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임민영, 이정민, 이강이
2020 / International Journal of Early Childhood Education
Xiaofan Li, Jian
2018 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 주기적 교대 상태 피드백 제어를 통해 확률적 섭동 및 시간 지연을 갖는 두 개의 막저항성 재귀 신경망의 지수 동기화 문제를 해결한다. Lyapunov 안정성 이론을 기반으로, 주기적 교대 상태 피드백 제어를 통한 막저항성 재귀 신경망의 지수 동기화를 보장하는 새로운 충분 조건을 도출한다.
Stability analysis and state estimation of memristive neural networks
Stability and stabilization of nonlinear systems
Advances in neural networks--ISNN 2004 : International Symposium on Neural Networks, Dalian, China, August 19-21, 2004 : proceedings, Part I
Techniques in discrete and continuous robust systems
Advances in neural networks--ISNN 2006 : Third International Symposium on Neural Networks, Chengdu, China, May 28-June 1, 2006 : proceedings, Part I
Hybrid dynamical systems : controller and sensor switching problems
Stochastic partial differential equations and related fields: SPDERF, Bielefeld, Germany, October 10 -14, 2016
Mechanics and control : proceedings of the 4th Workshop on Control Mechanics, January 21-23, 1991, University of Southern California, USA
Robust control via variable structure and Lyapunov techniques
Two-dimensional systems : from introduction to state of the art
Deterministic learning theory for identification, recognition, and control
Stochastic differential systems : proceedings of the 3rd Bad Honnef conference, June 3-7, 1985
Delay differential equations : recent advances and new directions
Complex time-delay systems : theory and applications
Sliding mode control of uncertain parameter-switching hybrid systems
Topics in stochastic systems : modelling, estimation, and adaptive control
Lyapunov functionals and stability of stochastic difference equations
Discontinuous systems : Lyapunov analysis and robust synthesis under uncertainty conditions
Trends in nonlinear and adaptive control : a tribute to Laurent Praly for his 65th birthday
Cellular automata and cooperative systems
Asian Journal of Control
Li X.,Fang J.a.,Li H.Neurocomputing
Li, X.; Fang, J.-A.; Li, H.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Systems, Man, and Cybernetics: Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Syst. Man Cybern, Syst.
Guo, Z.; Wang, J.; Yan, Z.Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
Zhang, C.; Li, W.; Wang, K.Neurocomputing
Song, Y.; Wen, S.Neurocomputing
Wu, H.; Feng, Y.; Zhong, J.; Tu, Z.; Zeng, Q.Mathematical Methods in the Applied Sciences
Li X.,Fang J.,Li H.Applied Mathematics and Computation
Chen S.,Feng J.,Wang J.,Zhao Y.Neurocomputing
Cheng H.,Zhong S.,Li X.,Zhong Q.,Cheng J.Information Sciences
Zhou C.,Wang C.,Sun Y.,Yao W.,Lin H.Nonlinear Dynamics
Zhou, L.; Wu, C.; Tan, F.; Li, Y.Neural Networks
Yang N.,Yu Y.,Zhong S.,Wang X.,Shi K.,Cai J.Neurocomputing
Wang, X.; Li, C.; Chen, L.; Huang, T.Neurocomputing
Xiang J.,Tan M.Neurocomputing
Ding, S.; Wang, Z.Neurocomputing
Wang, X.; She, K.; Zhong, S.; Cheng, J.Neurocomputing
Han, X.; Wu, H.; Fang, B.International Journal of Robust and Nonlinear Control
Hui M.,Yan J.,Zhang J.,Iu H.H.C.,Yao R.,Bai L.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Yueheng Li; Biao Luo; Derong Liu; Yin Yang; Zhanyu YangNeurocomputing
Li, X.; Li, H.; Fang, J.-A.; Zhang, W.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
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전필 / 학사
본 교과목은 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 전달함수를 이용한 선형계의 응답특성을 해석함으로 시스템의 동특성을 학습한다. 시스템의 안정성을 해석하기 위해서 안정성 이론으로 Routh-Hurwitz criterion, Root Locus 해석법, Bode 선도 및 Nyquist plot과 같은 주파수 응답해석 기법을 다루고, 이러한 해석기법을 이용한 제어기 설계에 관한 기본 사항을 다룬다. 시간영역에서 해석하는 상태공간 해석법을 다루게 되며, 이상과 같은 일반 선형계에 대한 제어이론을 항공기 및 인공위성에 적용, 안정성 해석 및 제어기 설계기법을 학습한다.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
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 대학원
본 강좌는 의사결정 모델을 통하여 복잡한 경영문제들을 해결할 수 있는 기법들을 제공하고 정형화된 모델과 계량적 분석을 틀로 불확실하고 경쟁적인 경영환경들을 분석할 수 있는 모델을 제시한다. 이 과목은 확률론이나 의사결정 모형들을 기본으로 수송문제, 설비배치와 같은 문제들을 분석한다.전선 / 학사
뇌파(EEG)는 비침습적이며 시간 해상도가 높게 뇌 기능을 연구할 수 있는 핵심적인 뇌영상 기법이다. 본 수업을 통해서, 가장 고차원적인 뇌의 인지 기능을 담고 있는, 인간의 생체 신호 데이터 중에서 가장 핵심적인 데이터인, 뇌파 데이터의 신경생리학적 기초 지식과 시간축 및 주파수축 분석 방법을 습득하고 인지과학적인 해석과 그 원리를 뇌파 빅데이터의 활용에 적용하는 응용 기술을 배양하고자 한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.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
변형생성문법이 러시아어의 여러 문법 현상들을 설명해 내는 데 어느 정도의 긍정적인 기제로 작용할 수 있는지 살펴보고, 그 적용가능성과 한계에 대해 논의한다.전선 / 대학원
최신 가금임상수의학은 가금집단의 건강유지, 질병예방 및 치료, 건강한 환경보존을 위한 최신 이론과 현장적용 기술을 소개함으로써 가금산업의 당면문제 해결 방안을 모색하고, 최신 이론과 기술로 해결할 수 없는 난제들을 풀기위한 문제의식과 지식 함양을 목표로 함. 이 교과목은 강의와 토론, 조별 프로젝트로 구성되며 가금산업의 당면문제 해결 사례 연구, 가금산업의 난제 해결을 위한 지식과 기술 수집, 현장 적용 시 문제점 해결 등을 주제로 함. 수강생은 이 교과목을 통해 가금임상분야 문제해결을 위한 지식 및 응용기술 뿐 아니라 현장 문제를 해결하기 위한 능동적인 마인드를 배양하게 됨.전선 / 대학원
인체의 운동을 일으키는 근육 활동을 근수축과 동시에 발생하는 전기적 신호를 매개체로 조사하는 방법을 다룬다. 신경 세포의 활동전위 생성과 파급, 근육의 활동전위 생성과 파급 및 합성 기전을 논의하며 근전도를 검출하는 기기의 구성 및 활용 방법을 실습하며 그 한계를 이해하고, 근전도를 정량화 하는 방법을 익힌다.