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Peirong Ren, Zhengxing Zuo, Weiqing Huang
2021 / Journal of Mechanical Science and Technology
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본 연구는 스테레오 영상 정합으로 생성된 DSM을 이용하여 건물의 3차원 외곽선을 반자동으로 추출하는 기법을 제안합니다. 사용자 입력 기반의 watershed segmentation 기법을 적용하여 DSM 내 건물 영역을 표시하는 마커 정보만을 활용, 최소한의 사용자 입력으로 건물의 3차원 외곽선을 생성합니다.
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images
Computer vision - ECCV 90
Computer vision--ECCV '92 : Second European Conference on Computer Vision, Santa Margherita Ligure, Italy, May 19-22, 1992 : proceedings
Discrete geometry for computer imagery : 6th international workshop, DGCI '96, Lyon, France, November 13-15, 1996 : proceedings
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (II)
Radar remote sensing of urban areas
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
Structure from motion using the extended Kalman filter
Structure from motion in the geosciences
Geometric constraints for object detection and delineation
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (III)
Computer vision metrics : survey, taxonomy, and analysis
Three-dimensional object recognition systems
Information processing in medical imaging : 15th International Conference, IPMI'97, Poultney, Vermont, USA, June 9-13, 1997 : proceedings
Digital image processing methods
Computer vision--ECCV '98 : 5th European Conference on Computer Vision, Freiburg, Germany, June 1998 : proceedings
Visualization in Scientific Computing '98 : proceedings of the Eurographics workshop in Blaubeuren, Germany, April 20-22, 1998
Point cloud data fusion for enhancing 2D urban flood modelling : dissertation
Scale-space theory in computer vision : First International Conference, Scale-Space'97, Utrecht, The Netherlands, July 2-4, 1997 : proceedings
Journal of Building Engineering
Sharma M.,Garg R.D.IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Kong, H.대한원격탐사학회지
이정호; 한수희; 변영기; 유기윤; 김용일대한공간정보학회지
조기성, 최연웅International Journal of Remote Sensing
Acar H.,Karsli F.,Ozturk M.,Dihkan M.ISPRS International Journal of Geo-Information
Schuegraf P.,Bittner K.International Journal of Geographical Information Science
Zhang L.,Wang G.,Sun W.Journal of Circuits, Systems and Computers
DONG-CHUL PARK; DONG-MIN WOO; CHANG-SUN KIM; SOO-YOUNG MIN한국측량학회지
김용민, 장안진, 김용일IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Zhang, Y.; Li, X.; Wang, Q.; Liu, J.; Liang, X.; Li, D.; Ni, C.; Liu, Y.Journal of Applied Remote Sensing
Ruisheng Wang; Huayi Wu; Jian Wang; Yong Hu로봇학회 논문지
허정훈; 이민철ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
Yu D.,Ji S.,Liu J.,Wei S.대한공간정보학회지
조우석, 정재욱, 장휘정, 김유석대한공간정보학회지
이태윤, 김태정, 임영재Automation in Construction
Yu D.,Yue P.,Ye F.,Tapete D.,Liang Z.Journal of Applied Remote Sensing
Ruisheng Wang; Yong Hu; Huayi Wu; Jian Wang로봇학회 논문지
허정훈, 이민철Automation in Construction
Pantoja-Rosero B.G.,Achanta R.,Kozinski M.,Fua P.,Perez-Cruz F.,Beyer K.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Zhang S.,Cao Y.,Sui B.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경 공간분석과 시각화를 위한 디지털 미디어 활용기법들을 다룬다. 다양한 소프트웨어 플랫폼을 습득하고, 이들 플랫폼들을 사용하여 정량적, 시각적, 분석적 데이터를 연동시키고 변환시키는 과정과 이를 설계와 프레젠테이션에 활용하는 시각화 방법들을 연구한다. ArcGIS, 오픈소스 지오데이타 에플리케이션들, ACAD, Adobe Illustrator, Rhino와 같은 2D 벡터, 3D 모델링 프로그램, 그리고 Rhino 플러그인인 Grasshopper 등을 통해 공간분석 기법에 대한 연구를 진행할 것이며, 작업들은 기본적인 에니메이션과 3D 프린팅을 통해 가시화될 것이다.전선 / 대학원
광산이나 터널과 같이 암반에 건설되는 구조물의 시공과정에는 암반 노출면에 대한 조사가 필수적이다. 최근 이러한 암반 노출면에 대한 조사와 분석 과정을 무인화, 자동화하여 안전한 작업환경을 조성하고 조사 자료를 기반으로 신속한 굴착/보강설계를 수행하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 강의에서는 입체사진측량과 드론 등을 활용한 디지털 암반 조사방법과 AI를 이용한 불연속면 분석 및 암반분류에 관한 최신의 기술들을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 학사
이 과목은 공간데이터의 분석에 활용되는 전통적 통계기법의 이해를 그 목적으로 한다. 공간데이터의 수집과 샘플링, 공간 센트로그라피와 커널밀도분석과 같은 기술 통계와 함꼐 공간 자기상관, 공간회귀모형에 이르는 추론통계를 주요 내용으로 한다. 또한 공간 점 패턴 분석과 크리깅 내삽모형, 공간 클러스터 패턴 탐지 등을 비중있게 다룬다. 통계 패키지 R을 통한 코딩과 공간자료의 모델링, 시각화를 연습한다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
3차원 스캐너와 이를 통해 제작된 가상 치과모델을 이용한 디지털 치과학의 발전이 놀라울 정도로 급속하게 진행되고 있는 가운데, 상실치아 교합면의 모양을 수복하고자 할 때의 방법도 치과 기공사의 숙련된 손을 통해서가 아니라, 컴퓨터 알고리즘을 통한 상실 구조의 정확한 예측으로 방향이 전환되고 있다. 이러한 예측은 상당한 수의 치아 라이브러리를 구축하고 그를 통해 상실 이전의 치아 교합면 형태를 추론하여 제시하는 것이며, 현재 세계 각국에서 상당한 연구가 진행되고 있다. 본 강좌에서는 전자동 교합면 형성의 트렌드와 기술 개발에 관한 연구를 그 내용으로 한다.전선 / 대학원
구강 내에서 상실된 치아를 주변 구조물들의 정보와 이미 수립된 data base를 이용하여 삼차원 적으로 재구성하는 방법 연구. 기존의 연구 내용을 기반으로 실제 임상에서 사용가능 여부를 검증하고 더욱 진보된 방법을 찾는다. 비록 구체적 algorithm 개발은 어려울지라도 강의를 들어 기초적 지식을 습득하고 이를 기반으로 기본 연구 방향을 제시하고 실제 임상에서의 need를 제공하여 이미 이루어진 연구를 더욱 발전시킬 수 있도록 한다. 수업은 journal review club을 기본으로 외부 연자의 초빙 및 필요한 경우 report를 제출하도록 한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.