최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Xia H.,Ji Y.,Xu L.,Alsaedi A.,Hayat T.
2020 / International Journal of Robust and Nonlinear Control
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 자전거 사고 발생 시 사고 상황 파악을 위해 저가형 자전거 블랙박스 기술을 구현하는 것을 목표로 한다. GPS와 IMU 센서를 활용하여 사고 당시의 시간, 좌표, 가속도, 기울기 데이터를 확보하고, 이를 메모리 카드에 저장하거나 스마트폰으로 실시간 전송하여 사고 예방 및 운전 상태 감시에 활용한다.
스마트기기를 이용한 개인형 이동수단 빅데이터 구축과 활용 : 자전거도로 노면상태 자료 구축과 활용을 중심으로
새로운 미래, 어떻게 번성할 것인가 : 소비의 경제에서 공생의 경제로
(4차 산업혁명) 인사이트 : 기술혁명의 안쪽을 들여다보는 통찰의 시선 =
Cycling
自動車 衝突解析裝置(Black box) 開發에 관한 硏究
혁명을 위한 수학 : 인공지능과 데이터 과학은 어떻게 자본주의를 뒷받침 했는가?
자전거, 도무지 헤어나올 수 없는 아홉 가지 매력
로드 바이크의 과학
Women and American socialism, 1870-1920
자전거 교통사고 원인분석 및 안전정책에 관한 연구
Highway meteorology
자전거, 인간의 삶을 바꾸다 : 교통 혁신·사회 평등·여성 해방을 선사한 200년간의 자전거 문화사
MEMS 기반의 GPS+IMU 통합형 자동차 블랙박스 시스템 개발 =
Electric bicycles : a guide to design and use
Advanced ceramics and future materials : an introduction to structures, properties, technologies, methods
(자전거의 모든 것을 알 수 있는) 자전거 메인터넌스
Movement-aware applications for sustainable mobility : technologies and approaches
인공지능 기반 이미지영상인식 산업별 응용기술 최신 동향분석
한국인터넷방송통신학회 논문지
신동진, 황승연, 오재곤, 김정준한국인터넷방송통신학회 논문지
김장원한국정보통신학회논문지
강문설, 김유신조형미디어학
박헌균산업융합연구
오병욱대한교통학회지
한인환, 양경수스마트미디어저널
김강효; 문해민; 신주현; 반성범Traffic Injury Prevention
Kullgren A.,Stigson H.,Ydenius A.,Axelsson A.,Engström E.,Rizzi M.Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies
Jin W.,Murali S.,Cho Y.,Zhu H.,Li T.,Panik R.T.,Rimu A.,Deb S.,Watkins K.,Yuan X.,Li M.IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
Jevin Barnett; Nicholas Gizinski; Eduardo Mondragón-Parra; Joshua Siegel; Daniel Morris; Timothy Gates; Eva Kassens-Noor; Peter SavolainenTransport Reviews
Gadsby A.,Watkins K.한국통신학회논문지
손상현; 김태욱; 전용수; 백윤주Measurement: Sensors
Josephinshermila, P.; Sharon priya, S.; Malarvizhi, K.; hegde, Ramakrishna; Gokul Pran, S.; Veerasamy, B.Sensors
Henao A.,Apparicio P.,Maignan D.한국통신학회논문지
박재한; 최문규; 권대현; 신수용한국통신학회논문지
손상현, 김태욱, 전용수, 백윤주IET Intelligent Transport Systems
Xie N.,Li H.,Zhao W.,Ni Y.,Liu C.,Zhang Y.,Xu Z.Accident; analysis and prevention
Sasaki Y; Fujiwara K; Mitobe KJournal of Physics: Conference Series
Balafif, S.; Purnomo, D.; Haryanti, T.정보보호학회논문지
안휘항; 이상진교양 / 학사
본 수업은 자전거를 타면서 우리 몸이 어떻게 변화되는지에 대해서 알아보고, 자전거를 타는 동안 적용되는 과학적인 원리에 대해서 배워본다. 자전거를 포함한 장비들(자전거, 헬멧, 의복, 신발 등)에 대해서 알아보고, 이 장비들의 발달과 역할에 대해서 배워본다. 직접 자전거를 타면서 자신의 몸의 변화에 대해서 느껴보고, 이러한 변화가 정확하게 어떻게 이루어지는지 알아본다. 자전거 타기가 환경에 미치는 영향과 자전거 인구가 늘어남에 따라 사회적인 변화가 어떻게 이루어지고 있는지에 대해서 생각해 본다. 더 나아가 서울대학교 학생들이 친 환경적인 자전거를 많이 이용하기 위한 방법을 모색해 본다.전선 / 대학원
거의 모든 스포츠인이 운동화를 착용하는데, 이는 각종 경기마다 매우 특별히 고려되어야 할 특성이 있다. 또한, 운동기구 중에는 타격을 위해 제작되는 배트, 라켓, 글로브 등의 기구와 타는 기구, 즉 자전거, 카누, 요트, 스키 등이 있으며 그 외 건강을 위해 사용되는 러닝머신, 역기, 아령등의 기구를 운동과 건강증진 특성에 맞게 제작될 때 고려해야할 여러요인과 그 효과를 다룬다.전선 / 대학원
교통사고에서 발생하는 손상의 기본적인 기전을 알고 보행자와 탑승자에서 나타나는 전형적인 손상 양상을 익혀, 사고 상황을 판단할 수 있도록 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
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
본 강좌는 자율주행과 관련된 이론을 소개하고 자율주행 시스템의 응용을 살펴봅니다. 자율주행 기술은 자동차 및 각종 모빌리티에 매우 중요한 기술입니다. 본 강좌는 학생들에게 자율주행에 필요한 센싱, 심층학습, 의사 결정, 강화학습, 그리고 경로계획 알고리즘을 소개합니다. 또한 자율 시스템을 구축하고 이론적 지식을 실제 문제에 응용하는 방법들을 살펴봅니다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.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
본 교과목은 농산물의 수확 후 품질관리 고도화를 위해 유통 단계 중 적용될 수 있는 첨단기술 (블럭체인, 클라우드, 디지털 트랜스포메이션 등)의 적용기술을 포함하고 있으며 수송 및 유통 중인 농산물의 품질특성을 측정, 분석할 수 있는 실시간/원격 비파괴 평가기술들에 대한 내용을 포함한다. 구체적으로, 다양한 센싱정보 (영상 등)를 실시간 무선통신방식으로 수집하여 클라우드 기반의 빅데이터를 구축하고 이러한 정보를 분석할 수 있는 딥러닝 기반의 첨단기술들에 대한 구체적 방안에 대해 논의하며 프로젝트를 통해 관련기술들을 구현하도록 한다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
본 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 디지털화(digitalization)를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 예측하는 디지털 트윈(digital twin) 기술이나 설계 및 개발, 제조 및 유통 등 제품의 생산 과정에 디지털 자동화 솔루션이 결합된 정보통신기술(ICT)를 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 스마트 제품(smart product) 및 스마트 팩토리(smart factory) 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 디지털화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 디지털 솔루션을 제시할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
사물이나 공간을 대상으로 하는 인터랙션 디자인에 있어서 컴퓨터 기술을 물리적 조형에 어떻게 접목시킬 수 있는가에 대해 연구하고 실습을 통해 디자인 프로젝트에 적용해보는 수업이다. 컴퓨터 프로그래밍에 대한 기초지식을 갖춘 학생들을 대상으로 하며, 피지컬 컴퓨팅을 위한 보드 컨트롤, 센서 및 출력장치 등 전기, 전자에 대한 내용과 함께, 이를 디자인 개념 구현에 어떻게 응용할 수 있는가에 대해 연구하고 디자인 가능성을 실험한다.전선 / 대학원
지반에서 발생하는 지반재해 중 산사태, 지반침하의 원인, 거동 대책에 대한 지질공학적 연구기법을 다룬다. 체계적인 지반조사 기법, 종합적 모니터링 및 해석방법, 정보활용을 위한 GIS 응용 등을 다룬다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 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 / 학사
최근 전자공학의 발달로 각종 전자장치가 소형화, 경량화 되고 있다. 이런 장치들을 의복에 통합한 다기능 스마트 의류에 대한 관심이 점차 증가하고 있다. 이 강의에서는 스마트 의류의 개발 현황을 소개하고, 스마트 의류를 만드는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어에 대해 알아봄으로써 의류학을 전공하는 학생들에게 스마트 의류 제조와 관련된 기본 지식을 제공하고자 한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
복합재료는 높은 기계적 성질과 요구되는 상황에 맞게 강화되는 방향을 설정할 수 있는 설계적 장점이 있어, 항공우주산업과 같은 경량형 구조가 사용되는 곳에 널리 활용이 되어왔다. 또한, 방탄 및 방검복을 포함하는 다양한 충돌에너지 발생 상황에서 매우 효과적으로 에너지를 흡수하는 것이 가능하다. 최근에는 전통적인 섬유/폴리머 기반의 복합재료 이외에도 다기능의 금속, 세라믹, 폴리머가 포함된 재료도 복합재료로 취급된다. 따라서, 이러한 특성을 이해하고 실제 산업군에 활용하기 위해서는 전통적인 이론적 접근법뿐만 아니라 실험을 통한 결과 고찰과 이를 이해하기 위한 해석 방법 등에 대한 전반적인 이해가 필요하다. 본 과목에서는 유한요소법해석 및 초고속 카메라를 이용한 고속충돌시험 수행과 분석을 포함하며 관련한 최신이론과 기법을 조사하고 공부하게 된다.