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Kim, Tae-Joon; Kirn, Chunjoong; Son, Dongyeon; Choi, Myungsuk; Park, Byungwoo
2007 / Journal of Power Sources
Yuan D.,Hao Z.,You J.,Zhang P.,Yin B.,Li Q.,Xu Z.
2023 / Water (Switzerland)
임승주, 원경아, 김대겸, 김영, 박지혁
2021 / 재활치료과학
N. Ahmad, S. T. Hussain, B. Muhammad, N. Ali, S. M. Abbas, Y. Khan
2013 / Bulletin of the Korean Chemical Society
Liu H.,Xu L.,Huang H.,Zhao P.,Yang R.,Zhou Q.,Liu G.
2019 / Journal of Molecular Graphics and Modelling
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본 연구는 이미지 인식 기반의 향상된 개인정보 식별 및 마스킹 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 광학 문자 인식 방법의 한계를 극복하기 위해 CNN 알고리즘에 딥러닝을 적용하여 개인정보 인식률을 32.7% 향상시켰으며, 얼굴 인식률은 86.6%로 확인되었다. 제안 시스템은 클라우드, 모바일 환경에서 이미지 활용 증가에 따른 개인정보 유출 사고 예방에 기여할 수 있다.
데이터 마이닝 : 데이터 속 숨은 의미를 찾는 기계 학습의 이론과 응용
Face detection and recognition : theory and practice
Smart imaging systems
Vision : a computational investigation into the human representation and processing of visual information
포토그라픽스 : 만화로 보는 사진의 역사
시스템 에러 : 빅테크 시대의 윤리학
Cognitive and computational aspects of face recognition : explorations in face space
Face geometry and appearance modeling : concepts and applications
Proceedings of the International Conference on Data Engineering and Communication Technology : ICDECT 2016
Computer-aided forensic facial comparison
Person re-identification
Fundamentals of digital optics : digital signal processing in optics and holography
Face and facial expression recognition from real world videos : International Workshop, Stockholm, Sweden, August 24, 2014, Revised selected papers
Text entry systems : mobility, accessibility, universality
도덕적인 AI : 딥페이크부터 로봇 의사까지, 인공지능 윤리를 위한 일곱 가지 물음
Topological vector spaces 2
VLSI for pattern recognition and image processing
Information optics and photonics : algorithms, systems, and applications
이미지 관리
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
지상곤, 조영호Applied Sciences (Switzerland)
Alwabel A.A.,Alsuhibany S.A.한국산학기술학회논문지
백종경, 지윤석, 박재표Journal of Internet Technology
Kim, J.-B.Engineering Applications of Artificial Intelligence
Xiang Y.,Li T.,Ren W.,Zhu T.,Choo K.K.R.IEEE Sensors Journal
Lin C.H.,Wang Z.H.,Jong G.J.IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Qin, Y.; Zhang, C.; Liang, R.; Chen, M.Computational intelligence and neuroscience
Dong B; Wang Z; Gu Z; Yang JMultimedia Tools and Applications
Khan A.A.,Shaikh A.A.,Shaikh Z.A.,Laghari A.A.,Karim S.ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications
Tong C.,Zhang M.,Lang C.,Zheng Z.Quarterly journal of experimental psychology (2006)
Dowsett AJ; Sandford A; Burton AMJAMA dermatology
Salvador T; Gu L; Hay JL; Kurtansky NR; Masterson-Creber R; Halpern AC; Rotemberg V한국융합학회논문지
정필성, 조양현ACM Computing Surveys
Lamyanba Laishram; Muhammad Shaheryar; Jong Taek Lee; Soon Ki JungDatenschutz und Datensicherheit - DuD
Una Kelly; Luuk Spreeuwers; Raymond Veldhuis예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
백종일, 송경택, 최원균, 유기근, 이필우, 인한진, 김철중, 여광수, 김순석IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, Dependable and Secure Computing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Dependable and Secure Comput.
Xu, K.; Guo, Y.; Guo, L.; Fang, Y.; Li, X.과학수사학회지
김한수융합보안 논문지
길예슬, 이효진, 류정화, 이일구한국언론정보학보
남소영, 백영민전선 / 대학원
사람들이 일반적으로 동의하는 시각적인 표현이 존재하지 않는 대량의 추상적인 데이터를 직관적으로 시각화하고 동적으로 제어할 수 있게 함으로써 사용자들의 인지능력의 향상을 꾀하는 정보 시각화에 대하여, 시지각 이론을 포함한 이론적 바탕에서 출발하여 데이터의 형태별 시각화 방법론, 인터액션 방법론, 디자인 스터디 방법론, 평가 방법론 등 다양한 기술적 배경을 실제 문제 해결을 통하여 학습한다. 더 나아가서, 정보시각화 기술에 기반하여 인터액티브한 시각적 인터페이스를 디자인하고 이를 통하여 전문가의 창의적 문제해결 능력을 극대화함으로써 인류가 직면한 실제 문제를 해결하려는 새로운 과학적 시도인 시각적 분석 기술도 학습한다. 특히 통계학, 기계학습, 데이터마이닝 등 데이터 과학 분야의 관련 기술들을 정보 시각화 시스템에 효과적으로 융합하는 기술적 방법론도 다양한 실례와 디자인 프로젝트를 통해 체득한다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.전선 / 학사
본 수업은 2D, 3D 디자인에 시간과 인터랙션 차원을 결합한 4D ID 컴퓨테이션 디자인 기술을 학습할 것이다. 학생들은 그래스호퍼, 파이썬, 유니티 등의 프로그램 학습을 기반으로, 사진이미지, 비디오 애니메이션, 사물과 공간 요소를 활용하여 3D기반 모션과 가상현실 구축을 위한 기본 지식을 습득하게 된다. 그리고 이를 다양한 매체로 응용하는 4D 디자인 실습 프로젝트를 통해, 학생들 자신의 표현 능력을 계발하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술의 발전과 함께 과거 사람의 눈과 판단에만 의지하던 조직형태학적인 진단에서 보다 객관적이고 정밀한 결과를 얻을 수 있는 화상분석법이 적용되고 있는 데 이 같은 화상분석장치의 기본적인 구조를 이해하고 그 실제적인 적용을 연구해 본다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.전선 / 대학원
CCD Imaging, 측광, 적외선 관측, 자료처리, 화상처리, 분광 등의 광학 관측과 자료 처리를 학습하고, 망원경, 관측 기기 및 컴퓨터를 이용하여 광학 관측을 실습한다.전선 / 학사
뇌과학에서 인간의 뇌 구조와 기능, 인지, 감정, 행동의 복잡한 상관관계를 밝히는 데에 있어 통계학과 컴퓨터과학의 융합인 데이터사이언스의 접근이 중요해지고 있다. 심리학 및 인지뇌과학의 분야도 데이터의 양과 범위가 점차 커지면서 데이터 및 계산 집약적 분야가 되고 있다. 사실, 늘어나는 데이터의 양과 복잡성을 기존의 분석방법으로 해결하지 못하고 있다. 따라서 신경심리학과 인지신경과학에서 현재와 미래에 데이터사이언스 및 인공지능의 접근이 필수적으로 생각된다. 본 과목은 인간신경과학 연구에서, Columbia University의 David Blei가 제시한 (Science and Data Science, Blei et al, PNAS 2017) “통계학적 관점”, “컴퓨터 과학적 관점”, 그리고 다학제간 연구를 위한 소통과 과학적 의사결정에서의 “인간의 관점”과 이에 필요한 스킬셋의 학습을 목표로 한다. 구체적으로 먼저 심리학 및 인지심리학에서의 뇌이미징연구에 있어 최근 데이터사이언스가 어떻게 이용되고 있는지 최신 논문을 통해 학습한다. 또한 ‘뇌이미징 연구방법론’, ‘기계학습 방법론’의 이론 및 실습 수업을 진행하며, 실제 신경과학 데이터를 이용한다. 과제를 통해 학생들이 데이터사이언스의 개념과 툴을 직접 다뤄보고 적용가능한 스킬셋을 학습하며, 배운 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 연습한다. 이 강의는 학생들에게 현대 사회가 요구하는 데이터사이언스의 중요 개념과 실제 연구 및 다양한 의사결정 프로세스에서의 활용방안 및 비전을 제공한다.전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의는 딥러닝의 중요 연구주제 중 비지도학습의 기본 방식으로 자리 잡은 self-supervised learning 및 contrastive learning을 중심으로 진행한다. 특히 information theoretic approach를 비롯한 metric 관점의 representation learning에 대해 고찰하고 domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하며 이를 통하여 표현학습에 대해 심화된 이해를 하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.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
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 / 학사
수많은 기업과 조직들은 머신러닝과 AI를 빅데이터에 적용하여 의사결정을 내리고 가치를 창출하고 있습니다. 하지만 그 과정에서 점점 커져가는 데이터와 점점 복잡해져 가는 알고리즘을 의사결정자인 사람이 이해하는 것이 필수적으로 선행되어야 합니다. 데이터 시각화는 데이터와 알고리즘을 사람이 직관적으로 이해할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이 수업을 통해 학생들은 다양한 유형의 데이터를 요약하고 시각적으로 표현하여 다른 사람과 효과적으로 커뮤니케이션 할 수 있는 방법들에 대해서 배울 것입니다.전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 학사
"빅데이터", "인공지능", "스마트헬스케어", "유비쿼터스 컴퓨팅", "가상공간" 등의 기술적 유행어가 넘쳐나는 오늘날, 정보과학의 관점에서 몸과 마음의 문제를 조망하고자 한다. 이 수업을 통해 학생들은 몸과 마음을 어떻게 데이터로 표현할 수 있는가에 대해 배우게 될 것이다. 의학, 생물학, 심리학, 신경과학 등 몸과 마음의 문제를 다루는 학문들이 데이터과학과 결합되는 융합의 지점에 있는 최신의 연구 동향에 대해 살펴볼 것이다. 오늘날 학문은 한편으로는 세분화되어 가지만 또 한편으로는 다양한 관점에서 복잡한 문제를 푸는 거대과학을 지향하고 있다. 몸과 마음의 문제에 있어서 어떻게 다양한 관점의 융합 연구가 가능한지에 대해 탐구를 하게 될 것이다. 같은 주제에 대해 인문학적 관점에서 바라본 질문들에 대해 현대공학과 과학은 어떻게 답을 줄 수 있으며, 어떻게 인문학과 공학 및 과학이 함께 연구할 수 있는가에 대해서도 창의적으로 생각하는 시간을 가질 것이다. 학생들은 "몸, 마음, 데이터"와 관련된 소 연구주제들을 자발적으로 찾아서 연구하고 창의적인 방법으로 프로젝트를 만들어 진행하게 될 것이다.전선 / 학사
이 수업에서는 우리 인간의 몸의 구조와 기능에 대하여 빅데이터에 기반한 생성형 AI를 활용한 질문과 응답 형태의 학습을 활용하고, 동시에 전통적 교과서와의 비교 검증을 통해 오류와 편향성을 극복한다. 또한 인문사회학과 예술의 관점에서도 접근하여 다양한 전공자들에게 우리 몸에 대한 지식습득을 쉽게 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 본 수업에서는 머리 및 목 부분을 중점적으로 다룬다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 알고리즘을 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에 적용하여 자동적 영역분할, 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 방법을 실습함. 치과영상 데이터의 annotation 방법, 신경망 학습, 테스트 및 모델의 성능분석 등을 디지털 치과 데이터를 실제 컴퓨터 서버에 탑재하고 실습하여, 학생 스스로 딥러닝을 이용하여 치과영상을 분석할 수 있는 능력을 제공함. Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Building Blocks of Neural Networks Diving Deep into Neural Networks Fundamentals of Machine Learning Deep Learning for Computer Vision Deep Learning with Sequence Data and Text Generative Networks전선 / 대학원
경제법에 대한 기본적인 이해를 전제로 하여 경제법의 중요분야(예컨대 독점규제법, 중소기업법, 소비자보호법, 물가규제법, 개별 산업규제법 등)에 대하여 구체적인 사례를 중심으로 경제법의 실제적인 기능과 그 문제점을 파악하도록 한다.전선 / 학사
인간언어에 대한 연구가 여러 가지 정보축적과 정보소통의 문제와 어떤 관련을 맺고 있는지를 소개한다. 인간의 자연언어와 컴퓨터의 인공언어의 공통점과 차이점을 이해한다. 언어정보의 자동처리 방법과 응용을 소개한다. 인간 언어에 대한 기초연구가 어떻게 음성인식, 음성합성 등의 음성정보 처리와 구문 분석, 의미정보 처리에 응용되며, 현대 정보사회의 발달을 위한 정보검색, 요약, 필터링, 그리고 기계번역 등에 적용되는지를 소개한다.