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Mengying Tang, 김학선
2021 / Culinary Science & Hospitality Research
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3D 깊이 센서 카메라를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 펭귄 모양의 로봇으로 구현하는 시스템을 개발했습니다. 사용자의 제스처에 따라 로봇이 세 가지 반응 모드를 보이도록 제어하며, 3D 깊이 카메라를 이용한 골격 정보 추출 및 동작 추적 성능을 설명합니다.
Experimental robotics IV : the 4th international symposium, Stanford, California, June 30-July 2, 1995
Experimental robotics I : the first international symposium, Montreal, June 19-21, 1989
Modelling and motion capture techniques for virtual environments : International Workshop, CAPTECH'98, Geneva, Switzerland, November 26-27, 1998 : proceedings
Robust vision for vision-based control of motion
Machine learning and robot perception
Experimental robotics : the 10th international symposium on experimental robotics
Robot physical interaction through the combination of vision, tactile and force feedback : applications to assistive robotics
Robotics : modelling, planning and control
Semantic 3D object maps for everyday robot manipulation
Introduction to robotics : analysis, control, applications
3D-position tracking and control for all-terrain robots
Robot modeling and control
Multi-locomotion robotic systems : new concepts of bio-inspired robotics
Springer handbook of robotics
Recent advances in mechatronics
Behavior-based robotics
물 위를 걷고 벽을 기어오르는 법 : 동물 운동과 로봇의 미래
Three-dimensional object recognition systems
Advanced intelligent systems
한국생산제조학회지
최용욱; 윤상현; 김준식; 안영석; 김동환한국인터넷방송통신학회 논문지
이성호, 한경호IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Sho Kobayashi; Weiwei Wan; Takuya Kiyokawa; Keisuke Koyama; Kensuke HaradaIEEE Robotics and Automation Letters
Xianbo Cai; Hiroshi Ito; Hyogo Hiruma; Tetsuya OgataKSII Transactions on Internet and Information Systems
Ahmad Jalal, Shaharyar Kamal, DongJournal of Electrical Engineering & Technology
하종은Applied Sciences (Switzerland)
Moysiadis V.,Katikaridis D.,Benos L.,Busato P.,Anagnostis A.,Kateris D.,Pearson S.,Bochtis D.Journal of Visual Communication and Image Representation
Yang, X.; Tian, Y.IEEE Sensors Journal, Sensors Journal, IEEE, IEEE Sensors J.
Majumder, S.; Kehtarnavaz, N.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Wenming Cao; Liangxi Qian; Yicha Zhang; Xuelong Li; Xinpeng YinAutonomous Robots
Coupeté E.,Moutarde F.,Manitsaris S.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Zhang, X.; Zhang, J.; Yang, Y.; Tu, Z.; Jia, Y.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Cao, W.; Qian, L.; Yin, X.; Zhang, Y.; Li, X.Data in brief
Schreuder CM; Bergh O; Steyn L; Theart RPNeurocomputing
Liu, B.; Ju, Z.; Liu, H.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Ding, Ing-Jr; Chang, Che-Wei제어.로봇.시스템학회 논문지
강봉수, 강덕화, 김송이, 박우재IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Borelli, S.; Giovinazzo, F.; Albini, A.; Grella, F.; Cannata, G.Cell Reports
Karashchuk P.,Rupp K.L.,Dickinson E.S.,Walling-Bell S.,Sanders E.,Azim E.,Brunton B.W.,Tuthill J.C.Journal of Electrical Engineering and Technology
Ha, J.-E.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
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전선 / 대학원
액츄에이션과 센싱은 대부분의 로봇시스템에서 핵심기능이다. 이 과목에서는 실제 로봇에서 사용되는 다양한 형태의 액츄에이터와 센서들의 기계적, 전기적 매커니즘을 살펴본다. 세부주제로는 전자기 액츄에이터, 유압 또는 공압 기반 액츄에이터, 고분자 액츄에이터, 생체 모사 인공근육, 힘 또는 촉각센서, 비젼센서, 소프트 센서 등을 포함한다. 이러한 액츄에이터와 센서들이 어떤 방식으로 작동을 하고 성능이 결정되는 지와 함께, 멀티 스케일 관점에서 실제 로봇 또는 기계 시스템에 적용이 될 때, 고려해야 할 설계요건들을 기계적인 특성, 제어 전략, 신호처리 등의 관점에서 알아본다.전선 / 학사
본 강의에서는 소동물 임상에서 비교적 흔하게 수행되는 소동물 골절 수술 9가지를 고화질 3D 수술 동영상을 활용하여 간접적으로 습득할 수 있도록 한다. 본 강좌를 통해 학생들은 소동물 골절 수술에 필요한 전반적인 지식뿐만 아니라 졸업 후 바로 활용 가능한 실질적인 수술 테크닉을 습득하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 생체에 대한 이해를 바탕으로 로봇을 설계하는 방법에 대해 학습한다. 근육의 구조, 다양한 형태의 운동 원리 및 신경제어 등의 생체 시스템에 대해 공부하고 엑츄에이터, 제조기술, 메커니즘 및 제어와 같은 로봇의 구성 요소들에 대해 알아본다. 이러한 기본 요소들을 이용하여 만들어진 다양한 생체 모방 로봇 및 의료용 로봇들을 다룬다.전선 / 학사
본 강좌에서는 국내 소동물 임상에서 비교적 흔하게 수행되는 소동물 정형, 신경외과 수술 12가지를 고화질 3D 수술 동영상을 활용하여 간접적으로 습득할 수 있도록 한다. 본 강좌를 통해 학생들은 소동물 정형, 신경외과 수술에 있어서 필요한 전반적인 지식뿐만 아니라 졸업 후 바로 활용할 수 있는 보다 실질적인 수술 테크닉을 습득하게 될 것이다.전선 / 학사
본 과목에서는 로봇의 역학적 해석, 설계, 운동계획 및 제어에 필요한 기초를 공부한다. 강체운동의 수학적 표현, 현대 나선 이론, 상태 공간 및 자유도, 다물체 시스템의 기구학적 및 동역학적 해석, 독립관절 제어 등을 공부해 실제 산업용 및 서비스 로봇에 적용하는 응용사례들을 집중적으로 다룬다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.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 / 학사
본 교과목은 이론과 실습으로 구성된다. 이론 부분에서는 생물생산을 위한 기계시스템을 구성하는 주요 장치와 매니퓰레이터 로봇에 대한 운동과 힘 분석의 기초 이론인 운동학(기구학)과 운동역학을 배우고, 실습 부분에서는 기계시스템의 3차원 설계를 위한 3D CAD, 운동과 힘 분석을 위한 다물체 동역학(Multi-BodyDynamics, MBD), 응력 해석을 위한 FEA(Finite Element Analysis)에 대한 기본 원리와 사용법을 익힌다. 또한, 이론과 실습에서 배운 지식을 프로젝트 수행을 통해 활용해본다.전선 / 대학원
운동학습이란 무엇이며, 그것이 어떻게 구별되는가 하는 문제와 운동기술의 제어와 학습에 대한 이론적 짓기을 운동 기술을 가르치는데 응용하며, 운동기술을 보다 잘 이해하도록 한다. 운동학습의 이해를 위해 운동 수행을 관찰하고 측정한 연구 결과들을 비교 평가하는 능력을 배운다.전선 / 대학원
이 교과목은 의료 로봇 및 기기 분야에 대한 전반적인 소개와 수술, 보조 및 치료 목적의 기기의 설계, 개발 및 적용을 제시한다. 구체적으로, 로봇최소침습술, 로봇중재술, 수술용 로봇, 의수, 재활 기기, 이식 기기의 작동 원리와 메커니즘 설계를 제시하며, 햅틱과 원격조종 등과 같은 기술에 대해서도 소개한다. 이 교과목은 교수의 강의, 임상 분야의 초청 강의, 학생의 저널 리뷰 발표 및 팀 프로젝트로 구성된다.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 / 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.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 / 학사
이 교과목에서는 인체의 해부학적 지식을 바탕으로 움직임 기능의 이해와 활용 부분에 초점을 맞추고 있다.따라서 머리, 팔, 다리, 몸통 등 각 기관의 명칭 및 움직임 뿐 아니라 인체를 이루고 있는 뼈, 근육 및 신경에 대해서도 학습하게 된다. 또한 실습을 통해 강의시간에 배운 내용을 완전히 숙지하도록 하며 현장 적용을 가능하게 하는데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
스마트시스템은 감지, 구동, 제어 기능을 갖추어, 주어진 상황을 지각·분석하고 이를 토대로 예측적·적응적 의사결정 및 지능적 행동을 수행한다. 본 과목은 인간 작업자와 스마트시스템 간의 상호작용을 다룬 인간공학 분야의 최신 연구들을 다루는 과목으로, 적응형 인터페이스, 인간-자동화 상호작용, 기계학습 기반 인간공학 설계, 스마트시스템 사용자경험 등의 주제에 대한 최신 연구 내용들을 학습한다.