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항공분야 빅데이터의 정책적 활용방안 연구
U-컴퓨팅, 클라우드, 빅데이터 관련 정책동향과 기술개발 전략
Sense and avoid in UAS : research and applications
UAVs and urban spatial analysis : an introduction
빅데이터를 활용한 국민안전 관련 감사문제 탐색 및 분석
Practical aviation security : predicting and preventing future threats
Aviation in the digital age : legal and regulatory aspects
UAV cooperative decision and control : challenges and practical approaches
Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles
Green aviation
Unmanned aircraft systems : UAVs design, development and deployment
Intelligent and Cloud Computing : Proceedings of ICICC 2019, Volume 1
보안 위협 예측 : 예측할 수 있어야 막을 수 있다
Computational modelling and simulation of aircraft and the environment
Integration of information for environmental security : environmental security, information security, disaster forecast and prevention, water resources management
Controlling pilot error.
GeoComputational analysis and modeling of regional systems
빅데이터 개론 : analyse data
Multicopter Design and Control Practice : A Series Experiments based on MATLAB and Pixhawk
Big data analytics in cybersecurity
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Sun, Lu; Wang, Jiashuai; Wang, Jie; Lin, Lin; Gen, MitsuoProcedia Computer Science
Zheng, Xue; Galland, Stéphane; Tu, Xiaowei; Yang, Qinghua; Lombard, Alexandre; Gaud, Nicolas인터넷정보학회논문지
이양규, 홍준기, 홍성찬IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Lu Sun; Jiashuai Wang; Jie Wang; Lin Lin; Mitsuo GenPhysics and Chemistry of the Earth
Zolkepli M.F.,Ishak M.F.,Yunus M.Y.M.,Zaini M.S.I.,Wahap M.S.,Yasin A.M.,Sidik M.H.,Hezmi M.A.Journal of Intelligent & Robotic Systems: with a special section on Unmanned Systems
Hebecker, Tanja; Buchholz, Robert; Ortmeier, Frank융합보안 논문지
박대경; 김병진IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Liao, X.; Ye, H.; Xu, C.; Tan, J.; Yue, H.Robotica
Yao, M.; Zhao, M.Defence Technology
Chen, S.; Zhang, X.; Zhang, Z.; Ma, J.Automation and Remote Control
A. S. Plyashechnik; V. I. MerkulovIEEE Transactions on Cybernetics
Jia Wu; Chunbo Luo; Yang Luo; Ke Li한국지적학회지
박진평; 박기헌; 홍성언数字通信世界 / Digital communication World
史棣Mathematical Problems in Engineering
He Z.,Yao L.2020 INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA & ARTIFICIAL INTELLIGENCE & SOFTWARE ENGINEERING (ICBASE 2020)
Zhao, Tao; Hu, Chang'an; Luo, Shutong; Li, Wanze; Kong, Linghui; Zhang, Rui; Li, JiangangTransportation Engineering
Rey M.,Aloise D.,Soumis F.,Pieugueu R.한국산업보안연구
진미리; 최윤성; 이학준IEEE Transactions on Cybernetics
Wu J.,Luo C.,Luo Y.,Li K.Traffic Injury Prevention
Tang, W.; Wang, H.; Ma, J.; Yang, C.; Yin, C.전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 대학원
항공우주 시스템의 해석과 설계에 사용되는 최신 계산공학 기법과 인공지능의 한 분야인 기계학습에 대한 지식을 습득한다. 본 과목은 인공지능에 필요한 계산공학의 기초개념, 인공지능의 이론과 활용, 그리고 인공지능 관련 실습의 총 3가지 파트로 구성된다. 수치 미적분, 수치 선형대수 등 계산공학의 기초개념을 먼저 학습한 뒤, 항공우주공학 분야의 문제에 적용할 수 있는 특화된 기계학습 기법들을 다룬다. 나아가 미래 우주 기술과 미래 항공 모빌리티 기술로의 응용 사례를 통해 최신 계산공학 기법과 기계학습 알고리즘을 실제 적용 가능성을 살펴보고, 항공우주 시스템에 대한 다양한 해석 및 설계 문제를 접해 보는 경험을 제공한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 유한요소의 기본을 간단히 복습하고, 항공우주구조물에 널리 쓰이는 얇은 판이나 쉘해석을 위한 유한요소에 대해 알아본다. 특히, 얇은 판이나 쉘구조물 해석 시 발생하는 잠김현상의 특성에 대하여 알아보고, 잠김현상을 억제할 수 있는 최신 유한요소를 살펴본다. 또한, 수강생들이 강의 내용을 기반으로 1차원 bar element, 2차원 plane element, 3차원 solid element를 직접 coding하고 컴퓨터를 이용한 기본적인 구조 문제를 해석을 통하여, 유한요소의 특성을 이해하고 얇은 구조물의 잠김현상의 확인 및 해결방안의 유효성을 경험한다.전선 / 대학원
이 과목은 연구를 처음 시작하는 대학원생들에게 필요한 소양 전반에 대해 가르치고, 체계적으로 연구에 임할 수 있도록 항공우주 연구 윤리, 연구 방법론, 신진연구인력의 연구 경험 공유 및 대학원생 상담, 우수 대학원생의 연구 소개로 구성된다. 항공우주공학 연구자로서의 책임, 의무, 사회적 나눔, 공학 기술과 사회의 선순환적 영향에 관해 체계적으로 교육할 뿐만 아니라, 우수 연구자로서의 소양을 기르기 위해 연구 설계, 접근법, 문헌 조사 등에 대하여 체계적으로 강의한다. 특히, 신진연구인력의 연구 성공 및 실패 경험을 전수하여, 학생들의 연구역량을 증진한다.전선 / 대학원
보건학, 환경보건학 전공자들이 의학 보건학의 관점에서 지리정보체계(GIS)의 기본적인 개념과 간단한 분석 기술을 습득한다. 본 과정은 공간 정보 접근을 위한 최신 기술과 GIS 내에서 정보를 통합하는 방법에 초점을 맞춘다. 지역 사회와 국가 단위에서 의학-보건학적 정보의 지리공간 분석에 활용하여 연구자들과 실무자들이 습득한 정보를 효과적으로 처리할 수 있도록 한다. (1) 공중보건연구 및 실습 활용에 적절한 공간 데이터 확인 (2) 공중보건연구 및 실습 활용을 위한 공간 데이터 수집, 작성을 위한 지침 설계 (3) 최신 기술 데이터를 GIS에 통합하여 공간 분석 수행전선 / 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
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.전선 / 대학원
다양한 농림기상 분야의 빅데이터의 활용을 위해 빅데이터의 의미, 이해, 활용에 대해 배울 수 있는 과목이다. 기존의 대용량 데이터와 빅데이터는 무엇이 다른 것인가? 단순한 통계분석과 빅데이터 분석의 차이는 무엇일까? 과연 데이터만 많이 있다면 답을 구할 수 있는가? 이러한 다양한 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 과목으로 실제 빅데이터 분석 기법을 익힐 수 있도록 교과내용을 구성하였다.전선 / 대학원
본 교과목은 막대한 시공간적 데이터를 바탕으로 예측기법을 발전시킬 수 있는 머신 러닝 기법을 중심으로, 이에 대한 이론적 기반과 사례 연구를 계량지리학적 관점에서 이해하는 것을 목표로 한다. 통계학적 머신 러닝, 최적화, 사회 및 정보 네트워크 분석, 베이지안 모델링 등 관련된 다양한 분야에 대한 지리학 분야의 방법론과 적용 방안에 대해서 학습한다.전선 / 대학원
현재, 항공우주분야에서 이슈화되어 있는 Topic에 대해서 발표를 통한 intensive한 수업을 진행한다. 분야는 공기역학, 공력소음, 항공기 구조, 추진, 항공기 제어, 인공위성 등을 폭넓게 다룬다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 강의는 융합전공 무인이동체 시스템 설계에 소속된 대학원생의 육‧해‧공 무인이동체에 대한 기본 지식을 습득하는 것을 목적으로 한다. 각 강의 세션별로 육‧해‧공별 무인이동체의 핵심기술을 중심으로 융합전공 소속 교수가 자신의 분야를 집중도 있게 소개한다. 자율성, 통신장치, 동력장치, 센서, 조종시스템, 항법시스템 등 공학분야를 중심으로 현재 수준과 미래의 발전방향을 제시하고, 새롭게 부각되는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결 방안에 대하여 토의한다. 이 교과를 통해 대학원생들은 최적설계에 필요한 무인이동체의 개별 구성체계의 역할과 구조를 학습하게 되며, 구성체계 간의 연관성을 이해하게 된다. 입체감 있는 수업 진행을 위해 무인이동체의 시스템에 관한 최신 기술논문 연구와 개발동향에 대해 토론 및 Open Project를 병행한다.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 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
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 대학원
탐구에 활용되는 데이터를 수집하는 도구로써 사물인터넷 기반 센서를 활용하는 방법, 그리고 센서로부터 축적된 빅데이터 자료를 활용하는 정보처리 역량을 함양한다. 이와 같은 도구와 역량을 기반으로 하여 탐구 수업에서 활용하는 사례를 실습하면서 탐구 지도 과정을 경험한다.전선 / 대학원
항공기와 우주비행체에 대한 운동방정식을 유도하고 각 항의 물리적인 의미를 해석한다. 유도한 운동방정식을 자동비행 및 제어에 적용하기 적합한 식인 State Space 식으로 변형하고, 다양한 자동비행 모드에 대해 제어기를 설계하고 모사함으로서 항공우주비행체의 자동비행에 대한 전반적인 시스템을 이해한다. 또한 항공우주 시스템의 성능을 개선하기 위한 다양한 제어시스템을 공부한다. 항공우주 시스템의 동특성을 고려하여 모델링하고, 비선형제어이론, 적응제어이론, 지능제어이론, 신경망 이론 등의 개념을 배우고 이를 적용하여 시스템 특성을 해석하고 고급 유도 제어 시스템을 설계한다.