최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Wang Z.,Chen T.,Chen Q.,Tu K.,Feng Q.,Lv G.,Wang A.,Ming H.
2023 / Optics Express
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 다중 평면 홀로그래픽 디스플레이에서 발생하는 평면 간 크로스토크를 감소시키기 위해 시간 분할 확률적 경사 하강법(TM-SGD) 최적화 알고리즘을 제안합니다. TM-SGD는 확률적 경사 하강법의 전역 최적화 특징을 활용하고, 시간 분할 전략을 도입하여 입력 정보의 불균형을 해소하여 크로스토크를 효과적으로 감소시킵니다. 시뮬레이션 및 실험 결과, TM-SGD는 이미지 품질을 향상시키고 생물학, 의학, 공학 설계 분야의 3차원 시각화에 응용될 수 있음을 확인했습니다.
Human factors of stereoscopic 3d displays
PARLE '94 : parallel architectures and languages Europe : 6th International PARLE Conference, Athens, Greece, July 4-8, 1994 : proceedings
High-performance comupting and networking : 7th international conference, HPCN Europe 1999, Amsterdam, The Netherlands, April 12-14 1999 : proceedings
Computing in the 90's : the First Great Lakes Computer Science Conference, Kalamazoo, Michigan, USA, October 18-20, 1989 : proceedings
Parallel processing : CONPAR 92-VAPP V : Second Joint International Conference on Vector and Parallel Processing, Lyon, France, September 1-4, 1992 : proceedings
Visualization in biomedical computing : 4th International Conference, VBC '96, Hamburg, Germany, September 22-25, 1996 : proceedings
Algorithms and computation : 4th International Symposium, ISAAC '93, Hong Kong, December 1993 : proceedings
High performance scientific and engineering computing : proceedings of the International FORTWIHR Conference on HPSEC, Munich, March 16-18, 1998
Rendering techniques '95 : proceedings of the Eurographics Workshop in Dublin, Ireland, June 12-14, 1995
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
Advances in spatial databases : 6th International Symposium, SSD'99 : Hong Kong, China, July 20-23, 1999 : proceedings
Model reduction and coarse-graining approaches for multiscale phenomena
Three-dimensional imaging, visualization, and display
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
Foundations of software technology and theoretical computer science : 17th Conference Kharagpur, India, December 18-20, 1997 : proceedings
Applied parallel computing : large scale scientific and industrial problem : 4th International Workshop, PARA '98, Umea, Sweden, June 1998 : proceedings
Discrete geometry for computer imagery : 7th International Workshop, DGCI '97, Montpellier, France, December 1997 : proceedings
PARLE '92 : parallel architectures and languages Europe : 4th International PARLE Conference, Paris, France, June 15-18, 1992 : proceedings
Algorithmic foundations of robotics VIII : selected contributions of the eighth international workshop on the algorithmic foundations of robotics
Computer analysis of images and patterns : 5th International Conference, CAIP '93, Budapest, Hungary, September 13-15, 1993 : proceedings
Optics Express
Wang J.,Wang J.,Zhou J.,Zhang Y.,Wu Y.Optics and Lasers in Engineering
Su Y.,Tang X.,Cai Z.,Wu J.,Chen Y.,Hua M.,Wan W.Optics Express
Zhou P.,Li Y.,Liu S.,Su Y.ETRI Journal
전호성, 임성진, 정민우, 윤정후, 박창환, 유지만, Joonku HahnOptics and Lasers in Engineering
Pang Y.,Cao A.,Wang J.,Pang H.,Deng Q.Optoelectronics Letters
He Yong; Gao Feifei; Li Zirun; Qi-ren Zhuang; Liu Chujia; Zhao-hong LüOPTICS EXPRESS
Jin, Z. hongwei; Ren, Qiuyu; Chen, T. ao; Dai, Zhigang; Shu, Fangzhou; Fang, B. in; Hong, Zhi; Shen, Changyu; Mei, S. hengtaoOptics Express
Liu B.,Sang X.,Yu X.,Ye X.,Gao X.,Liu L.,Gao C.,Wang P.,Xie X.,Yan B.Optics Letters
Zhang X.,Pang Y.,Chen T.,Tu K.,Feng Q.,Lv G.,Wang Z.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Dong Li; Rui Ma; Xiayu Wang; Jin Hu; Zhangming ZhuApplied Optics
Liu, Chan-Juan; Jin, Feng-Ming; Wu, Yang; Wang, Jun; Chen, ChunGeophysics
Li, Z.; Li, Z.; Wang, P.; Zhang, M.전자공학회논문지 - IE
조종덕, 김규태GEOPHYSICS
Zhina Li; Peng Wang; Mingqiang Zhang; Zhenchun LiOptics Express
Chen, Chun; Lee, Byounghyo; Li, Nan-Nan; Chae, Minseok; Wang, Di; Wang, Qiong-Hua; Lee, ByounghoOptics and Lasers in Engineering
Velez-Zea A.,Barrera-Ramírez J.F.Journal of Synchrotron Radiation
Du M.,Huang X.,Jacobsen C.Biomedical Physics & Engineering Express
Rabab K. Ward; Davood KarimiGEOPHYSICS
Xuejian Liu; Yike LiuJournal of Lightwave Technology
Raana Sabri; Mohammad Mahdi Salary; Hossein Mosallaei전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 신호처리 분야의 최신 이슈와 연구물에 대해 다루고 있다. 각 강좌마다 다른 문제를 다루고 있다.전선 / 대학원
공간 전사체학 개론 강의에서는 2010년대 중반 과학방법론에 있어 큰 변화를 일으킨 공간 전사체학에 대해 소개한다. 2023년 현재, 상업적으로 사용 가능한 공간전사체 플랫폼으로는 시퀀싱이 필요한 Visium(10X Genomics사), GeoMx(Nanostring사), Stereo-seq(BGI사), Slide-seq(Curio사) 등이 있고 현재 기술 수준으로는 단일 세포 수준에서 또는 세포 내 소기관(Subcellular) 해상도는 구현이 불가능함을 이해한다. In situ hybridization을 기본으로 한 시퀀싱이 필요없는 상업화된 공간전사체 데이터 생산 플랫폼으로는 Xenium(10X Genomics사), CosMx (Nanostring사), MERFISH(Vigen사) 등이 있으며, suspending cell을 이용한 단일세포 전사체 프로파일링 기술과는 달리 수백개 정도의 유전자를 검출할 수 있음을 이해한다.전선 / 대학원
공간 전사체학 개론 강의에서는 2010년대 중반 과학방법론에 있어 큰 변화를 일으킨 공간 전사체학에 대해 소개한다. 2023년 현재, 상업적으로 사용가능한 공간전사체 플랫폼으로는 시퀀싱이 필요한 Visium(10X Genomics사), GeoMx(Nanostring사), Stereo-seq(BGI사), Slide-seq(Curio사) 등이 있고 현재 기술 수준으로는 단일 세포 수준에서 또는 세포 내 소기관(Subcellular) 해상도는 구현이 불가능함을 이해한다. In situ hybridization을 기본으로 한 시퀀싱이 필요없는 상업화된 공간전사체 데이터 생산 플랫폼으로는 Xenium(10X Genomics사), CosMx (Nanostring사), MERFISH(Vigen사) 등이 있으며, suspending cell을 이용한 단일세포 전사체 프로파일링 기술과는 달리 수백개 정도의 유전자를 검출할 수 있음을 이해한다.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 / 학사
최적화 방법 및 이의 계산은 과학, 공학, 산업에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 변수 최적화 또는 역문제들은 근본적인 불안정성으로 인하여 실제계산에서 목적과는 다른 해를 찾게 되는 경우가 비일비재하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 특별히 수학적인 엄밀한 이론을 습득해야할 필요가 있다. 이를 바탕으로 수렴성 및 안정성에 대한 엄밀한 수학적 분석을 기초로 한 수치계산법을 본 과목에서 강의하고자 한다.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
3 차원 다양체론, minimal surface를 이용한 3 차원 다양체론, Alexander 불변량, 정칙공간의 정칙성 등을 배운다.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
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 대학원
Hartog 현상, 정칙대역 및 Levi 문제, 폴리-디스크 상의 적분 공식, Bochner-Martinelli 적분, Bergman 핵함수, 다중준조화함수, 의사볼록 영역, 미분형식에 관한 Cauchy-Riemann 방정식의 Hoermander의 해 등을 배운다.전선 / 학사
이 과목은 학부 고학년생들을 대상으로 한 과목으로, 다양한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 최적화 기법을 다룬다. 본 강의는 수학적 최적화 이론과 이를 구현할 수 있는 알고리즘을 중심으로 구성되어 있다. 강의의 목표는 학생들이 실제 문제에서 최적화 문제를 정의하고, 적합한 알고리즘을 적용하여 효율적으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 주요 토픽으로는 미분과 그래디언트, 괄호법, 국지적 경사, 1계 도함수법, 2계 도함수법, 직접법, 확률적 방법, 모집단 방법, 다중 목적 최적화 등을 포함한다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
매끄러운 다양체(또는 미분가능다양체)는 현대적인 관점에서 기하학적 공간의 개념을 기술하는 기본적인 언어를 제공한다. 이 강의는 매끄러운 다양체 위에서 미적분학의 기본 언어를 배우는 것을 목표로 한다. 다양체 위의 매끄러운 사상, 매장된 부분다양체, 미분형식, 벡터다발, 일반화된 스토크스 정리 등에 대해 논의한다.전선 / 학사
심층신경망은 현대의 인공지능 혁신의 중심이며 공학, 과학, 그리고 응용수학 전반에 폭 넓게 활용되고 있다. 이 과목은 심층신경망의 수학적 기반이론을 배운다. 최적화의 기초, stochastic gradient descent의 수렴 정리, 재생핵 힐베르트 공간, multilayer perceptron, 자동 미분법, 콘볼류션 신경망, 잔차 네트워크, regularization, 데이터 증강, universal approximation theorem, 생성모델을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.