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본 논문은 자율주행을 위해 u-v 시차 히스토그램과 위험지도를 활용하여 도로상의 개별 장애물을 검출하는 알고리즘을 제안합니다. v-시차 히스토그램으로 생성된 v-라인을 이용하여 도로 표면과 객체의 시차를 분리하고, u-라인을 통해 도로 표면과 객체의 경계를 검출하며, 2차원 위험지도를 구축하여 개별 장애물을 검출합니다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 다양한 환경에서 98%의 정밀도로 장애물을 검출하는 것을 확인했습니다.
모빌리티의 미래 : 전기차부터 자율주행, 도심항공에서 우주여행까지 세상을 바꿀 모빌리티 기술의 거의 모든 것
Advances in intelligent vehicles
Autonomous Intelligent Vehicles : Theory, Algorithms, and Implementation
Geometric constraints for object detection and delineation
Geocomputation with R
Algorithms and data structures : 5th International Workshop, WADS '97, Halifax, Nova Scotia, Canada, August 6-8, 1997 : proceedings
자율주행 자동차 만들기 2e : 자율주행의 원리부터 연구 사례까지
자율주행 자동차공학 : 인지기술 판단기술 제어기술 검증기술
자동차 자율주행 기술 교과서 : 인공지능 시대의 자동차 첨단기술을 이해하는 자율주행 메커니즘 해설
자율 주행 자동차 만들기 : 자율 주행 소프트웨어 시스템의 원리와 구현 방법
(AI & ADAS 융복합)자율주행차량의 하이테크
자율형 지능차량 이론과 응용
Applied guidance methodologies for off-road vehicles
Computer vision - ECCV 90
3D robotic mapping : the simultaneous localization and mapping problem with six degrees of freedom
Traffic and transport psychology : theory and application : proceedings of the ICTTP 2004
인공지능연결기반 자율주행차량 =
Vehicular networks : from theory to practice
Energy-efficient driving of road vehicles : toward cooperative, connected, and automated mobility
Road restraint systems
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Leng J.,Liu Y.,Du D.,Zhang T.,Quan P.Computer Vision and Image Understanding
Wang, Y.; Gao, Y.; Achim, A.; Dahnoun, N.International Journal of Automotive Technology
K. Y. LEE, G. Y. SONG, J. M. PARK, 이준웅International Journal of Automotive Technology
Jy-Young Park; Kyungseok Lee; Jong-Un Lee; Gwang-Yul SongInternational Journal of Automotive Technology
K. Y. LEE; G. Y. SONG; J. M. PARK; 이준웅International Journal of Intelligent Robotics and Applications
Saha, Arindam; Dhara, Bibhas ChandraIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Nguyen, V.D.; Van Nguyen, H.; Tran, D.T.; Lee, S.J.; Jeon, J.W.제어.로봇.시스템학회 논문지
이기용, 이준웅IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Vinh Dinh Nguyen; Hau Van Nguyen; Dinh Thi Tran; Sang Jun Lee; Jae Wook Jeon제어.로봇.시스템학회 논문지
육진수, 신종호Complexity
Song Y.,Yao J.,Ju Y.,Jiang Y.,Du K.Automation in Construction
Cho J.,Kim K.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Choi, Jaewoong; Lee, Junyoung; Kim, Dongwook; Soprani, Giacomo; Cerri, Pietro; Broggi, Alberto; Yi, KyongsuArtificial Life and Robotics
Huang, J.; Tan, D.; Sun, L.; Shao, J.; Ma, Y.; Wang, Z.Transactions on Emerging Telecommunications Technologies
Malik K.R.,Ahmad M.,Khalid S.,Ahmad H.,Al-Turjman F.,Jabbar S.IEEE Access
Zhu W.,Gu H.,Fan Z.,Zhu X.Journal of Platform Technology
박창민IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Song, W.; Yang, Y.; Fu, M.; Qiu, F.; Wang, M.Transaction of the Korean Society of Automotive Engineers
Joon Woong LeeIEEE ACCESS
Sun, Pengpeng; Zhao, Xiangmo; Xu, Zhigang; Wang, Runmin; Min, Haigen전선 / 학사
도로설계상에 있어서 교통공학적인 면에서 고려해야 할 것이 무엇이며 그에 따라 필요한 고려사항으로서 도로상의 교통량을 추정하고 도로의 용량, 정지 및 추월시거평면 및 종단선형설계, 곡선의 배합, 편구배와 구배에 관한 내용을 다룬다. 또한 설계적인 측면에서 평면 및 입체교차설계, 엇갈림 분류 및 합류구간설계, 도로설계 등에 대한 연습도 다루게 된다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.전선 / 학사
여러 가지 문제를 컴퓨터로 해결하기 위한 다양한 방법론이라 할 수 있는 알고리즘을 본 과목에서는 소개한다. 특히 알고리즘 분석 기법을 통해 효율적인 알고리즘을 개발하고 이해할 능력을 키운다. 또한 컴퓨터가 풀 수 있는 쉬운 문제와 어려운 문제를 구별하기 위한 NP-complete 이론을 배우며 어려운 문제를 해결하기 위한 근사 알고리즘을 소개한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전선 / 대학원
자율로봇은 사람의 개입이 없이 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 파악하고 계획을 세워 실행하는 시스템이다. 이를 위해 자율로봇은 사람과 같이 감각기, 지능, 구동기를 갖추고 있다. 특히 지능은 감각기로부터 받은 외부 신호와 내부 상태를 목표를 달성할 수 있는 최적의 계획 수립과 실행으로 이어주는 자율로봇의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 자율로봇지능에 필요한 요소기술인 공간지, 인지, 판단, 계획 알고리즘에 대해 소개하고 과제와 프로젝트를 통해 실습해 보게 된다. 대표적인 자율로봇인 자율주행자동차의 사례와 관련 지능 알고리즘을 중점적으로 다루게 된다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 대학원
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 대학원
이 과목은 차량동역학 및 제어 시스템과 제어이론응용을 다룬다. 동역학적 해석을 위한 물리적인 특성 및 모델링, 차량주행안전성, 스마트 자율주행 시스템에 대해 강의하고 이런 시스템에 응용되는 제어이론 및 제어기법을 학습할 수 있도록 한다. 특히, 스마트 자율주행 제어시스템의 최신 기술동향에 대해 소개한다. 자동차의 사고방지안전시스템 및 운전자보조시스템에 적용되는 제어이론을 소개한다. 또한 자율주행자동차에 핵심요소기술, 위치정보, 도로주위환경인지, 주행모드판단제어의 기본이론을 소개한다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 학사
지도 제작과 지도 디자인의 기본 개념과 원리를 이해하고, 컴퓨터를 활용한 지도 제작에서부터 지도의 읽기와 해석을 위한 종합적 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 강의에서는 고지도에서부터 최신 현대 지도학의 연구 성과를 폭넓게 이해하기 위해 지도의 역사, 좌표 체계와 투영법, 지도 자료의 획득과 취급, 분석 지도학, 주제 지도학, 지리적 시각화, GIS, 각종 지도 관련 사회적 이슈들을 다룬다. 또한, 현대 매핑 기법들과 소프트웨어를 활용하여 통계 및 지리 데이터에 대한 다양한 주제도를 직접 제작할 수 있는 능력을 배양한다.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 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.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
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
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.