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심규현, 오상민, Choul Namkoong, 이지석, 한관수, 황승호
2017 / International Journal of Automotive Technology
조현학, 김은경, 장은석, 김성신
2017 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 자기 막대를 이용한 자율 이동 로봇(MEGV)의 위치 추정을 위해 확장 칼만 필터(EKF)와 인코더 보상 방법(ECM)을 결합한 개선된 방법을 제시합니다. 제안하는 방법은 EKF를 통해 MEGV의 위치를 먼저 추정한 후, ECM을 사용하여 인코더 오차를 보정합니다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했습니다.
Positioning systems : a unified approach
Complexity-aware high efficiency video coding
Structure-preserving algorithms for oscillatory differential equations II
Multi-technology positioning
Multigrid finite element methods for electromagnetic field modeling
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Mobile robots : navigation, control and remote sensing
Predicting vehicle trajectory
Space electronic reconnaissance : localization principles and technologies
Local positioning systems : LBS applications and services
Efficient topology estimation for large scale optical mapping
Decentralized estimation and control for multisensor systems
Field models in electricity and magnetism
Semantic labeling of places with mobile robots
The gmID methodology, a sizing tool for low-voltage analog CMOS circuits : the semi-empirical and compact model approaches
3D-position tracking and control for all-terrain robots
Constrained coding and soft iterative decoding
Global positioning systems, inertial navigation, and integration
Vibration and damping in distributed systems
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
International Journal of Control, Automation, and Systems
Pandu Sandi Pratama; Amruta Vinod Gulakari; Yuhanes Dedy Setiawan; 김대환; 김학경; 김상봉International Journal of Control, Automation, and Systems
Pandu Sandi Pratama, Amruta Vinod Gulakari, Yuhanes Dedy Setiawan, 김대환, 김학경, 김상봉GPS Solutions
Wu Z.,Wang W.International Journal of Control, Automation and Systems
Pratama, P.S.; Nguyen, T.H.; Kim, H.K.; Kim, D.H.; Kim, S.B.Journal of Physics: Conference Series
Takahashi, M.; Nonaka, K.; Sekiguchi, K.Sensors and Actuators, A: Physical
Abrunhosa S.,Merazzo K.J.,Costa T.,Sandig O.,Franco F.,Cardoso S.International Journal of Control, Automation, and Systems
김상봉; Pandu Sandi Pratama; Trong-Hai Nguyen; 김대환; 김학경한국정밀공학회지
김슬기; 김형준; 이석; 박성현; 이경창Mechanical Systems and Signal Processing
Cai, N.; Xie, W.; Peng, H.; Yang, Z.; Wang, H.; Chen, X.ICT Express
Juwon Kim; Sang-Sun Lee제어.로봇.시스템학회 논문지
윤재현, 정대현, 이병진, 성상경ICT Express
김주원, 이상순제어.로봇.시스템학회 논문지
최승환, 이장명, 김기정, 김윤기Remote Sensing
Yin Z.,Yang J.,Ma Y.,Wang S.,Chai D.,Cui H.Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences
No, Heekwon; Kee, Changdon제어.로봇.시스템학회 논문지
최승환; 이장명; 김기정; 김윤기Remote Sensing
Zhao W.,Zhao H.,Liu G.,Zhang G.Journal of Navigation
Liu, S.; Atia, M.M.; Noureldin, A.; Karamat, T.B.IEEE Transactions on Industrial Electronics, Industrial Electronics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Ind. Electron.
Kim, J.; Kim, B.K.IEEE Sensors Journal
Gao S.,Cai T.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
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 / 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
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
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.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
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.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
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.전선 / 대학원
본 강좌는 전기자동차공학을 소개하고 이에 대한 이론 및 연습을 진행한다. 전기자동차 기술은 미래 자동차 모빌리티에 매우 중요한 기술이다. 본 강좌는 학생들에게 미래 전기자동차에 필요한 전기에너지변환, 전기기기, 인버터, 배터리, 충전, 차량전력회로, 그리고 냉각 및 에너지 관리를 소개한다. 또한 모의 전기자동차 시스템을 구축하고 이론적 지식을 연습을 통해 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
인간이 운동을 생성하고 조절 할 때 사용되는 기전을 밝히고, 이 때에 적용되는 원리를 규명하는 것이 운동 제어 연구이다. 최근에 복잡한 인간의 신경체계와 근육체계로 인한 무한한 자유도 생성의 문제와 협응구조의 개념을 통한 학습을 하게 될 것이다.전선 / 대학원
일상적으로 네트워크 시설의 계획과 운영관리에 치중해온 전통적 교통계획수법의 문제점을 비판하고 대중교통수단의 결절시설인 터미널, 정류장의 입지, 구조 및 디자인 등의 지능형교통체계의 중요성에 주목하여 기차, 버스 등의 교통터미널과 화물유통센타 등의 설계기준 및 세부구조 계획 등에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 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
대중교통이용과 타 교통이용간의 관계, 도시지역에서의 대중교통의 역할, 대중교통에 영향을 주는 외부요소의 분석 등을 다루며 새로운 고속대중교통수단의 개발에 필요한 제반 설계 및 특성분석, 토지이용의 효율화를 위한 대중교통망의 설계, T.S.M의 개발 및 발전을 통한 대중교통의 수송력 극대화 등을 연구한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.