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한상민, 박 선정, 장지은, 이종수
2021 / 한국균학회지
안현진, 장승권
2022 / 지역개발연구 (The Studies in Regional Development)
권수정, 강윤희, 이용학, 이민호, 박성호, 강명주
2020 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
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기계학습 기술활용 재난안전 문서 자동분류 기술 개발 및 학습자료 구축
인공지능기반 실시간 재난정보 탐지 및 매핑 체계 고도화
인공지능과 드론항공영상을 이용한 재난정보 탐지·추출 기술 개발
인공지능(AI) 부작용으로 발생가능한 재난 이슈 발굴
AI,IOT 기술기반 스마트 재난안전 기술개발 동향과 전망
SNS 빅데이터 기반 재난안전사고 이슈 지능적 분석 기술 개발 =
기계학습 기반 미래잠재위험(weak signal)탐색을 통한 현업지원 기술개발(I)
SNS 재난이슈분석
공간정보 통계적 분석기술 기반 큐레이션 개발 : 지진을 중심으로 =
텍스트 데이터 내 재난안전 정보탐색 알고리즘 개선 및 탐색영역 확대 기술개발 =
입체적 재난영상 매핑 및 상황표출 시스템 개발.
Automated Taxonomy Discovery and Exploration
GIS기반 재난상황인지기술 개발(I)
재난과 인공지능 =
Artificial intelligence & expert systems sourcebook
재난감지 역량강화를 위한 상황정보분석센터 활용 활성화 기술 개발.
재난안전 정책지원을 위한 소셜미디어 분석기법 연구 =
Forensic science 기반 재난원인 조사.분석 기술 개발
시공간데이터 기반 재난안전 분석 기술 개발 =
자연재난 위험도평가 적용 및 도시침수 경보체계 실용화 =
강윤희, 이민호, 박성호, 강명주 · 2019
Journal of Platform Technology
주상임; 강현주; 오승희 · 2024
한국통신학회논문지
전선 / 대학원
이 과목에서는 자연어처리에 대한 간단한 소개와 함께, 대표적인 인공신경망 기법들이 자연어처리 어떻게 적용되는지 살펴본다. 최근 일상생활에서도 많이 쓰이는 자연어처리는 인공신경망의 성장과 함께 비약적인 발전을 보였다. 인공신경망을 이용한 딥러닝 기법은 이론적인 면뿐만 아니라, 효율적 계산과 최적화 등의 실험적인 요소가 많아 실습이 중요하다. 이 과목을 듣기 위해서는 기계학습에 대한 기본적인 이해와 파이썬, 딥러닝 모형을 사용하는 능력이 요구된다. 이 강좌는 학생들이 자연어처리의 최근 방법론을 학습하고, 실제 구현하는 능력을 배양하며, 마지막으로 최근 방법론이 가진 한계점, 미래 연구주제에 관해 탐구한다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.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
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성전선 / 대학원
본 강좌는 자연어처리 기술의 기초 이론을 다루며, 이를 바탕으로 의료정보처리 방법을 배우는 강좌이다. 자연어처리의 기초이론과 간단한 실습, 의료용어체계, 의료데이터의 종류 및 특성에 대해서 배우고, 이를 사용하여 의료문서로부터 정보를 추출 및 분석하는 방법론에 대해서 학습한다. 이후 소규모 프로젝트를 통하여 학생들이 직접 데이터를 보고 자연어처리를 진행하는 경험을 쌓도록 한다.전선 / 학사
본 강의는 AI를 이용해 다양한 형태의 데이터 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. 기초적인 계량 통계분석 방법들에 대한 이론적 이해와 실제 분석을 통해 그 결과를 보고하는 방법을 배운다. 강의의 주요 학습 내용은 수집된 자료를 요약하는 기술통계와 추론통계에 필요한 확률 및 가설검정 이론을 학습하고, 이후 카이제곱 검정, t 검정, 변량분석 및 단순 회귀분석에 대해 학습한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
자연언어처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 자동으로 분석하고 생성하기 위한 소프트웨어를 연구하는 분야이다. 본 교과목에서는 자연언어를 이해하고 기계번역을 자동으로 수행하기 위한 기본적인 개념과 구체적인 언어 처리 기법을 공부한다. 특히, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석, 화용론 및 언어생성에 대해 공부한다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어 및 외국어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 언어교육에 기초가 되는 언어현상을 이해하고 이를 자연어처리기술을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 언어학과 언어처리분야에서 개발된 여러 가지의 언어 분석 소프트웨어를 이용하여 언어 현상을 이해하도록 지도한다. 이와 같이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 언어에 대한 이해는 이후 발음 및 문법 교육을 인공지능화하는 기초 연구가 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 인공지능의 최신 연구에 대하여 살펴본다. 기계학습, 컴퓨터비전, 자연어처리, 음성인식, 로봇 공학 등 인공지능의 여러 세부 분야에 대해 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등에 대해 발표하고 토의한다.전선 / 대학원
지반에서 발생하는 지반재해 중 산사태, 지반침하의 원인, 거동 대책에 대한 지질공학적 연구기법을 다룬다. 체계적인 지반조사 기법, 종합적 모니터링 및 해석방법, 정보활용을 위한 GIS 응용 등을 다룬다.전선 / 대학원
자연언어처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 자동으로 분석하고 생성하기 위한 소프트웨어를 연구하는 분야이다. 본 교과목에서는 자연언어를 이해하고 기계번역을 자동으로 수행하기 위한 기본적인 개념과 구체적인 언어 처리 기법을 공부한다. 특히, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석, 화용론 및 언어생성에 대해 공부한다.교양 / 학사
파이선 프로그래밍과 컴퓨팅 기본 지식을 보유하고 있는 학생들에게 자연어처리를 소개하고 여러 관련 방법론을 실습하는 수업이다. 텍스트의 전처리에서부터 시작하여 최신 자연어처리 방법론인 트랜스포머에 대해 학습하고, 최종적으로 트랜스포머 기반의 사전학습모델을 활용하여 분류, 요약, 생성, 질의응답시스템, 챗봇 등을 구현해 보도록 한다.전선 / 학사
본 과목에서는 자연어 처리 분야의 최근 기술 발전과 이를 이해하기 위한 배경 지식 전반을 강의한다. Transformer model 기반 자연어 처리 기법을 주로 다루며, 이를 이해하기 위해 필요한 배경 지식(Embedding, Encoder-Decoder, Attention 등)을 다룬다. 실제 자연어 처리 문제를 해결하기 위해 Transformer를 수정/활용하는 프로젝트를 진행한다.전선 / 학사
본 교과목은 인공지능 기반 혹은 컴퓨터 지원 교육이 활발한 현 상황에 맞춰 각 교과의 교육에 자연어처리를 활용할 수 있도록 자연어처리와 관련분야의 중요한 기본 개념과 이론을 소개한다. 특히 본 교과목은 자연어처리뿐만 아니라, 철학적 배경과 함께 음성처리, 인공지능, 언어학, 교육 등 다양한 분야를 융합하여 통합적인 관점에서 자연어처리를 소개한다. 또한, 본 교과목에서는 자연어처리에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어인 파이썬과 자연어처리 관련 기초 코딩 예제, 딥러닝 기본 예제 등을 구글 코랩 등을 통해 실습함으로써 향후 학생의 목적에 따라 기술을 사용할 수 있는 기반을 형성하는데 목표를 둔다.전선 / 대학원
이 과목은 대규모 언어모델(Large Language Model; 이하 LLM)이 언어 연구 방법론에 가져온 주요 변화를 중심으로 자연어처리의 이론적 기반과 방법론을 학습하고, LLM의 본질적 특성을 이해함으로써 LLM을 활용한 새로운 언어 연구 방법을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 프롬프트 학습, 파인튜닝, 다언어 모델, 텍스트 생성 및 멀티모달 모델 등 최신 자연어처리 기술을 살피고, 구문, 의미, 담화, 정서 분석 등 언어학의 주요 연구 영역을 전통적 접근과 LLM 기반 접근으로 비교한다. 또한, LLM의 언어능력, 의미 이해, 화용론적 한계에 관한 학문적 논쟁을 검토하여 언어 연구에서의 가능성과 제약을 비판적으로 고찰한다. 이를 통해 LLM 시대에 적합한 새로운 언어 연구 방법론을 습득하고, 인간의 언어 능력과 기계의 언어 처리의 차이에 대해 성찰할 수 있는 소양을 기를 수 있다.전선 / 학사
인공지능을 활용하여 프랑스 및 프랑스어권 지역의 다양한 텍스트를 번역‧분석함으로써 학습자들의 번역 역량을 강화하며, 프랑스어와 프랑스어권 문화에 대한 심층적인 이해와 안목을 제고한다.전선 / 대학원
재난의학은 재난역학 및 예방, 재난의료상황관리, 재난정신의학, 재난응급의학, 화학/생물학/방사능핵 특수재난의학, 재난의료공학으로 구성됨. 각 세부 재난의학분야에 대한 기초지식과 기술을 학습하고, 이를 이용하여 기초 및 임상 분야의 통합적 융합적 연구에 활용할 수 있는 역량을 개발함 1) 재난역학 및 예방- 재난환자의 발생 원인, 역학적 특성, 위험인구집단 규명 등을 기반으로 예방관리 계획을 수립하기 위한 학문 2) 재난의료상황관리-재난발생에 대한 의학적 수요를 측정하고, 이에 대한 자원 (인력 시설 장비 등)을 공급하며, 재난의료상황에 대한 통합적인 관리 및 운영을 통한 적정재난의료를 제공하기 위한 학문 3) 재난응급의학- 재난의료 현장 및 병원단계에서 환자의 중증도 분류, 이송, 응급처치를 통하여 대규모 환자에 대한 최선의 치료를 제공하기 위한 학문 4) 재난정신의학- 재난으로 인한 정신적 심리적 위험을 분석하고, 재난정신의학적 개입을 통한 정신적 후유증을 최소화하고 회복할 수 있게 하는 학문 5) 화학/생물학/방사능핵 특수재난의학- 특수물질에 의하여 발생한 재난환자에 대한 진단, 치료, 개인보호, 오염물질에 대한 제염제독에 관한 학문 6) 재난의료공합- 재난의료상황에 대처할 수 있는 의료공학 지식과 기술 분야로서, 개인보호 및 제염제독과 관련된 의공학전선 / 대학원
초기의 인공지능(Artificial Intelligence)은 소프트웨어가 작업을 수행하는데 필요한 규칙을 시스템화하는 것으로 시작되었으나, 빅데이터의 등장과 컴퓨팅 능력의 증가로 인간이 사전적으로 정한 규칙에 메이지 않고 정확도가 높은 알고리즘을 체득하는 방향으로 발전해왔다. 경제학계의 많은 연구에서는 AI를 생산활동에서 인간의 개입이 필요하지 않거나, 적게 필요로 하는 자동화(automation)를 가능하게 하는 방법 중 하나로 간주한다. 따라서 AI의 발전은 일국의 일자리 지형을 변화시킬 뿐만 아니라, 국제적인 분업 생산 체인 역시 변화시킬 것으로 예상된다. 본 과목은 인공지능의 개발 및 실용화 현황을 연구하고, 일자리와 국제 분업/글로벌 벨류 체인에 미치는 영향에 대하여 연구한다. 이를 위해서 case study를 이용한 현황 파악과 동시에, 지금까지 기술발전에 따른 자동화가 일자리와 국제분업체계에 미친 영향을 분석한 연구들을 공부한다.