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Xiaofei Liu, Shengbo Qi, Reza Malekain, Zhixiong Li
2019 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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Simplified robust adaptive detection and beamforming for wireless communications
Adaptive signal processing in wireless communications
Robust adaptive beamforming edited by Jian Li and Petre Stoica.
통신용 광대역 적응형 안테나 기술 개발 =
Active radar cross section reduction : theory and applications
Introduction to communications engineering
Multi-objective design of antennas using surrogate models
Multidimensional systems signal processing algorithms and application techniques
Sound capture for humanmachine interfaces : practical aspects of microphone array signal processing
전자빔을 이용한 패턴형성 연구 =
신경회로망 칩을 이용한 비선형 적응 등화기 개발에 관한 연구 =
양성자 빔 조사에 의해 개질된 레지스트 위의 선택적 나노바이오 물질흡착과 나노 구조물 형성 =
Adaptive antennas and receivers
Trends in communication technologies and engineering science
Active materials and adaptive structures : proceedings of the ADPAAIAAASMESPIE Conference on Active Materials and Adaptive Structures, 4-8 November 1991, Alexandria, Virginia
Wavelet radio : adaptive and reconfigurable wireless systems based on wavelets
통신용 광대역 적응형 안테나 기술 개발 =
Introduction to direction-of-arrival estimation
한국전자통신학회 논문지
문지윤, 황석승한국전자통신학회 논문지
문지윤, 황명환, 황석승한국전자통신학회 논문지
문지윤, 황석승한국전자통신학회 논문지
김태윤, 황석승한국컴퓨터정보학회논문지
신호섭IETE Technical Review (Institution of Electronics and Telecommunication Engineers, India)
Sharma, A.; Mathur, S.IEEE Signal Processing Letters, Signal Processing Letters, IEEE, IEEE Signal Process. Lett.
Chen, Z.; Li, H.; Cui, G.; Rangaswamy, M.IEEE Wireless Communications Letters
Du W.,Chu Z.,Chen G.,Xiao P.,Lin Z.,Huang C.,Hao W.한국통신학회논문지
윤영호, 박윤옥, 박형래Signal Processing
Han J.,Ng B.P.,Er M.H.Journal of the Acoustical Society of Korea
Shin M.,Cho Y.,Choo Y.,Lee K.,Hong J.,Kim S.,Hong W.Remote Sensing
Wu J.,Tang X.,Huang L.,Ni S.,Wang F.한국통신학회논문지
김소라; 유흥균전자공학회논문지
서영광, 김지현, 박진오, 강현진, 김재윤, 문병호, 김형남한국전자통신학회 논문지
김태윤, 황석승Neural Computing and Applications
Gondal, Muhammad Asif; Anees, AmirIEEE Sensors Journal
Yang J.,Tu Y.,Lu J.,Yang Z.Digital Signal Processing: A Review Journal
Gu Y.,Zhang Y.D.Signal, Image and Video Processing
Korayem, R.; Bendoukha, S.한국정보통신학회논문지
오주현; 곽경훈; 오영석; 조성민; 오혁준전선 / 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
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.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 / 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
초음파 현상을 이해하기 위해서는 특성에 따른 파동의 전파 특성을 이해할 필요가 있다. 본 강좌에서는 무한/반무한 탄성체에서의 기본적인 파동 현상을 공부한 다음, 오일러보, 티모센코보에서의 굽힘파, 평판에서의 램파와 전단파, 실린더에서의 포크햄머-크리파 등 다양한 유도초음파를 다룬다. 또한 파동전파 특성을 조절하는데 사용되는 최근의 기술에 대해서도 공부한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
공간구조물, 장력구조물, 판과 쉘구조물, 박막구조물, 적응구조물, 그리고 종이접기에 기반한 전개구조물 등을 통하여 경량 가변 구조물의 해석 및 설계를 학습하고, 기계, 항공우주, 바이오, 건축, 그리고 환경 분야로의 응용을 모색한다. 추가로 프로그래밍을 통한 시뮬레이션, 외부 하중에 따른 구조물의 변형 메커니즘과 기계적인 특성의 변화를 분석하고 프로토타입 제작을 위한 첨단 장비 사용 등을 학습한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 생체 계측의 이론 및 실험 기법 등을 다룬다. 교과 내용은 바이오센서, 증폭기, 신호처리부를 포함하는 생체계측기기의 설계와 이를 이용한 다양한 생체 신호의 측정이 주를 이룬다. 측정하는 생체 신호의 예로는 근육에서 발생하는 근전도(EMG), 심장에서 발생하는 심전도(ECG), 눈에서 측정하는 안전위도(EOG)등이 있으며 또한 뇌 및 신경에서 발생하는 신경 신호를 이용한 뇌-기계접속시스템, 세포내 미세신호를 측정하기 위한 나노바이오센서등 최근 주제도 다룬다. 일부실험도 병행할 계획이다.전선 / 대학원
강좌에서는 Bayes, MAP, Neyman-Pearson, MMSE 등의 검출 이론과 이의 추정에 대해 다룬다. 또한 최적 수신기의 성능과 이의 분석을 다룬다.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 / 학사
본 강의는 미시와 거시자료의 계량분석에 필요한 학부수준의 기초지식을 담고 있다. 이 강의의 주된 내용은 이항 로짓/프로빗, 순위 로짓/프로빗, 다항 로짓, 조건부 로짓, 층화 로짓/프로빗, 공간자기상과모형, 공간로짓모형 등이다. 이 강의에서는 상기의 모형에 대한 이론적 습득 이외에 SAS, MATLAB, LIMDEP 등과 같은 통계패키지의 숙달에도 주안점을 두고 있다.전선 / 대학원
사진측량에 대한 기본이론들을 이해하고 이를 응용하기 위한 제반 기술들에 관해 학습한다. 사진의 취득에서, 검정, 입체시, 3차원 정보의 추출과 표현, DEM, TIN, 정사투영사진 등 주제를 두루 다루며 소프트웨어를 이용한 실습을 병행한다.전선 / 대학원
본 강의는 Electrostatics와 Electrodynamics를 포함하는 전자장 강의로서 Electrostatics에서는 Green의 정리를 통한 정전장 문제의 해석 및 그 응용, Electrodynamics에서는 파동 방정식을 통한 전자파의 발생, 전파, 반사, 굴절 등과 안테나 이론 등을 고찰하게 된다.전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
고정성보철학 분야에서 치료계획, 지대치형성, 인상, 교합기, 모형제작, 납형조각, 주조, 납착 및 전부 도재관, 임플랜트 보철학에 관한 최신 문헌고찰과 증례를 발표한다.전선 / 대학원
인공지능 기술은 머신러닝(Machine Learning) 보다 한단계 발전한 딥러닝(Deep Learning)이 널리 사용되고 있다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 데이터를 분석해 특징을 추출하고 학습함으로써 인공지능의 성능을 크게 발전시켰다. 또한, 생성형 인공지능 모델은 사람처럼 자연스러운 대화의 생성을 가능케 함으로써 인공지능 기술을 더욱 발전시키고 있다. 본 강좌에서는 인공지능과 딥러닝에 대한 개요를 설명하고, 생성형 인공지능 기술을 소개한다. 인공지능 프로그래밍을 위한 프레임워크를 습득하고, 이를 활용한 기초 인공지능 프로그래밍을 실습한다. 또한, 생성형 인공지능 모델을 활용하여 인공지능 응용을 프로그래밍하는 방법을 소개한다. 딥러닝의 주요 응용 분야인 객체 인식용 인공지능 모델을 이해하고, 학습을 위한 데이터셋을 자동으로 생성하는 방법을 실습한다. 인공지능반도체를 내장한 하드웨어 보드를 사용하는 방법을 실습한다. 다양한 입력과 출력을 제어하는 프로그래밍을 학습하고, 인공지능 가속기를 활용하여 인공지능 모델을 실행하는 프로그래밍을 실습한다. 고성능의 GPU를 활용하기 위한 프로그래밍 환경을 이해하고, GPU 프로그래밍의 개념과 실습을 통해 GPU의 구조에 대해 학습한다. 마지막으로, 각 단원에서 배운 내용을 기반으로 프로젝트 형식으로 구현한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 인공지능반도체 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 진행하며, 인공지능반도체 개발 프로젝트와 관련된 연구 주제에 대하여 선행 연구를 조사하고, 해결책 제시하며 및 실험, 분석 혹은 모의실험을 통한 검증을 진행한다.인공지능반도체 아키텍처, 인공지능반도체를 위한 시스템소프트웨어, 주요 인공지능 응용 모델, 인공지능반도체 하드웨어 회로 설계 및 소자 설계등을 포함한 인공지능반도체 분야의 다양한 주제를 대상으로 학습한다. 구체적인 인공지능반도체 설계사례로는 서버용 인공지능반도체, 엣지용 인공지능반도체, 학습용 인공지능반도체 및 추론용 인공지능반도체 등 다양한 인공지능반도체 제품을 다룬다. 논문 세미나에서는 최고수준의 학술대회 및 학술지에서 발표된 최신 주요 논문을 주로 발표하고, 해결책 제시 및 검증 결과를 포함하는 연구 보고서를 제출한다.