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Danúbia Soares Pires, Ginalber Luiz de Oliveira Serra
2019 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 연구는 진화하는 퍼지 클러스터링과 OKID 알고리즘의 스마트한 결합을 기반으로 하는 방법론을 제안합니다. 제안된 방법론은 실험 데이터를 통해 퍼지 칼만 필터의 파라미터와 구조를 조정하며, 2DoF 헬리콥터의 온라인 식별에 적용하여 효율성을 입증했습니다.
Fundamentals of Kalman filtering : a practical approach
Kalman filtering : with real-time applications
Digital and Kalman filtering : an introduction to discrete-time filtering and optimum linear estimation
Knowledge discovery and data mining : the info-fuzzy network (IFN) methodology
Robust Kalman filtering for signals and systems with large uncertainties
Intelligent control systems with an introduction to system of systems engineering
Kalman filtering techniques for radar tracking
Genetic fuzzy systems : evolutionary tuning and learning of fuzzy knowledge bases
Fuzzy approach to reasoning and decision-making : selected papers of the international symposium held at Bechyne, Czechoslovakia 25 - 29 June, 1990
Stochastic digital control system techniques
Approximate Kalman filtering
Multisensor data fusion : from algorithm and architecture design to applications
Estimation, control, and the discrete Kalman filter
Kalman filtering : with real-time applications
Fuzzy control and identification
Radar principles with applications to tracking systems
Fundamentals of Kalman filtering : a practical approach
Evolving intelligent systems : methodology and applications
Advanced Algorithm for Estimation of Battery SOC-Kalman Filter
Computational intelligence : theory and applications : international conference, 5th Fuzzy Days, Dortmund, Germany, April 28-30 1997 : proceedings
ISA Transactions
Pires D.S.,Serra G.L.O.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Pires, D.; Serra, G.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Gomes D.,Serra G.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Ginalber Luiz de Oliveira Serra; Danúbia Soares PiresJournal of Intelligent and Fuzzy Systems
Jamil F.,Kim D.Evolving Systems
Gomes D.C.d.S.,de Oliveira Serra G.L.International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
Hamid, K.R.; Talukder, A.; Ehtesanul Islam, A.K.M.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Faisal Jamil; DoHyeun KimInternational Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems
Khondker Rawan Hamid, Azzama Talukder, A. K. M. Ehtesanul IslamJournal of Intelligent and Fuzzy Systems
Ren K.International Journal of Intelligent Unmanned Systems
Deilamsalehy, H.; Havens, T.C.International Journal of Structural Stability and Dynamics
Askari, M.; Li, J.; Samali, B.2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Evolutionary Computation (CEC), 2014 IEEE Congress on
Huo, Yudan; Cai, Zhihua; Gong, Wenyin; Liu, QinFuzzy Sets and Systems
Matía F.,Jiménez V.,Alvarado B.P.,Haber R.Journal of Control, Automation and Electrical Systems
Ben-Hur Matthews Moreno Montel; Ginalber Luiz de Oliveira Serra한국마린엔지니어링학회지
김종화, 하윤수, Jae Kwon Lim, Soo Kyung SeoEnergy Reports
Wang, Xingyu; Wang, Anna; Wang, Dazhi; Xiong, Yingjie; Liang, Bingxue; Qi, YufeiPROCEEDINGS OF 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCE AND ENGINEERING (ICSSE)
Duy Anh Nguyen; Do Duy Thanh; Nguyen Tran Tien; Pham Viet AnhIEEE Transactions on Industrial Informatics
Tao Zhao; Wei Tong; Yao MaoIEEE ACCESS
Hu, Fengjun; Wu, Gang전선 / 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 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
현재 국내의 기술발전 상황과 기술혁신 상황을 거시적 차원에서 또는 각 산업별로 사례를 중심으로 강의한다. 거시적인 차원에서는 현재 국가적 차원에서의 기술발전과 기술혁신 성과를 측정하고 평가할 수 있는 평가방법(measure)을 어떻게 설정할 것인가에 대한 여러논쟁을 정리하고 각 평가 방법으로 기술발전 및 혁신정도를 평가해 본다. 그리고 향후 국가기술발전 전략이라는 차원에서 어떠한 국가 기술발전 및 혁신전략을 세울것인가에 대한 각계의 의견을 종합 비교 분석한다. 각 산업적 측면에서는 매년 주요산업을 선정하여 각 주교 산업에서의 국내 기술수준과 현황을 파악하고 현재와 같은 기술수준의 원인을 규명하여 향후 기술발전 전략과 각 기업의 기술개발투자상황을 분석한다. 본 강의에서는 이러한 사례중심의 교육을 통해 보다 현실감 있고 구체적인 정책을 도출할수 있는 인재를 양성하고자 한다.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
최근 핵융합 및 플라즈마 공학 관련 동향을 소개하고 미래 핵융합기술 연구에 필요한 여러 가지 기술적인 문제들을 다룬다. 또한 여러 가지 플라즈마 원 및 가속기 등을 이용한 실험을 통해 고밀도 및 산업용 플라즈마에 대한 이해를 하며, 핵융합로, 가속기, 공정 플라즈마 원의 실제적 운영 기반에 대한 경험을 제시한다.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 / 학사
본 과목에서는 기존에 배운 유체역학, 열역학, 열전달 등에서의 지식을 확장하여, 높은 에너지를 가지는 시스템의 해석을 목표로 한다. 연소, 폭발, 레이저 조사 등에서와 같은 아주 빠르고, 상변화를 수반하는 시스템에서의 열 및 물질 전달 이론을 공부하여, 현실 속의 여러 고에너지 현상을 분석하는 안목을 기르고, 미래의 환경문제를 해결할 그린에너지 시스템도 다뤄질 것이다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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
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.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 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
확률이론의 기초를 이해하고 이를 바탕으로 상태변수를 추정하는 원리를 배운다. 또한 이를 비행체 제어에 응용한다. 칼만필터에 대한 상세한 식을 유도하고 그 특성을 연구한다. 비선형 시스템에 적용될 수 있는 Extended 칼만필터를 유도하고 실제 비행기나 인공위성에 응용한 예를 다룬다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.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.