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김병철, 조은경, 황진영, 우현정, 이세미, 조형용, 유영미, 신해헌
2012 / Culinary Science & Hospitality Research
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This study proposes a method to extract the 3D shape of micro-cracks generated in granite specimens using X-ray CT images and deep learning. In particular, pixel-level micro-cracks are quantitatively extracted through an encoder-decoder structured deep learning model and image augmentation techniques, and the effect of the amount of training data on crack extraction performance is verified.
파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 : 딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기
(만들면서 배우는) 파이토치 딥러닝 : 12가지 모델로 알아보는 딥러닝 응용법
Deep learning for remote sensing images with open source software
혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 : 이미지텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기
처음 시작하는 딥러닝 : 수학 이론과 알고리즘부터 CNN, RNN 구현까지 한 권으로 해결하기
Computer analysis of images and patterns : 5th International Conference, CAIP '93, Budapest, Hungary, September 13-15, 1993 : proceedings
(텐초의) 파이토치 딥러닝 특강 : CNN부터 GAN까지 15가지 신경망 예제 + 실무 노하우로 익히는 문제풀이 해법서
Image analysis and processing : 9th international confernece, ICIAP '97, Florence, Italy, September 17-19, 1997 : proceedings
케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 : 창시자의 철학까지 담은 머신 러닝딥러닝 핵심원리와 실무 기업
케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트
이미지 처리 바이블 =
(파이썬으로 배우는) 딥러닝 교과서 : 이미지 인식 모델을 만들면서 익히는 딥러닝
Image analysis and processing : 8th international conferenc, ICIAP '95San Remo, Italy, September 13-15, 1995 : proceedings
Computer analysis of images and patterns : 8th International Conference, CAIP'99, Ljubljana, Slovenia, September 1-3, 1999 : proceedings
(파이썬을 이용한) 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝·딥러닝까지 체계적으로 배우기
Handbook of mathematical models in computer vision
Pro deep learning with TensorFlow : a mathematical approach to advanced artificial intelligence in Python
Visualization in Scientific Computing '98 : proceedings of the Eurographics workshop in Blaubeuren, Germany, April 20-22, 1998
파이썬으로 구현하는 고급 머신 러닝 : 딥러닝을 포함한 최신 고급 머신 러닝 기술과 파이썬 활용
TensorFlow machine learning cookbook : 다양한 텐서플로 예제를 실행해 보면서 빠르게 익히는 머신 러닝
이민혜, 남광우, 이창우 · 2019
한국산업정보학회논문지
Ni F.T.,Zhang J.,Chen Z.Q. · 2019
Structural Control and Health Monitoring
Wu X.,Liu X. · 2021
Pattern Recognition Letters
심승보 · 2022
한국ITS학회 논문지
신재현; 이동섭 · 2024
Ecology and Resilient Infrastructure
Hongxia Li; Weixing Wang; Mengfei Wang; Limin Li; Vimlund, Vivian · 2022
Journal of Traffic & Transportation Engineering (English Edition)
배수현, 함상우, 이임평, 이규필, 김동규 · 2022
한국터널지하공간학회 논문집
Lan Z.X.,Dong X.M. · 2022
Computers in Industry
이예인; 김병현; 조수진 · 2018
콘크리트학회 논문집
Zhang C.,Gan S.,Yuan X.,Luo W.,Ma C.,Li Y. · 2026
Remote Sensing
Ali, Raza; Chuah, Joon Huang; Abu Talip, Mohamad Sofian; Mokhtar, Norrima; Shoaib, Muhammad Ali · 2022
AUTOMATION IN CONSTRUCTION
Ouyang A.,Di Murro V.,Cull M.,Cunningham R.,Osborne J.A.,Li Z. · 2023
Tunnelling and Underground Space Technology
Son Dong Nguyen; Thai Son Tran; Van Phuc Tran; Hyun Jong Lee; Md. Jalil Piran; Van Phuc Le · 2022
International Journal of Pavement Research and Technology
Zou Q.,Zhang Z.,Li Q.,Qi X.,Wang Q.,Wang S. · 2019
IEEE Transactions on Image Processing
심승보 · 2024
한국구조물진단유지관리공학회 논문집
Zhou, Shanglian; Canchila, Carlos; Song, Wei · 2022
AUTOMATION IN CONSTRUCTION
심승보 · 2023
한국구조물진단유지관리공학회 논문집
Zhang L.,Shen J.,Zhu B. · 2021
Structural Health Monitoring
Panta, Manisha; Hoque, Md Tamjidul; Abdelguerfi, Mahdi; Flanagin, Maik C. · 2023
IEEE ACCESS
Zhang H.,Yang G.,Li H.,Du W.,Wang J. · 2023
Automation in Construction
전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.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
본 강좌는 영상 데이터를 분석하기 위한 수학적 모델링 기술 및 기계 학습 기술 등을 강의한다. 영상 데이터 분석에 널리 이용되는 기본적인 기계 학습, 특히 딥 러닝 기법을 집중적으로 학습하고, 이러한 기술이 다양한 영상 분석 문제에 어떻게 적용되는지 살펴본다. 이론 강의뿐만 아니라 실습과 프로젝트를 통하여 영상 데이터 분석에 필요한 다양한 기술을 학습한다. ● 기계학습 기초 리뷰 (지도학습, 비지도학습, 준 지도학습) ● 합성곱 신경망 (컨볼루션 신경망) ● 순환 신경망 (리커런트 신경망) ● 이미지 데이터 처리 기법 (이미지 분류, 물체 인식, 이미지 분할) ● 비디오 데이터 처리 기법 (비디오 분류, 행동 인식, 영상 내 검색, 물체 추적) ● 다면성 데이터 처리 (시청각-언어 정보 처리) ● 생성적 모델링전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의는 딥러닝의 중요 연구주제 중 비지도학습의 기본 방식으로 자리 잡은 self-supervised learning 및 contrastive learning을 중심으로 진행한다. 특히 information theoretic approach를 비롯한 metric 관점의 representation learning에 대해 고찰하고 domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하며 이를 통하여 표현학습에 대해 심화된 이해를 하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의에서는 딥러닝의 중요 연구주제 중 지도학습, 비지도학습, contrastive learning, domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하고 이를 통하여 표현학습에 대해 이해하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
딥 러닝의 핵심 개념, 모델 및 활용 사례를 강의한다. 강의 전반부에는 deep neural network의 정의, stochastic gradient descent, backpropagation, activation, optimization 등 딥 러닝의 핵심 개념을 강의하며, 후반부에는 convolutional neural network, recurrent neural network, generative adeversarial network, transformer 등 실제로 활용되는 딥 러닝 모델들의 특징과 활용 사례를 다룬다. 또한 각 모델들을 PyTorch를 통해 실제로 활용해볼 수 있도록 과제/프로젝트를 구성한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.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
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
4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능(딥러닝)의 배경지식과 활용방법을 습득하며, Convolutional Neural Networks 와 Recurrent Neural Networks 에 관한 지식과 활용법을 실습한다. 딥러닝 기본개념, Stochastic Gradient Descent, backpropagation 기법, 초기화기법, regularization 기법, 콘볼류션신경망(CNN), CNN 구조, 반복신경망(RNN), RNN의 응용, 강화학습을 다룬다. 이론은 기존 머신러닝과목에서 다루므로, 이론보다는 실용적 적용능력을 배양하기 이해 딥러닝 관련 소프트웨어 교육을 강조하며, Python에 관한 강의와 실습, Python 수학 라이브러리 numpy에 강의도 실시한다. 또한 Advanced deep learning library인 Tensorflow에 대한 강의와 실습도 병행한다.전선 / 학사
인공신경망의 원리와 종류를 살펴보고 그 동작을 이해한다. 이를 기반으로 딥러닝 네트워크의 원리를 공부하고 설계하여 그 동작을 이론과 실습을 통해 이해한다. 또한 응용 분야에 따른 다양한 딥러닝 네트워크를 알아보고 학습과 검증 과정을 통해 설계 및 응용분야에 적용하는 예제를 공부한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스 전공자를 위한 머신러닝 (machine learning)과 딥러닝 (deep learning)의 기초를 다룬다. 구체적으로, 머신러닝의 기초가 되는 이론 (확률, MLE, gradient descent, overfitting, regularization 등)과 지도학습의 기초적인 모델을 중심으로 다룬다. 딥러닝 부분에서는 뉴럴넷의 기본, backpropagation을 다룬 후, 주로 convolutional neural network의 구조와 활용을 중점적으로 다룬다. 이를 바탕으로 적용 분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.