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본 논문은 CSP PIG 제조 공정에서 기존 패턴 매칭 방식의 한계를 극복하기 위해 비전 처리 프로그램 변경만을 이용한 챔퍼링 영역 검출 알고리즘을 제안합니다. 제안된 알고리즘은 99% 이상의 높은 검출 정확도를 보이며, 추가 비용 및 시간 소모 없이 공정 개선을 가능하게 합니다.
Parallel architectures and parallel algorithms for integrated vision systems
Challenges and applications for implementing machine learning in computer vision
Efficient 3d scene modeling and mosaicing
Optimal production planning for PCB assembly
Visual object recognition
Filtering, segmentation, and depth
Vision chips
Model-based image matching using location
Exploratory vision : the active eye
Recent issues in pattern analysis and recognition
Still image compression on parallel computer architectures
Acquisition and reproduction of color images : colorimetric and multispectral approaches
Theoretical foundations of computer vision
Image analysis and processing : 9th international confernece, ICIAP '97, Florence, Italy, September 17-19, 1997 : proceedings
Automatic calibration and reconstruction for active vision systems
Embedded image processing on the TMS320C6000 DSP : examples in code composer studio and MATLAB
Wavelet theory and application
High-resolution methods in underwater acoustics
Machine vision and digital image processing fundamentals
Low-power CMOS digital pixel imagers for high-speed uncooled PbSe IR applications
2020 16TH INTERNATIONAL WIRELESS COMMUNICATIONS & MOBILE COMPUTING CONFERENCE, IWCMC
Xue, Bin; Sun, Chang; Chu, Huihui; Meng, Qingsen; Jiao, ShuanbenMathematical Biosciences and Engineering
Yu N.,Li H.,Xu Q.멀티미디어학회논문지
이정우, 이병국, 이준재Remote Sensing Letters
Yan H.멀티미디어학회논문지
전미진; 이준재Fibre Chemistry
Murashko, F. V.; Ryzhkova, E. A.; Vlasenko, O. M.Procedia CIRP
Bao, Nengsheng; Fan, Yuchen; Simeone, Alessandro; Li, Tuyan; Luo, ZhaopengJournal of Physics: Conference Series
Y. F. He; G. O. TirianPalpu Chongi Gisul/Journal of Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry
Wang S.,Xu J.,Wang F.,Ruan S.한국정보통신학회논문지
이병주; 강현수International Journal of Advanced Manufacturing Technology
de Francisco Ortiz Ó.,Estrems Amestoy M.,Carrero-Blanco J.한국콘텐츠학회 논문지
김진욱; 고윤호; 이시웅Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
Byeong-Ju Lee; Hyun-Soo Kang멀티미디어학회논문지
이병국, 이준재펄프종이기술
Shuo Wang, Jiangfeng Xu, Fangzhou Wang, Shenshen RuanComputers and Electronics in Agriculture
Marsot M.,Mei J.,Shan X.,Ye L.,Feng P.,Yan X.,Li C.,Zhao Y.Optics and Laser Technology
Lei T.,Wang W.,Rong Y.,Xiong P.,Huang Y.IEEE Transactions on Multimedia, Multimedia, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Multimedia
Su, L.; Li, C.; Lai, Y.; Yang, J.Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Liang Q.,Zhu W.,Sun W.,Yu Z.,Wang Y.,Zhang D.International Journal of Control, Automation, and Systems
강동중, 하종은, 정문호전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.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
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 학사
본 교과는 인공지능의 중요한 문제중의 하나인 컴퓨터비전의 기초를 소개하는 과목으로서 컴퓨터비전 관련 이론의 이해는 물론 알고리즘의 설계 및 분석을 통하여 다양한 공학적 응용예를 익힌다. 본 교과의 내용으로는 영상형성과정의 광학적 모델링, 영상전처리 및 복원문제로 부터 영상특징추출, 그리고 물체검출 및 인식문제 등의 고차원 문제가 포함될 것이며, 이의 해결을 위한 고전적인 접근 방법 뿐 아니라 최신 연구경향 및 방법론들을 공부한다.전선 / 대학원
컴퓨터 및 자동화 기술의 발달로 인해 다양한 CAD(Computer-Aided Design) 시스템이 패션 산업 분야에서도 점차 그 영역을 넓혀가고 있다. 이 강의에서는 의류학을 전공하는 학생들이 단순히 CAD 시스템을 활용하는 것을 넘어서서 특정한 기능을 필요로 하는 시스템을 기획하고 개발하는데 필요한 기초적인 프로그래밍 기법을 습득하게 하고자 한다.전선 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.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
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
컴퓨터 청각(Machine Listening; Computer Audition) 분야는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 더불어 인공지능에서 가장 활용 분야가 넓은 연구 분야 중 하나이다. 시리 등의 음성인식 알고리즘부터 오디오 핑거프린팅을 이용한 자동 음악검색 등 이미 많은 컴퓨터 청각 관련 서비스들이 우리 생활 깊숙이 침투해 있다. 본 교과목은 강의를 통해 인공청각지능 또는 컴퓨터 청각 시스템을 만들기 위해 사용되고 있는 최첨단 기계학습 알고리즘들의 기본 원리에 대해 알아보고, 랩 세션을 활용하여 이러한 알고리즘들을 실제로 구현해본다. 최종적으로는 기말과제를 통하여 오디오/음악/청각인지 등에 실제로 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
컴퓨터 청각(Machine Listening; Computer Audition) 분야는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 더불어 인공지능에서 가장 활용 분야가 넓은 연구 분야 중 하나이다. 시리 등의 음성인식 알고리즘부터 오디오 핑거프린팅을 이용한 자동 음악검색 등 이미 많은 컴퓨터 청각 관련 서비스들이 우리 생활 깊숙이 침투해 있다. 본 교과목은 강의를 통해 인공청각지능 또는 컴퓨터 청각 시스템을 만들기 위해 사용되고 있는 최첨단 기계학습 알고리즘들의 기본 원리에 대해 알아보고, 랩 세션을 활용하여 이러한 알고리즘들을 실제로 구현해본다. 최종적으로는 기말과제를 통하여 오디오/음악/청각인지 등에 실제로 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
컴퓨터비전은 학계와 산업계 모두에서 가장 빠르게 발전하는 인공 지능 분야로, 3차원 세계를 기록한 사진 및 동영상과 같은 시작정보들을 획득, 처리, 분석, 이해하는 데에 그 목적이 있다. 본 과목은 학부 4학년생을 위한 과목으로서 컴퓨터비전과 관련한 기초적인 개념과 방법론 및 그 응용을 배운다. 아울러 프로그래밍으로 구성된 과제들과 학기 프로젝트를 통해 실제 영상을 다루는 경험을 쌓는데 주안점을 둔다. 본 수업에서 다루는 주제들은, 영상 처리 및 분할, 특징점 검출, 광학, 영상 추적, 사진기 모델, 3차원 복원, 인물 및 물체 인식과 검출 등을 포함한다.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
생물체의 영상을 획득하기 위한 hardware 구성, CCD 카메라를 이용한 영상획득, 영상처리 software 등에 대해서 학습하여 이를 생물체, 농산물, 정밀농업, 자율주행 등에 응용하는 능력을 배양한다.전선 / 학사
패션현상을 반영하는 의류 및 섬유 상품을 기획하는 과정에 대해 이해한다. 제품 개발, 소싱, 생산관리, 시장과 소비자 분석, 판매에 이르기까지 전 과정을 통제할 수 있는 머천다이저의 역량을 높이고자 한다. 또한 판매계획 수립, 실행, 조정, 평가를 통해 패션산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 방안을 모색한다.전선 / 학사
차세대 반도체 분야의 기초가 되는 과목으로 반도체 공정의 기본 개념을 파악하고 소자 및 회로 제작 공정을 이해할 수 있는 기본 지식을 갖추도록 한다. 또한, 대표적인 단위 공정의 기본 원리 이해를 통하여, 기초 소자 제작을 위한 공정 설계를 할 수 있도록 한다. 수식을 최대한 배제하고 개념 위주의 수업을 실시한다.