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Sampat Ghosh, 전혜진, 정철의
2020 / Journal of Ecology and Environment
안현철, Seongjin Kim, 김재경
2014 / KSII Transactions on Internet and Information Systems
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본 연구는 사용자의 감정 상태를 정확하게 추정하기 위해 유전 알고리즘으로 최적화된 새로운 서포트 벡터 회귀(GASVR) 모델을 제안합니다. GASVR은 SVR의 커널 파라미터와 특징 부분 집합을 최적화하여 valence와 arousal 수준을 예측하며, 실제 얼굴 반응 및 감정 상태 데이터셋을 활용한 실험 결과 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보였습니다.
Advanced topics in artificial intelligence : 10th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI'97, Perth, Australia, November 30- December 4, 1997, proceedings
The roots of backpropagation : from ordered derivatives to neural networks and political forecasting
Advanced intelligent computing theories and applications : with aspects of contemporary intelligent computing techniques. 4th international conference on intelligent computing, ICIC 2008 Shanghai, China, September 15-18, 2008 proceedings
Success in evolutionary computation
Artificial intelligence and causal inference
Genetic algorithms and investment strategies
Knowledge-based intelligent information and engineering systems : 8th international conference, KES 2004, Wellington, New Zealand, September 20-25, 2004 : proceedings, Part Ⅰ
Evolutionary programming VII : 7th international conference, EP98, San Diego, California, USA, March 25-27, 1998 : proceedings
Pattern recognition in bioinformatics : 7th IAPR International Conference, PRIB 2012 Tokyo, Japan, November 8-10, 2012 proceedings
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Handbook of probabilistic models
Advances in artificial intelligence : 13th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, SBIA '96, Curitiba, Brazil, October 23-25, 1996 : proceedings
Modern simulation and modeling
Kernel methods in bioengineering, signal and image processing
Artificial neural networks : ICANN '97 : 7th International Conference, Lausanne, Switzerland, October 8-10, 1997 : proceedings
(예제로 배우는) 파이썬 머신러닝
Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks ; International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN'99, :proceedings
Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems : 11th International Conference IEAAIE-98, Benicássim, Castellón, Spain, June 1998 : proceedings
Indoor scene recognition by 3-D object search : for robot programming by demonstration
Computational optimization and applications in engineering and industry
KSII Transactions on Internet and Information Systems
안현철; Seongjin Kim; 김재경Construction and Building Materials
Babagoli R.,Rezaei M.IEEE Transactions on Consumer Electronics, Consumer Electronics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Consumer Electron.
Ayata, D.; Yaslan, Y.; Kamasak, M.E.SENSORS
Galvao, Filipe; Alarcao, Soraia M.; Fonseca, Manuel J.지능정보연구
김성진, 유은정, 정민규, 김재경, 안현철제어.로봇.시스템학회 논문지
마카라 완니, 고광은, 박승민, 심귀보Journal of Food Process Engineering
Younis K.,Ahmad S.,Osama K.,Malik M.A.Neurocomputing
Marcolin F.,Olivetti E.C.,Castiblanco Jimenez I.A.,Passavanti G.,Moos S.,Vezzetti E.,Celeghin A.Personal and Ubiquitous Computing
Cunningham S.,Ridley H.,Weinel J.,Picking R.Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Kumar R.,Kumaraswamidhas L.A.,Murthy V.M.S.R.,Vettivel S.C.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Gal, Viviane; Banerjee, Soumya; Rad, DanaJournal of Intelligent and Fuzzy Systems
Gal, V.; Banerjee, S.; Rad, D.V.Mathematical Problems in Engineering
Ding S.,Fang C.,Zhang S.Procedia Computer Science
Smairi, Nadia; Abadlia, Houda; Brahim, Hajer; Chaari, Wided LejouadPerception
Schmidtmann, Gunnar; Jennings, Ben J.; Sandra, Dasha A.; Pollock, Jordan; Gold, IanRenewable and Sustainable Energy Reviews
Sharifzadeh M.,Sikinioti-Lock A.,Shah N.한국지능시스템학회 논문지
마카라 완니; 고광은; 박승민; 심귀보International Journal of Speech Technology
Christy A.,Vaithyasubramanian S.,Jesudoss A.,Praveena M.D.A.Neurocomputing
Gupta, R.; ur Rehman Laghari, K.; Falk, T.H.한국지능시스템학회 논문지
마카라 완니, 고광은, 박승민, 심귀보전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 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.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 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.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
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
인간의 정서, 인지, 행동 문제는 뇌 기능과 밀접한 관련이 있으며, 생체신호와 뇌파에 대한 컴퓨터 분석 기법을 활용하면 이러한 문제와 연관된 뇌 및 자율신경계 활동을 정량적으로 평가하고 패턴을 분류하는 데 큰 도움을 줄 수 있다. 이 과정은 의학, 간호, 심리, 교육, 체육 등 비전공자들을 위해 설계되었으며, 생체신호 분석 경험이 없는 이들이 임상 연구에 바로 적용할 수 있도록 정량뇌파(QEEG) 및 심박변이도(HRV) 분석의 이론과 측정 장비, 분석 소프트웨어 실습을 제공한다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 대학원
본 교과목은 축산관련 다양한 분야에 대한 세미나 발표 진행과 상호 토론을 통해 국내외 상황 파악 및 첨단 분야의 학술적 성과에 대한 이해를 높이고자 한다. 친환경 첨단연구, 축산물 안전, 기능성 축산물 개발, 유전육종 등 다양한 분야를 아우르는 발표와 토론을 통해 축산분야에 대한 효율적인 문제 해결 과정 습득을 목적으로 하고 있다. 축산과학 분야의 최신기술 동향, 구제역, 조류독감, 광우병 등 축산분야의 국제적 이슈, 축산업에 대한 각국의 정책 사례 등의 주제를 수강생이 선택하여 각자 발표를 준비하고 매시간 발표와 함께 교수의 지도하에 자유로운 토론식 수업을 진행한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 학사
본 과목에서는 자연어 처리 분야의 최근 기술 발전과 이를 이해하기 위한 배경 지식 전반을 강의한다. Transformer model 기반 자연어 처리 기법을 주로 다루며, 이를 이해하기 위해 필요한 배경 지식(Embedding, Encoder-Decoder, Attention 등)을 다룬다. 실제 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 Transformer를 수정/활용하는 프로젝트를 진행한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
통계적 기계학습 방법은 데이터과학 및 인공지능 분야에서 핵심 방법론으로 사용되고 있다. 본 강의에서는 통계적 기계학습 방법론을 소개하고 기본 이론을 배운다. 주로 지도학습방법론을 위주로 다루며, 의사결정론, 고차원 선형모형, 비모수 함수추정, 의사결정나무와 앙상블, Support vector machine 그리고 딥러닝에 대한 이론 및 알고리즘을 가르친다. 그리고 지도학습 알고리즘을 관통하는 통계학적 원리인 M-추정량에 대해서 논의한다.