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본 논문은 디지털 지도를 활용한 고속도로 차량 위치 추정에서 파티클 필터링의 퇴화 현상을 완화하는 방법을 제안합니다. 차로 개수를 활용하여 각 입자 클러스터별로 별도의 리샘플링을 수행함으로써, 주행 차선이 확정될 때까지 모든 가능성을 유지합니다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 파티클 퇴화를 효과적으로 감소시키는 것을 확인했습니다.
Multiresolution methods in scattered data modelling
어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래
Artificial intelligence in highway location and alignment optimization : applications of genetic algorithms in searching, evaluating, and optimizing highway location and alignments
Monte Carlo simulation of semiconductor devices
Informatics in control, automation and robotics : selected papers from the international conference on informatics in control, automation and robotics 2007
Encouraging transport alternatives : good practice in reducing travel
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
Optimal estimation in approximation theory
Algorithms and data structures : 5th International Workshop, WADS '97, Halifax, Nova Scotia, Canada, August 6-8, 1997 : proceedings
Algorithmic foundation of robotics VII : selected contributions of the seventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Vehicular networks : from theory to practice
Air pollution processes in regional scale
Wavelet theory and application
Adaptive and multilevel metaheuristics
Machine learning : a Bayesian and optimization perspective
Model-based image matching using location
Visualization in Scientific Computing '98 : proceedings of the Eurographics workshop in Blaubeuren, Germany, April 20-22, 1998
Computer vision - ECCV 90
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, Intelligent Vehicles, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Veh.
Li, F.; Bonnifait, P.; Ibanez-Guzman, J.IEEE Robotics and Automation Letters, Robotics and Automation Letters, IEEE, IEEE Robot. Autom. Lett.
Kim, H.; Liu, B.; Goh, C.Y.; Lee, S.; Myung, H.IEEE Access
Choi M.,Suhr J.,Choi K.,Jung H.Unmanned Systems
A F Sergio Rodriguez; Emmanuel Seignez; Wenjie Lu; Roger ReynaudIEEE Transactions on Signal Processing
Duffield S.,Singh S.대한원격탐사학회지
김호준, 이임평IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Rabiee R.,Zhong X.,Yan Y.,Tay W.P.International Journal of Control, Automation, and Systems
Hongying Zhao; 김원규; 원종섭; 강동중IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Shan, M.; Worrall, S.; Nebot, E.International Journal of Control, Automation and Systems
Zhao, H.; Kim, O.; Kang, D.-J.; Won, J.-S.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Liu, L.; Fang, C.; Chen, S.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
Kim, Dongwook; Kim, Beomjun; Chung, Taeyoung; Yi, Kyongsu제어.로봇.시스템학회 논문지
안경재, 이택규, 강연식International Journal of Control, Automation, and Systems
Jaechan Lim; Ki H. ChonTransaction of the Korean Society of Automotive Engineers
Mi Jin Choi; Ho Gi Jung; Jae Kyu SuhrProceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering
Lee, M.; Jang, C.; Sunwoo, M.International Journal of Control, Automation and Systems
Lim, Jaechan; Chon, Ki H.IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
Du X; Tan KK제어.로봇.시스템학회 논문지
안경재; 이택규; 강연식Robotica
Yilmaz, A.; Temeltas, H.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 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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
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
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
산업화에 따른 도시화 그리고 지속적인 대도시화에서 발생되는 교통문제를 효과적으로 대처할 수 있는 계획방법론의 습득을 위해, 도시교통문제의 특성분석, 도시성장에 따른 장래교통수요예측, 교통수단의 특성과 소비자 선택 행태, 대안의 성안과 비교평가분석 등에 관한 이론과 모형들을 연구한다.전선 / 대학원
공정설계, 운전, 스케줄링, 플래닝과 같은 화학 공정 및 플랜트 산업에서 의사결정문제는 동적최적화 문제로 표현된다. 이러한 문제들은 내재적인 불확실성과 계산의 복잡성으로 인해 모델을 이용한 방법으로는 접근하기가 어렵다. 이 수업에서는 이러한 문제를 해결하고 최적 운영해를 얻기 위한 통합된 방법론으로서 추계적 동적최적화를 핵심 주제로 다룬다. 최근에는 복잡한 동적최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계학습 기법이 동적최적화 이론과 결합하고 있고 대표적인 예가 강화학습이다. 이 수업에서는 이러한 방법론을 다루기 위해 동적계획법을 배경 이론으로 설명하고 화학공정 최적화에 적용 가능한 강화학습 방법론을 언급한다. 또한, 회분식 공정에 적합한 학습기반 제어 기법인 반복학습제어도 다룬다.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 / 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
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 / 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
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 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 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 학사
최적화 방법 및 이의 계산은 과학, 공학, 산업에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 변수 최적화 또는 역문제들은 근본적인 불안정성으로 인하여 실제계산에서 목적과는 다른 해를 찾게 되는 경우가 비일비재하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 특별히 수학적인 엄밀한 이론을 습득해야할 필요가 있다. 이를 바탕으로 수렴성 및 안정성에 대한 엄밀한 수학적 분석을 기초로 한 수치계산법을 본 과목에서 강의하고자 한다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
본 강의는 도로, 철도, 항만, 항공 등의 교통 시스템을 효율적으로 운영하고 관리하기 위한 다양한 방법과 전략을 다룬다. 교통시스템의 최적화는 시스템의 효율성을 향상시키고, 혼잡을 저감하며, 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데에 중요한 영향을 미친다. 이를 위해 본 강의에서는 교통시스템에 대한 기본 개념을 설명하고 신호 제어, 도로 확장, 교통시스템 개선 등을 위한 선형, 비선형 계획법, 동적 계획법, 정수 계획법 등 다양한 최적화 기법들을 사례를 중심으로 설명한다. 또한 최근 이슈가 되고 있는 C-ITS와 스마트모빌리티 서비스를 소개하고 다양한 문제점과 해결방안을 토론한다. 학생들은 각자 교통시스템과 관련한 연구 주제를 선정하고 이를 최적화하는 방안을 제시하는 텀프로젝트를 한 학기 동안 수행한다.전선 / 학사
산업입지에 관련된 여러 이론을 연구하고, 이들 이론과 실제를 비교 분석한다. 특히 근대 입지론에서 논의되고 있는 새로운 경향에 중점을 두며, 공업뿐만 아니라 농업, 교통 등 기타 여러 지리학 분야에서 취급되는 입지(location)에 관한 여러가지 이론도 포함시켜 다룬다.