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본 논문은 기존의 지문 인식 기술의 보안 취약점을 극복하기 위해 EEG 신호를 이용한 새로운 사용자 인증 방법을 제안합니다. 특히, 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높이고, 측정된 EEG 신호 값을 FIDO 시스템에 적용할 수 있는 방안을 제시합니다. 특정 개체 인식 전후의 EEG 신호 변화를 분석하여 사용자 인증 수단으로 활용하는 방법을 제안합니다.
Behavioral biometrics : a remote access approach
바이오인식 산업의 분야별 기술현황과 사례분석 및 참여업체 현황
Schrödinger operators : proceedings of the Nordic Summer School in Mathematics held at Sandbjerg Slot, Sonderborg, Denmark, August 1-12, 1988
Governing through biometrics : the biopolitics of identity
Computational algorithms for fingerprint recognition
인터넷 전문은행 : 금융의 판을 바꾸는 거대 전쟁의 시작
친절한 독재자, 디지털 빅브라더가 온다 : 21세기 전체주의의 서막
Introduction to identity-based encryption
UHF RFID technologies for identification and traceability
Biometric security and privacy : opportunities & challenges in the big data era
Biometrics : theory, methods, and applications
Radio-frequency Identification: transponder Timing, Biometric Passport, Microchip Implant (animal), Digital Signature Transponder
Biometric authentication in online learning environments
감시 사회, 안전장치인가, 통제 도구인가?
RFID-enabled sensor design and applications
특이점의 신화 : 인공지능을 두려워해야 하는가
Biometric authentication : a machine learning approach
꿈의 IT가 열어갈 가까운 미래 : 정보통신 트렌드, 어떻게 읽고 어떻게 준비해야 하는가
Handbook of fingerprint recognition
이병천 · 2017
정보보호학회논문지
한승진 · 2016
한국컴퓨터정보학회논문지
전정훈 · 2016
융합보안 논문지
김형욱; 정용훈; 전문석 · 2017
한국산학기술학회논문지
송재헌, 김인석 · 2016
한국전자거래학회지
문형진 · 2025
실천공학교육논문지
한승진 · 2015
한국컴퓨터정보학회논문지
전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 학사
핀테크(FinTech)는 금융(Finance)와 기술(Technology)의 합성어로 첨단정보기술를 기반으로 한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭한다. 금융 분야에 본격적으로 최신 IT 기술이 도입됨에 따라 금융서비스가 효율적이고 편리해지고 있으며, 다수의 새로운 시장 참가자의 진입으로 이제 이러한 변화는 단순한 비용절감 및 소비자 편의성 증진을 넘어서서 금융생태계 전반의 변화로 이어지고 있다. 이 강의에서는 최근 10여 년간 생겨나고 있는 지불결제, 은행, 보험, 증권, 자산운용업과 같은 금융산업 전 영역에서의 핀테크 스타트업 사례들을 분석하여 금융산업의 변화와 미래에 대해 논의하고 예측해본다.전선 / 대학원
핀테크(FinTech)는 금융(Finance)와 기술(Technology)의 합성어로 첨단정보기술를 기반으로 한 금융서비스 및 산업의 변화를 통칭한다. 금융 분야에 본격적으로 최신 IT 기술이 도입됨에 따라 금융서비스가 효율적이고 편리해지고 있으며, 다수의 새로운 시장 참가자의 진입으로 이제 이러한 변화는 단순한 비용절감 및 소비자 편의성 증진을 넘어서서 금융생태계 전반의 변화로 이어지고 있다. 이 강의에서는 담당 교수와 함께 최근 10여 년간 생겨나고 있는 지불결제, 은행, 보험, 증권, 자산운용업과 같은 금융산업 전 영역에서의 핀테크 스타트업 사례들을 분석하고, 금융 분야별 전문성을 가진 재무금융 교수님들의 특강 및 외부강사의 초빙 강의로 관련 금융이론 및 사례에 대한 분석과 논의를 한다. 그 결과 금융산업의 변화와 미래에 대한 이해를 증진시키고 핀테크 사업 전략에 대한 시각을 발전시키는 것을 목적으로 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.전선 / 학사
DRAM과 NAND Flash memory 이후의 새로운 형태의 최신 메모리와 로직 반도체 소자 및 재료에 대한 기본 지식 제공을 목적으로 한다. FeRAM, MRAM, PcRAM, ReRAM 소자에 대한 새로운 지식을 제공하고 이들 소자의 궁극적 한계를 생각해본다. 또한, 논리 회로를 이루는 기본 게이트와 이들의 조합에 따른 논리 연산의 원리를 배운다. 이후 뉴로모픽 연산 및 딥러닝 시스템에 관한 기본 이해와 연산 방식에 관해 학습한다. 뉴메모리 및 로직 소자, 뉴로모픽 연산에 관한 전반적인 지식 습득과 더불어 궁극적으로 반도체 또는 고체 전자 소자가 직면하게 될 한계를 설명하고 이를 극복하기 위한 Nanoelectronics의 개념과 전개방향을 설명한다.전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대의 의료 및 돌봄 서비스 제공에 있어 센서기술, 빅데이터, AI 등 ICT 활용은 중요한 전략적 기틀을 제공한다. 본 교과목에서는 HT(Health Technology)와 ICT(Information & Communication Technology)을 성공적으로 인간의 건강관리 및 증진에 활용하기 위해 숙지해야 할 원리들을 대해 폭넓게 다룬다.전선 / 대학원
인간의 음악 지각과 인지에 관한 기존의 사변적, 실험적 연구로 밝혀내지 못했던 문제들을 최근에 뇌파, 뇌영상 기기들을 이용한 신경과학적 연구로 속속 규명해 낼 수 있게 되었다. EEG, ERP, PET, fMRI, MEG 등 기기를 이용하여 인간의 언어 인지능력을 연구하는 다양한 연구방법들이 많은 부분 음악인지에도 적용될 수 있음도 발견되었다. <음악신경과학연구> 수업에서는 이 분야의 기초지식을 배우고 최근의 연구 성과를 살펴본 후, 다양한 연구방법론의 장단점을 논의하고, 궁극적으로는 수강생들 각자가 음악에 대한 신경과학적 연구모델을 디자인해 본다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전선 / 학사
딥 러닝의 핵심 개념, 모델 및 활용 사례를 강의한다. 강의 전반부에는 deep neural network의 정의, stochastic gradient descent, backpropagation, activation, optimization 등 딥 러닝의 핵심 개념을 강의하며, 후반부에는 convolutional neural network, recurrent neural network, generative adeversarial network, transformer 등 실제로 활용되는 딥 러닝 모델들의 특징과 활용 사례를 다룬다. 또한 각 모델들을 PyTorch를 통해 실제로 활용해볼 수 있도록 과제/프로젝트를 구성한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
4차산업혁명 시대를 맞이하여 의료빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 다양한 출처에서 다양한 형태로 생성된 데이터의 통합분석을 가능하게 하는 전제조건은 데이터의 표준화를 통한 상호운용성의 확보이다. 본 교과목은 보건의료데이터의 활용과 공유를 위하여 표준화된 형태로 표현하고 정리하는 방법을 다룬다. 본 교과목을 통해 학생들은 보건의료표준화용어체계, 데이터 모델링, 온톨로지 등 표준화된 형태로 데이터를 표현하고 정리해내는 다양한 기법들에 대해 익힌다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 기계학습을 활용하여 생체신호 데이터를 분석하고 이를 질병의 진단과 예측에 적용하는 것을 학습 목표로 삼는다. ECG(electrocardiography), EEG(electroencephalography) 등의 전기 생체신호 뿐만 아니라 심폐음, 호흡음, 음성 등의 음향학적 신호 등 사람의 몸에서 획득할 수 있는 다양한 생체신호 데이터를 이해하고, 기계학습 알고리즘을 활용하여 이를 분석하고 나아가 질병을 진단/예측할 수 있는 모델을 구축하는 것을 구체적인 학습 목표로 한다.전선 / 학사
알파폴드의 등장으로 생명공학 연구는 전혀 새로운 시대를 맞이하고 있다. 특히 단백질의 3차 구조 예측의 정확도가 높아질 뿐만 아니라, 단백질과 리간드 상호작용 예측이 가능한 기술이 개발되고 있다. 본 수업에서는 다양한 생명공학 연구에 활용되고 있는 인공지능 기술들에 대해 알아본다. 특히 인공지능을 기반으로 하는 플랫폼들이 기존에 매우 오랜 시간이 걸렸던 생명공학 연구 분야에서 어떻게 기여하고 활용되고 있는지 알아본다. 또한 현재 산업에서 사용되고 있는 생명공학 관련 인공지능 모델의 실습을 익힌다. 이를 통해서 현재 첨단 생명공학 연구, 질병에 관한 연구 및 의약품 개발에 관련된 인공지능의 현재 상황과 효용성 및 한계점을 알아보고 향상된 새로운 모델을 만들 수 있는 방법을 모색한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전선 / 학사
이 강의에서는 블록 암호, 대칭키/공개키 암호화, 해시 함수, 메시지 인증 코드, 디지털 서명, 키 교환 등 현대 암호학의 대표적인 기술들을 공부한다. 이를 위해 데이터의 기밀성과 무결성, 인증 등 주요 안전성 개념을 정의하고 증명하는 것을 목표로 한다. 또한, 다자간 연산, 동형 암호, 영지식 증명과 차분 프라이버시 등 안전한 계산 프로토콜 구축을 위한 최신 암호기술을 안전성과 성능, 기능성 등 다양한 측면에서 설명하고 최근 연구 동향 및 대표적인 응용 분야들을 소개한다.전필 / 대학원
급변하는 현대사회의 요구에 부응하여 의료 정보학, 컴퓨터 개론 및 각종 정보시스템에 관해 학습한다. 각종 의학용어 및 온토로지 모델, 전자의무기록, 원격의료 및 재택진료, 의료정보의 표준화 및 자료의 보안, 바이오 인포마틱스 등의 학습을 통해 치과의료에 있어서 필수적인 정보기술을 이해한다.전선 / 대학원
포스트 지놈 시대 (post-genomic era) 에서의 생명과학은 대개의 질병을 토대로한 분자생물학적 연구방식에 있어 획기적인 변화가 일어나고 있다. 생물학적 과정(biological process)을 상호 분리되어있는 개개의 부분이 아닌 복잡한 생물학적 과정의 구동원리를 시스템 수준에서 이해하고자 하는 시스템 생물학(Systems Biology)이 출현하기에 이르렀으며 이러한 연구방식은 향후 생물학 전반에 걸쳐 주요연구방식으로 활용될 전망이다. 이에 시스템 생물학(Systems Biology) 에 의한 복잡한 생물학적 이해는 체개적이고도 다양한 학문 융합 (의학, 생물학, 화학, 컴퓨터학, 통계학 그리고 우주과학 등) 을 바탕으로한 연구환경이 필수요건이며, 이제는 이러한 학문간의 벽을넘어선 새로운 생명의학지식 창출이 도래하고있으며 이미 미주류대학 들과 (Harvard, MIT, Stanford, Washington 등) 주요 제약사 (Merck, Illy Lily, Wyatt 등) 들은시스템 생물학(Systems Biology)에의한 새로운 과를 신설 생명과학 연구를 추 진하는 추세다. 또한, 시스템 생물학(Systems Biology) 에 의한 복잡한 생물학적 이해는 Translational Research 에 주요근간이되며, 더나아가 기초과학지식과 임상지식과의 지식상호이해와 전달을 통해서 불필요한 환자치료방식을 피하고 맞춤식의학 (tailor medicine or individualized medicine)이 가능하다고보여지며, 이러한 기초의학과 임상의학의 상호공동으로 바탕으로한 연구는 실제적인 지식창출(knowledge-based) 에의 한 신약개발 (therapeutic target discovery)이 가속될 수 있다. 이에 향 후 생명과학자는 학문상호체계 학문(Interdisciplinary science)을 이해하고 응용하는 능력이 지극히 필요하다고 보겠다. 이러한 현추세를 바탕으로 강의에서는 주요질병 (특히, 암)과 관계된 중요한 분자생 물학적 측면에서의 의문과 이해를 신호기전 (signaling transduction cascade), 유전체 (genomics) 그리고 프로티오믹 (proteomics) 를 이용 토의진행 하고자한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
바이오 시료와 재료의 정성/정량 분석에 사용되는 다양한 분석 기기 (UV/Vis-IR spectroscopy, Mass spectrometry, NMR, Gas/Liquid Chromatography, Flow cytometry, AFM, SEM, TEM, DLS, XPS, XRD, SIMS 등)의 작동 원리와 응용에 대해 배운다.전선 / 대학원
바이오 시료와 재료의 정성/정량 분석에 사용되는 다양한 분석 기기 (UV/Vis-IR spectroscopy, Mass spectrometry, NMR, Gas/Liquid Chromatography, Flow cytometry, AFM, SEM, TEM, DLS, XPS, XRD, SIMS 등)의 작동 원리와 응용에 대해 배운다.