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이승필, 민상윤, 김진식, 박종운, 김만수
2014 / Environmental Engineering Research
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바이오(생체)인식 적용기술 및 상용화 방안 세미나 : 핀 테크사물인터넷(IoT)웨어러블 디바이스 분야
Biometric authentication in online learning environments
익스플로링 아두이노
Second generation biometrics : the ethical, legal and social context
Analog electronics : devices, circuits, and techniques
Analog VLSI : circuits and principles
Smart Sensors and Systems
More than moore : creating high value micronanoelectronics systems
Active materials and adaptive structures : proceedings of the ADPAAIAAASMESPIE Conference on Active Materials and Adaptive Structures, 4-8 November 1991, Alexandria, Virginia
Smart sensors at the IoT frontier
Mechatronic Futures : Challenges and Solutions for Mechatronic Systems and their Designers
Mechatronic futures : challenges and solutions for mechatronic systems and their designers
Biomimetics : nature-based innovation
Biometric security and privacy : opportunities & challenges in the big data era
Smart textiles : wearable nanotechnology
Implantable Medical Electronics : Prosthetics, Drug Delivery, and Health Monitoring
Event-based neuromorphic systems
(손에 잡히는) 아두이노
2021 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND EDUCATION TECHNOLOGY (ICIET 2021)
Sweidan, Saadeh Z.; Alshareef, Sondos M.; Darabkh, Khalid A.Journal of Physics: Conference Series
Abdulkadhim, E.G.지능정보연구
배경율, 정진우, 민승욱SUSTAINABILITY
Rukhiran, Meennapa; Wong-In, Sethapong; Netinant, PanitiJournal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Sunaryono D.,Siswantoro J.,Anggoro R.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Safi'Ie, M.A.; Hartono, R.; Pratama, G.Intelligent Control and Automation
Majid Meghdadi; Ahad Abbaszadeh Azar식품보건융합연구
강지연, 공예원, 김은비, 김은애, 박선주, 박지나, 성지연, 손채은, 이보미, 김윤미MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS
Becerra, Aldonso; de la Rosa, J. Ismael; Velasquez, Emmanuel de Jesus; Zepeda, Gustavo; Escalante, N. Iracemi; Pedroza, A. DavidIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Hafiza Samad; Juanita Zainudin; N Zakiah Lamin; W N Asnida Wan JusohIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Lamin, N.Z.; Jusoh, W.N.A.W.; Zainudin, J.; Samad, H.International Journal of Technology Enhanced Learning
Shaban S.,Magzoub M.E.,Elzubeir M.,Shaban O.H.,Alsuwaidi A.R.,Al-Houqani M.,Basheer A.,Mohammed Z.N.,El-Jaily W.,Mohamed A.F.A.Computational intelligence and neuroscience
Zhao M; Zhao G; Qu MIEEE ACCESS
Labayen, Mikel; Vea, Ricardo; Florez, Julian; Aginako, Naiara; Sierra, BasilioInternational Journal of Emerging Technologies in Learning
Shdaifat A.,Obeidallah R.,Ghazal G.,Srhan A.A.,Abu Spetan N.R.Journal of Sensors
Seng Chun Hoo; Haidi Ibrahim产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
杜悦嘉; 郑雄; 赵云IEEE Consumer Electronics Magazine, Consumer Electronics Magazine, IEEE, IEEE Consumer Electron. Mag.
Liu, C.; Ruan, S.; Lai, Y.; Yao, C.2021 2ND ASIA CONFERENCE ON COMPUTERS AND COMMUNICATIONS (ACCC 2021)
Liew, Khang Jie; Tan, Tee HeanMobile Information Systems
Pujin Yi; Zhongwu Li전선 / 대학원
사용자 경험은 인간컴퓨터상호작용(HCI)의 한 분야이다. 사용자가 정보기기를 이용함에 있어 시간적 시퀀스와 터치포인트 디자인을 통해 만족도 높은 정보시스템을 설계하는 방법론이다. 본 수업은 사용자 경험의 계보와 구성요소를 이해하고 다양한 사례와 디자인 방법론을 소개한다. 기말 프로젝트는 최신 정보시스템의 사용자 경험을 학생들이 제안한다.교양 / 학사
이 교과목은 과학기술과 사회의 다면적인 경계를 허물고 이를 통해 펼쳐질 미래의 지평을 조망하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 과학기술과 인문, 사회과학을 넘나드는 고도로 융합적인 접근을 시도한다. 과학기술을 통해 미래를 엿보는 각종 접근방법을 리뷰하고 예측의 한계를 이해함으로써 과학기술과 미래의 상호작용에 대한 관점을 형성하며, 사례로서 인공지능과 데이터과학의 과거와 현재를 돌아본다. 바람직한 미래를 만들어가기 위한 과학기술의 역할과 사회적 고려들은 무엇인지 생각해본다. 이 교과목은 주제별 강의와 토론으로 구성된다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.전선 / 대학원
AI 신약개발 사례 세미나는 인공지능(AI)을 활용한 신약개발의 최신 사례를 분석하고 논의하는 세미나 수업 형태의 과목이다. 본 과목에서는 AI 기반 신약개발의 기본 개념과 응용 분야를 학습하고, 실제 연구 및 산업에서 활용된 사례를 중심으로 AI 기술이 신약개발 과정에서 어떻게 적용되는지를 탐구한다. 또한, AI를 활용한 후보물질 발굴, 약물 최적화, 임상시험 설계 등 다양한 응용 사례를 다루며, 산업적 도전과 규제 이슈에 대해서도 논의한다. 1) AI신약개발의 개념과 응용 분야를 이해하고, 2) AI 기술을 활용한 신약개발 사례를 학습하며, 3) AI 기반 신약개발의 장점과 한계를 분석하고, 4) AI 신약개발의 최신 연구 동향과 산업 적용 가능성을 탐구한다.전필 / 학사
본 과목은 지속가능 기술과 관련된 기초실험을 통해 기본적인 연구개발 방법론을 익히는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 전기화학, 분광학, 박막증착, 결정구조분석, 분말합성 등에 대한 실험을 수행하고, 이러한 실험이 실제 지속가능 기술에 어떻게 응용되는지를 이해하고자 한다.전선 / 학사
이 과목에서는 주어진 데이터 내에서 최적화를 통해 인간의 학습을 모방하는 머신 러닝과 인간 학습과의 차이점을 소개하고 최근 컴퓨팅 성능의 고도화에 따라 머신러닝을 기반으로 한 인공지능의 활용 분야를 소개한다. 수강생들은 기존 알고리즘 기반 분류 기법 및 머신러닝을 위한 수학적 기초를 이해하고 최신 인공신경망 구조를 기초로 한 머신러닝 패키지를 활용해 본다.전선 / 학사
본 과목은 교육과 학습을 위한 최신 에듀테크의 특성과 이론적 기반을 교육공학과 수업 설계의 측면에서 분석하고, 효과적 교육을 위한 에듀테크의 개발과 활용 방법론을 다룬다. 매체와 테크놀로지의 역사적 발전 과정의 연장선에서 디지털 및 인공지능 기반의 최신 에듀테크의 특징을 이해하게 되며, 체계적 관점의 수업체제설계, 처방적 관점의 수업설계 측면에서 에듀테크의 효과적 활용 및 개발 방법을 익힌다. 에듀테크를 최적으로 활용하는 것을 안내하는 수업 모형, 수업과정안 설계, 그리고 효과적인 의사소통 전략의 적용을 익히게 된다. 향후 에듀테크의 발전 방향을 비판적으로 검토하게 된다.전필 / 학사
본 과목은 지속가능한 에너지 기술이란 무엇인지 이해할 수 있도록 에너지 기술과 이에 영향을 미치는 다양한 요소를 에너지 시스템 관점에서 학습하는 것을 목표로 한다. 태양광, 풍력, 지열, 조력, 바이오매스와 같은 신재생에너지원을 대상으로, 소재 및 시스템, 에너지 생산과 전환과 관련한 기초공학 지식을 습득한다. 특히 태양전지, 연료전지, 이차전지, 수소에 대해 구체적으로 다룬다. 또한 보다 광범위한 에너지 시스템 관점에서 에너지 공급과 수요, 전력 시스템과 에너지 저장, 산업 및 소비 구조뿐만 아니라 에너지 시스템과 경제, 환경, 사회와의 연계를 배운다.전선 / 학사
본 과목은 AI의 이론적 개념들을 이해하고, 실습을 통해 빅데이터 분석 및 예측 모델 생성, 분류 작업과 같은 AI 관련 역량을 갖도록 한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전선 / 대학원
의료기기의 생물학적 안전성 평가와 관련된 국내외 표준 규격을 소개하고, 인허가 및 규격에 따른 평가 방법 선정과 평가법의 원리에 대하여 학습함. 또한 생체활성 기반 융복합 의료기기 특성을 고려한 최신 생물학적 평가방법과 측정 기기 및 활용 범위를 소개함.전필 / 대학원
컴퓨터 기반 측정 평가 및 진단 이론의 흐름과 최신 기술에 대해 배우고 관련 소프트웨어 사용방법을 배운다. 문항반응이론, 인지진단평가, 컴퓨터 적응 평가, 다단계 평가 등 기존 교육평가 분야에서 컴퓨터 기반 평가에 사용되는 기술 및 Knowledge tracing, 자동 문항 추천, 자동 문항 생성 및 자동 문항 채점 등 머신러닝 기반 교육평가의 최신 동향 및 알고리즘의 특성과 원리를 배운다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
이 교과목은 PyTorch를 활용한 심화 딥러닝 모델들의 구조와 응용법을 실습 중심으로 학습한다. CNN 기반의 전이학습을 시작으로 객체 검출, 의미 분할 등 컴퓨터 비전 심화 기술과 GAN과 같은 생성형 모델을 활용한 응용, 자연어 처리 등 고급 딥러닝 기술을 실습을 통해 학습한다. 매주 GPU 환경에서의 실습 과제를 수행하며, 모델 구현부터 데이터 전처리, 학습, 성능 평가에 이르는 전체 과정을 직접 경험한다. 강의의 핵심은 바이오시스템공학 분야의 다양한 형식의 데이터를 다루고 이에 적합한 딥러닝 모델을 적용하는 능력을 배양하는 것이며, 학기 프로젝트를 통해 수강생 각자가 선정한 바이오시스템공학 분야의 문제에 대해 적합한 딥러닝 모델을 선택하고 구현하여 해결하는 실전 경험을 축적한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전선 / 학사
이 과목은 학업성취도를 포함하여 학습자의 핵심 역량을 측정하는 여러 가지 검사도구의 사례를 통하여 역량평가도구의 개발 및 양호도 확인 과정에 대한 다양한 방법론을 소개하고자 한다. 또한 역량평가도구를 실제로 개발하고, 관련 데이터를 수집하며, 이를 통해 평가도구를 평가해봄으로써 학습자 역량 평가와 관련된 이론적, 실제적 이론을 경험하도록 한다.