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Study on ground moving target indication and imaging technique of airborne SAR
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Knowledge based radar detection, tracking, and classification
Radar target characteristics : measurements and applications
Advanced signal processing : theory and implementation for sonar, radar, and non-invasive medical diagnostic systems
EM detection of concealed targets
Physics of automatic target recognition
Advanced radar detection schemes under mismatched signal models
Synthetic aperture radar signal processing with MATLAB algorithms
Adaptive antennas and receivers
Active radar cross section reduction : theory and applications
Advanced signal processing handbook : theory and implementation for radar, sonar, and medical imaging real time systems
Resonance and aspect matched adaptive radar : (RAMAR)
Radar systems analysis and design using MATLAB
Unmanned aerial vehicles
Industrial applications of neural networks
Radar techniques using array antennas /
Fully tuned radial basis function neural networks for flight control
Radar imaging for maritime observation
Remote Sensing
Wang L.,Bai X.,Zhou F.Journal of Applied Remote Sensing
Kechagias-Stamatis, O.제어.로봇.시스템학회 논문지
류제민, 마정목Journal of Applied Remote Sensing
Sakr, M.; Abdelkader, F.; Aboelenean, M.; Saleh, A.; Amer, G.Remote Sensing Letters
Tuan Zhao; Yunkai Deng; Ning Li; Robert Wang; Kangning DuRemote Sensing Letters
Du, K.; Deng, Y.; Wang, R.; Zhao, T.; Li, N.Journal of Applied Remote Sensing
Kechagias-Stamatis, Odysseas제어.로봇.시스템학회 논문지
조준후; 강창호; 박찬국IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Moore L.J.,Rigling B.D.,Penno R.P.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Li R.,Wang X.,Wang J.,Song Y.,Lei L.Journal of Applied Remote Sensing
Mohamed Sakr; Ahmed Saleh; Fathy AbdElkader; Ghada Amer; Mohamed AboEleneanIEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
Sun X.,Lv Y.,Wang Z.,Fu K.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Yu X.,Dong F.,Ren H.,Zhang C.,Zou L.,Zhou Y.Remote Sensing
Li S.,Pan Z.,Hu Y.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Cui, Z.; Tang, C.; Cao, Z.; Dang, S.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Zongyong Cui; Cui Tang; Zongjie Cao; Sihang DangIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Pui C.Y.,Ng B.,Rosenberg L.,Cao T.T.International Journal of Remote Sensing
Darvishnezhad M.,Sebt M.A.Signal Processing
Ren H.,Yu X.,Zou L.,Zhou Y.,Wang X.,Bruzzone L.IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Belloni C.,Balleri A.,Aouf N.,Le Caillec J.M.,Merlet T.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)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 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
레이저 이용 계측은 대상 유체의 흐름을 방해하지 않고 유체의 특성을 광학적으로 측정할 수 있는 최신 계측 기술이며 특히 고속의 난류 유동이나 반응중인 유체의 특성을 계측하기 위해 필수적인 기술이다. 본 수업에서는 레이저 기초 이론과 다양한 최신 계측 기술들을 학습하고, 개개인의 연구에 적합한 계측 기술을 개발할 수 있는 능력을 배양하도록 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
전산화단층촬영의 기본 원리를 이해하고, 최근 발전되고 있는 나선식 CT, multidetector-row CT의 물리학적 특성과 임상적용에 대하여 소개한다.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
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 대학원
디지털 병리 영상은 조직 및 세포 대상의 영상으로, 인공 지능 및 디지털 기술의 발달로 의료 디지털 영상 자료의 주요 자원으로 부상하고 있다. 병리학은 생물의 구조 단위를 현미경 수준으로 관찰하고 분석 연구하는 분야로 생물학과 임상학의 이론과 실제를 중개하는 학문 분야이다. 이 강좌에서는 병리 디지털 영상의 병리학적 기본 구성을 이해하고, 임상 및 생물학적 연구 분석을 위해 사용되는 이미지 분석법에 대하여 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들의 병리 영상 속의 병리학적 기초와 의미, 영상 획득의 기술적 방법 및 종류, 디지털 병리 영상 분석의 최신 기법 및 임상 및 연구에서의 활용법에 대한 최신 트랜드를 배운다.전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 학사
진보된 영상기법인 초음파, 특수 조영법, 전산화 단층촬영, 자기 공명상, 핵의학 등의 기초 원리 및 임상적용에 대해 이해하고, 이를 통해 일반 방사선 촬영에서 얻은 정보와 함께 더욱 정확한 진단에 도달할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 한다.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 / 학사
본 강좌에서는 국내 소동물 임상에서 비교적 흔하게 수행되는 소동물 정형, 신경외과 수술 12가지를 고화질 3D 수술 동영상을 활용하여 간접적으로 습득할 수 있도록 한다. 본 강좌를 통해 학생들은 소동물 정형, 신경외과 수술에 있어서 필요한 전반적인 지식뿐만 아니라 졸업 후 바로 활용할 수 있는 보다 실질적인 수술 테크닉을 습득하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 영상 데이터를 분석하기 위한 수학적 모델링 기술 및 기계 학습 기술 등을 강의한다. 영상 데이터 분석에 널리 이용되는 기본적인 기계 학습, 특히 딥 러닝 기법을 집중적으로 학습하고, 이러한 기술이 다양한 영상 분석 문제에 어떻게 적용되는지 살펴본다. 이론 강의뿐만 아니라 실습과 프로젝트를 통하여 영상 데이터 분석에 필요한 다양한 기술을 학습한다. ● 기계학습 기초 리뷰 (지도학습, 비지도학습, 준 지도학습) ● 합성곱 신경망 (컨볼루션 신경망) ● 순환 신경망 (리커런트 신경망) ● 이미지 데이터 처리 기법 (이미지 분류, 물체 인식, 이미지 분할) ● 비디오 데이터 처리 기법 (비디오 분류, 행동 인식, 영상 내 검색, 물체 추적) ● 다면성 데이터 처리 (시청각-언어 정보 처리) ● 생성적 모델링전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 학사
과거와 현재 항공기 교통관제 및 항행에 이용되는 항법시스템에 대한 소개를 시작하여, 미래 항공, 우주 뿐만 아니라, 육상, 해상 및 스마트폰의 항법으로 쓰이는 항법시스템에 대하여 그 원리와 이론을 고찰하고 실험으로 증명함으로써, 아직 세상에 없는 새로운 항법시스템을 구상할 수 있는 바탕을 마련하는 것이 이 과목에서 추구하는 바이다. 그 밖에도 Dead Reckoning과 Radio Navigation 그리고 위성항법(GNSS)에 대해서도 그 원리와 실생활에의 응용 예를 다룬다. 또한 항공기/우주비행체의 항공교통(Air Traffic Control) 및 관제에 대한 소개와 공역에 대한 관제 절차를 설명하고, 관제의 핵심 장비인 레이더와 ADS-B를 소개하고, 차세대 항행시스템인 CNS/ATM에 대해서도 심도 있게 그 내용과 원리를 소개한다.전선 / 대학원
기계학습은 환경으로부터 데이터 관찰과 경험을 통해 성능을 계속적으로 향상시킬 수 있는 문제해결 시스템을 연구하는 인공지능의 한 분야이다. 본 과목에서는 기계학습에 관한 이론 및 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. 감독 학습과 무감독 학습 및 강화학습에 관한 기본 원리와 이론적인 배경을 공부하며 이들에 대한 구체적인 알고리즘을 학습한다. 기호규칙 학습, 결정트리, 메모리기반 학습, 신경망, 유전자알고리즘, 베이지안 망, 은닉 마코프 모델, 커널방법 및 기타 최근 기계학습 알고리즘을 다룬다.