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본 연구는 블랙박스 원본 영상이 아닌 재촬영 또는 재인코딩된 영상에서 측정된 차량 속력의 유효성을 검증하였다. 스마트폰 내비게이션 속력과 비교하여 블랙박스 영상 속력 측정 방법의 정확성을 확인하고, 해상도 및 프레임률을 달리한 재촬영/재인코딩 영상 속력을 원본 영상과 비교 분석한 결과, 유의미한 차이가 없어 재촬영/재인코딩 영상의 활용 가능성을 확인하였다.
(맛있고 간편한)과학 도시락
팬데믹 브레인= 코로나19는 우리 뇌와 일상을 어떻게 변화시켰을까
(숫자에 약한 사람들을 위한) 통계학 수업: 데이터에서 세상을 읽어내는 법
혁명을 위한 수학 : 인공지능과 데이터 과학은 어떻게 자본주의를 뒷받침 했는가?
사이버네틱스 : 동물과 기계의 제어와 커뮤니케이션
4차원 여행 : 공간과 시간의 수수께끼들
미적분 다이어리
과학의 열쇠 : 과학의 문을 여는 19가지 키워드
Cybernetics : or, control and communication in the animal and the machine
Video coding with superimposed motion-compensated signals : applications to H.264 and beyond
Real-time video compression : techniques and algorithms
Measurement of image velocity
모바일 트렌드 2018 : 모바일, "無"의 시대를 열다
Motion estimation algorithms for video compression
(갈릴레이가 들려주는) 낙하 이론 이야기
자막 만들기 100가지 : 세계 프로들의 노하우
Digital video quality : vision models and metrics
(치명적 실수를 위대한 성공으로 바꾸는) 블랙박스 시크릿
(4차 산업혁명) 인사이트 : 기술혁명의 안쪽을 들여다보는 통찰의 시선 =
(은막에 새겨진 삶) 영화
IEEE Access
Shim K.S.,Park N.I.,Kim J.H.,Jeon O.Y.,Lee H.Forensic science international
Han IInternational Journal of Automotive Technology
한인환IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Yan Wang; Liang WeiForensic science international
Jaehyeong Lee; Youngnae LeeForensic science international
Lee J; Lee YThe International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
최윤석Forensic Science International: Reports
Myung-Cheol Park; Jong-hyuk Kim; Won-taek Oh; Sang-hyun Iim; Seong-Jin Kim; Woo-Jeong Jeon안전문화연구
류종익Forensic science international
Costa LR; Rauen MS; Fronza ABJournal of forensic sciences
Bruehs WE; Stout DJournal of forensic sciences
Epstein B; Westlake BGINTERNATIONAL JOURNAL OF PAVEMENT RESEARCH AND TECHNOLOGY
Lekshmipathy, Janani; Velayudhan, Sunitha; Mathew, SamsonForensic science international
Kim JH; Oh WT; Choi JH; Park JC한국정보기술학회논문지
김원Mathematical Problems in Engineering
Chen Q.,Xu H.G.,Liu X.F.,Guan Z.W.Science & justice : journal of the Forensic Science Society
Kolla E; Adamová V; Vertaľ P디지털콘텐츠학회논문지
박선후, 황종원, 박건후, 조영준한국기계가공학회지
심재록, 김병창정보과학회논문지
이강; 김경미; 조용준전선 / 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
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
정상 하악운동의 특징과 각 운동의 의미를 정확하게 파악하고, 기능장애시 그 변화의 종류와 이에 따른 해석 능력을 함양한다. 또, 하악운동을 기록하는 다양한 장비의 기능을 토론하고 비교 평가하며 새로운 방안을 모색해 본다.전선 / 대학원
반도체, MEMS와 같은 다양한 미세소자에서의 결정입 특성, 집합조직, 기계적 성질, 신뢰성 등의 문제에 대해 반도체회로(ULSI)에 사용되고 있는 알루미늄과 구리 배선을 중심으로 살펴본다.전필 / 대학원
본 교과목은 졸업 후 보존수복학 및 근관치료학 분야의 환자진료에 독자적인 판단력 및 응용력을 갖추도록 능력을 배양하는 과목으로, 급격히 발전하는 보존수복학 분야의 수복재료 및 임상시술기법에 대하여 강의하고, 근관치료학분야의 외과적 술식 및 응급처치와 최근 소개된 근관치료기법에 대하여 강의한다. 또한 다양한 증례의 분석을 통하여 보존수복학 및 근관치료학 분야의 질환 및 임상시술에 대처할 수 있는 능력을 키운다.전필 / 대학원
디지털포렌식 수행과정에서 암호화된 디지털 증거를 분석하기 위한 암호해독 방법을 다룬다. 그리고 법정에서 디지털 데이터가 증거로 채택되기 위해서는 증거의 무결성 유지가 요구되는데, 이 과목에서 이를 보장하는데 필요한 암호학적 도구를 강의한다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경이 마련되면서 새로운 기능을 가지는 암호 기술이 급격히 발전하고 있다. 이러한 미래 암호 기술을 구체적으로 살펴봄으로써 새로운 환경에서의 디지털포렌식을 대비할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
악운동과 저작근 활동에 대한 기초지식을 이해하고 이를 분석하기 위한 검사체계의 기초를 다지며 신뢰도가 높은 데이터와 이 데이터를 해석하는데 필요한 최신기기의 기초지식을 확립한다.전필 / 대학원
최소의 X선으로 최대의 진단 효과를 얻기 위한 기본 요건으로 방사선사진과 진단영상이 만들어지는데 필요한 여러 가지 관련 사항에 대해 숙지한다. X선의 성질 및 발생원리와 X선 설비, 즉 X선 발생장치, 형상설비, 필름, 스크린 등에 대한 이해와 필름의 현상에 대하여 강의하고 구체적인 구내 방사선사진촬영법, 구외 방사선사진촬영법, 파노라마방사선사진 촬영법 및 촬영시 감염방지법에 대해 강의한다. X선이 생물체에 미치는 효과에 대하여 숙지하고 X선에 의한 세포의 손상에 대해 강의한다.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.전필 / 대학원
치과용 생체재료에 관한 특성과 올바른 선택 및 평가할 수 있는 기본적 지식을 습득케 하며, 임상응용과 실패 원인을 예측할 수 있는 능력을 갖도록 한다. 이 과정에서 학생들은 모든 치과생체재료에 대한 통합적 이해를 갖게 되며 동시에 기본적인 재료의 물리적 화학적 특성을 이해할 수 있게 된다.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.전필 / 대학원
디지털 증거수집과 디지털 증거분석에 동원되는 최신 컴퓨터 기술을 심도 있게 다룬다. 휘발성/비휘발성 저장매체의 디지털 증거물 처리과정, 증거물의 온전함을 확보하는 기술, 디지털 증거물과 그 처리 과정의 무결점을 확인하는 기술, 디지털 포렌식에 사용되는 모든 자동 도구들의 무결점 확보 기술, 방대한 디지털 자료에서 유의미한 정보를 도출하는 빅데이터 분석 기술, off-line및 on-line 디지털 자료 실시간 분석 기술 등을 실습을 통해 살펴본다. 그리고 디지털 포렌식 관련 현장의 전문가들을 초청하여 최신 기술들을 들어본다.전필 / 대학원
본 과정은 보존수복학의 총론에 해당되는 내용을 강의하는 과목으로, 와동을 수복함으로써 치아를 보존시키는 과정을 강의를 통해 이해하게 되는 교과목으로서 수복재료의 임상과 관련된 재료학적 특성 및 임상적 사용법을 숙지시키며, 이들 재료로 수복하기 위한 와동 형성법 및 수복법을 학습한다.전필 / 대학원
본 과정은 와동형성과 아말감 수복, 레진 인레이와 도재 인레이 수복, 치과용 CAD/CAM 수복에 대해 알아본다. 또한 레진 인레이와 도재인레이의 시적 및 접착에 관한 제작법을 실습을 통해 학습함으로써 치아보존에 관한 이해를 증진시키고 그것을 바탕으로 하는 유용한 내용을 습득하게 한다.전선 / 대학원
진단영상을 이용하여 측두하악관절의 정상해부학적구조와 병적상태를 규명하고자 한다. 일반촬영, 파노라마촬영, CT, MRI 등으로 각각의 질환에 대한 특징을 비교 진단하는 데 목적을 둔다.전선 / 대학원
교통사고에서 발생하는 손상의 기본적인 기전을 알고 보행자와 탑승자에서 나타나는 전형적인 손상 양상을 익혀, 사고 상황을 판단할 수 있도록 한다.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.전선 / 대학원
최근 MRI 등 영상진단장치의 획기적인 발전으로 뇌의 기능을 평가할 수 있게 되었다. 이 강좌에서는 MRI 등의 영상장치를 이용하여 뇌 기능을 연구하고자 한다. 구체적인 학습 목표는 functional imaging, perfusion imaging, diffusion imaging, diffusion-tensor imaging, spectroscopy의 원리를 이해하고 임상에서 응용하는 것이다. 아울러 현재 영상기법의 한계점을 이해함으로서 앞으로의 연구 방향을 파악한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 신호처리 분야의 최신 이슈와 연구물에 대해 다루고 있다. 각 강좌마다 다른 문제를 다루고 있다.