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본 연구는 LED 다이 본딩 공정의 정확도를 향상시키기 위해 머신 비전 기반의 측정 시스템을 개발하고, 에폭시 토출 및 어태칭 상태 검출을 위한 새로운 비전 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과, 개발된 시스템은 X:-29㎛, Y:-32㎛, 회전오차 3도 이내의 높은 정확도를 보였다.
Solid state lighting reliability.
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Challenges and applications for implementing machine learning in computer vision
컴퓨터 비전 5e : 원리, 알고리듬, 응용
Proceedings of 2020 Chinese Intelligent Systems Conference : Volume I
Enhancing cognitive assistance systems with inertial measurement units
Artificial Intelligence for Communications and Networks : Second EAI International Conference, AICON 2020, Virtual Event, December 19-20, 2020, Proceedings
Engineering systems with intelligence : concepts, tools, and applications
Mechatronic design in textile engineering
Automotive, mechanical and electrical engineering : proceedings of the 2016 International Conference on Automotive Engineering, Mechanical and Electrical Engineering (AEMEE 2016), Hong Kong, China, 9-11 December 2016
Machine learning in VLSI computer-aided design
Automatic calibration and reconstruction for active vision systems
Technology of electrical measurements
Computer vision systems : first international conference, proceedings
High-dynamic-range (HDR) vision : microelectronics, image processing, computer graphics
Proceedings of the second International Conference on Mechatronics and Automatic Control
한국산학기술학회논문지
조용규, 이정원, 하석재, 조명우, 최원호센서학회지
김주영, 양순호, 김민규한국산학기술학회논문지
김병찬; 하석재; 양지경; 이인철; 강동성; 한봉석; 한유진Nondestructive Testing and Evaluation
Perng, D.-B.; Liu, H.-W.; Chen, S.-H.한국산학기술학회논문지
하석재, 조용규, 조명우, 이광철, 최원호TEXTILE RESEARCH JOURNAL
Ahn, Jiseon; Kim, Sungmin마이크로전자 및 패키징학회지
최인혁, 정안목, 조해국, 양기동, 이학준Applied Sciences (Switzerland)
Lee W.C.,Huang K.C.한국산학기술학회논문지
하석재, 김종수, 조명우, 최종명Smart Structures and Systems, An International Journal
X.W. Ye, Y. Q. Ni, T.T. Wai, K.Y. Wong, X.M. Zhang, F. Xu제어.로봇.시스템학회 논문지
고국원, 이상준, 김동현, 이지연IEEE PHOTONICS TECHNOLOGY LETTERS
Cheng, Han; Xiao, Chunxian; Ji, Yongqing; Ni, Jianmin; Wang, Tongyao한국정보통신학회논문지
이시웅, 강현수한국생산제조학회지
윤재웅IEEE Transactions on Wireless Communications
Zhang K.,Zhang Z.,Zhu B.스마트미디어저널
김남호; 이현준; 정희자; 이장군한국정보기술학회논문지
이상원, 최돈진, 송창규, 전명근IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Cheng, Jiameng; Jiang, Hai; Wang, Dongjie; Zheng, Weixiong; Shen, Yang; Wu, MiaoProcedia CIRP
Prezas, Loukas; Michalos, George; Arkouli, Zoi; Katsikarelis, Antonis; Makris, SotirisIEEE PHOTONICS JOURNAL
Wu, Yu-Chun; Hsu, Ke-Ling; Liu, Yang; Hong, Chong-You; Chow, Chi-Wai; Yeh, Chien-Hung; Liao, Xin-Lan; Lin, Kun-Hsien; Chen, Yi-Yuan전선 / 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 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.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 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.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 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.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
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 학사
본 교과는 인공지능의 중요한 문제중의 하나인 컴퓨터비전의 기초를 소개하는 과목으로서 컴퓨터비전 관련 이론의 이해는 물론 알고리즘의 설계 및 분석을 통하여 다양한 공학적 응용예를 익힌다. 본 교과의 내용으로는 영상형성과정의 광학적 모델링, 영상전처리 및 복원문제로 부터 영상특징추출, 그리고 물체검출 및 인식문제 등의 고차원 문제가 포함될 것이며, 이의 해결을 위한 고전적인 접근 방법 뿐 아니라 최신 연구경향 및 방법론들을 공부한다.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 / 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
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 / 대학원
생물체의 영상을 획득하기 위한 hardware 구성, CCD 카메라를 이용한 영상획득, 영상처리 software 등에 대해서 학습하여 이를 생물체, 농산물, 정밀농업, 자율주행 등에 응용하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
대학원 과정의 학생들에게 치과용 고분자의 물성에 대한 연구방법론의 획득과 응용을 위해 제공될 수 있는 교과목으로 1. 계측의 원리와 수학적 해석 2. 각종 sensor의 원리와 응용 (변위센서, 힘센서, 광센서, 압력센서, 온도센서등) 3. Operation amplifier, 저역 통과 filter의 원리와 응용 및 이를 이용한 신호증폭과 신호처리 4. A/D converting, data acquisition의 원리와 computer interfacing 방법 5. Labview를 이용한 computer programming 및 data analysis 6. 이상의 내용을 종합하여 computer based instrumentation 및 measurement system의 연구와 개발 방법 등에 대한 이론과 실습이 제공되며 고분자 물성 측정과 같은 생체 재료 및 bio-mechanics와 관련된 연구 수행 시 필요한 실험 장치를 직접 분석, 설계, 구현할 수 있도록 하고 여러 기기분석 장치를 이용한 연구 시 이들의 이해와 응용에 큰 도움을 줄 수 있다.전선 / 학사
본 강좌는 컴퓨터 프로그래밍 혹은 하드웨어 동작에 대한 경험이 없는 학생들을 대상으로 하드웨어를 처음으로 사용하여 만들기 실습 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 온도, 습도, 조도 등의 센서 및 LED, LCD등 출력 장치들을 연결하고 구동해 본다. 이들 하드웨어 기기들을 동작시키기 위한 간단한 프로그래밍 방법을 배운다. 또한, 저항, 콘덴서 등의 기본 소자 및 간단한 반도체 스위치들을 연결하여 덧셈기등의 하드웨어 장치를 만들어 보고, 컴퓨터 프로그래밍으로 하드웨어 동작 모의실험을 하는 방법을 배운다. 반도체 하드웨어 설계를 위한 전공 과목들의 내용을 미리 실습해 봄으로써 후속 강좌들에서 배울 하드웨어 설계 지식의 필요성을 미리 경험해 본다.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
신호와 시스템을 분석하는데 필요한 기초적인 수학과 개념은 이미 공업수학 등을 통하여 거의 다 학습했다고 볼 수 있다. 여기서는 실제로 우리 주변과 공학 분야에서 볼 수 있는 신호나 시스템이 주어졌을 때 이를 분석하고, 원하는 응용분야에 적용하기 위하여 이러한 기초 이론들을 다시 이에 맞게 재해석하고 보다 물리적인 의미를 찾아보도록 한다. 또한 본 강의는 실제적인 응용을 위한 DSP (digital signal processing)를 학습하기 위한 기초단계라 할 수 있다.전필 / 대학원
디지털 증거수집과 디지털 증거분석에 동원되는 최신 컴퓨터 기술을 심도 있게 다룬다. 휘발성/비휘발성 저장매체의 디지털 증거물 처리과정, 증거물의 온전함을 확보하는 기술, 디지털 증거물과 그 처리 과정의 무결점을 확인하는 기술, 디지털 포렌식에 사용되는 모든 자동 도구들의 무결점 확보 기술, 방대한 디지털 자료에서 유의미한 정보를 도출하는 빅데이터 분석 기술, off-line및 on-line 디지털 자료 실시간 분석 기술 등을 실습을 통해 살펴본다. 그리고 디지털 포렌식 관련 현장의 전문가들을 초청하여 최신 기술들을 들어본다.