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본 연구는 광학 영상과 열적외선 영상의 정합 정확도를 높이기 위해 SURF 알고리즘과 지역적 위상 상관도 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 참조 영상의 특징점을 추출하고, 이를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하며, 가상 및 실제 위성 영상(Landsat-8, ASTER)을 이용한 실험을 통해 기존 기법보다 효과적인 정합 성능을 입증했다.
Computer vision metrics : survey, taxonomy, and analysis
Radar remote sensing of urban areas
Satellite technology : principles and applications
Spatial autocorrelation and spatial filtering : gaining understanding through theory and scientific visualization
Innovations in remote sensing and photogrammetry
위성영상의 공간해상도 특성에 관한 연구 : 해안습지 토지피복 분류를 중심으로 =
Wavelet theory and application
OpenCV 를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 : 기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지
Augmented vision perception in infrared : algorithms and applied systems
Artificial neural networks -- ICANN 2006 : 16th international conference, Athens, Greece, September 10-14, 2006, proceedings
Essential image processing and GIS for remote sensing
A computational framework for segmentation and grouping
Computer vision - ECCV 90
(기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지 아우르는) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍
Inverse synthetic aperture radar imaging with MATLAB
Science perspectives for 3D spectroscopy : proceedings of the ESO Workshop, held in Garching, Germany, 10-14 October 2005
파이썬 3로 컴퓨터 비전 다루기 : 이미지 인식, 추적, 머신 러닝, 비디오 처리, 컴퓨터 비전 웹서비스
Foundations of image science :
Theory and approach of information retrievals from electromagnetic scattering and remote sensing
대한공간정보학회지
한유경; 최재완대한원격탐사학회지
박주언, 김태헌, 이창희, 한유경인터넷정보학회논문지
강석천, 황인택, 최광남한국컴퓨터정보학회논문지
김재협; 최봉준; 천승우; 이종민; 문영식대한원격탐사학회지
김아름, 송정환, 강서리, 이우경journal of Korean Society for Geospatial Information Science
염준호; 한유경; 김용일대한원격탐사학회지
김아름; 송정환; 강서리; 이우경대한원격탐사학회지
전형주; 김용일대한공간정보학회지
한유경; 김용일; 이원희정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
안효창, 이상범대한원격탐사학회지
윤예린, 김태헌, 오재홍, 한유경한국컴퓨터정보학회논문지
김재협, 최봉준, 천승우, 이종민, 문영식软件导刊 / Software Guide
刘鹏飞; 高如新; LIU Peng-fei; GAO Ru-xin대한토목학회 논문집D
손홍규, 김의명, 송영선대한토목학회 논문집D
김종홍, 손홍규, 허준대한원격탐사학회지
김태헌, 이기림, 이원희, 염준호, 정세정, 한유경IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Chureesampant, K.; Susaki, J.한국인터넷방송통신학회 논문지
김태우대한공간정보학회지
한유경, 김용일, 이원희대한원격탐사학회지
김태헌, 윤예린, 이창희, 한유경전선 / 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 / 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
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.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
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.전선 / 학사
다양한 공간 분석 영역에 유용하게 활용될 수 있는 위성영상정보에 대한 개념과 원리를 익히고, 각 응용 분야에 위성정보영상이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 강의의 전반부는 위성영상정보에 대한 개요, 원격탐사(remote sensing) 시스템의 구성 요소, 다중분광 이미지, 주요 위성 및 센서의 특성 등을 다룬다. 후반부는 위성영상정보 처리에 중점을 두며, 토지이용이나 환경모니터링, 도시 분석 등과 같은 응용 사례에 대해 살펴본다. 특히, 실습을 통해 Erdas Imagine과 같은 위성영상처리 소프트웨어의 활용 능력을 배양한다.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
영상을 이용한 폐의 해부학, 폐질환의 병태생리학적 연관성을 익히고, 단순흉부촬영, 고해상 전산화단층촬영을 포함한 전산화단층촬영, 방사선유도하의 생검 등의 방법의 적용에 대하여 소개한다.공통 / 대학원
FMRI는 인간을 대상으로 한 뇌인지과학 및 인지신경과학 연구에서 매우 핵심적인 광범위하게 활용되고 있는 연구방법이다. 이 강의는 기능적 자기공명 영상을 포함한 뇌영상 자료가 어떻게 수집, 전처리, 분석되고 해석되는 그 이론적 배경을 소개하고, 학생들로 하여금 실습을 통해 fMRI 자료를 분석하는 다양한 통계적 도구들과 기법들을 익히게 한다. 이 강의는 fMRI를 사용하여 인지기능을 뒷받침하는 뇌 시스템을 연구하는데 관심이 있는 대학원생 혹은 고학년 학부생들에게 유용할 것이다.일선 / 학사
본 과목은 위상수학과 조합론에 기반한 데이터 분석 및 네트워크 이론에의 응용에 관심을 둔 학생들을 대상으로 한다. 빅데이터 분석에 있어“데이터의 형태”가 중요한 분류 기준으로 자리 잡게 되었으며 이러한 형태를 위상수학을 이용하여 인식하고 평가하는 방법을 배운다. 또한 조합론과 그래프이론에 기반하여 위상수학적 데이터 분석 결과를 고도화하고 네트워크에 응용하는 방법을 배운다. 관련한 선형대수의 주제들은 필요에 따라 복습을 병행한다.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 / 학사
"지구표면 및 지하 천부에서 일어나고 있는 다양한 지구의 물리, 화학적 현상을 인공위성으로부터 관측하기 위한 원격탐사의 기본 원리를 익힌다. 여기에는 광학, 열적외선, 마이크로파(SAR) 위성자료의 획득 및 처리뿐만 아니라 지구위치정보시스템(GPS)의 기본원리도 함께 다룬다. 이론과 더불어 실습을 통해 Landsat, Ikonos, RadarSAT, TerraSAR-X 등과 같은 인공위성을 통해 획득된 자료를 다룸으로써 원격탐사 자료의 처리에 익숙해지도록 한다.전선 / 학사
본 강좌에서는 국내 소동물 임상에서 비교적 흔하게 수행되는 소동물 정형, 신경외과 수술 12가지를 고화질 3D 수술 동영상을 활용하여 간접적으로 습득할 수 있도록 한다. 본 강좌를 통해 학생들은 소동물 정형, 신경외과 수술에 있어서 필요한 전반적인 지식뿐만 아니라 졸업 후 바로 활용할 수 있는 보다 실질적인 수술 테크닉을 습득하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
근골격계 질환의 영상진단을 위한 관절과 척추를 포함한 근골격계의 영상 해부학을 이해하고, 질환과 외상에 의한 단순 X선 촬영, 자기공명영상, 초음파 검사의 방법과 소견을 익히고, 뼈의 조직생검을 포함한 중재적 시술의 적용을 소개한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
진단영상을 이용하여 측두하악관절의 정상해부학적구조와 병적상태를 규명하고자 한다. 일반촬영, 파노라마촬영, CT, MRI 등으로 각각의 질환에 대한 특징을 비교 진단하는 데 목적을 둔다.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
위성항법(GNSS)의 원리와 오차원인, 그리고 종류 및 그 응용에 대해 배우게 되고 위성항법실험을 통하여 보정위성항법(DGNSS) 및 광역보정위성항법(WADGNSS)을 이용한 자기위치계산법을 습득하게 된다. 또한 무결성 감시(Integrity Monitoring)기법 및 초정밀 보정위성항법(RTK)에 대해서도 다룬다. 위성항법의 단점을 극복하기 위한 관성항법(INS)과의 결합형태인 GNSS/INS에 대해서도 배운다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.