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본 연구는 Kompsat-5 SAR 영상과 AIS 자료를 통합 분석하여 운영레벨에서의 선박 탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. HVAS 알고리즘을 적용한 결과, 소형선박을 제외하고 SAR 탐지 결과와 AIS 자료가 전반적으로 일치했으며, 오탐지는 기포항적, DEM 오차, 위성궤도 오차, 고스트 현상 등으로 인한 것으로 분석되었다. 향후 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통해 해양영토 광역감시망 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Radar imaging for maritime observation
Remote sensing of the Asian Seas
Radar remote sensing of urban areas
Operational oceanography : implementation at the European and regional scales : proceedings of the Second International Conference on EuroGOOS, 11-13 March 1999, Rome, Italy
Remote sensing of Sea Ice in the Northern Sea Route : studies and applications
The Navstar global positioning system
GMS-5 자료를 이용한 해무탐지 연구 =
Coastal ocean observing systems
Underwater acoustic data processing
Measures of effectiveness for the information-age Navy : the effects of network-centric operations on combat outcomes
Aircraft systems : instruments, communications, navigation, and control
Stochastic processes in underwater acoustics
Electronic navigation systems
Aerospace navigation systems
Geological CO2 sequestration atlas of miocene strata, offshore Texas state waters
Guide to maritime informatics
Remote sensing of the European seas
Future wireless networks and information systems.
Mapping coastal aquaculture and fisheries structures by satellite imaging radar : case study of the Lingayen Gulf, the Philippines
Nonlinear ocean dynamics : synthetic aperture radar
대한원격탐사학회지
김동한, 이윤경, 김상완대한원격탐사학회지
김상완, 김동한, 이윤경, 이임평, 이상호, 김정훈, 김근용, 유주형Ocean Science Journal
Lee, Kwang-Jae; Lee, Seung-Jae; Chang, Jae-YoungJournal of Coastal Research
Park, W.; Baek, W.-K.; Jung, H.-S.; Won, J.-S.Journal of Navigation
Chan-Su Yang; Ju-Han Park; Ahmed Harun-Al Rashid대한원격탐사학회지
황정인; 김대성; 정형섭한국지리정보학회지
이경엽, 홍상훈, 윤보열, 김윤수Ocean Science Journal
Lee, Y.-K.; Kim, S.-W.; Jung, H.C.; Kim, K.; Jang, Y.; Ryu, J.-H.Journal of Coastal Research
Park, Wook; Baek, Won-Kyung; Won, Joong-Sun; Jung, Hyung-SupRemote Sensing
Yoshida T.,Ouchi K.대한원격탐사학회지
양찬수, Kazuo OuchiRemote Sensing
Graziano M.D.,Renga A.,Moccia A.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Loran T.,Da Silva B.C.A.,Joshi S.K.,Baumgartner S.V.,Krieger G.대한원격탐사학회지
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Li M.D.,Cui X.C.,Chen S.W.Sustainability
Park, Kyung-Ae; Park, Jae-Jin; Jang, Jae-Cheol; Lee, Ji-Hyun; Oh, Sangwoo; Lee, Moonjin대한원격탐사학회지
이승재, 채태병, 김경태Journal of Navigation
Zhi Zhao; Kefeng Ji; Xiangwei Xing; Huanxin Zou; Shilin ZhouIOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Zhao, Z.; Ji, K.F.; Xing, X.W.; Zou, H.X.Acta Oceanologica Sinica
Ji, Yonggang; Zhang, Jie; Meng, Junmin; Wang, Yiming전선 / 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
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 / 학사
과거와 현재 항공기 교통관제 및 항행에 이용되는 항법시스템에 대한 소개를 시작하여, 미래 항공, 우주 뿐만 아니라, 육상, 해상 및 스마트폰의 항법으로 쓰이는 항법시스템에 대하여 그 원리와 이론을 고찰하고 실험으로 증명함으로써, 아직 세상에 없는 새로운 항법시스템을 구상할 수 있는 바탕을 마련하는 것이 이 과목에서 추구하는 바이다. 그 밖에도 Dead Reckoning과 Radio Navigation 그리고 위성항법(GNSS)에 대해서도 그 원리와 실생활에의 응용 예를 다룬다. 또한 항공기/우주비행체의 항공교통(Air Traffic Control) 및 관제에 대한 소개와 공역에 대한 관제 절차를 설명하고, 관제의 핵심 장비인 레이더와 ADS-B를 소개하고, 차세대 항행시스템인 CNS/ATM에 대해서도 심도 있게 그 내용과 원리를 소개한다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 선박설계를 위한 다양한 인공지능 방법을 배우고 이의 응용 사례를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 선수 과목 등을 통해 학습한 여러 딥 러닝 기법, 즉 DFN (Deep Feedforward Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), 강화 학습 (Reinforcement Learning) 등의 개념을 복습한다. 이후, 설계 분야를 기본설계, 생산설계, 운항설계 등으로 구분한 뒤, 각 분야에서 인공지능이 필요한 사례를 학습한다. 기본설계에서는 도면 내 객체 및 텍스트 인식, 해기상 및 선박 소요 마력 예측 등의 사례를 살펴본다. 생산설계에서는 블록 탑재를 위한 크레인 제어 등의 사례를 살펴본다. 운항 설계에서는 영상 기반 선박 주변 장애물의 탐지 및 추적, 선박의 충돌 회피 등의 사례를 살펴본다. 끝으로 학생들은 설계 분야의 특정한 주제에 대해 인공지능을 활용한 문제 해결 방법에 대해 Term Project를 수행한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 학사
선박과 해양구조물의 파랑 중 운동의 기본 이론과 관련 공학적 문제들을 습득한다. 또한, 선박의 기본적 조종이론과 실험기법, 그리고 국제적으로 요구되는 조종성능에 대해 학습한다. 그리고 선박해양공학에서 사용되는 제어기법에 대한 기본적 이론과 사례들을 소개한다.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 / 학사
선박의 소요동력 산정과 추진 장치 선정에 필요한 기본 지식을 습득하고 실습한다. 선박의 저항 및 자항 성능과 프로펠러의 단독 특성을 이해하고, 예인 수조에서 모형선에 대한 저항과 자항 실험을 수행한다. 추진 장치의 종류와 기능을 소개하고 성능특성을 파악한다. 선박용 프로펠러의 형상에 대한 기본개념을 정립한다. 특수 추진 장치의 종류와 개념을 이해할 수 있는 공학적인 지식을 익힌다.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 / 학사
인공위성 및 해양 관측 기술의 발전으로 해양 관측 데이터는 급속히 증가하고 있으며, 다양한 해양 및 기후변화 연구에 광범위하게 활용되고 있다. 이 강의에서는 인공위성과 해양 현장 관측을 통해 생성되는 방대한 해양 빅데이터의 생산 과정을 학습하고, 이를 효과적으로 처리, 분석, 시각화하고 해석하는 과정을 이해한다. 해양 데이터 분석 이론과 컴퓨터 프로그래밍을 활용한 일련의 자료 처리 방법을 중등학교 교육과정 중 해양 데이터 기반 탐구 활동에도 적용한다.전선 / 대학원
해양에서 발생하는 각종 장단기 파동 즉 풍파, 지진해파, 켈빈파, 로스비파 등의 발생, 전파, 소멸에 대해 이론적으로 학습하고 해양에서 얻어지는 파동자료의 분석 및 해석법을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 학사
기초음향이론의 학습을 통하여 음파의 투과, 반사등 기본개념을 이해하고, 이를 기반으로 음향공간에서의 음향특성 및 소음현상, 그리고 흡음재와 차음재등 음향재료의 특성들을 학습한다. 또한 관내 음향이론의 학습을 통해 머플러, 음향공진기등의 특성들을 이해하고 그 적용사례등도 살펴본다. 후반부에서는 전반적인 소음진동제어 기법들과 소음진동제어 원리들을 알아보며, 선박의 각종 소음진동현상들에 대한 이해를 통해 선박소음제어 기법들을 학습한다.전선 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전선 / 대학원
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.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
조선해양공학 실험과 각종 해양․음향정보 처리에 사용되는 디지털 신호에 대한 기초적인 이론을 공부하여 이를 바탕으로 실험데이터의 컴퓨터 신호처리와 수중음향신호처리의 실제적인 응용을 다룬다. 추가적으로 본 수업은 MATLAB을 사용한 숙제를 함으로서 자연적으로 MATLAB을 실습하고 익히는 기회로 삼는다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.