최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
김성동, 김남윤
2020 / The International Journal of Advanced Smart Convergence
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 딥러닝을 활용하여 사진 분류 및 불필요한 사진 추천 기능을 제공하는 클라우드 기반 사진 관리 서비스를 제안합니다. 제안하는 서비스는 사진의 주체를 식별하여 태깅하고, 잘못 촬영된 사진을 확인하며, 유사한 사진을 추천하여 사용자가 사진을 효율적으로 관리하고 저장 용량을 절약할 수 있도록 지원합니다.
포토그라픽스 : 만화로 보는 사진의 역사
Total recall : how the E-memory revolution will change everything
Bottoms up and the devil laughs : a journey through the deep state
과학기술과 인간 정체성 : 인간, 자아, 젠더
(전문가들이 소통하는) 구글플러스
좋은 서비스 디자인 : 끌리는 디지털 경험을 만드는 15가지 법칙
(좋은 사진을 만드는 김주원의) 포토샵 사진 강의
노션하는 직장인의 정리법 : 업무력이 수직 상승하는 노션 실전 가이드
Deep learning for remote sensing images with open source software
Cloud computing and big data : technologies, applications and security
아마존 웹 서비스를 다루는 기술 : 실무에서 알아야 할 기술은 따로 있다!
(필살기)세상에서 가장 쉬운 사진 편집
Delivery and adoption of cloud computing services in contemporary organizations
(스콧 켈비의 사진가를 위한) 어도비 포토샵 라이트룸 클래식 CC =
Managing big data in cloud computing environments
Uncertain images : museums and the work of photographs
Budget astrophotography : imaging with Your DSLR or webcam
DSLR 사진의 완성
루씬 인 액션 : 고성능 오픈소스 자바 검색 엔진
Ultimate guide to Instagram for business
World Wide Web
Xiaohong C.,Yi S.,Zhaowen L.,Imran M.,Keping Y.ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications
Hu, Z.; Mohomed, I.; Fazly, A.; Kemertas, M.; Xiao, L.; Phillips, C.디지털콘텐츠학회논문지
가은성; 김범기; 이승철; 조현민; 조풍진인터넷정보학회논문지
원지현, 이종우, 박희민IEEE Transactions on Multimedia, Multimedia, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Multimedia
Wu, Y.; Shen, X.; Mei, T.; Tian, X.; Yu, N.; Rui, Y.Multimedia Tools and Applications: An International Journal
Li, Jun; Singh, Rishav; Singh, RitikaMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Ryu, Dong-Sung; Cho, Hwan-GueInternational Journal of Intelligent Systems
Zhou F.,Qin S.,Hou R.,Zhang Z.IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing
Zheng Y.,Duan H.,Tang X.,Wang C.,Zhou J.Soft Computing
Jin X.,Li Y.,Ge S.,Song C.,Wu L.,Zhou X.IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
Zhou K.,Sun S.,Wang H.,Huang P.,He X.,Lan R.,Li W.,Liu W.,Yang T.ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications
Farhat F.,Kamani M.M.,Wang J.Z.KSII Transactions on Internet and Information Systems
Lu Chen, Feng Xiang, Zhixin SunJournal of Physics: Conference Series
Huang, H.; Huang, Y.실천공학교육논문지
이학재; 이석준; 최문혁; 김소영; 문일영IEEE Transactions on Multimedia
Zhang J.,Yang Y.,Zhuo L.,Tian Q.,Liang X.Multimedia Tools and Applications
Cusano, C.; Santini, S.Journal of Information Security and Applications
Wang Y.,Liu F.,Pang Z.,Hassan A.,Lu W.KSII Transactions on Internet and Information Systems
송태훈, 정순묵, 김형민, 권기호, 전재욱Multimedia Tools and Applications
Kaur R.,Bhattacharya J.,Chana I.전선 / 학사
디자인 프로덕션용 사진 수업으로 디지털카메라를 이용한 다양한 기법에 대해 실습해보고, 포토샵을 이용한 후보정 및 합성기능 등을 통해 아이디어를 이미지로 표현해 본다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.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 / 학사
이 수업은 20세기 초부터 현재까지 사진, 영화, 무빙이미지를 둘러싼 이론적 쟁점들을 살펴본다. 통시적인 미술사의 프레임에서 벗어나 빛과 렌즈에서 픽셀과 플랫폼으로 이어지는 미디어의 조형적, 담론적 역량의 이해에 초점을 맞춘 이 수업은 사진, 영화(특히 실험영화), 비디오, 텔레비전 기반 영상, 그리고 AI를 비롯한 디지털 뉴미디어의 매체적이고 형식적 특징이 어떻게 미술과 시각예술 전반의 형성과 전개에 영향을 주었는지 탐구한다. 또한 이들 새로운 테크놀로지에 대한 이해와 실천이 오늘날 동시대 미술을 이해하는 데 어떤 역사적 통찰과 이론적 프레임을 제공하는지 살펴본다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전필 / 학사
방송 스튜디오를 활용하여 동영상의 제작, 편집, 후시 작업 등을 실습하고 픽션, 다큐멘타리, 3D 영상, 상호작용적 텍스트 등 동영상분야의 주요 장르의 작품제작을 수행한다. 본 과목에서는 정보전달의 매체로서 미디어를 개념화하는 전통적인 관점은 물론, 미디어를 새로운 표현언어로 설정하고 영상언어를 습득, 영상글쓰기를 연마하도록 한다.전선 / 학사
원격탐사에 대한 기본이론들을 이해하고, 위성영상의 프로세싱기법과 알고리즘을 이해하므로써, 여러 활용분야에 적용가능한 능력을 배양하는데 있으며, 이를 위해 IDRISI, ERDAS, ER-Mapper 등의 영상처리용 소프트웨어 실습을 병행한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전선 / 대학원
치과의료는 4차 산업혁명 기술과의 융합을 통해 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 기술로 발전이 가속화되고 있음. 환자의 디지털 파노라마 영상, 콘빔CT(CBCT) 영상, 3D 구강스캔 및 3D 안면스캔 등의 디지털 데이터를 획득(Scanning), 계획(Planning)/시뮬레이션(Simulation)과 즉시적 디지털 제작(Direct Digital Manufacturing, DDR) 과정을 거쳐서 치과환자 진단/치료에 바로 적용됨. 본 강의에서는 딥러닝(deep learning) 등 다양한 인공지능 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, SMART 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 솔루션 등에 대해 수업함.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 학사
전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
사진은 20세기 후반 이후 시각문화를 주도하고 있으며, 동시에 현대 시각예술의 핵심적인 표현 매체로 되어가고 있다. 나아가 사진은 현대인의 주요 시각환경으로 자리 잡으며 세계와 인간 사이에서 핵심적인 매개체의 역할을 하고 있다. 이를 통해 사진은 오늘날 인간의 감각, 지각, 세계관을 형성하는 기제로 작용하고 있다. 본 강좌는 사진미학, 사진철학, 사진사와 관련된 주요 논의들을 검토함으로써 사진과 예술, 사진과 문화의 관계를 규명하고자 한다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 학사
데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다. 주요 학습 주제로 mapreduce, 유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등을 다룬다.전선 / 학사
이 교과목은 픽셀 기반의 디지털 이미지가 현대 미디어와 플랫폼 환경에서 어떤 관계를 맺고 있는지를 탐구한다. 학생들은 디지털 사진의 기술적 원리를 이해하고, 디지털 플랫폼에서 이미지가 소비되고 유통되는 방식을 분석한다. 이를 통해 이미지 제작의 기술적 이해뿐 아니라 미디어 플랫폼의 특성을 고려한 창의적 이미지 전략과 비판적 사고를 발전시킨다.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 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.