최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 논문은 입체영상에서 질감 및 깊이 특징을 활용하여 문자를 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 후보 영역 추출, 문자열 형성 영역 추출, 문자와 배경 분리, 그리고 최종 검증의 네 단계로 구성된다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.
A computational framework for segmentation and grouping
Document analysis systems : theory and practice : Third IAPR Workshop, DAS'98, Nagano, Japan, November 4-6, 1998 : selected papers
파이썬과 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 학습 : 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 OpenCV 3와 파이썬 활용하기
Advances in pattern recognition : joint IAPR International Workshops SSPR'98 and SPR'98, Sydney, Australia, August 11-13, 1998, proceedings
컴퓨터 비전과 딥러닝 : 텐서플로와 케라스를 사용한 전문 가이드
Advances in document image analysis : first Brazilian symposium, BSDIA '97, Curitiba, Brazil, November 2-5, 1997 : proceedings
Advanced computing and systems for security
Scale space and variational methods in computer vision : first international conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007 : proceedings
(언어학으로 풀어 본) 문자의 세계
Feature extraction : foundations and applications
Graphics recognition : methods and applications : first international workshop, University Park, PA, USA, August 10-11, 1995 : selected papers
Audio and Speech Processing with MATLAB
Computer vision metrics : survey, taxonomy, and analysis
High-performance liquid chromatography of peptides and proteins : separation, analysis, and conformation
OpenCV 를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍 : 기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지
(기본 영상처리부터 고급 컴퓨터 비전까지 아우르는) OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍
질적 연구방법 =
Computational intelligence in multimedia processing : recent advances
Machine learning : theory and applications
(새내기) 파이썬 =
전병태, 송치양 · 2006
한국컴퓨터정보학회논문지
전병태, 김영인 · 2006
한국컴퓨터정보학회논문지
최미영, 김계영, 최형일 · 2007
한국컴퓨터정보학회논문지
김민수, 백장선, 이귀상, 김수형 · 2002
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
오명관; 박종천 · 2014
한국산학기술학회논문지
박종천, 이근왕, 박형근 · 2012
한국산학기술학회논문지
정창부, 김수형 · 2006
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
장승익, 정선화, 임길택, 남윤석 · 2003
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
신현경 · 2010
정보처리학회논문지D
장석우, 박영재, 허문행 · 2015
한국정보통신학회논문지
신현경 · 2010
정보처리학회논문지D
배경숙, 최영우 · 2004
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
전선 / 학사
본 교과목은 언어습득의 네가지 영역, 즉 쓰기, 듣기, 말하기, 읽기 영역 중에서 쓰기 영역의 능력을 향상하기 위한 것으로서, 편지, 프로토콜, 허구텍스트 등 다양한 종류의 텍스트들의 특징에 대해 알아보고, 실제로 이들을 써보는 연습을 한다.전선 / 대학원
질적 연구의 설계, 질적 데이터의 수집, 체계적인 질적 데이터의 분석, 질적 데이터를 활용한 텍스트마이닝 방법에 대해 이론과 실습을 통해 학습한다.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 / 학사
본 과목은 언어습득의 네 가지 영역, 즉 쓰기, 듣기, 말하기, 읽기 영역 중에서 읽기 영역의 능력을 향상하기 위한 것으로서, 문학텍스트 및 실용텍스트 등 다양한 종류의 텍스트들을 활용하여 연습한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks전선 / 대학원
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.전선 / 대학원
질적연구의 이론적 배경과 최근의 연구동향에 대한 이해를 바탕으로 유아교육에 적용할 수 있는 질적연구의 유형 및 방법을 배우고, 실제 연구에 적용하여 질적연구에 대한 방법론적 이해를 증진한다.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
언어이해의 여러 단계들(예: 언어지각, 어휘처리, 통사처리, 덩이글이해, 추론 등)에서 이루어지는 표상과 처리과정을 다루는 과목이다. 이론과 실험적 증거들에 근거하여 언어이해 과정을 탐구함으로써 언어이해 기제에 대한 지식을 축적하고 언어심리 실험에 대한 이해를 증진시킨다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 학부에서 배운 수의영상의학 지식을 토대로 더욱 진보하고 포괄적인 내용을 다루게 된다. 일반방사선, 투시, 특수 조영법, 초음파, 전산화단층촬영, 자기공명영상, 핵의학 등 진단영상 영역에서 양질의 영상 획득을 위한 영상 방법의 본질적 특성을 이해하고, 장비를 조작하거나 문제점을 해결할 수 있으며, 이를 통해 얻은 양질의 영상을 이용해 다양한 질환에 따른 영상의 특성을 숙지하고 실제 진료에서 활용할 수 있는 능력을 갖춘다. 강의 내용은 수의영상의학 영역에서의 기존의 문헌 및 최근 학술지 논문 등을 통해 준비를 하게 되며, 강의 외에도 실제 다양한 증례를 통해 영상을 판독하는 기술을 함양하도록 한다.전선 / 학사
식품성분표에서 활용되는 식품의 수분, 조지방, 조단백질, 조섬유, 회분, 가용성무질소물 등 개략 성분의 정량을 위한 기초적인 이론과 실험을 다룬다. 단백질의 정색반응실험을 하고 단백질의 가수분해물 중의 아미노산을 분별결정으로 분리하고 크로마토그래피에 의하여 분리 동정 실험을 한다. 당류의 정색 반응 시험과 Bertrand법에 의한 화학적 정량 시험을 한다. 전분의 산가수분해물중의 D-glucose, maltose 및 그 밖에 oligosaccharide의 크로마토그래피 분리시험을 한다. 당류의 편광 회전측정에 의한 정량 시험을 한다.전선 / 대학원
가정교육학을 연구하는 데 있어서 문제에 접근하는 다양한 방법론들의 역사적 배경 및 철학적 배경을 이해함으로써 적한합 연구 설계와 자료분석 능력을 기른다. 특히 질적 연구(qualitative research)의 논리를 이해하고 그 기법을 터득하되, 현장실습을 통해서 자료를 수집하고 그결과를 기술, 분석, 해석하여 보고서를 쓰기까지의 전체과정을 익힌다.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
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 질적자료 분석에 초점을 맞추고 있다. 학생들은 참여관찰과 면담 등을 통하여 수집한 자료를 민속학적 방법, 현상학적 방법, 근거이론방법 등의 원리에 따라 분석을 실제로 수행하여 각 분석의 특성과 절차를 익히도록 한다. 구체적인 분석에서는 케이스내 분석, 케이스간 분석과 검증 등에 관한 내용들이 포함될 것이다. 또한 체계적인 질적자료 관리를 위하여 NUDIST 등과 같은 소프트웨어를 도입하고자 한다. 본 교과목을 통하여 학생들은 실제 질적연구 수행을 위해 필요한 다양한 기술과 절차와 지식을 함양할 것이다.전선 / 대학원
강좌에서는 Bayes, MAP, Neyman-Pearson, MMSE 등의 검출 이론과 이의 추정에 대해 다룬다. 또한 최적 수신기의 성능과 이의 분석을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.