최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
한덕현, 정항철, 김보람, 김대원
2020 / 한국수처리학회지
Angeles-Hernandez, Juan C.; Gomez-de Anda, Fabian R.; Reyes-Rodriguez, Nydia E.; Vega-Sanchez, Vicente; Garcia-Reyna, Patricia B.; Campos-Montiel, Rafael G.; Calderon-Apodaca, Norma L.; Salgado-Miranda, Celene; Zepeda-Velazquez, Andrea P.
2020 / ANIMALS
Soungsill Park, 윤효석, 박세호
2019 / KSII Transactions on Internet and Information Systems
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 논문에서는 다양한 국가 및 사용 사례에 따른 여러 스타일의 차량 번호판 인식을 위한 다중 스타일 시스템을 제안합니다. 제안하는 시스템은 번호판 후보어 검출, 구조 분류, 문자 분할 및 인식의 단계를 거치며, 특히 문자 분할 및 인식 전에 스타일을 식별하는 번호판 구조 분류 과정을 도입합니다. K-최근접 이웃 알고리즘을 사용하여 다양한 스타일의 번호판에 있는 숫자와 문자를 인식하며, 한국 및 미국 번호판에 대해 99% 이상의 정확도로 50ms 이내의 처리 시간을 달성함을 보여줍니다.
OpenCV로 배우는 영상 처리 및 응용
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Graphics recognition : algorithms and systems : Second International Workshop, GREC '97, Nancy, France, August 1997 : selected papers
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Guide to convolutional neural networks : a practical application to traffic-sign detection and classification
Connectionist speech recognition : a hybrid approach
자율 주행 자동차 만들기 : 자율 주행 소프트웨어 시스템의 원리와 구현 방법
Identification of dynamic systems : an introduction with applications
Advances in pattern recognition : joint IAPR International Workshops SSPR'98 and SPR'98, Sydney, Australia, August 11-13, 1998, proceedings
Automatic identification : making it pay
Mechatronics and intelligent systems for off-road vehicles
Mechatronics and intelligent systems for off-road vehicles
Biometric authentication : a machine learning approach
Object detection and recognition in digital images : theory and practice
Machine learning : theory and applications
Advances in document image analysis : first Brazilian symposium, BSDIA '97, Curitiba, Brazil, November 2-5, 1997 : proceedings
Face detection and recognition : theory and practice
OpenCV 컴퓨터 비전 프로젝트 : 증강현실부터 자동차 번호판, 얼굴 인식, 3D 머리 포즈 추적까지
Digital image processing methods
IEEE Transactions on Multimedia
Huang Q.,Cai Z.,Lan T.IEEE Transactions on Multimedia
Qiuying Huang; Zhanchuan Cai; Ting LanAin Shams Engineering Journal
Abdellatif M.M.,Elshabasy N.H.,Elashmawy A.E.,AbdelRaheem M.스마트미디어저널
김운기; Fatemeh Dehghan; 조성원IEEE ACCESS
Henry, Chris; Ahn, Sung Yoon; Lee, Sang-Woong한국컴퓨터정보학회논문지
장은겸Smart and Sustainable Built Environment
Aggarwal A.,Rani A.,Kumar M.Complex and Intelligent Systems
Shafi I.,Hussain I.,Ahmad J.,Kim P.W.,Choi G.S.,Ashraf I.,Din S.Journal of Electronic Imaging
Zhu, S.; Dianat, S.; Mestha, L.K.한국산업융합학회논문집
하상현, 정석찬, 전영준, 장문석IEEE Access
Tourani A.,Shahbahrami A.,Soroori S.,Khazaee S.,Suen C.Y.Vince Jebryl MONTERO; Yong-Jin JEONG
International Journal of Advanced Robotic Systems
Chen, Z.; Su, Y.; Huang, J.; Cao, W.; Liu, Y.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Tian Guan; Dongsheng Zhang; Mengen Wang; Yaoming Zhang; Zhaojian Wang; Yajing Zhen; Xiaoli Song; Jiawei Liu한국지능시스템학회 논문지
김운기, 조성원, Nguyen Tan Phuong, Nguyen Dac Dong, 이호경, 이기성IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine
Duan N.,Cui J.,Liu L.,Zheng L.Automatic Control and Computer Sciences
Dorbe, Nauris; Jaundalders, Aigars; Kadikis, Roberts; Nesenbergs, KrisjanisNeurocomputing
Wang, J.; Huang, H.; Qian, X.; Dai, Y.; Cao, J.Multimedia Tools and Applications
Asif M.,Qi C.,Wang T.,Fareed M.,Khan S.Measurement: Sensors
Jawale, M.A.; William, P.; Pawar, A.B.; Marriwala, Nikhil전선 / 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
본 강의에서는 지능시스템을 위한 패턴인식 알고리즘들에 대해서 공부한다. 패턴인식은 문자인식, 지문인식, 얼굴인식, 음성인식 등을 모두 포괄하는 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 그 응용 분야가 매우 다양하며 풀고자 하는 문제에 따라 분류문제, 회귀문제, 군집화문제 등으로 나눌 수 있다. 본 강의에서는 각각의 문제들을 풀기 위해 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 패턴인식 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 패턴인식 알고리즘들에 대해서 공부한다. 패턴인식은 문자인식, 지문인식, 얼굴인식, 음성인식 등을 모두 포괄하는 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 그 응용 분야가 매우 다양하며 풀고자 하는 문제에 따라 분류문제, 회귀문제, 군집화문제 등으로 나눌 수 있다. 본 강의에서는 각각의 문제들을 풀기 위해 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 패턴인식 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.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
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
문자의 기초적인 개념의 습득을 통한 그래픽 디자인의 기초 과정이다. 타이포그래피를 다양한 시각전달 매체에 적용해 봄으로써 정보와 이미지의 성격에 따라 달라지는 타이포그래피의 기능을 이해하도록 하며, 표현수단으로서의 타이포그래피를 다양한 시각전달 매체에 활용할 수 있도록 한다. 타이포그래피의 운용에 따라 변화하게 되는 정보전달방법을 경험하도록 하며, 또한 문자의 역사, 과거 인쇄술의 발달과정을 살펴보고 현재의 폰트제작방법, 디지털 인쇄기술을 이해할 수 있도록 한다.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
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.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.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
본 강좌에서는 인공지능반도체 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 진행하며, 인공지능반도체 개발 프로젝트와 관련된 연구 주제에 대하여 선행 연구를 조사하고, 해결책 제시하며 및 실험, 분석 혹은 모의실험을 통한 검증을 진행한다.인공지능반도체 아키텍처, 인공지능반도체를 위한 시스템소프트웨어, 주요 인공지능 응용 모델, 인공지능반도체 하드웨어 회로 설계 및 소자 설계등을 포함한 인공지능반도체 분야의 다양한 주제를 대상으로 학습한다. 구체적인 인공지능반도체 설계사례로는 서버용 인공지능반도체, 엣지용 인공지능반도체, 학습용 인공지능반도체 및 추론용 인공지능반도체 등 다양한 인공지능반도체 제품을 다룬다. 논문 세미나에서는 최고수준의 학술대회 및 학술지에서 발표된 최신 주요 논문을 주로 발표하고, 해결책 제시 및 검증 결과를 포함하는 연구 보고서를 제출한다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.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
다양한 곡선 및 곡면디자인 방법들에 대하여 공부한다. 3차원 입체모델의 표현방식들에 대한 이론들을 배우고, 간단한 모델링 시스템을 구축하여본다.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 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.