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Jian Zhang, Xiaohang Li, Fanglai Zhu
2016 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 자율주행 차량의 위치 추정을 위해 2D 레이저 센서 측정값과 도로 특징 지도를 활용하는 Particle Filter 기반의 기법을 제안합니다. 도로의 커브 및 차선 표시와 같은 도로 특징을 검출하여 2D 레이저 레인지 파인더 측정을 통해 격자 기반 특징 지도를 구성하고, 이를 바탕으로 실시간으로 자율주행 차량의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제시합니다.
Autonomous Intelligent Vehicles : Theory, Algorithms, and Implementation
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Informatics in control, automation and robotics : selected papers from the international conference on informatics in control, automation and robotics 2007
Computer vision - ECCV 90
Robotic navigation and mapping with radar
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images
Experimental robotics : the 10th international symposium on experimental robotics
자동차 자율주행 기술 교과서 : 인공지능 시대의 자동차 첨단기술을 이해하는 자율주행 메커니즘 해설
Three-dimensional object recognition systems
Visualization in Scientific Computing '98 : proceedings of the Eurographics workshop in Blaubeuren, Germany, April 20-22, 1998
Vision and navigation : the Carnegie Mellon Navlab
자율주행 자동차공학 : 인지기술 판단기술 제어기술 검증기술
자율형 지능차량 이론과 응용
인공지능 및 카메라영상인식 기반의 자율 주행차 최신 개발기술 및 센서 적용방안
Progress in Location-Based Services
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
모빌리티의 미래 : 전기차부터 자율주행, 도심항공에서 우주여행까지 세상을 바꿀 모빌리티 기술의 거의 모든 것
Vehicle location and navigation systems
3D-position tracking and control for all-terrain robots
제어.로봇.시스템학회 논문지
안경재; 이택규; 강연식Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
Kyung-Jae Ahn; Yeonsik Kang; Taekgyu Lee제어.로봇.시스템학회 논문지
황종락, 안경재, 강연식Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
Jongrak Hwang; Yeonsik Kang; Kyung-Jae AhnRobotica
Zhang Y.,Wang L.,Jiang X.,Zeng Y.,Dai Y.Engineering Applications of Artificial Intelligence
Wang P.,Mihaylova L.,Bonnifait P.,Xu P.,Jiang J.ETRI Journal
한승준, 최정단IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
Wang Z.,Fang J.,Dai X.,Zhang H.,Vlacic L.IEEE Robotics and Automation Letters
Jeong, Jinyong; Kim, Ayoung; Cho, YounggunIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Cai Y.,Lu Z.,Wang H.,Chen L.,Li Y.Robotica
Liu Q.,Di X.,Xu B.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Yingfeng Cai; Ziheng Lu; Hai Wang; Long Chen; Yicheng LiIEEE Transactions on Intelligent Vehicles
Zhao C.,Fu C.,Dolan J.,Wang J.IEEE Access
Choi M.,Suhr J.,Choi K.,Jung H.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Lee, Hojoon; Lee, Hyunsung; Shin, Donghoon; Yi, Kyongsu대한원격탐사학회지
김호준, 이임평IEEE Systems Journal
Lin C.Y.,Lian F.L.제어.로봇.시스템학회 논문지
김정구, 김진욱, 김진형, 고윤호, 정슬Sensors
Yu B.,Zhang H.,Li W.,Qian C.,Li B.,Wu C.SENSORS
Hasanujjaman, Muhammad; Chowdhury, Mostafa Zaman; Jang, Yeong Min전선 / 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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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 / 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
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
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 자율주행과 관련된 이론을 소개하고 자율주행 시스템의 응용을 살펴봅니다. 자율주행 기술은 자동차 및 각종 모빌리티에 매우 중요한 기술입니다. 본 강좌는 학생들에게 자율주행에 필요한 센싱, 심층학습, 의사 결정, 강화학습, 그리고 경로계획 알고리즘을 소개합니다. 또한 자율 시스템을 구축하고 이론적 지식을 실제 문제에 응용하는 방법들을 살펴봅니다.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 / 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
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
“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
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
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 한다.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
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
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.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
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 인공지능반도체 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 진행하며, 인공지능반도체 개발 프로젝트와 관련된 연구 주제에 대하여 선행 연구를 조사하고, 해결책 제시하며 및 실험, 분석 혹은 모의실험을 통한 검증을 진행한다.인공지능반도체 아키텍처, 인공지능반도체를 위한 시스템소프트웨어, 주요 인공지능 응용 모델, 인공지능반도체 하드웨어 회로 설계 및 소자 설계등을 포함한 인공지능반도체 분야의 다양한 주제를 대상으로 학습한다. 구체적인 인공지능반도체 설계사례로는 서버용 인공지능반도체, 엣지용 인공지능반도체, 학습용 인공지능반도체 및 추론용 인공지능반도체 등 다양한 인공지능반도체 제품을 다룬다. 논문 세미나에서는 최고수준의 학술대회 및 학술지에서 발표된 최신 주요 논문을 주로 발표하고, 해결책 제시 및 검증 결과를 포함하는 연구 보고서를 제출한다.