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Hyunmi Ji
2018 / Global Business and Finance Review
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본 논문은 블랙박스 적용을 위한 자동차 개인 저장 장치 영상의 차량 번호판 검출을 위한 적응형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 확률밀도함수와 누적분포함수를 이용하여 영상의 밝기 분포를 분석하고, 분석된 특성에 따라 서로 다른 스트레칭을 수행한다. 실험 결과, 기존 알고리즘 대비 열화 현상이 적고 콘트라스트가 향상되어 차량 번호판 검출 정확도가 높아졌다.
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
OpenCV로 배우는 영상 처리 및 응용
Computer analysis of images and patterns : 8th International Conference, CAIP'99, Ljubljana, Slovenia, September 1-3, 1999 : proceedings
Machine learning : theory and applications
Computer vision : ACCV 2006 : 7th Asian Conference on Computer Vision, Hyderabad, India, January 13-16, 2006 : proceedings
Intelligent data analysis and applications : proceedings of the Third Euro-China Conference on Intelligent Data Analysis and Applications, ECC 2016
Computer analysis of images and patterns : 5th International Conference, CAIP '93, Budapest, Hungary, September 13-15, 1993 : proceedings
Augmented vision perception in infrared : algorithms and applied systems
A practical introduction to computer vision with OpenCV
Object detection and recognition in digital images : theory and practice
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
Image segmentation and compression using hidden Markov models
Cyber Security, Cryptology, and Machine Learning : 6th International Symposium, CSCML 2022, Be'er Sheva, Israel, June 30 – July 1, 2022, Proceedings
Electromechanical control technology and transportation : proceedings of the 2nd International Conference on Electromechanical Control Technology and Transportation (ICECTT 2017), 14-15 January, 2017, Zhuhai, China
Image processing : = principles and applications
Iterative identification and restoration of images
Fachtagung "Cognitive Verfahren und Systeme", Hamburg, 1973
Advances in pattern recognition : joint IAPR International Workshops SSPR'98 and SPR'98, Sydney, Australia, August 11-13, 1998, proceedings
Visualization in biomedical computing : 4th International Conference, VBC '96, Hamburg, Germany, September 22-25, 1996 : proceedings
한국산학기술학회논문지
윤종호; 최명렬; 이상선KSII Transactions on Internet and Information Systems
윤종호, 최명렬, 이상선멀티미디어학회논문지
이응주, 김성진, 이수현멀티미디어학회논문지
이응주, 김성진, 권기룡한국융합학회논문지
이정환Procedia Computer Science
Gunawan, P.H.; Sihotang, P.S.M.; Aditsania, A.융합보안 논문지
정남주; 이도연; 윤철희; 박상열International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems
황재필, 류경진, 박성근, 김은태, 강형진정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
석정철, 백낙훈, 김구진방송공학회 논문지
김정훈; 김기백Computers, Materials and Continua
Qureshi A.M.,Almujally N.A.,Alotaibi S.S.,Alatiyyah M.H.,Park J.Journal of Physics: Conference Series
I Made Ari Dwi Suta Atmaja; I Made Sajayasa; Inga Astawa; I Gusti Ngurah Bagus CaturbawaIET Intelligent Transport Systems
Gao F.,Cai Y.,Ge Y.,Lu S.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine
Meeras Salman Al-Shemarry; Yan Li; Shahab AbdullaPattern Analysis and Applications
Hassaballah, M.; Kenk, Mourad A.; El-Henawy, Ibrahim M.Future Generation Computer Systems
Qu Z.,Chen Z.한국콘텐츠학회 논문지
김진호Journal of Real-Time Image Processing
Pirgazi, Jamshid; Sorkhi, Ali Ghanbari; Kallehbasti, Mohammad Mehdi PourhashemTransportation Research Record
Shaaban, K.; Tounsi, H.中国公共安全(学术版) / China Public Security
华莎; 张昊; 吴昌成; 孙巍; HUA Sha; ZHANG Hao; WU Changcheng; SUN Wei전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.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
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.전선 / 대학원
검사제작을 위한 문항반응이론의 수리 모형의 이해와 그 적용에 관한 능력의 함양과 문항반응이론의 적용의 제 측면으로서 개별적응검사, 검사점수동등화, 문항편파성의 탐색 및 문제은행 등의 적용 등을 다룬다.전선 / 대학원
방사선 물리, 초음파와 도플러의 일반물리와 영상진단에 응용. 자기공명영상의 물리, 확산과 관류영상에 대한 물리및 임상적 응용과 자기공명 분산법의 임상적 이용을 이해한다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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.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
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
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
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 생체 이미징에 사용되는 다양한 영상방식(탐침, Quantum Dot Imaging, Optical Imaging, Near Infrared Spectroscopy, 초음파, Computerized Tomography, 양전자 단층 촬영, 자기공명영상 및 뇌기능성자기공명영상)의 물리학, 전기공학적 원리를 소개하고 영상재구성방식을 학습하게 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.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.전필 / 대학원
디지털포렌식의 대상인 디지털 증거는 디지털 문서 및 데이터로 구성된다. 이러한 증거는 위장, 암호화 등의 방법을 활용하여 기기에 저장되기 때문에 이의 분석을 위해서는 암호학에 관한 지식이 요구된다. 따라서 이 과목에서는 기초 정수론, 이산수학, 확률론 등 현대 암호학의 이해에 필요한 수학이론을 먼저 소개한 뒤 정보보호와 암호론의 기본 개념과 다양한 기존의 암호체계의 암호화 및 복호화 알고리즘, 복잡도와 안전성, 장단점 등을 강의한다. 구체적으로 대칭키 암호, 공개키 암호, 해쉬함수, 전자서명 등을 다룬다.전선 / 대학원
영상을 이용한 폐의 해부학, 폐질환의 병태생리학적 연관성을 익히고, 단순흉부촬영, 고해상 전산화단층촬영을 포함한 전산화단층촬영, 방사선유도하의 생검 등의 방법의 적용에 대하여 소개한다.전선 / 대학원
진단영상을 이용하여 측두하악관절의 정상해부학적구조와 병적상태를 규명하고자 한다. 일반촬영, 파노라마촬영, CT, MRI 등으로 각각의 질환에 대한 특징을 비교 진단하는 데 목적을 둔다.