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이희진, 박은주, 박미희, 주혜영, 서주위, 전미양
2019 / 근관절건강학회지
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This study proposes a standard test method for certifying the performance of automatic detection equipment based on artificial intelligence. The test method demonstrates the minimum probability of occurrence of true positive (TP) within the allowable number of failures using the binomial distribution, enabling performance certification by satisfying the F2-Score. The proposed method can be applied to industries operating automatic detectors based on AI technology and contribute to the development of a national certification system and improvement of product quality control.
인공지능 소프트웨어 품질 보증을 위한 테스트 기법 : 예제와 튜토리얼로 익히는 4가지 AI소프트웨어 테스트 방법
Automating quality systems:a guide to the design and implementation of automated quality systems in manufacturing
Reliability prediction and testing textbook
Reliability Prediction and Testing Textbook
Testability concepts for digital ICs : the macro test approach
Safety and reliability of software based systems : twelfth annual CSR workshop (Bruges 12-15 September 1995)
데이터 사이언티스트 되기 : 인공지능과 챗GPT 활용
Software assessment : reliability, safety, testability
Constraint-based verification
Computer aided verification : 9th international conference, CAV'97, Haifa, Israel, June 22-25, 1997 : proceedings
Verification and validation of complex systems : human factors issues
An elementary introduction to statistical learning theory
Computer aided verification : 11th International Conference, CAV'99, Trento, Italy, July 6-10, 1999 ; proceedings
Control strategies for advanced driver assistance systems and autonomous driving functions : development, testing and verification
Secure networking - CQRE (Secure) '99 : International Exhibition and Congress CQRE'99, Düsseldorf, Germany, November 30-December 2, 1999 : proceedings
Probability and statistics for computer scientists
Whirl fluttler of turboprop aircraft structures
Scientific computation with automatic result verification
Computer-aided verification '90 : proceedings of a DIMACS workshop, June 18-21, 1990
Koo B.,La S.,Cho N.W.,Yu Y. · 2019
Automation in Construction
Bienia, Sebastian; Demes, Michael; Dreger, Joshua; Dröder, Klaus; Thiede, Sebastian · 2022
Procedia CIRP
Mattioli, Juliette; Sohier, Henri; Delaborde, Agnès; Amokrane-Ferka, Kahina; Awadid, Afef; Chihani, Zakaria; Khalfaoui, Souhaiel; Pedroza, Gabriel · 2024
AI and Ethics
Schwab, S.; Hohmann, S. · 2019
At-Automatisierungstechnik
Awadhutkar P.,Tamrawi A.,Goluch R.,Kothari S. · 2022
Computers and Security
이용강, 소대섭 · 2021
한국융합과학회지
V. V. Vorob’ev; V. L. Kuznetsov; V. D. Sharov · 2021
Automation and Remote Control
박세진 · 2020
한국산학기술학회논문지
김기현; 정예은; 김예준; 김용수 · 2023
품질경영학회지
Amitha Domalpally, MD, PhD; Robert Slater, PhD; Nancy Barrett, MS; Rick Voland, MS; Rohit Balaji, BA; Jennifer Heathcote, BA; Roomasa Channa, MD; Barbara Blodi, MD · 2022
Ophthalmology Science
Cai B.,Sheng C.,Gao C.,Liu Y.,Shi M.,Liu Z.,Feng Q.,Liu G. · 2023
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Outa, Roberto; Chavarette, Fabio Roberto; Goncalves, Aparecido Carlos; da Silva, Sidney Leal; Mishra, Vishnu Narayan; Panosso, Alan Rodrigo; Mishra, Lakshmi Narayan · 2021
ACTA SCIENTIARUM-TECHNOLOGY
Shenvi, Edna; El-Kareh, Robert · 2014
Diagnosis
조태완, 손찬수, 정민규, 유현우, 박창언, 최재용 · 2025
한국항공우주학회지
Westhofen, Lukas; Neurohr, Christian; Koopmann, Tjark; Butz, Martin; Schütt, Barbara; Utesch, Fabian; Neurohr, Birte; Gutenkunst, Christian; Böde, Eckard · 2023
Archives of Computational Methods in Engineering: State of the Art Reviews
Qi, Z.; Wang, Z.; Huang, J.; Xing, C.; Gao, J. · 2018
Optical Engineering
Huihui Li; Linfeng Gou; Hua Zheng; Huacong Li · 2021
International Journal of Aerospace Engineering
Feng J.,Lau A.,Hodkiewicz M.,Woods C.,Stewart M. · 2026
Machine Learning and Knowledge Extraction
김요진, 강필성, 염동원, 김건우 · 2023
한국산학기술학회논문지
Santiago-Mozos R; Pérez-Cruz F; Madden MG; Artés-Rodríguez A · 2014
IEEE journal of biomedical and health informatics
전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정한 기계학습, 설명 가능한 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 대학원
치과 심미수복 분야에 적용할 수 있는 색상 및 광학적 성질에 관한 기본 개념 및 이를 이해하기 위한 연습을 병행하는 교과목으로서 본 교과목을 통하여 심미수복 과정에서 광학적 특성에 관한 이해를 높일 수 있다. 본 교과목에서는 색상 및 색상 측정, 색상 이외에 심미성에 영향을 주는 광학적 특성, 자연치아의 광학적 특성, 심미수복재(레진, 세라믹 및 의치용 재료)의 광학적 특성, 색상 교육 및 연습, 색상 조화과정, 색상 표현방법 등에 관한 강의와 이에 따른 실습을 병행한다.전필 / 대학원
본 강좌는 신입생들에게 임상환경을 소개하고 진료실에 내원한 환자와의 의사소통기술의 증대에 초점을 둔다. 학생들은 이 과정을 통해서 다른 분야(동료)와 협진하는 방법을 이해하고 화자치료의 준비에 필요한 의사소통(communication skill), 수기(manual dexterity), 시지각 기술(visual perception skill)을 개발하며, 자신의 학습 성취에 대한 자가평가와 교수의 평가를 통해 객관적 평가의 기술을 배운다. 동시에 학생들은 다양한 의료환경에 적응 할 수 있도록 감염방지, 인간공학(ergonomics), 구강보건 관련법, 정보기술의 적절한 활용법 등을 배우게 된다.전선 / 대학원
신뢰성(trustworthiness)은 AI 시스템 개발과 산업적 활용 및 사회적 수용에 이르는 전 과정에서 확보되어야 할 전제 조건이며, 영향평가는 AI 윤리 영역에서의 신뢰성을 구축하는데 중요한 역할을 담당한다. 이 수업은 "신뢰할 수 있는(trustworthy)” AI 원칙을 중심으로 AI 윤리에 관한 다양한 논의를 학습하고, 나아가 AI 윤리의 주요 세부원칙들이 실제 사례에서 어떻게 적용되는지 이해 · 평가하고자 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 개발하고, 사용 및 운영하는 것은 기술적 행위일 뿐만 아니라 윤리적 함의를 가진 정치·경제·사회·문화적 행위 역시 될 수 있음을 확인하고, 이와 같은 가치관의 토대 위에 공학도로서, 개발자로서 또는 AI 시대를 살아가는 우리 공동체 구성원의 하나로서 나아가길 목표한다.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
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.전선 / 대학원
본 강좌에서는 경영 활동에 전반적으로 활용되는 정보 기술, 시스템의 개념과 요소를 소개한다. 조직에서 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 활용하는 정보 기술, 시스템의 이론과 실제를 학습할 수 있는 다양한 이슈가 다뤄질 것이다. 학생들은 정보 기술의 최근 동향을 이해하고, 조직의 성과를 향상시키기 위해 이를 활용할 수 있는 방안에 대해 토의할 것이다. 이는 정보 기술을 사용과 관련하여 주요한 관리적 이슈가 무엇인지 이해할 수 있도록 도울 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 임상 연구를 기반으로 공학, 인공지능(AI) 등 다학제적 분야를 융합하여 연구를 설계·수행·출판하는 전 과정을 배우는 것을 목표로 한다. 학생들은 연구자의 태도와 윤리적 기준을 이해하고, 연구 아이디어 도출부터 임상시험 설계, 데이터 관리, 논문 작성에 이르기까지 체계적인 방법론을 익히며, 나아가 연구윤리를 준수하면서 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하여 실제 연구에 응용할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 대학원
본 과목은 국제통상 전공자들에게 필요한 테이터 분석 방법론과 방법론의 응용을 가르치는 것을 목표로 한다. 방법론으로는 기초 통계학 이론 및 회귀분석 모형이 포함되며, 동시에 이 기법이 실제 어떻게 사용되는지 프로젝트 및 데이터 실습을 통해서 학습한다. 데이터 실습은 STATA를 기반으로 진행한다. 이에 더하여, 각국에서 도입중인 evidence-based policy making (EBPM)의 동향과 민간의 신용카드 및 교통정보를 기반으로 한 실시간 데이터가 정책입안에 어떻게 활용되는지 사례분석을 통해서 학습한다. 마지막으로 최근 활발히 이용되고 있는 머신러닝(Machine Learning)기법 일부도 소개한다. 학습 평가는 방법론에 대한 시험과 통계분석에 대한 final project를 기초로 이루어진다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 요인들에 대한 실험으로 구성한다.전필 / 대학원
임상적으로 치과의사가 치과병,의원에서 구강악안면방사선학 분야에 관계하여 자주 접하게 되는 문제를 제시하고 그에 관한 해결을 논의한다. 세부적으로 임상적으로 경험하게 되는 환자의 주소에 따른 영상검사법의 선택과 그 이용에 대하여 학습하며, 검사의 목적에 따른 영상검사법의 선택과 시기, 결과의 이용에 대하여 학습한다. 또한 진단영상획득의 오류와 대처법에 관하여 학습한다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.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.전선 / 대학원
의료기기의 인체 내 안전성과 유효성을 평가하기 위한 임상시험을 설계하는데 필요한 과학적인 연구설계(study design) 방법, 연구 대상자와 변수측정방법, 식품의약품안전처 인허가 과정 등 전 과정에 대한 이해를 증진하고 실제 케이스에 대한 분석을 통해 실전 역량을 습득한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.