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본 연구는 시계열 데이터에서 뛰어난 성능을 보이는 RNN 모델의 한계를 극복하고, 공간-시간 정보를 포함하는 궤적 데이터의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 Seq2Seq 오토인코더 기반 모델을 제안합니다. 제안하는 모델은 복잡한 움직임 특징을 추출하고, 이를 활용하여 이상 궤적을 탐지합니다.
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Neural Information Processing : 26th International Conference, ICONIP 2019, Sydney, NSW, Australia, December 12–15, 2019, Proceedings, Part V
Advances in pattern recognition : joint IAPR International Workshops SSPR'98 and SPR'98, Sydney, Australia, August 11-13, 1998, proceedings
텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝 3e
핸즈온 머신러닝 딥러닝 알고리즘 트레이딩 : 파이썬, Pandas, NumPy, Scikit-learn, 케라스를 활용한 효과적인 거래 전략
Deep learning using MATLAB : neural network applications
Computational complexity of bilinear forms : algebraic coding theory and applications of digital communication systems
파이썬과 엑셀로 시작하는 딥러닝 : 딥러닝의 알고리즘 원리부터 파악하기
Advances in spatial databases : Third International Symposium, SSD '93, Singapore, June 23-25, 1993 : proceedings
Pattern recognition in bioinformatics : 7th IAPR International Conference, PRIB 2012 Tokyo, Japan, November 8-10, 2012 proceedings
Wide area surveillance : real-time motion detection systems
Field and service robotics : results of the 7th international conference
(펭귄브로의) 3분 딥러닝 파이토치맛 : PyTorch 코드로 맛보는 CNN, GAN, RNN, DQN, Autoencoder, ResNet, Seq2Seq, Adversarial Attack
Intelligent Computing Methodologies : 15th International Conference, ICIC 2019, Nanchang, China, August 3–6, 2019, Proceedings, Part III
Artificial neural networks -- ICANN 2006 : 16th international conference, Athens, Greece, September 10-14, 2006, proceedings
Computing with spatial trajectories
Vision and navigation : the Carnegie Mellon Navlab
Semantic labeling of places with mobile robots
Machine learning : theory and applications
텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN, GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것
IEEE ACCESS
Ji, Yufan; Wang, Lunwen; Wu, Weilu; Shao, Hao; Feng, YanqingIEEE Transactions on Vehicular Technology
Shen, G.; He, Y.; Kong, X.; Ji, Z.; Wang, L.; Zhou, J.; Hu, L.Applied Intelligence
Dawen Xia; Yunsong Li; Yuce Ao; Xiaoduo Wei; Yan Chen; Yang Hu; Yantao Li; Huaqing LiIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
I-Hsi Kao; Ching-Yao ChanIEEE ACCESS
Jun, Kooksung; Lee, Deok-Won; Lee, Kyoobin; Lee, Sanghyub; Kim, Mun SangInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Yu, Wenhao; Huang, QinghongFuture Generation Computer Systems
Wang C.,Li K.,Chen L.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Sun, T.; Chen, Y.; Sun, W.; Zheng, B.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Youcef Djenouri; Asma Belhadi; Essam H. Houssein; Gautam Srivastava; Jerry Chun-Wei LinTransportation Research Part C: Emerging Technologies
Zeng J.,Yu Y.,Chen Y.,Yang D.,Zhang L.,Wang D.IEEE Access
Wang H.,Feng J.,Sun L.,An K.,Liu G.,Wen X.,Hu R.,Chai H.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Fan, K.; Dong, W.; Liu, H.; Dong, H.; Gao, Y.IEEE Transactions on Intelligent Vehicles
Dongwei Xu; Xuetian Shang; Yewanze Liu; Hang Peng; Haijian LiISPRS International Journal of Geo-Information
Pan S.,Li Z.,Chong Y.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Yongchao Ye; Ao Wang; Adnan Zeb; Shiyao Zhang; James Jianqiao YuIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Kunpeng Zhang; Xiaoliang Feng; Lan Wu; Zhengbing HeInformation Sciences
Yu W.,Huang M.,Wu S.,Zhang Y.IEEE ACCESS
Park, Donghyun; Choi, Sung-Soo; Lim, Donghyun; Kang, Yong-ShinIEEE Access
Shajari M.,Geng H.,Hu K.,Leon-Garcia A.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Chen, X.; Liang, Y.; Hu, C.; Wang, H.; Ye, Q.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.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.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
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
이 강좌는 대표적인 친환경 녹색교통수단인 철도교통에 대한 철도공학적 이해 및 교통체계적 분석을 다룬다. 이를 위하여 철도계획 일반, 철도교통수요분석 및 평가, 시설 및 시스템, 운영 및 유지보수 등을 살펴본다. 아울러, 지속가능발전의 교통체계적 내재화를 위한 철도교통의 역할을 논의한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.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
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 대학원
대학원생을 대상으로 한 세미나로, 교통과 정보통신기술이 가지는 지리적 함의에 관한 이론 및 방법론과 관련된 핵심연구와 최근의 연구동향을 다루는 것을 목표로 한다. 주요 주제로는 교통과 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신기술과 도시발달, 도시내 통행, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이 포함된다.전선 / 대학원
분지해석은 퇴적분지의 거시적 지배요인을 규명하는 학문분야로서, 현생 및 고기의 퇴적분지 형성에 관한 모형을 만드는데 중점을 둔다. 현생 퇴적분지의 퇴적작용, 예를 들면 동해의 울릉분지, 서해의 서해분지 또한 고기의 태백산분지, 경상분지 등 발생에서 변형에 이르기까지의 지각의 활동, 지구조적 요인, 그리고 퇴적속성작용 등 지각의 자연현상을 이해하는 분야이다.