 대학원
이 과목은 차량동역학 및 제어 시스템과 제어이론응용을 다룬다. 동역학적 해석을 위한 물리적인 특성 및 모델링, 차량주행안전성, 스마트 자율주행 시스템에 대해 강의하고 이런 시스템에 응용되는 제어이론 및 제어기법을 학습할 수 있도록 한다. 특히, 스마트 자율주행 제어시스템의 최신 기술동향에 대해 소개한다. 자동차의 사고방지안전시스템 및 운전자보조시스템에 적용되는 제어이론을 소개한다. 또한 자율주행자동차에 핵심요소기술, 위치정보, 도로주위환경인지, 주행모드판단제어의 기본이론을 소개한다.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
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.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
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
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 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 동력원시스템의 원리, 구조 및 특징, 기존자동차와 전기차 전용플랫폼의 차이와 특징 등을 공부한다. 자동차에서 요구되는 동력특성을 이해하고 동력전달장치의 구성과 에너지흐름을 공부한다. 미래자동차의 중요 분야인 첨단운전자지원시스템(ADAS)과 자율주행차의 특징을 소개한다. 자동차가 환경에 미치는 영향을 공부하고 LCA 관점에서 동력원별 온실가스배출 특성을 알아본다.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.