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본 연구는 비콘 기반 실내 위치 추정 기술을 활용하여 대학 캠퍼스와 수업 안내 기능을 제공하는 스마트 학교 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 연구가 출석 확인에 집중한 반면, 본 시스템은 대학 특성에 맞춰 실내 공간에서의 위치 기반 서비스를 제공한다는 점에서 차별성을 가진다. 향후 비콘 정확도 개선을 통해 더욱 정교한 서비스 제공이 가능할 것으로 기대된다.
Location-based services and geo-information engineering
Local positioning systems : LBS applications and services
Progress in Location-Based Services
Learning iBeacon : 애플 위치감지기술 아이비콘
Multi-technology positioning
Location-based services
Advanced location-based technologies and services
탭 : 모바일 비즈니스에서 승자가 되는 법
위치기반 서비스(LBS) : 글로벌 산업 동향과 글로벌 혁신기술동향 분석
Location based services and teleCartography
Geographical and fingerprinting data for positioning and navigation systems : challenges, experiences and technology roadmap
Smart learning environments
서드 스크린 : 비즈니스 패러다임을 바꾸는 모바일 혁명
비주얼 씽킹 & 러닝 디자인 : 인간의 학습 유형에 맞춘 정보 설계
Ubiquitous positioning and mobile location-based services in smart phones
Location based services and telecartography II : from sensor fusion to context models : 5th international conference on location based services and telecartography 2008, Salzburg
Context-aware mobile computing : affordances of space, social awareness, and social influence
Performing tourist places
Smart material systems and MEMS : design and development methodologies
IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Zhu, H.; Xie, Y.Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
김경민Soft Computing
Lee, S.-H.; Lim, K.-S.한국컴퓨터정보학회논문지
박상현, 임헌국한국컴퓨터정보학회논문지
이원주, 유정현, 이강호, 장은겸융복합지식학회논문지
김휴찬, 김미정中国教育信息化·高教职教 / The Chinese Journal of Ict in Education
熊运余; 罗术铜软件导刊 / Software Guide
贾庆瑞; 宋丽红; 董静Wireless Sensor Network
Peter Han Joo Chong; Monica Laxman Uttarwar; Arun Kumar한국융합학회논문지
현미진, 김봉현차세대컨버전스정보서비스기술논문지
김혜수, 고량경, 정원호Mobile Information Systems
Rung-Shiang Cheng; Wei-Jun Hong; Jheng-Syun Wang; Kawuu W. Lin한국통신학회논문지
정순호; 이민우; 김기윤; 차재상Journal of Platform Technology
구본근한국인터넷방송통신학회 논문지
김지성; 김용갑; 황근창Korean Management Science Review
Jae-Hoon Kim; Byoung-Sub KimJournal of Marketing Management
van de Sanden S.,Willems K.,Brengman M.한국통신학회논문지
안희준, 잔빈뚜이, 이예훈遵义师范学院学报 / Journal of Zunyi Normal College
王迎云; WANG Ying-yunBibliothek Forschung und Praxis
Azmitia, Alfredo; Mohnke, Janett; Wiechers, Henning전선 / 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
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.교양 / 학사
본 교과목은 여러 전공의 학부생들이 스마트 도시와 공간의 문제를 다학제적 시각으로 이해하고 창의적인 해결책을 모색하는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기술 중심의 스마트시티 담론을 넘어, '사람'과 '장소'의 가치를 중심으로 도시 문제를 해결하는 프로젝트 기반 학습으로 진행된다. 학생들은 특정 지역을 대상으로 팀을 이루어 현장 관찰, 문제 정의, 아이디어 발상, 최종 제안에 이르는 전 과정을 주도적으로 수행하게 되며, 이러한 프로젝트는 브레인스토밍, 중간 발표, 멘토링 및 피드백을 통해 체계적으로 지원된다. 또한 학생들의 깊이 있는 학습을 돕기 위해 생성형 AI 활용, 국내외 플레이스 메이킹 사례 분석, 전문가 특강, 현장 답사 및 이해관계자 인터뷰 등 다양한 강의 방식을 병행하여 이론과 실천의 균형을 맞춘 교육 경험을 제공한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.전선 / 대학원
스마트시스템은 감지, 구동, 제어 기능을 갖추어, 주어진 상황을 지각·분석하고 이를 토대로 예측적·적응적 의사결정 및 지능적 행동을 수행한다. 본 과목은 인간 작업자와 스마트시스템 간의 상호작용을 다룬 인간공학 분야의 최신 연구들을 다루는 과목으로, 적응형 인터페이스, 인간-자동화 상호작용, 기계학습 기반 인간공학 설계, 스마트시스템 사용자경험 등의 주제에 대한 최신 연구 내용들을 학습한다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
GIS(Geographic Information System), GPS(Global Positioning System), Google Earth, 인공지능 등을 포함한 다양한 테크놀로지는 지리학습에 효과적으로 활용될 수 있다. 테크놀로지는 위치정보 제공에서부터 공간분석, 공간적 사고력 향상을 위한 탐구기반학습 등 다양한 영역에서 이용되고 있다. 이 강의의 목적은 현실 세계의 문제들을 지리적 시각을 통해 탐색하고 테크놀로지를 활용해 해결하는 능력을 증진하는 것이다. 학생들은 실제적 맥락에서 테크놀로지를 이해하고 다양한 맥락으로 전이가능한 역량을 함양한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
최근 오감을 이용하는 것을 전제로 하여 AI 기술이 적용된 스마트 스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하기 위해서는 개별 과목과 콘텐츠를 기기와 기술에 맞게 재설계하는 것이 필요하게 된다. 이를 위하여 개별 과목의 교육 콘텐츠를 분류하는 기준을 정의하고 여러 콘텐츠를 디지털화하는 방법을 고안해야 할 것이다. 본 과목은 특히 인문 사회 과목의 전공자들이 각각 담당하는 과목과 내용에 맞는 교수 방법론과 콘텐츠 설계 방법을 정의하도록 지도하며 이를 바탕으로 일반적인 교육 콘텐츠 설계 방법을 도출해 내는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기 등 컨슈머 디바이스의 발전과, 클라우드/에지 컴퓨팅 등 백앤드 컴퓨팅 기술의 발전으로, 컴퓨팅 서비스의 영역이 다양한 산업 분야와 사람들 삶 속으로 빠르게 확장되고 있다. 이로 인해 마크 와이저가 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 비전의 실현이 한층 눈앞에 다가오게 되었다. 모바일 컴퓨팅 시스템은 유비쿼터스 컴퓨팅을 실현하는 첫 단계로서, 기존의 컴퓨팅 시스템과는 매우 다른 특성을 지닌다. 많은 경우, 모바일 컴퓨팅 시스템은 물리 공간에 분산되어 사용자 및 환경을 관찰하는 이기종의 센싱 장치, 이를 처리, 분석하기 위한 다계층의 분산 추론 시스템, 추론을 기반으로 자동화된 피드백을 주기 위한 엑추에이터등 복잡한 시스템 요소가 유기적으로 엮어 동작하게 된다. 또한 시스템의 높은 사용성을 위해서, 사용자와 상황의 다양성을 고려한 고도로 개인화된 적응형 서비스 인터페이스의 설계가 필수적이다. 본 과목에서는, 스마트폰, 사물인터넷, 웨어러블, AR/VR 기기를 위한 소프트웨어 시스템, 센서 데이터 분석 및 추론을 위한 분산 기계 학습 기법, 효율적 모바일 서비스 구현을 위한 분산 시스템 구조, 새로운 사용자 인터페이스 및 응용 설계 등, 성공적인 모바일 컴퓨팅 시스템의 디자인 및 개발을 위해 필요한 핵심 기술을 살펴보고, 이를 적용 발전시킬 수 있는 능력을 키우고자 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
미래 모빌리티에 대한 다양한 가능성을 연구한다. 과거 운송기기 디자인을 돌이켜 보고 새로운 모빌리티의 생태계를 예측하여 본인의 비전을 제안한다. 본인이 탐구한 세계관을 바탕으로 리서치, 아이디어 스케치, 3D 디지털 모델링 등을 통해 오브젝트를 구체화한다.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.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.