최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Lehrer PM; Irvin CG; Lu SE; Wamboldt FS
2022 / Biological psychology
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 다수 카메라 시스템 구축 시 비용을 최소화하고 관찰 범위를 최대화하는 카메라 위치 선정 문제를 다룬다. 개미 군집 기반 최적화 알고리즘을 제안하며, 기존 알고리즘과 달리 세 가지 유형의 페로몬을 활용하여 다목적 최적화 문제로 정의한다. 실제 공간 지도를 이용한 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
Applications of evolutionary computation in image processing and pattern recognition
Sharing a vision : systems and algorithms for collaboratively-teleoperated robotic cameras
Design and implementation of real-time multi-sensor vision systems
Combining structural optimization and structural control
Positioning systems : a unified approach
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Enhancing cognitive assistance systems with inertial measurement units
Multi-camera networks : principles and applications
Position location techniques and applications
Efficient 3d scene modeling and mosaicing
Innovative computing methods and their applications to engineering problems
Bin-Picking : new approaches for a classical problem
Optimization and cooperative control strategies : proceedings of the 8th international conference on cooperative control and optimization
Advances in cooperative control and optimization : proceedings of the 7th International Conference on Cooperative Control and Optimization
Mobile robots : navigation, control and remote sensing
Computational intelligence in wireless sensor networks
Advances in robot kinematics and computational geometry
Motion deblurring : algorithms and systems
Multi-robot task allocation for inspection problems with cooperative tasks using hybrid genetic algorithms
Local positioning systems : LBS applications and services
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
Joon-Woo LeeIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
M. S. Sumi Suresh; Vivek MenonIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Suresh M.S.S.,Menon V.IEEE Sensors Journal
Suresh M.S.S.,Narayanan A.,Menon V.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Altahir Abdalla Altahir; Vijanth Sagayan Asirvadam; Nor Hisham B. Hamid; Patrick Sebastian; Mohamed Abul Hassan; Nordin B. Saad; Rosdiazli Ibrahim; Sarat C. DassIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Altahir A.A.,Asirvadam V.S.,Hamid N.H.B.,Sebastian P.,Hassan M.A.,Saad N.B.,Ibrahim R.,Dass S.C.IEEE Sensors Journal
Sumi Suresh M.S.,Menon V.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
Manuel Vargas; Carlos Vivas; Teodoro AlamoIEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
Vargas, Manuel; Vivas, Carlos; Alamo, TeodoroACM Computing Surveys
Liu, J.; Sridharan, S.; Fookes, C.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Nam, Yunyoung; Hong, SangjinIEEE Sensors Journal
Hanel M.L.,Schonlieb C.B.JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING & TECHNOLOGY
Hocine, Chebi; Benaissa, AbdelkaderComputers, Environment and Urban Systems
Heyns A.M.IEEE Sensors Journal
Lin K.,Zhang L.,Liu Z.,Huang Y.,Zhang Z.Sensors (Basel, Switzerland)
Gong J.,Lee S.IEEE Sensors Journal, Sensors Journal, IEEE, IEEE Sensors J.
Altahir, A.A.; Asirvadam, V.S.; Hamid, N.H.B.; Sebastian, P.; Saad, N.B.; Ibrahim, R.B.; Dass, S.C.IEEE Transactions on Computers, Computers, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Comput.
Yildiz, E.; Akkaya, K.; Sisikoglu, E.; Sir, M. Y.Computers, Environment and Urban Systems
Han Z.,Li S.,Cui C.,Song H.,Kong Y.,Qin F.Instrumentation Science and Technology
Lin, C.-S.; Lin, Y.-C.; Chen, K.-S.; Huang, Y.-C.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
인공지능 알고리즘은 현재 물체인식, 음성인식, 번역 등 많은 분야에서 그 응용을 넓혀가고 있다. 최근 가장 우수한 성능을 보이는 신경망 알고리즘은 매우 많은 계산을 필요로 한다. 본 과목에서는 인공지능 알고리즘을 실제 시스템에서 구현하는 방법을 다룬다. 이를 위해서는 인공지능 알고리즘 수준에서의 최적화와 더불어 시스템 구현에 대한 이해가 필요하다. 대상 시스템으로 고성능 GPU 뿐만 아니라 내장형 시스템 또는 하드웨어를 이용한 구현을 다룬다. 본 과목에서는 전반부에서 인공지능 알고리즘을 다루고 후반부에서 시스템 구현 및 최적화를 다룬다.전선 / 학사
산업입지에 관련된 여러 이론을 연구하고, 이들 이론과 실제를 비교 분석한다. 특히 근대 입지론에서 논의되고 있는 새로운 경향에 중점을 두며, 공업뿐만 아니라 농업, 교통 등 기타 여러 지리학 분야에서 취급되는 입지(location)에 관한 여러가지 이론도 포함시켜 다룬다.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
본 과목은 유한 차원 및 무한 차원 벡터 공간에서의 최적화를 통합적으로 다루며, 최적화와 머신러닝 사이의 상호작용에 중점을 둔다. 최적화 알고리즘은 머신러닝의 핵심 역할을 하며 (예: 주어진 데이터셋으로부터 모델을 학습시킬 때) 동시에 고차원 최적화 문제를 풀기 위해 머신러닝 모델이 최근 많이 활용되고 있다 (예: 물리 시스템의 지배 방정식을 무한 차원 최적화 문제의 해로 재구성한 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이에 수반되는 고차원 최적화 문제를 해결하려는 시도). 본 과목에서는 머신러닝 분야에서 필요로 하는 최적화 이론 및 알고리즘과 동시에, 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 머신러닝 기법들에 대해 심도있게 다룬다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
공공 시설물 및 비즈니스 시설물 입지, 도시 계획, 네트워크 계획 등과 같은 공간의사결정을 위한 수리계획 모델링과 공간 최적화의 최신 연구 동향과 방법론을 검토하는 것을 목표로 한다. 학기에 따라 최적화 방법론, 다중시설물 입지 문제, 경쟁적 입지 문제, 센터 문제, 네트워크 최적화, 공간 최적화와 GIS, 공간 재현 문제 등의 다양한 이슈들을 선택하여 집중적으로 다룬다. 이론의 실제적 응용을 익히기 위해 공간 최적화와 GIS 방법론을 활용하여 실제적인 공간 문제를 해결하기 위한 기말 프로젝트를 수행한다.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.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.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
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.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
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.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.