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김은경, 주세영
2018 / Journal of Nutrition and Health
여민주; 김용표; 정창훈
2022 / 한국대기환경학회지
송선옥, 정창희, 송영득, 박철영, 권혁상, 차봉수, 박중열, 이기업, 고경수, 이병완
2014 / Diabetes and Metabolism Journal
이주희, 이숙향, 심규원
2015 / 한국산림휴양학회지
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Big data and computational intelligence in networking
Future application and middleware technology on e-Science
휴대단말기용 무선네트워킹 연동 SW 플랫폼 기술 개발 =
e-Science 기반 고성능 테스트베드 망 구축 개발 연구 =
Optical WDM networks : concepts and design principles
SDN : 소프트웨어 정의 네트워크 : 네트워크 프로그래밍 기술에 대한 권위 있는 고찰
단말 SW 플랫폼 및 정보관리기술 개발에 관한 연구 =
From information to smart society : environment, politics and economics
블록체인 기술과 혁신적 서비스 개발 활용 : 비트코인, 이더리움 기술 그리고 ICO, 암호화폐, 헬스케어, 오픈 사이언스까지
Blockchain, big data and machine learning : trends and applications
Networking for big data
대용량 의료 입체 영상 데이터 활용 네트워크 구축 및 운영에 관한 연구 =
광대역통합연구개발망을 이용한 대용량 고에너지물리 데이터 전송 =
클라우드 시스템을 관리하는 기술
네트워크 가상화의 모든 것 : SDN을 만난 NFV
Scalability, density, and decision making in cognitive wireless networks
Data provenance and data management in eScience
e-Science 구축방안 연구
mmWave massive MIMO : a paradigm for 5G
(유비쿼터스) 무선 네트워크 =
KNOM Review
이찬균, 장민석, 노민기, 석우진융합보안 논문지
권우창, 이재광, 김기현한국통신학회논문지
김기현, 문정훈, 권우창, 박병연, 석우진, 홍원택, 이상권, 조진용, 윤태진, 최재헌, 김대겸, 황동아, 최선웅, 김종호, 김준엽, 김기형, 정병훈, 이도섭, 유영근, 박은숙, 천재홍Neuroinformatics
Hodge V; Jessop M; Fletcher M; Weeks M; Turner A; Jackson T; Ingram C; Smith L; Austin JJournal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Peisert S; Barnett W; Dart E; Cuff J; Grossman RL; Balas E; Berman A; Shankar A; Tierney B융합보안 논문지
이명선; 조부승; 박형우; 김현철Future Generation Computer Systems
Chung J.,Donovan S.,Bezerra J.,Morgan H.,Ibarra J.,Clark R.,Owen H.한국융합학회논문지
진영근, 이원구Journal of Network and Computer Applications
Shah, S.A.R.; Noh, S.-Y.; Wu, W.; Lu, Q.; Zhang, L.; Sasidharan, S.; DeMar, P.; Guok, C.; Macauley, J.; Pouyoul, E.; Kim, J.정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
권윤주, 홍원택Procedia Computer Science
Denisov, S.A.; Sorokin, A.A.Journal of the Korean Physical Society
공정욱, 석우진, 이재용, 김병철한국통신학회논문지
조진용, 장희진, 이경민, 공정욱한국콘텐츠학회 논문지
황미녕, 박상배, 신영호, 신성호, 서동민KNOM Review
문정훈, 곽재승, 홍원택, 김기현, 이상권, 김동균, 김용환, 유기성Technovation
Cavallo A.,Burgers H.,Ghezzi A.,van de Vrande V.产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
周荣伟; 李建标Procedia Computer Science
Mbogo, Gali-Ketema; Visheratin, Alexander A.Revista Espanola de Documentacion Cientifica
Ortoll, E.; Canals, A.; Garcia, M.; Cobarsí, J.Trends in Genetics
Wang, D.; Yan, K.-K.; Rozowsky, J.; Gerstein, M.; Pan, E.전선 / 학사
이동통신 시스템을 구현하기 위한 핵심 기술을 담고 있는 ITU-R 및 3GPP 표준, 특히 3GPP 표준의 구성을 체계적으로 이해하고, 표준화 과정에 대해 파악하며, 표준을 기반으로 구축된 상용망의 특징에 대해 학습한다. 3GPP 표준의 이해를 위해 단말, 엑세스망, 코어망, 외부망으로 구성된 이통통신 시스템 구조 (system architecture)를 사용자 평면 및 제어 평면 관점에서 표준문서 별로 분석하는 과정을 LTE 및 5G 표준에 대해 진행한다. 이를 위해 Release 10-12 표준문서 및 Release 13-16 (또는 17) 표준문서들 중 주요 문서들을 활용한다. 표준에 대한 이해 및 상용망에 관한 이해를 심화하기 위해, 단말, 엑세스망, 코어망 각각에 대해 프로젝트 팀을 구성하고, 표준이 고도화됨에 따라 기술들이 발전해 가는 과정 및 기술간 상관관계를 체계적으로 이해할 수 있는 발표회를 프로젝트 팀별로 표준 문서, 기술 백서, 최신 논문 등에 기반하여 진행한다.논문 / 대학원
이 과목은 석사 및 박사 학위 과정에 있는 학생들이 인공지능의 각 분야의 연구 경험을 쌓을 기회를 제공하는 것이다. 학생들은 이 과목을 통하여 인공 지능의 이론과 응용에 대해 공부하고, 각자의 연구 방향과 주제를 설정하며, 최종적으로는 연구 성과를 달성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
이 과정은 프로젝트 중심 수업으로 학생들은 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 어플리케이션 개발 수명 주기, 어플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있다. 이 수업에서는 소프트웨어 개발의 기초와 소프트웨어 2.0의 개념을 다루며, 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행할 예정이다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 어플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 어플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.전선 / 학사
본 과목에서는 데이터베이스 분야의 핵심 개념(데이터 모델, SQL, 무결성 제약조건, 데이터베이스 디자인, 스토리지 구조, 트랜잭션 등)을 소개한다. 또한 프로젝트를 통해 주요 개념을 실제로 구현, 활용할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.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
다양한 분야의 데이터사이언스 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.논문 / 대학원
본 교과목은 (협동과정)우주시스템전공 소속의 대학원생들이 창의적이고 우수한 우주시스템 전공의 학위논문을 쓰기 위하여 지도교수와 적절한 주제를 선정하여 관련된 문헌을 강독하고 분석하여 연구한 바를 지도교수와 정기적으로 토론한다. 본 교과목은 우주시스템 관련 연구 분야인 위성시스템, 발사체시스템, 우주추진, 희박공기역학, 우주소재, 우주과학, 위성활용을 통한 지구과학, 대기과학 및 해양과학 등의 분야에서 특정 주제를 선정하여 이론, 실험, 모델링, 설계, 해석, 제작, 시스템 엔지니어링 등의 다양한 연구방법을 적용하여 해당분야에서 우주시스템 분야 진보를 위한 전문가와 리더가 되기 위한 기초 및 응용 연구를 하는 것으로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 전공하는 학생들의 다양한 관련 분야 경험을 위해 학교 내에서 강의를 통해 습득한 지식이 어떻게 응용되는지를 배우는 것을 목표로 한다. 기본강의를 통하여 문제의 접근, 분석, 결과를 정리하고 실습을 통해 데이터사이언스 지식의 적용현황을 체험하며 이를 발전시킬 수 있는 새로운 방법론을 모색한다. 이 과목은 데이터사이언스 대학원 전공 학생으로 하계 인턴 프로그램에 참가한 학생에 한한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
기후변화, 대기오염, 녹지 등의 자연환경이 질병과 건강에 미치는 영향을 환경-보건의료 융합 빅데이터를 활용하여 분석해 보고 그 과정에서 다양한 연구방법론을 익힌다.전선 / 대학원
본 과목에서는 무선네트웍에 관련된 다양한 주제를 다룬다. 유무선 네트웍의 차이점, 무선채널의 특성, 무선 MAC 프로토콜, 무선 네트웍 라우팅을 공부하게 된다. 또한, 802.11 무선랜, 802.15 무선팬, 802.16 무선맨 등 예를 통해서 구체적인 프로토콜 등을 공부하게 된다.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 / 대학원
인공신경망 시스템은 인간 두뇌의 구조를 모방한 생물학적 정보처리시스템으로서 비교적 단순한 기능을 가진 다수의 연산소자들로 구성되어 있다. 이 과목에서는 신경망의 수학적 이론과 실제 응용에 관해 학습한다. 최신 신경망 모델의 다양한 구조를 살펴보며 감독학습, 무감독 학습, 강화 학습을 수행하기 위한 연결론적 또는 확률적 학습 알고리즘에 대하여 공부한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.