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본 연구는 5G 네트워크의 특성과 증강현실 기술을 결합하여 다목적으로 활용 가능한 5G 기반 증강현실 통합 지휘통제플랫폼 구축 방안을 제시한다. 제안된 플랫폼은 현장 및 지휘소 인원의 상황인식을 향상시켜 효율적인 작전 수행을 지원하며, 훈련장 부족 문제 해결 및 안전 보장에도 기여할 수 있다. 또한, 5G 기술과 증강현실의 융합이 4차 산업혁명 핵심 기술들과 시너지 효과를 낼 것으로 기대된다.
5G와 AI가 만들 새로운 세상 : 50가지 흥미로운 이야기
사회 대변혁과 드론시대 =
모바일 트렌드 2019 : 지금 우리에게 5G란 무엇인가 =
5G 초연결사회, 완전히 새로운 미래가 온다 =
(2015 KOTRA) 세계 경제 전망
다가온 미래 : 포스트 코로나 시대를 구원할 파괴적 기술 25
4차산업 투자지도 = 미래 유망 투자처 전격 해부 리포트
디지털 인사이트 : 4차 산업혁명을 관통하는 혁명적 기술과 비즈니스 전략의 발견 =
Virtual realities : International Dagstuhl Seminar, Dagstuhl Castle, Germany, June 9-14, 2013, Revised selected papers
(스마트폰과 웹의 혁명,) 증강 현실의 모든 것
Unity 2018 augmented reality projects : build four immersive and fun AR applications using ARKit, ARCore, and Vuforia
메타버스의 시대, 배움의 미래 : 첨단기술이 불러온 교육혁명
Advanced antenna systems for 5G network deployments : bridging the gap between theory and practice
모바일 미래보고서 2020 : 누가 5G 패권 전쟁의 승자가 될 것인가 =
(2020) 빅 체인지 : 새로운 10년을 지배하는 20가지 ICT 트렌드
(손에 잡히는) 4차 산업혁명
운영·공급사슬 관리 =
국내외 증강현실 산업분석 보고서
Leading edge technologies in fashion innovation : product design and development process from materials to the end products to consumers
(4차 산업혁명과) 신흥 군사안보 : 미래전의 진화와 국제정치의 변환 =
신규용; 이세환 · 2020
융합보안 논문지
박상준; 신규용; 김동욱; 김태효; 노효빈; 이원우 · 2018
융합보안 논문지
권정오, 이정 · 2025
한국컴퓨터그래픽스학회논문지
전필 / 대학원
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께, 의료 분야에서도 로봇 공학, 인공지능, 가상현실 등 첨단 기술이 빠르게 융합되며 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 본 강좌는 이러한 변화의 중심에 있는 의료로봇, 공간컴퓨팅, 의료인공지능, 의료전자공학, 신경공학 등 첨단 기술의 원리와 응용을 이해하고, 이를 실제 의료 현장에 적용할 수 있는 기술 실용화 전략을 학습하는 것을 목표로 합니다. 수강생들은 최신 의료기술 개발 동향과 정책적 측면에서의 고려 사항을 파악하고, 이를 활용한 미래 지향적 의료 환경의 발전 방향을 탐구합니다.전선 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야 (active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 대학원
인공지능이 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 넓혀가고 있다. 이 강의는 인공신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론 등 최근 각광을 받고 있는 각종 인공지능 기술의 개요와 응용 분야에 대해서 알아보고, 의류학과 패션 산업의 여러 분야에 활용 가능한 어플리케이션을 다양한 프로그래밍 환경에서 만드는데 필요한 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대에 접어들면서 기술과 산업의 융복합이 활발하게 일어나고 있다. 이로 인해 비즈니스 전반에 걸쳐 새로운 기능의 추가 및 기존 조직의 개선에 대한 Needs가 늘어나고 있다. 4차 산업시대에 단순히 새로운 기술을 받아들이는 것뿐만 아니라 어떻게 하면 새롭게 등장하는 기술을 효율적으로 적용하고, 경영으로 흡수할 것인지가 무엇보다 중요하다. 본 수업은 이러한 측면에서 4차 산업혁명 시대의 다양한 기술 혁신사례를 소개할 뿐만 아니라 기업이 새로운 기술을 효과적으로 도입할 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델에 대해 논의하게 될 것이다.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 / 학사
본 교과목은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고 이를 농업에 활용하는 방법에 대하여 배우는 것을 학습 목표로 한다. 인공지능 기술 분야인 전문가시스템, 퍼지이론, 유전 알고리즘, 인공신경망 및 딥러닝에 대해서 학습한다. 학습한 개념들의 농업 적용과 활용 사례들에 대하여 살펴보고 이를 실제 농업 현장에 응용하는 능력을 습득하도록 한다.전선 / 대학원
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 학사
본 과목에서는 5G 및 6G와 같은 고급 이동통신 시스템의 개요, 주요 기능 및 핵심 요소기술들을 소개한다. 통신 관련 기초교과목들을 통해서 학습한 기본적인 이동 및 무선통신 기술 및 원리를 심화 발전시켜 다중안테나 (MIMO) 통신, 빔포밍 (beamforming), 밀리미터파 통신 (mm-wave communication), 다중접속기술 등과 같은 고급 이동통신 시스템의 핵심 기술들을 학습함으로써, 고급 이동통신 시스템의 설계 및 동작에 대한 이해를 넓힌다. 또한, 핵심 기술들의 동작 원리를 보다 체감적으로 이해할 수 있도록, 핵심 요소기술에 대한 링크 레벨 시뮬레이션 등과 같은 프로젝트를 진행한다. 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과 보고서 및 시뮬레이션 프로젝트 결과를 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.전선 / 대학원
화학 공정 산업에서는 설계, 시공, 운전, 유지보수 등 각 단계에서 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 기술이 사용되고 있으며, 그 변화의 속도가 빠른 만큼 동향을 계속적으로 파악하는 것은 엔지니어 차원에서 중요하다. 최근에는 전통적으로 분리되어 있던 설계 소프트웨어(CAD, intelligent P&ID, simulation)와 공정제어시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition) 간에 연계 및 통합이 시도되고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술(빅데이타, 사물인터넷, virtual reality 등)을 화학공정에 적용시킬 때, SCADA와의 연계가 중요하다. 본 강좌에서는 이러한 ICT(Information and Communication Technology) 응용 중 SCADA, simulation, Smart Plant/Intelligent P&ID 및 big data analytics, 사물인터넷(Internet of Things), 가상현실(Virtual Reality), 인공지능 등 4차 산업 기술의 개발 및 응용 관련하여, 최신 국제 동향 및 사례에 대해 소개하고, 심층 토의 및 개인 프로젝트 추진을 통해 각자(각 회사)의 여건에 맞는 4차 산업혁명 기술 프로젝트를 기획, 관리할 수 있는 역량을 확보하도록 돕게 된다.전선 / 대학원
약물이 전신적으로 또는 표적기관으로 일정기간동안 미리 설정된 패턴으로 지속적으로 방출하여 조직 중 약물농도를 임의로 조절할 수 있는 제반수단을 검토한다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전필 / 대학원
현재 임상에서 활발하게 사용되고 있는 대표적인 의료기기의 명칭, 기능, 작동원리와 특징 등을 설명함으로써 의료기기 원리 및 개발 방법론 뿐 아니라 임상현장에서의 활용 환경에 대한 이해를 촉진한다. 또한 임상에 활용될 수 있는 의료기기를 개발하기 위해서 필요한 기술적 요소, 임상의 미충족 수요, 현 의료시장 현황 및 의료기기의 전주기적 연구개발 과정을 습득하도록 한다. 추가적으로 빅데이터, 인공지능과 같은 4차 산업혁명기술 등을 이용한 혁신의료기기의 연구개발 동향 파악 및 임상 의료기기로서의 활용 가능성에 대한 판단 능력을 증진시킨다.전선 / 대학원
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 의료 분야에서 인공지능의 핵심 이론, 주요 응용 및 연구 방법론을 심층적으로 학습한다. 인공지능 기술이 의료 영상, 생체 신호, 전자의무기록 등 다양한 의료 데이터와 임상 현장에서 어떻게 활용되는지 적용사례를 중심으로 다룬다. 또한, 최신 연구 동향을 탐구하고, 학생들이 논문 발표를 통해 각자의 연구 분야에 인공지능 기술을 효과적으로 접목할 방안을 모색하는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.전선 / 대학원
강화학습은 자율 에이전트가 환경과의 상호작용을 통한 학습을 기반으로 하는 머신러닝의 한 연구분야이다. 이 수업에서는 우선 전통적인 강화학습 내용 (MDP, Value function, Policy gradient, UCB, exploration vs exploitation)을 다룬다. 그리고 최신 연구분야인 deep reinforcement learning을 다루기 위해 multi-layer perceptron, convolutional neural network, recurrent neural network 등의 deep learning에 관한 전반적인 내용들을 학습하고 나아가 raw input의 value function approximator를 이용한 강화학습에 대해 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 세 파트를 학습한다: (1) 그래픽스 기본이론, (2) OpenGL과 그의 Extensions, (3) GPU를 사용한 병렬컴퓨팅. 그래픽스 기본이론과 OpenGL의 교육은 약 1.5개월 동안 동시에 진행되며 강체의 관절 애니메이션 프로그래밍이 실습과제로 주어진다. OpenGL의 Extension은 약 2주 정도에 걸쳐 학습이 진행되며 이 extension을 사용한 shading이 실습과제로 주어진다. GPU를 사용한 병렬컴퓨팅은 약 1개월 동안 학습되며 대형행렬의 곱, FFT 등의 계산 프로젝트가 실습과제로 주어진다.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 등