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본 연구는 드론 기술과 Pix4D를 활용하여 교통사고 현장의 3차원 재구성을 수행하고, 그 정확도를 고정밀 3D 레이저 스캐너와 비교 검증했습니다. 드론 기반 3차원 도로 모델은 충분한 정확도를 보였으며, 교통사고 분석 프로그램인 PC-Crash 시뮬레이션에 적용 가능한 것으로 확인되었습니다.
3차원 스캔 비전 역설계 : 첨단 공간 정보 디지털 트랜스포메이션
천재 로봇공학자 다니엘라 루스의 MIT 로봇 수업 : 인간과 로봇이 함께 만드는 찬란한 미래
(첨단) 교통안전공학 =
Green intelligent transportation systems : proceedings of the 7th International Conference on Green Intelligent Transportation System and Safety
드론 Pix4Dmapper : 3차원 지형정보 획득 및 분석
Advances in 3d geoinformation systems
드론 비즈니스 =
Three-dimensional object recognition systems
Data-driven traffic engineering : understanding of traffic and applications based on three-phase traffic theory
Computer-aided highway engineering
Drone futures : UAS in landscape and urban design
선택 가능한 미래
동적시스템 자동제어
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images
사물인터넷이 바꾸는 세상
Road vehicles for model railways
측량정보공학 =
Computer vision in vehicle technology : land, sea and air
드론, 원리·법규·운용·안전·촬영
드론 스마트 농업 : 4차 산업혁명 핵심기술
内蒙古科技与经济 / Inner Mongolia Science Technology and Economy
黎晓龙; 张建伟; 许博; 白光太한국퍼실리티매니지먼트학회지
전소령; 박재한; 조한광Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics
Kholodkov, K. I.; Gukov, A. A.; Scherbakov, V. M.; Aleshin, I. M.; Gukov, A. A.Automation in Construction
Han Y.,Feng D.,Wu W.,Yu X.,Wu G.,Liu J.IEEE Access
Gohari A.,Ahmad A.B.,Rahim R.B.A.,Elamin N.I.M.,Gismalla M.S.M.,Oluwatosin O.O.,Hasan R.,Latip A.S.A.,Lawal A.Sensors
Desai J.,Liu J.,Hainje R.,Oleksy R.,Habib A.,Bullock D.Advances in Engineering Software
Osman, M.R.; Tahar, K.N.警察技术 / Police Technology
郝正君; 张振清; 唐军山; 郭东亮刑事技术 / Forensic Science and Technology
刘俊; 李威; 冯浩; 关闯; 王师元; LIU Jun; LI Wei; FENG Hao; GUAN Chuang; WANG ShiyuanJournal of Bridge Engineering
Jonathan Byrne; Debra F. Laefer; S.M. Iman Zolanvari; Eleni Mangina; Siyuan ChenJournal of Applied Remote Sensing
Mehranfar, M.; Arefi, H.; Alidoost, F.Automation in Construction
Liu H.,Ma R.Korean Journal of Remote Sensing
Eontaek Lim; Yonghan Jung; Seul Koo; Seongsam KimTumu Gongcheng Xuebao/China Civil Engineering Journal
Xiaokai Y.,Wei W.,Keshen Z.,Bo X.,Huaming L.,Jian L.,Guohua H.International Journal of Architectural Computing
Ali Keyvanfar; Arezou Shafaghat; Muhamad SF RosleyAccident Analysis and Prevention
Kamnik R.,Nekrep Perc M.,Topolšek D.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Maboudi M.,Homaei M.R.,Song S.,Malihi S.,Saadatseresht M.,Gerke M.Automation in Construction
Xu Y.,Zhang J.ACM Transactions on Graphics
Zhang H.,Yao Y.,Xie K.,Fu C.W.,Zhang H.,Huang H.한국산학기술학회논문지
김성삼, 석재욱, 임언택, 정용한, 구슬전선 / 대학원
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.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 / 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 / 학사
모빌리티 디자인 프로젝트 1과 연계한 수업으로 본인의 오브젝트에 대한 심도 있는 연구를 진행한다. 오브젝트와 주어진 세계관과의 맥락을 명확히 인지하며 3D 디지털 렌더링, 3D 애니매이션 등의 작업을 통해 높은 완성도의 오브젝트를 디자인 한다.전선 / 대학원
광산이나 터널과 같이 암반에 건설되는 구조물의 시공과정에는 암반 노출면에 대한 조사가 필수적이다. 최근 이러한 암반 노출면에 대한 조사와 분석 과정을 무인화, 자동화하여 안전한 작업환경을 조성하고 조사 자료를 기반으로 신속한 굴착/보강설계를 수행하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 강의에서는 입체사진측량과 드론 등을 활용한 디지털 암반 조사방법과 AI를 이용한 불연속면 분석 및 암반분류에 관한 최신의 기술들을 다룬다.전선 / 대학원
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.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
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
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 / 학사
본 수업에서는 패러메트릭 디자인 프로세스와 3차원 공간의 기하학적 원리에 대한 이해를 바탕으로 알고리드믹 모델링 툴인 그래스호퍼3D를 통해 생성적 조형을 실험한다. 이렇게 도출된 조형을 다양한 디지털 패브리케이션 전략을 통해 실제로 제작하고 구현함으로써 통합된 디지털 기반 디자인의 생성적 조형의 가능성을 극대화 한다.전선 / 대학원
교통계획수요추정의 근본을 이루는 토지이용과 교통계획에서 출발하여 4단계 기법, 즉 발생교통량추정, 분포교통추정, 수송수단배분추정, 노선배정추정을 위한 모형의 적용 및 개발에 중점을 두어 교통계획의 배경과 개념 등을 연구하게 된다. 또한 실제 4단계 과정을 소규모 네트웍에 적용해 봄으로써 프로그램 능력과 실무능력을 배양한다.전선 / 학사
항공기의 개념설계과정을 자세히 다루고 학생들이 각자가 정한 항공기를 AAD와 RDS 프로그램을 통해 실제로 개념 설계하도록 하여 설계에 대한 이해를 증진시킨다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.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.교양 / 학사
4차산업혁명의 전개와 함께 교통물류분야 역시 변화 과정 중에 있다. 정보통신기술발전에 기반한 자동화, 무인화 기술들이 운송분야에 접목되면서, 철도의 무인운전은 이미 상용화 되었으며 항공이나 해운 역시 특정 환경에서는 무인 주행이 활용되고 있다. 가장 복잡한 환경을 가진 도로운송분야에도 주행보조기능을 시작으로 완전자율주행기술의 도입을 위한 중간 단계의 기술들이 개발되어 적용되고 있는 중이다. 뿐만 아니라 드론과 같은 도심항공운송수단, 자율주행셔틀, PRT(Personal rapid transit), 화물배송셔틀 등 다양한 형태, 규모, 목적의 운송수단들이 등장하면서 모빌리티 산업의 변화가 일어나고 있다. 그리고 이러한 새로운 기술과 운송수단들은 비즈니스영역에도 영향을 미쳐 MaaS(Mobility-as-a-service)와 같은 새로운 개념을 제안하기도 하고, 신개념 운송사업을 등장시키는 등 운송시장의 변화도 가져오고 있다. 본 교과목은 유인(有人)에서 무인(無人)운송으로 전환되는 과도기에 새로이 등장하는 모빌리티 및 기반시설 기술들을 소개하고 이로부터 파생되는 새로운 산업들을 함께 알아보고자 한다. 먼저 지금의 변화가 있기까지의 기술의 발달, 회적 환경의 변화를 살펴보고 이러한 변화로의 전개에 대해 토론한다. 그리고 우리가 직면하는 현시대의 정치, 경제, 사회, 기술적 변화들을 통해 향후 중·단기 변화들에 대해 예측해 본다. 마지막으로 도시의 장기 미래상을 기반으로 스마트 모빌리티에 대한 장래 수요와 환경들을 예상하고 모빌리티 서비스의 핵심가치와 장기적인 혁신 방향성을 논의해본다.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 / 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
이 교과목은 드론 운용에 필요한 기본 이론과 실습을 함께 다루는 과목으로, 드론의 비행 원리, 제어 시스템, 관련 항공법규, 그리고 실제 운용 기술에 대한 체계적인 기초를 제공한다. 수강생들은 드론의 구조와 주요 센서 및 장비에 대한 기초 지식을 습득하고, 안전한 비행을 위한 규정과 절차를 학습한다. 또한, 시뮬레이션 및 실제 조종 실습을 통해 다양한 비행 모드와 임무 수행 방법을 경험할 수 있다. 본 강좌는 이론(2시간)과 실습(2시간)을 병행하여 진행되며, 이를 통해 학생들은 단순한 기기 조작을 넘어 드론 운용 전반에 관한 종합적 역량을 기를 수 있다. 나아가 항공우주공학적 관점에서 드론 기술의 발전 방향과 응용 가능성에 대한 이해를 확장하여, 향후 전문 분야 학습 및 연구로 이어질 수 있는 기반을 마련한다.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 / 대학원
교정영역에서 전통적인 진단과 치료방식은 x-ray와 사진을 이용한 2차원적인 방식에 의존하여 왔다. 그러나 과학기술의 발달로 인하여 진단과 치료계획시 3차원 CT, 3차원 사진, digital technology를 이용한 새로운 paradigm으로 변화하고 있다. 이에 따라 Digital Orthodontics이라는 개념을 이해하는 것이 필수적인 과정이 되었다. 교정계획 수립시 치아이동을 가상 Set-Up하여 simulation 하여봄으로써 실제 가능한 치아이동의 종류와 정도를 파악하여야 할 것이다. 따라서 본 과정은 3차원 digital virtual set-up 을 이용하여 실제 환자의 진단과 치료에 적용하는 법을 이해시키는데 목적이 있다. 이 과정은 아래와 같이 구성되어 있다. 1. 교정 진단과 치료계획시 3차원 CT, 사진, digital technology를 이용한 새로운 paradigm의 변화와 Digital Orthodontics이라는 개념을 이해한다. 2. Virtual set-up 의 개념 이해 3. 교정계획 수립시 치아이동을 가상 Set-Up하여 simulation 한다. 4. 실제 가능한 치아이동의 종류와 정도를 파악한다.