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파이썬으로 배우는 음성인식 : 음성인식의 기술 발전 동향부터 파이토치를 활용한 딥러닝 실습까지
임베디드 리눅스 시스템 개발 및 응용 =
Modelling and control for intelligent industrial systems : adaptive algorithms in robotics and industrial engineering
(지능형 자율 시스템으로 진화하는) 유비쿼터스 개론 =
(우리의 미래를 결정할) 과학 4.0 : 인공지능(AI)에서 아르테미스 프로젝트까지
(4차 산업혁명의 핵심기술인) AI, 빅데이터 사업화 동향과 기술개발 전략
Instrumentation reference book
Robotic fabrication in architecture, art and design 2014
(150가지 사례와 함께 쉽게 활용하는) 인공지능 비즈니스
스마트 IoT 프로젝트 : 스마트 온도 조절기, 머신 비전, 자율 주행 자동차 로봇 포함 다양한 사물 인터넷 구현
(탄탄한 기초를 위한) PLC프로그래밍 : XGB series
(구글 음성 인식 API와 다중 모달 인터페이스를 이용한) 안드로이드 음성 인식 애플리케이션 개발
인터페이스 혁명이 온다 : AI시대를 지배하는 경영의 핵심
Computer vision and sensor-based robots
Intelligent manufacturing systems 1994 : IMS'94 : a postprint volume from the IFAC Workshop, Vienna, Austria, 13-15 June 1994
XGl PLC 제어
제어시스템 분석과 MATLAB 및 Simulink의 활용
Artificial neural networks for intelligent manufacturing
AI 상식 사전 : 개념부터 실생활 활용까지, 꼭 알아야 할 AI 리터러시 50
4차 산업 혁명 시대, 우리 아이의 미래는?
한국산업융합학회논문집
이우송, 김민성, 배호영, 정양근, 정영화, 신기수, 박인만, Sung Hyun HanJournal of Intelligent Systems
Qin Min; Kumar Ravi; Shabaz Mohammad; Agal Sanjay; Singh Pavitar Parkash; Ammini Anooja한국산업융합학회논문집
김두범, 배호영, 김상현, 임오득, 백영태, 한성현The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Huyan, YongjiangIEEE Internet of Things Journal
Yinghao Chu; Daquan Feng; Zuozhu Liu; Lei Zhang; Zizhou Zhao; Zhenzhong Wang; Zhiyong Feng; Xiang-Gen XiaIEEE Internet of Things Journal
Mohammad S. Obaidat; Saru Kumari; Sachin Kumar; Ke Wang; Chien-Ming Chen; Jinyi Long한국생산제조학회지
심병균, 한성현IEEE Internet of Things Journal
Chu Y.,Feng D.,Liu Z.,Zhang L.,Zhao Z.,Wang Z.,Feng Z.,Xia X.G.Journal of Signal and Information Processing
Fourniols, Jean-Yves; Nasreddine, Nadim; Escriba, Christophe; Acco, Pascal; Roux, Julien; Soto-Romero, GeorgesProcedia CIRP
Gustavsson, Patrik; Syberfeldt, Anna; Brewster, Rodney; Wang, LihuiSensors (Switzerland)
Kaczmarek W.,Panasiuk J.,Borys S.,Banach P.IEEE Internet of Things Journal
Wang K.,Chen C.M.,Obaidat M.S.,Kumari S.,Kumar S.,Long J.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Norda M.,Engel C.,Rennies J.,Appell J.E.,Lange S.C.,Hahn A.대한임베디드공학회논문지
게이뷸라예프 압둘라지즈, 유누소프 자홍길, 김태형Computers, Materials and Continua
Martinek R.,Jaros R.,Baros J.,Danys L.,Kawala-Sterniuk A.,Nedoma J.,Machacek Z.,Koziorek J.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Zhong R.Y.,Putnik G.D.,Newman S.T.한국정보기술학회논문지
권용성, 김은수, 신재욱, 박범용International Journal of Intelligent Robotics and Applications
Naeem, Bisma; Kareem, Wasey; Saeed-Ul-Hassan; Naeem, Naureen; Naeem, RohaIEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Norda, Marvin; Engel, Christoph; Rennies, Jan; Appell, Jens-E; Lange, Sven Carsten; Hahn, Axel한국산업융합학회논문집
김희진, 김동호, 장기원, 구병화, 한성현전선 / 학사
이 강의는 자동차, 로봇, 스마트폰을 비롯한 여러 산업기기와 생활 가전 전 분야에 활용되는 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 기술을 적용하여, 다양한 객체들을 설계하고 제작하는 실습을 수행함으로써, 설계 감각과 창의성을 키우는 데 목적이 있다. 학생들은 코딩으로 사물인터넷(IoT)을 구동시키고 모니터링하는 방법을 학습한다. 마이크로 컨트롤러(아두이노, 라즈베리파이 등)를 활용하여 컴퓨터의 구조를 이해하고, 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지 등 다양한 센서와 디스플레이, 모터 등 구동 장치들이 연결되는 것을 확인하고, 그 원리를 이해할 수 있도록 한다. 또한 IoT의 다양한 응용사례를 경험함으로써 기초부터 시제품 개발에 이르는 타 공학 설계 교과목들과도 연계할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
전기전자기술이 산업에 응용될 때에는 이론적인 면 외에 실제적인 문제를 고려해야 한다. 이 강좌에서는 전기전자기술을 산업에 응용할 때 다루어야 하는 집적화 기술, 실장 기술, 제품화 기술 등을 설명하고, 여러 전기전자산업 제품을 예로 하여 설명한다.전선 / 학사
스마트 제조는 Industry 4.0을 구현하는 중요한 개념이며, 이 수업의 목표는 학생들이 스마트 제조와 관련된 다양한 장비와 제조 프로세스를 직접 경험하는 것이다. 이론과 실험을 통하여 학생들은 스마트 제조에 사용되는 센서, IoT, 인공지능, 데이터 처리, 산업용 로봇, 협동로봇, 레이저 마커, 3D 프린터, 기계 가공 장비, 비전 시스템 등의 사용법을 배운다. 또한, 스마트 제조의 요소기술들로 구성된 간단한 데모 팩토리의 프로세스를 평가한다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전선 / 대학원
기업의 의사결정 문제에서 가장 중요한 이슈 중의 하나는 속도보다 방향이 중요하다는 것이다. 본 교과목은 현재 및 미래의 스마트한 제조기업 운영을 위한 기초 과정에 해당되는 과목이다. 현재 가장 경쟁력 있는 제조 기업으로 알려진 토요타 자동차 사의‘TPS(Toyota Production System)'를 분석하고, 이를 뛰어넘을 방법을 공부한다. 이와 관련하여 스마트 공장의 수준을 다섯 단계로 구분하여 이를 역사적 관점에서 공부한다. 그리고 시스템 공학적 제품 설계, 생산 및 서비스 혁신 방법론, 데이터 기반 분석 및 예측, 그리고 시뮬레이션 등 스마트한 산업 시스템의 운영과 관련된 다양한 주제에 대해 공부한다. 본 과목의 수강생들은 향후 최고 경영자로 성장하였을 때 최고 수준의 기업을 운영할 소양을 갖출 수 있게 될 것이다.전선 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 학사
알파폴드의 등장으로 생명공학 연구는 전혀 새로운 시대를 맞이하고 있다. 특히 단백질의 3차 구조 예측의 정확도가 높아질 뿐만 아니라, 단백질과 리간드 상호작용 예측이 가능한 기술이 개발되고 있다. 본 수업에서는 다양한 생명공학 연구에 활용되고 있는 인공지능 기술들에 대해 알아본다. 특히 인공지능을 기반으로 하는 플랫폼들이 기존에 매우 오랜 시간이 걸렸던 생명공학 연구 분야에서 어떻게 기여하고 활용되고 있는지 알아본다. 또한 현재 산업에서 사용되고 있는 생명공학 관련 인공지능 모델의 실습을 익힌다. 이를 통해서 현재 첨단 생명공학 연구, 질병에 관한 연구 및 의약품 개발에 관련된 인공지능의 현재 상황과 효용성 및 한계점을 알아보고 향상된 새로운 모델을 만들 수 있는 방법을 모색한다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 제조 경쟁력 향상을 위한 스마트팩토리 구축 및 운영에 필요한 일반적인 개념과 특성들을 이해하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 강의는 다음과 같이 구성된다. 1) 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 구성 및 기능을 학습한다. 2) 공장 자동화의 일반적 개념을 이해하고 제어 시스템 및 PLC 등과 같은 공장 자동화 기본 구성에 관해 학습한다. 3) ERP, MES, APS, PLM과 같은 기업 정보 시스템의 기능에 관해 학습한다. 4) 지능화된 공장 운영을 위해 필요한 스마트팩토리 디지털 플랫폼과 빅데이터 기반 의사결정에 대한 일반 개념을 학습한다.전선 / 대학원
의료현장과 노약자, 장애인의 일상생활에서 로봇의 사용이 늘어나고 있고, 효과적으로 사용될 수 있는 의료로봇을 개발하기 위해서는 임상의의 밀접한 참여가 필요하다. 의학과 공학이 큰 시너지 효과를 얻기 위해서는 임상의 또는 관련 연구자들이 의료로봇에 관한 공학적 지식을 개괄적으로라도 이해하는 것이 바람직하다. 이 과목은 이러한 목적을 위해 개설된 것으로, 공학적 선행지식 없이 수강할 수 있으며, 다양한 의료로봇을 이해하기 위한 전반적인 내용을 다룬다.전선 / 대학원
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.전선 / 학사
기술의 발달로 새로운 시장 환경이 만들어지고 있는 상황에서 패션의 생산, 마케팅, 소비 등 전체 가치 사슬에 대한 IT 적용 문제를 다룬다. 특히 대량맞춤(mass-customized) 패션제품 및 서비스 구현, 3D 가상 패션 리테일링(3D visual retailing), 모바일 패션 커뮤니케이션(mobile communication)을 중심 주제로 패션산업현장에서 창의적으로 응용 가능한 기술을 습득한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.일선 / 학사
실습 위주 수업으로 휴머노이드 로봇에 인공지능을 프로그래밍하고 제어한다. 해당 수업은 세 부분으로 구성되어 있다. 첫 주에는 로봇을 조립하고, 프로그래밍 환경을 구축하며 로봇의 카메라 센서의 영상에 인공지능(AI)를 적용하여 정보를 추출하는 방법들을 살펴본다. 2~4주차에는 랩 시간에 팀별로 로봇의 기능을 기획하고 프로그래밍한다. 프로그래밍할 로봇의 기능은 제공되는 리스트에서 선택이 가능하지만, 자유롭게 기획해도 된다. 마지막 주에는 각 팀별로 기획하고 프로그래밍한 로봇을 발표하고 데모를 시연한다. 해당 수업은 입문 수업으로 로봇 또는 프로그래밍 배경지식이 필요 없지만 Python 프로그래밍 배경지식이 있으면 도움이 된다. 랩 시간에는 강사와 조교가 프로그래밍 문제 해결에 도움을 제공한다. 수업에는 필요한 최소 인텔 i5 프로세서와 8GB RAM이 장착된 노트북이 없는 수강생들에게 노트북을 제공한다. 팀은 2~3명으로 구성되며 국제학생과 서울대학교 학생으로 구성된다. 랩에는 반드시 참석해야 하는 것은 아니지만 강사와 조교가 프로그래밍 문제를 해결에 도움을 제공하기에 권장한다. 수업에 사용되는 로봇 조립 키트는 제공된다.전선 / 대학원
이 강의는 다양하게 주어진 목표물의 설계 및 제작 실습을 사물인터넷(IoT)을 응용하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 사물인터넷 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷을 위한 응용 개발, 시스템 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습한다. 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습한다. 설계된 임베디드 시스템의 동작을 검증하고, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과보고서 작성 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 재배, 유통, 운송, 무역 등 다양한 스마트농업 분야에 활용 가능한 AI모델을 개발할 수 있는 내용을 효과적으로 익힐 수 있도록 구성된다. 스마트팜의 재배를 위한 시스템 관리와 최적 재배환경 조성을 위한 AI모델 뿐만 아니라 농산물의 유통과 글로벌 무역에 이르는 전체 농업 벨류체인에 AI모델을 활용할 수 있도록 부문별 사례를 통해 수업을 진행한다. 교과내용은 빅데이터의 이해와 함께 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 모델을 만들 수 있는 실무적인 경험을 제공한다.전선 / 대학원
인공지능이 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 넓혀가고 있다. 이 강의는 인공신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론 등 최근 각광을 받고 있는 각종 인공지능 기술의 개요와 응용 분야에 대해서 알아보고, 의류학과 패션 산업의 여러 분야에 활용 가능한 어플리케이션을 다양한 프로그래밍 환경에서 만드는데 필요한 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.