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윤정환, 김영남, 이단비, 김권래, 김원일, 김계훈
2017 / 한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
Jeongha Mok, Yewon Kang
2022 / Tuberculosis and Respiratory Diseases
Kim Jong Won, Kim Do Kyung, Lee Hye Sun, Park Ju
2022 / The World Journal of Men's Health
Nam Y.,Choi Y.,Kang J.,Seo M.,Heo S.J.,Lee M.K.
2022 / Scientific Reports
Allen Kirsten, Bennett Joan W.
2021 / Mycobiology
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본 연구는 이동형 장치를 이용하여 GPS 재밍을 탐지하는 방법을 제시하며, GPS 재밍에 대한 내성이 다른 다중 GPS 수신기 채널을 구성하여 경위도 좌표 분포를 분석한다. SVM 기계학습을 통해 재밍 종류와 신호세기를 94.29%의 정확도로 탐지했으며, kNN 분류법을 적용하여 정확도를 97.14%까지 향상시켰다.
Adaptive interference mitigation in GNSS
Navigation signal processing for GNSS software receivers
GNSS receivers for weak signals
Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated navigation systems
Simplified robust adaptive detection and beamforming for wireless communications
Distributed large-scale dimensional metrology : new insights
Wireless communications over MIMO channels : applications to CDMA and multiple antenna systems
GPS satellite surveying
Geochemical anomaly and mineral prospectivity mapping in GIS
The Navstar global positioning system
Optimal combining and detection : statistical signal processing for communications
Global positioning system : an overview
Simulation using GPSS
Position, navigation, and timing technologies in the 21st century : integrated satellite navigation, sensor systems, and civil applications.
Kernel methods in bioengineering, signal and image processing
Aircraft systems : instruments, communications, navigation, and control
Space electronic reconnaissance : localization principles and technologies
Global navigation satellite systems, inertial navigation, and integration
Digital satellite navigation and geophysics : a practical guide with GNSS signal simulator and receiver laboratory
한국정보기술학회논문지
정인환한국통신학회논문지
유승수, 신천식, 김선용한국통신학회논문지
유승수; 유재덕; 허소은; 김선용한국정보기술학회논문지
이영중, 나성웅한국정보통신학회논문지
정의림; 원현희; 조성우; 안병선한국통신학회논문지
최영은; 김선용한국항행학회논문지
강재민, 임덕원, 허문범, 남기욱한국군사과학기술학회지
지승배, 김상준, 이정식IEEE Sensors Journal
Jeeru, S.; Jiao, L.; Andersen, P.-A.; Granmo, O.-C.Signal, Image and Video Processing
Ashourian, Mohsen; Sharifi-Tehrani, OmidSENSORS
Rados, Katarina; Brkic, Marta; Begusic, DinkoIEEE Sensors Journal
Li, Z.; Zheng, L.; Zhang, Q.; Wang, H.; Du, Z.; Liu, J.한국군사과학기술학회지
조성룡, 신미영, 최민영, 임형규, 이상정, 박찬식Proceedings of the IEEE, Proc. IEEE
Borio, D.; Dovis, F.; Kuusniemi, H.; Lo Presti, L.한국위성정보통신학회논문지
차경현; 송유찬; 황유민; 이재생; 김진영; 신요안한국통신학회논문지C
김기윤한국위성정보통신학회논문지
차경현, 송유찬, 황유민, 이재생, 김진영, 신요안IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Sun Q.,Shu T.,Tang M.,Yu K.B.,Yu W.IEEE Transactions on Vehicular Technology
Pinchang Zhang; Jiankuo Dong Ji He; Jun Liu; Fu XiaoJournal of Navigation
Glomsvoll, Oeystein; Bonenberg, Lukasz전선 / 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.전선 / 대학원
위성항법(GNSS)의 원리와 오차원인, 그리고 종류 및 그 응용에 대해 배우게 되고 위성항법실험을 통하여 보정위성항법(DGNSS) 및 광역보정위성항법(WADGNSS)을 이용한 자기위치계산법을 습득하게 된다. 또한 무결성 감시(Integrity Monitoring)기법 및 초정밀 보정위성항법(RTK)에 대해서도 다룬다. 위성항법의 단점을 극복하기 위한 관성항법(INS)과의 결합형태인 GNSS/INS에 대해서도 배운다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.전선 / 대학원
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.전선 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
강좌에서는 Bayes, MAP, Neyman-Pearson, MMSE 등의 검출 이론과 이의 추정에 대해 다룬다. 또한 최적 수신기의 성능과 이의 분석을 다룬다.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.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
최근에 연구가 많이 되고 있는 이론천문 분야의 주제에 대하여 발표된 논문을 중심으로 연구한다.전필 / 학사
본 과목은 조경(환경)계획, 설계시 기초가 되는 GIS와 계량분석 방법을 이해하고 습득시하는 것을 목표로 한다. 본 강좌의 내용은 크게 두 부분으로 나누어진다. 첫째 부분은 GIS에 대한 부분이다. GIS에 대한 개념의 이해부터 GIS를 이용한 지형분석, 적지분석을 실습을 통해 방법을 숙지하고 활용하는 것이다. 둘째 부분은 계량분석으로 조경의 사회조사에 필요한 설문지작성으로부터 기초통계분석까지 포함된다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.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
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.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.전선 / 대학원
이 세미나는 학부수준의 원격탐사 과목을 수강한 대학원생을 대상으로 하며 국내외 사례연구와 문헌을 중심으로 원격탐사분야의 이론적/기술적 이슈와 이에 관한 최근 연구성과를 검토한다. 세미나의 주제는 센서 및 자료 특성에 따른 원격탐사의 새로운 가능성, 자료의 정확도, Hybrid 이미지 분류기법, GIS/GPS와의 통합, 이미지 데이터베이스, 응용분야별 분석시스템 설계 등을 포함한다. 기말 프로젝트를 통해 실질적인 문제에 원격탐사를 응용할 수 있는 절차와 방법에 관한 안목을 배양한다.전선 / 대학원
지도 학습은 인스턴스에 알려진 레이블이 있는 경우에 사용되는 기계 학습의 한 유형인데, 비지도 학습과는 달리 인스턴스가 레이블이 없는 경우이다. 실제 문제에 지도 학습을 적용하는 과정은 데이터 전처리, 속성 선택, 알고리즘 선택 및 평가와 같은 몇 가지 단계를 포함한다. 회귀 분석과 분류는 일반적인 지도 학습 방법의 두 가지 유형이다. 선형 모델, 거리 측정, 프로토타입 기반 방법, 나이브 베이즈, 커널 기법 및 앙상블 기법은 지도 학습에서 사용될 수 있는 알고리즘의 예이다. 성능 측정은 지도 학습 모델의 효과를 평가하는 데 사용되는 반면, 비지도 학습은 클러스터링, 차원 축소, 잠재 변수 모델, 그래픽 모델 및 강화 학습 등을 포함한다. 혼합 전문가 및 제한된 볼츠만 머신과 같은 확률적인 방법도 비지도 학습에 사용될 수 있다. 엔드 투 엔드 학습과 심층 신뢰 네트워크는 기계 학습에서 사용되는 다른 기술이다. 본 강좌에서는 기계학습을 이해하기 위한 다양한 기초 지식들을 강의한다.