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Jo, Hantae; Jang, Dongmin; Park, Sun Kyu; Lee, Mi-Gi; Cha, Byungsun; Park, Chaewon; Shin, Yong Sub; Park, Hyein; Baek, Jin-myoung; Heo, Hyojin; Brito, Sofia; "비전임"_약대; Chae, Sehyun; Yan, Shao-wei; Lee, Changho; Min, Churl K.; Bin, Bum-Ho
2021 / Journal of Ginseng Research
Lee Seung
2022 / Journal of the Korean Physical Society
Xiaona Luan, Song Zhang, Gang Li
2018 / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
우경완, 심미옥, 박호, 정호경, 안병관, 함성호, 박종혁, 조현우
2018 / 한국자원식물학회지
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본 논문은 다중 드론 애드혹 네트워크 환경에서 네트워크 연결 불안정으로 인한 임무 실패 및 드론 추락 사고를 방지하기 위해 자율적인 네트워크 복구 기술을 제안합니다. NS-3 시뮬레이션을 통해 제안하는 단계적 자가 복구 기술이 기존 방식보다 패킷 전달률과 네트워크 단절 시간 측면에서 성능 향상을 보임을 확인했습니다.
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
Bottoms up and the devil laughs : a journey through the deep state
드론 스마트 농업 : 4차 산업혁명 핵심기술
(드론의 범죄화 시대에 따른) 드론과 안티드론
사물인터넷이 바꾸는 세상
드론의 세계 : 그 마법의 원리를 말하다 =
동적시스템 자동제어
드론 시큐리티 스펙트럼 : 하늘 위의 위협을 통제하는 보안 전략서
선택 가능한 미래
多无人机自主协同控制理论与方法
로봇의 지배 : 인공지능은 어떻게 모든 것을 바꿔 놓았나
드론 비즈니스 =
드론 촬영 입문
시그널스 : 반짝하는 것과 롱런하는 것
드론은 산업의 미래를 어떻게 바꾸는가
(개발자를 위한) 드론 해부학
Provisioning, recovery, and in-operation planning in elastic optical networks
농업용 방제드론 : 초심자부터 전문 방제사까지
드론 무인항공기 하늘의 산업혁명 : 개발의 기초산업별 활용비즈니스 전략
Digital twin technology
한국통신학회논문지
김동혁; 백호기; 임재성IEEE Access
Jan S.U.,Abbasi I.A.,Algarni F.IEEE Transactions on Wireless Communications
Lin N.,Fu L.,Zhao L.,Min G.,Al-Dubai A.,Gacanin H.International Journal of Disaster Risk Reduction
Carlos Osorio Quero; Jose Martinez-CarranzaComputer
Bernhard Rinner; Christian Bettstetter; Hermann Hellwagner; Stephan WeissIEEE Transactions on Network and Service Management
Qu C.,Sorbelli F.B.,Singh R.,Calyam P.,Das S.K.Peer-to-Peer Networking and Applications
Mahyar SadrishojaeiProcedia Computer Science
Pereira, Fernando LoboComputers, Materials and Continua
Jan S.U.,Abbasi I.A.,Algarni F.한국컴퓨터정보학회논문지
박윤길; 이수진Transactions on Emerging Telecommunications Technologies
Ali H.,Islam S.u.,Song H.,Munir K.IEEE Communications Magazine, Communications Magazine, IEEE, IEEE Commun. Mag.
Naqvi, Syed Ahsan Raza; Hassan, Syed Ali; Pervaiz, Haris; Ni, QiangComputer Communications
Pandey, V.K.; De, S.; Nandi, S.IEEE Access
Alwateer M.,Loke S.W.,Fernando N.과학수사학회지
주호진; 임강수; 김해중Personal and Ubiquitous Computing
Areias B.,Martins A.,Paula N.,Reis A.B.,Sargento S.IEEE Transactions on Network and Service Management, Network and Service Management, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Netw. Serv. Manage.
Reddy Yeduri, S.; Jeeru, S.; Jee Pandey, O.; Cenkeramaddi, L.R.한국통신학회논문지
이상연; 김명은; 손종권; 전지훈; 이강복Journal of Network and Systems Management
Akpınar, Şener; Şatır Akpunar, Özge한국인터넷방송통신학회 논문지
김종권, 정영지전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 학사
이 교과목은 드론 운용에 필요한 기본 이론과 실습을 함께 다루는 과목으로, 드론의 비행 원리, 제어 시스템, 관련 항공법규, 그리고 실제 운용 기술에 대한 체계적인 기초를 제공한다. 수강생들은 드론의 구조와 주요 센서 및 장비에 대한 기초 지식을 습득하고, 안전한 비행을 위한 규정과 절차를 학습한다. 또한, 시뮬레이션 및 실제 조종 실습을 통해 다양한 비행 모드와 임무 수행 방법을 경험할 수 있다. 본 강좌는 이론(2시간)과 실습(2시간)을 병행하여 진행되며, 이를 통해 학생들은 단순한 기기 조작을 넘어 드론 운용 전반에 관한 종합적 역량을 기를 수 있다. 나아가 항공우주공학적 관점에서 드론 기술의 발전 방향과 응용 가능성에 대한 이해를 확장하여, 향후 전문 분야 학습 및 연구로 이어질 수 있는 기반을 마련한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 네트워크 위상, 전달 경로, 패킷 흐름의 조절, 라우터 디자인, 교착상태의 탐지 및 회피, 혼잡 제어 등 상호연결 네트워크의 구조와 설계에 관한 주제를 다룬다. 이와 함께 on-chip 네트워크, 병렬 컴퓨터, 공유 메모리의 상호연결, 데이터 센터 네트워크와 인터넷 라우터의 스위칭 조직 등 상호연결 네트워크의 이론이 활용될 수 있는 예를 살펴본다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 네트워크 위상, 전달 경로, 패킷 흐름의 조절, 라우터 디자인, 교착상태의 탐지 및 회피, 혼잡 제어 등 상호연결 네트워크의 구조와 설계에 관한 주제를 다룬다. 이와 함께 on-chip 네트워크, 병렬 컴퓨터, 공유 메모리의 상호연결, 데이터 센터 네트워크와 인터넷 라우터의 스위칭 조직 등 상호연결 네트워크의 이론이 활용될 수 있는 예를 살펴본다.전선 / 대학원
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
두개의 직접 연결된 디바이스 간의 데이터 교환과 관련된 환경에서 전송, 인터페이싱, 링크제어 및 다중화를 이해하고, 또 통신망을 통해 데이터전송 서비스를 제공하는데 필요한 기능과 그 메커니즘을 이해할 수 있도록 한다. 이 교과목에서 취급하는 내용은 다양한 전송매체를 통한 데이터의 전송 및 인코딩, 디지탈 데이터통신 기술, 데이터 링크 제어, 멀티플렉싱, 패킷 교환, 망 경로배정 및 혼잡제어, 근거리망의 종류와 동작원리이다.전선 / 대학원
정보화 사회의 도래와 함께 이동 통신의 중요성은 나날이 증대되고 있다. 본 과목에서는 이러한 흐름에 발맞추어 이동 통신의 기반이 되는 물리계층 과 상위계층을 이해하는데 목적을 둔다. 본 과목에서는 디지털 통신의 기초에서 출발하여, 무선 통신 환경의 특징을 알아보고, 2,3 세대 통신의 기본이 되는 CDMA를 통해 다중 사용자 환경을 이해해본다. 나아가 이동 통신의 용량 확장과 성능 개선을 위하여 많은 가능성을 가지고 있는 다중 안테나 시스템, 스마트 안테나 시스템, 무선 자원 관리 등을 다루게 된다.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 / 학사
최근 들어서 대부분의 통신시스템이 디지털통신시스템으로 바뀌어 가고 있는데 본 강좌에서는 이러한 디지털통신시스템의 변조 및 복조에 관한 기초이론을 이해하고 그들의 응용분야인 확산대역통신시스템 및 다중사용자 무선통신시스템 그리고 정보이론 및 오류정정부호에 관한 기초이론을 다룬다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
항공기와 우주비행체에 대한 운동방정식을 유도하고 각 항의 물리적인 의미를 해석한다. 유도한 운동방정식을 자동비행 및 제어에 적용하기 적합한 식인 State Space 식으로 변형하고, 다양한 자동비행 모드에 대해 제어기를 설계하고 모사함으로서 항공우주비행체의 자동비행에 대한 전반적인 시스템을 이해한다. 또한 항공우주 시스템의 성능을 개선하기 위한 다양한 제어시스템을 공부한다. 항공우주 시스템의 동특성을 고려하여 모델링하고, 비선형제어이론, 적응제어이론, 지능제어이론, 신경망 이론 등의 개념을 배우고 이를 적용하여 시스템 특성을 해석하고 고급 유도 제어 시스템을 설계한다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 한다. 통신은 무인이동체의 안전하고 효율적인 임무수행을 보장하며, 무인이동체 관련 통신기술은 통신매체와 네트워크, 통신보안으로 구분할 수 있다. 대학원생은 통신매체 부문에서는 전파통신과 수중통신, 광통신의 특성과 이론, 세부기술들을 학습하게 되며, 네트워크에서는 애드혹 및 인프라 네트워크기술을 이해하게 된다. 통신보안에서는 통신과 네트워크 보안 및 재밍과 스푸핑 방지 기술을 이해하여 무인이동체의 신뢰성이 높은 통신체계를 설계할 수 있는 역량을 함양하게 된다. 센서기술은 무인이동체가 센서를 통해 외부환경의 데이터를 얻고, 획득된 데이터를 가공하여 외부환경과 무인이동체 자신을 인식하게 한다. 대학원생은 무인이동체의 자체운항을 위한 항행기술 및 탐지와 회피기술을 학습하고 지상통제소나 외부수요자에게 제공하기 위한 EO‧IR센서 등 임무장비에 대한 지식과 기술을 습득하게 된다. 이 교과과정은 임무와 운항환경에 적합한 통신 및 센서체계를 구상하고 구체화할 수 있는 능력을 제공한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.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.