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김은식, 이소희, 김준범, 김찬수, 윤봉택, 이성훈, 임원택, 김효정, 최정환, 한혜림
2015 / Journal of Ecology and Environment
Zhao J.,Xia J.,Ma Q.,Wu J.
2019 / Optics Express
조균연, 이태로, 이서준
2014 / 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
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본 연구는 u-Healthcare에서 심전도 데이터를 효율적으로 전송하기 위해 IoT 환경에 적합한 전송 방법과 압축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 압축 방식과 비교하여 11.7의 압축률을 보였다.
Deep learning, machine learning and IoT in biomedical and health informatics : techniques and applications
Low-overhead communications in IoT networks : structured signal processing approaches
Chemical, gas, and biosensors for internet of things and related applications
Internet of Things and sensor network for COVID-19
Smart sensors at the IoT frontier
Healthcare informatics for fighting COVID-19 and future epidemics
글로벌 커뮤니케이션 : 다문화적 관점
Embedded sensor systems
Computer and information science
Digital Twin Technologies and Smart Cities
IoT platforms, use cases, privacy, and business models : with hands-on examples based on the VICINITY platform
Managing the internet of things : architectures, theories and applications
Security and privacy in internet of things (IoTs) : models, algorithms, and implementations
아키텍트와 엔지니어를 위한 IoT 가이드 : 센서부터 에지 컴퓨팅, 클라우드까지 IoT 구축의 모든 것
Internet of things : architectures, protocols and standards
Forthcoming Networks and Sustainability in the IoT Era : Second International Conference, FoNeS-IoT 2021, Volume 1
M-health : emerging mobile health systems
Unit and ubiquitous Internet of things
스마트헬스산업 유망 기술별 동향분석 : 모바일헬스의료정보관리AI·빅데이터
사물인터넷 : 우리가 꿈꾸는 스마트한 세상
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
조균연; 이태로; 이서준The Journal of Supercomputing
Prasanalakshmi Balaji; K. Murugan; Karthik Srinivasan; S. Shridevi; Shermin Shamsudheen; Yu‐Chen HuJournal of Supercomputing
Prasanalakshmi B.,Murugan K.,Srinivasan K.,Shridevi S.,Shamsudheen S.,Hu Y.C.Journal of Testing and Evaluation
J. Jennifer Ranjani; A. Shanthoshini Selvapriya; E. VijayanJournal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Bharathi R.,Abirami T.INTERNET OF THINGS
Nassra, Ihab; Capella, Juan, VIEEE Signal Processing Letters, Signal Processing Letters, IEEE, IEEE Signal Process. Lett.
Del Testa, D.; Rossi, M.IEEE Transactions on Industrial Informatics, Industrial Informatics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Ind. Inf.
Alawida, M.IEEE Transactions on Industrial Informatics
Moatsum AlawidaComputational intelligence and neuroscience
Khan S; Singh YV; Singh P; Singh RSIEEE transactions on biomedical circuits and systems
Deepu CJ; Heng CH; Lian YComputational intelligence and neuroscience
Shadab Khan; Yash Veer Singh; Pushpendra Singh; Ram Sewak SinghIEEE Internet of Things Journal
Dhou K.,Cruzen C.IEEE Transactions on Green Communications and Networking
Kaur M.,Singh D.,Kumar V.,Gupta B.B.,Abd El-Latif A.A.Big Data and Cognitive Computing
Kang J.J.,Fahd K.,Venkatraman S.Applied Soft Computing Journal
Wu F.Y.,Yang K.,Sheng X.CAAI Transactions on Intelligence Technology
Kenan İnce; Cemile İnce; Davut HanbayMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Patidar, Sanjay; Jindal, Rajni; Kumar, NeeteshACM Computing Surveys
Chiarot G.,Silvestri C.International Journal of Circuit Theory and Applications
Qureshi K.N.,Qayyum S.,Ul Islam M.N.,Jeon G.전선 / 대학원
현대의 지식정보화 사회에서는 의료서비스를 제공하는 방식으로 IT를 활용하는 u-Healthcare의 개념이 보편화되었다. 본 교과목에서는 HT(Healthcare Technology)와 IT(Information Technology)의 접목인 HIT를 활용한 의료서비스 전달방법과 관련 첨단기술에 대하여 학습한다. 또한 유헬스케어 전달방식 중의 하나인 원격의료(Telemdeicine, Telecare, Telenursing)와 유헬스케어 서비스 시장 및 가치체계 분석, 외국의 선진사례와 현재 시범사업으로 진행되는 국내의 유헬스케어 모델을 고찰한다. 유헬스케어의 국내 정착과 향후 발전을 위한 법제도적 방안 등도 심층적으로 고찰하고 분석한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
바이오시스템의 연구에 필요한 정밀농업과 ICT 정보공학의 기술과 적용사례를 다룬다. 이를 위해 정밀농업의 기반 기술인 지구측위시스템, 원격탐사, 변량살포 기술, 포장정보 검출 및 변이분석 등을 공부하고 ICT 정보처리를 위한 USN, 유무선 통신 및 ISOBUS 데이터 표준화 기술에 대한 이론적 고찰과 적용 사례를 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 1을 수강하였고, IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 1에서 IoT·인공지능·빅데이터의 실무응용 연구 2 수강 승인을 받은 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 고난이도 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다. 선수과목 : IoT·인공지능·빅데이터 실무응용 1 또는 IoT·인공지능·빅데이터 실무응용 연구 1전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대의 의료 및 돌봄 서비스 제공에 있어 센서기술, 빅데이터, AI 등 ICT 활용은 중요한 전략적 기틀을 제공한다. 본 교과목에서는 HT(Health Technology)와 ICT(Information & Communication Technology)을 성공적으로 인간의 건강관리 및 증진에 활용하기 위해 숙지해야 할 원리들을 대해 폭넓게 다룬다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 학사
"빅데이터", "인공지능", "스마트헬스케어", "유비쿼터스 컴퓨팅", "가상공간" 등의 기술적 유행어가 넘쳐나는 오늘날, 정보과학의 관점에서 몸과 마음의 문제를 조망하고자 한다. 이 수업을 통해 학생들은 몸과 마음을 어떻게 데이터로 표현할 수 있는가에 대해 배우게 될 것이다. 의학, 생물학, 심리학, 신경과학 등 몸과 마음의 문제를 다루는 학문들이 데이터과학과 결합되는 융합의 지점에 있는 최신의 연구 동향에 대해 살펴볼 것이다. 오늘날 학문은 한편으로는 세분화되어 가지만 또 한편으로는 다양한 관점에서 복잡한 문제를 푸는 거대과학을 지향하고 있다. 몸과 마음의 문제에 있어서 어떻게 다양한 관점의 융합 연구가 가능한지에 대해 탐구를 하게 될 것이다. 같은 주제에 대해 인문학적 관점에서 바라본 질문들에 대해 현대공학과 과학은 어떻게 답을 줄 수 있으며, 어떻게 인문학과 공학 및 과학이 함께 연구할 수 있는가에 대해서도 창의적으로 생각하는 시간을 가질 것이다. 학생들은 "몸, 마음, 데이터"와 관련된 소 연구주제들을 자발적으로 찾아서 연구하고 창의적인 방법으로 프로젝트를 만들어 진행하게 될 것이다.전선 / 대학원
4차산업혁명 시대를 맞이하여 의료빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 다양한 출처에서 다양한 형태로 생성된 데이터의 통합분석을 가능하게 하는 전제조건은 데이터의 표준화를 통한 상호운용성의 확보이다. 본 교과목은 보건의료데이터의 활용과 공유를 위하여 표준화된 형태로 표현하고 정리하는 방법을 다룬다. 본 교과목을 통해 학생들은 보건의료표준화용어체계, 데이터 모델링, 온톨로지 등 표준화된 형태로 데이터를 표현하고 정리해내는 다양한 기법들에 대해 익힌다.전선 / 대학원
‘임상역학 방법론 및 데이터 처리’ 과정은 의학 연구, 특히 임상역학 연구에서 필요한 역학적 방법론과 통계 분석 기법을 다루는 강의임. 이 과정에서는 데이터 유형의 이해, 데이터 요약 및 시각화, p값과 신뢰 구간 해석 등 통계적 결과 해석을 중점적으로 다루며, 데이터 처리 및 분석 과정에서 발생할 수 있는 제한점에 대해서도 심도 있게 논의함. 과정의 목표는 다음과 같음: 1) 다양한 연구 설계에 따라 적절한 연구 방법론과 통계 분석 방법을 선택할 수 있는 능력을 기름. 2) 데이터 처리 및 정제, 기술 통계와 추론 통계를 직접 수행할 수 있도록 훈련함. 3) 통계 분석 결과를 정확하게 해석하고 효과적으로 전달하는 역량을 배양함. 본 과정은 학생들이 데이터의 특성을 이해하고, 이에 맞는 통계 분석 방법을 선택할 수 있도록 도울 수 있으며 다양한 역학 연구 설계가 데이터 분석 과정에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 구성되었음. 강의에서는 실제 다양한 유형의 데이터를 활용하여, 이론과 실습을 함께 경험할 수 있도록 구성되어 있음. 수업은 다음과 같이 진행함: 1) 이론 강의와 병행하여 실제 데이터를 활용한 실습 과제를 제공함. 2) 학생들은 다양한 통계 검정을 직접 수행하고, 연구 질문과 데이터 유형에 맞는 분석 방법을 선택해 적용하는 실습 훈련을 하게 됨. 3) 실습 시간에는 제공된 데이터 세트를 분석하고, 결과를 도출하는 과정을 통해 실전 경험을 쌓음. 참고로, 학생들은 원활한 실습을 위해 개인 노트북(랩탑)을 반드시 준비해야 함.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
기후변화, 대기오염, 녹지 등의 자연환경이 질병과 건강에 미치는 영향을 환경-보건의료 융합 빅데이터를 활용하여 분석해 보고 그 과정에서 다양한 연구방법론을 익힌다.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 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.