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본 연구는 대퇴의족의 자동 보행 모드 변경 알고리즘의 한계점을 해결하기 위해 랜덤 포레스트 기반의 보행 환경 추정 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 마이크로 컨트롤러 내에 이식되어 계산량과 추정 소요 시간을 고려하여 유효성 평가를 진행하였다.
Bipedal robots : modeling, design and walking synthesis
파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝
Algorithmic foundation of robotics VII : selected contributions of the seventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Random walks, random fields, and disordered systems
Incremental learning for motion prediction of pedestrians and vehicles
A general model of legged locomotion on natural terrain
The lace expansion and its applications : Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXIV, 2004
Trapping of small organisms moving randomly : principles and applications to pest monitoring and management James R. Miller, Christopher G. Adams, Paul A. Weston, Jeffrey H. Schenk.
머신러닝과 경제·금융 시계열 예측 : R과 Python을 활용한 실습 중심 입문서
Algorithmic Foundations of Robotics XI : Selected Contributions of the Eleventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Topics in contemporary probability and its applications
Reasoning with uncertainty in robotics : international workshop, RUR '95, Amsterdam, The Netherlands, December 4-6, 1995 : proceedings
Stopped random walks : limit theorems and applications
Random Walk in random and non-random environments
The parabolic Anderson model : random walk in random potential
테스트 주도 머신 러닝 : TDD 기법을 활용한 머신 러닝 알고리즘 구현
Intersections of random walks
전기전자학회논문지
엄수홍, 나선종, 류중현, 박세훈, 이응혁Frontiers in Bioengineering and Biotechnology
Dey S.,Yoshida T.,Schilling A.F.IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics
Dey S.,Yoshida T.,Foerster R.H.,Ernst M.,Schmalz T.,Schilling A.F.IEEE Sensors Journal, Sensors Journal, IEEE, IEEE Sensors J.
Costilla-Reyes, O.; Scully, P.; Ozanyan, K.B.IEEE Sensors Journal
Pasinetti S.,Fornaser A.,Lancini M.,De Cecco M.,Sansoni G.재활복지공학회논문지
유성봉; 임영광; 엄수홍; 이응혁IEEE Robotics and Automation Letters
Krishan Bhakta; Jonathan Camargo; William Compton; Kinsey Herrin; Aaron YoungRobotica
Wu Y.,Guo S.,Yu Z.,Wang P.,Niu L.,Song M.IEEE Transactions on Biomedical Engineering
Fluit R.,Prinsen E.C.,Wang S.,Van Der Kooij H.COMPUTING
Semwal, Vijay Bhaskar; Lalwani, Praveen; Mishra, Manas Kumar; Bijalwan, Vishwanath; Chadha, Jasroop SinghBiomedizinische Technik. Biomedical engineering
Li L; Liao W; Yu HIEEE Robotics and Automation Letters
Bhakta K.,Camargo J.,Compton W.,Herrin K.,Young A.IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS
Sun, Jingyu; Zhou, Lelai; Geng, Binghou; Zhang, Yi; Li, YibinIEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics, Medical Robotics and Bionics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Med. Robot. Bionics
Xu, L.; Chen, Y.; Fan, B.; Yang, C.; Yang, W.Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
Farah J.D.,Baddour N.,Lemaire E.D.Automatic Control and Computer Sciences
Zhidan Gu; Qing LiArtificial Intelligence in Medicine
Zhu Y.,XU W.,Luo G.,Wang H.,Yang J.,Lu W.Mathematical Problems in Engineering
Xiang, T.; Li, T.; Ye, M.; Liu, Z.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Zhang K.,Xiong C.,Zhang W.,Liu H.,Lai D.,Rong Y.,Fu C.Journal of Medical Devices
Lin, Haibo; Guo, Xudong; Zhong, Fengqi; Cui, Haipo; Zhao, Zhan; Geng, Haonan; Zhang, Guojie전선 / 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
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
인간은 생물학적 존재이자 문화적 산물로서, 행동과 사고방식은 유전자와 환경, 그리고 문화적 요인에 의해 복합적으로 형성된다. 이 강의는 생태적 환경이 인간 행동에 미치는 영향을 인류학적 관점에서 살펴볼 것이다. 생존 전략, 번식 전략, 개체 차이, 사회적 협력, 자원 분배, 인간-자연 관계에 이르기까지 인류학의 틀에서 연구한다.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
본 교과목은 도시 및 도시설계 연구세미나로 도시보행, 도시보존, 도시오픈스페이스, 계획 및 계획안, 그리고 공동체설계의 세부주제를 탐구한다.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.전선 / 대학원
노벨상을 수상한 AlphaFold는 통계 물리 이론에 기반한 확산(Diffusion) 기반 생성 모델을 활용하여 개발되었으며, 이는 최신 의료 인공지능 기술이 고급 확률 모델과 생성・추론 이론에 근거하고 있음을 시사합니다. 본 강의에서는 확산 기반 생성 모델(Diffusion Models)과 그 응용 기법을 포함한 최신 생성 및 추론 인공지능 모델의 핵심 이론을 확률론적 관점에서 체계적으로 탐구합니다. 특히, 확산 모델, 최적 확률 경로, 확률적 보간, 흐름 기반 모델 등의 최신 이론 기반 생성 기법의 데이터 분포 모델링 과정과 최적의 샘플을 생성・변환・복원・추론하는 과정을 심도 있게 분석합니다. 이를 통해 수강생들은 생성 및 추론 인공지능 모델의 확률적 구조와 수학적 원리를 이해하고, 최신 확산 기반 생성 모델 및 그 변형 기법들의 결과를 이론적으로 해석할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다. 또한, 이러한 생성 및 추론 모델들이 의료 및 생의학 데이터를 포함한 다양한 도메인에서 어떻게 적용될 수 있는지를 이론적 관점 외 실습적 관점에서도 조망합니다. 궁극적으로, 본 강의는 생성 및 추론 인공지능 분야에서 어떻게 핵심 이론과 의료 분야 응용을 아우르는 전문성을 함양할 수 있도록 체계적인 학습 기회를 제공하는 것을 지향합니다.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 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 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
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
운동 발달은 전 생애에 걸쳐 나타나는 인간 운동행동의 발달적 변화와 그러한 변화에 영향을 주는 다양한 요인을 규명하는 학문 영역이다. 본 교과목은 유아기부터 노인기에 이르기까지 다양한 운동 행동의 변화와 지각-운동 체계의 발달, 신체 체계의 성장 및 성숙, 그리고운동발달에 영향을 주는 사회,심리적 요인 등의 내용을 포함하고 있다.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 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 한다.