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텐서플로우 2와 케라스를 이용한 고급 딥러닝 : DL, GAN, VAE, 심층 RL, 비지도 학습, 객체 감지 및 분할 등 적용
OpenCV 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 애플리케이션 구축을 위한
지능형 영상감시 시스템의 원리 및 응용 =
Advances in spatial data handling : geophysical dynamics, geosimulation and exploratory visualization
파이썬과 OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 학습 : 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들기 위한 강력한 OpenCV 3와 파이썬 활용하기
컴퓨터 비전과 알고리즘 : OpenCV 알고리즘을 활용한 컴퓨터 비전 프로그래밍
Introduction to Visual SLAM : from theory to practice
Recent developments in spatial analysis : spatial statistics, behavioural modelling, and computational intelligence
Progress in Location-Based Services
Visual object recognition
컴퓨터 비전과 딥러닝 : 텐서플로와 케라스를 사용한 전문 가이드
어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래
Future wireless networks and information systems.
Movement-aware applications for sustainable mobility : technologies and approaches
Decentralized spatial computing : foundations of geosensor networks
Semantic labeling of places with mobile robots
시각장애인을 위한 AI
한국산학기술학회논문지
김관중Multimedia Tools and Applications
Jin J.,Zhu A.,Wang Y.,Wright J.Automation in Construction
Kim H.,Ham Y.IEEE Transactions on Industrial Informatics, Industrial Informatics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Ind. Inf.
Chen, S.; Liu, H.; Kubota, N.Circuits and Systems
Manoharan Mahalakshmi; Divakaran Thilagavathy Dinesh; R. KanthavelIEEE Transactions on Human-Machine Systems, Human-Machine Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Human-Mach. Syst.
Zhao, D.; Wang, H.; Ma, H.; Xu, H.; Liu, L.; Zhang, P.2019 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION (CVPR 2019)
Li, Quanquan; Yan, Junjie; Lu, Xin; Li, Buyu; Yue, YuxinIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.
Castanon, G.; Elgharib, M.; Saligrama, V.; Jodoin, P.디지털콘텐츠학회논문지
장정익, 선민재, 남선우, 최재혁, 차기주KSII Transactions on Internet and Information Systems
이진석, 조승한, 오성준, 홍상진Procedia Computer Science
Yuan, YuanIEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Anli Liu; Lingwu Meng; Liang XiaoJournal of the Korea Society of Computer and Information
Bong-Gi JunInternational Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
Zu Kuan Wei; Na Chen; Young Hwan Oh; Hong Yeon Kim; Jae Hong KimJournal of Computing in Civil Engineering
Jack C. P. Cheng; Changhao Song; Xiao Zhang; Zhengyi ChenInternational Journal of Robotics Research
Martínez-Gómez, J.; García-Varea, I.; Cazorla, M.; Morell, V.Journal of Visual Communication and Image Representation
Dai, B.; Wang, Y.; Yao, Y.; Ye, W.; Chen, T.Multimedia Systems
Li, Haojie; Liu, Bin; Yi, Lei; Guan, Yue; Luo, Zhong-XuanApplied Intelligence: The International Journal of Research on Intelligent Systems for Real Life Complex Problems
Yu, Lingli; Jin, Mingyue; Zhou, KaijunJournal of Real-Time Image Processing
Hu, Jiyuan; Wang, Tao; Zhu, Shiqiang전선 / 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
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.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
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.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 / 학사
이 과목은 시공간 좌표체계에서 측정된 사회와 자연현상의 데이터 사이언스 분석기법을 다룬다. 지리학의 제 분야에서 다루는 정보를 정량적 분석이라는 맥락에서 “공간정보분석 1, 2”의 선행과목을 이수한 학생을 대상으로 한다. 시공간 자료구조, 시계열 모형, 공간모형의 이론을 고찰하고 머신러닝 알고리즘과 지리정보시스템을 플랫폼으로 실제 사례분석을 연습한다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.전선 / 학사
실습과 병행하여 기초적인 오차조정법, 네트워크 분석, 삼각 및 삼변측량, 트래버스 측량 등의 내용을 강의하고, 전자파거리측정기, 인공위성위치결정 시스템 등을 소개하며, 첨단연구분야인 지리정보시스템(GIS), 위성원격탐사, 디지털 매핑 등의 현황을 설명한다. 또한, 측량 장비 실습과 더불어 QGIS를 이용한 공간정보 자료 분석 실습을 병행한다.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.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.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
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.교양 / 학사
본 강의는 특정 지역의 공간적 특성을 효과적으로 이해하는데 필수적인 공간 정보에 대한 개념과 원리, 공간 정보 분석 방법, 그리고 다양한 시각적 기법들을 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 GIS 공간 모델, 공간 데이터 취득 및 조작, 주제도 매핑, 공간 분석 및 지리적 시각화, 웹, 모바일 기반 공간 정보 활용 등을 기초 교양 수준에서 포괄적으로 살펴본다. 아울러 학생들이 직접 공간 정보를 다루고, 매핑 및 시각화를 수행할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 간단한 실습을 병행한다.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 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 학사
본 교과목은 지역정보시스템을 이해하고 적용하며, 지역개발 및 지역계획 수립과정에 응용하는 것이 목적이다. 본 과목을 수강한 학생들은 지역을 분석하는 기술을 익혀 많은 분야에 다양하게 활용할 수 있을것이다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 패턴인식 알고리즘들에 대해서 공부한다. 패턴인식은 문자인식, 지문인식, 얼굴인식, 음성인식 등을 모두 포괄하는 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 그 응용 분야가 매우 다양하며 풀고자 하는 문제에 따라 분류문제, 회귀문제, 군집화문제 등으로 나눌 수 있다. 본 강의에서는 각각의 문제들을 풀기 위해 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 패턴인식 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
물질, 열 및 운동량의 이동기구와 전달식의 유도, 이들 식의 활용방법과 예제, 특히 화학공정 분야에서 유체이동 중심으로 일어나는 현상들의 해석에 관한 기초 지식의 활용에 목적을 둔다.