최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 드론의 속도가 영상 인식률에 미치는 영향을 분석하고, 고도, 속도와 영상 인식률 간의 관계를 규명하고자 한다. 실험 결과, 정확한 영상 획득을 위한 드론의 최적 속도는 3m/s, 최적 고도는 5m로 나타났다. 이는 쓰레기 문제 해결을 위한 드론 활용 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
시그널스 : 반짝하는 것과 롱런하는 것
인공지능 기반 이미지영상인식 산업별 응용기술 최신 동향분석
드론, 원리·법규·운용·안전·촬영
사물인터넷이 바꾸는 세상
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
드론 비즈니스 =
왜 지금 드론인가?
드론의 세계 : 그 마법의 원리를 말하다 =
무인비행장치 측량 =
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
드론학개론 : 현장가이드북 =
선택 가능한 미래
드론공학개론
(극지과학자가 들려주는) 드론 이야기
실전 드론 for 창업 : 4차 산업혁명 시대
드론학 개론 =
Qualitative motion understanding
드론 스마트 농업 : 4차 산업혁명 핵심기술
드론 촬영 입문
천재 로봇공학자 다니엘라 루스의 MIT 로봇 수업 : 인간과 로봇이 함께 만드는 찬란한 미래
한국정보기술학회논문지
이유정, 정동원SENSORS
Seidaliyeva, Ulzhalgas; Akhmetov, Daryn; Ilipbayeva, Lyazzat; Matson, Eric T.METHODS IN ECOLOGY AND EVOLUTION
Corcoran, Evangeline; Winsen, Megan; Sudholz, Ashlee; Hamilton, Grant한국지리정보학회지
이태현; 강건욱; 염준호2021 IEEE/CVF INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION WORKSHOPS (ICCVW 2021)
Zhu, Xingkui; Lyu, Shuchang; Wang, Xu; Zhao, Qi대한원격탐사학회지
박수호, 장선웅, 김흥민, 김탁영, 예건희한국산학기술학회논문지
정성우; 마정목한국산학기술학회논문지
손승우, 김동우, 윤정호, 전형진, 강영은, 유재진REMOTE SENSING
Wan, Zeyu; Lan, Yizhou; Xu, Zhuodong; Shang, Ke; Zhang, Feizhou정보과학회논문지
권정인, 손소희, 전진우, 이인재, 차지훈, 최해철한국ITS학회 논문지
김수희; 이재광; 한동희; 윤재용; 정소영Multimedia Tools and Applications: An International Journal
S, Ajith V; G, Jolly KJournal of Information and Communication Convergence Engineering
하일규한국정보기술학회논문지
이주형, 이석훈, 정동원대한공간정보학회지
최경아IEEE Internet Computing, Internet Computing, IEEE, IEEE Internet Comput.
Wang, J.; Feng, Z.; Chen, Z.; George, S.A.; Bala, M.; Pillai, P.; Yang, S.; Satyanarayanan, M.대한원격탐사학회지
정동기, 이임평대한토목학회논문집(국문)
김병우, 홍순헌, 오재현, 황대영IEEE Sensors Journal
Khan M.A.,Menouar H.,Eldeeb A.,Abu-Dayya A.,Salim F.D.Sensors
Pinkovich B.,Matalon B.,Rivlin E.,Rotstein H.전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.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 / 학사
이 교과목은 드론 운용에 필요한 기본 이론과 실습을 함께 다루는 과목으로, 드론의 비행 원리, 제어 시스템, 관련 항공법규, 그리고 실제 운용 기술에 대한 체계적인 기초를 제공한다. 수강생들은 드론의 구조와 주요 센서 및 장비에 대한 기초 지식을 습득하고, 안전한 비행을 위한 규정과 절차를 학습한다. 또한, 시뮬레이션 및 실제 조종 실습을 통해 다양한 비행 모드와 임무 수행 방법을 경험할 수 있다. 본 강좌는 이론(2시간)과 실습(2시간)을 병행하여 진행되며, 이를 통해 학생들은 단순한 기기 조작을 넘어 드론 운용 전반에 관한 종합적 역량을 기를 수 있다. 나아가 항공우주공학적 관점에서 드론 기술의 발전 방향과 응용 가능성에 대한 이해를 확장하여, 향후 전문 분야 학습 및 연구로 이어질 수 있는 기반을 마련한다.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
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 과목은 국제법의 주요 영역 중 하나인 항공법과 우주법을 구체적으로 다루는 것을 목표로 합니다. 최근 드론 사용의 확대로 대표되는 기술적 발전과 민간항공에 대한 다양한 새로운 규제 (탄소배출, 보건위기 대응 등)로 인하여 항공관련 국제규범에 대한 관심이 제고되고, 나아가 이 영역에서 새로운 규범을 도입하기 위한 움직임이 감지되고 있습니다. 또한 민간기업의 우주 탐사 활동 증가, 주요국의 우주 개발 확대 추세에 따라 우주법 역시 최근 새로운 진전을 보이고 있습니다. 이 영역에서도 관련 국제규범에 대한 심층적인 검토와 평가의 필요성이 제기되고 있습니다. 이 과목은 이러한 최근 변화와 새로운 진전을 염두에 두고 기존 국제규범에 대한 재검토와 새로운 규범 도입에 대한 국제적 논의에 대해 심층적인 학습을 진행하고자 합니다.전선 / 대학원
최근 인공위성의 수가 많아져 지구를 관측한 원격탐사 (공간)자료의 양이 급격하게 증가하였다. 이러한 대용량 원격탐사자료들을 지구과학적 연구를 위해 효과적으로 처리하고 가시화하기위한 기법의 교육이 필요하다. 이 강의에서는 학생들이 다양한 원격탐사센서의 특징을 이해하고 이를 바탕으로 대용량 지구관측 공간자료를 처리할 수 있는 이론 및 접근방법을 학습한다.전선 / 대학원
생물체의 영상을 획득하기 위한 hardware 구성, CCD 카메라를 이용한 영상획득, 영상처리 software 등에 대해서 학습하여 이를 생물체, 농산물, 정밀농업, 자율주행 등에 응용하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 농산물의 수확 후 품질관리 고도화를 위해 유통 단계 중 적용될 수 있는 첨단기술 (블럭체인, 클라우드, 디지털 트랜스포메이션 등)의 적용기술을 포함하고 있으며 수송 및 유통 중인 농산물의 품질특성을 측정, 분석할 수 있는 실시간/원격 비파괴 평가기술들에 대한 내용을 포함한다. 구체적으로, 다양한 센싱정보 (영상 등)를 실시간 무선통신방식으로 수집하여 클라우드 기반의 빅데이터를 구축하고 이러한 정보를 분석할 수 있는 딥러닝 기반의 첨단기술들에 대한 구체적 방안에 대해 논의하며 프로젝트를 통해 관련기술들을 구현하도록 한다.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
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.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
사진측량에 대한 기본이론들을 이해하고 이를 응용하기 위한 제반 기술들에 관해 학습한다. 사진의 취득에서, 검정, 입체시, 3차원 정보의 추출과 표현, DEM, TIN, 정사투영사진 등 주제를 두루 다루며 소프트웨어를 이용한 실습을 병행한다.전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 대학원
광산이나 터널과 같이 암반에 건설되는 구조물의 시공과정에는 암반 노출면에 대한 조사가 필수적이다. 최근 이러한 암반 노출면에 대한 조사와 분석 과정을 무인화, 자동화하여 안전한 작업환경을 조성하고 조사 자료를 기반으로 신속한 굴착/보강설계를 수행하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 강의에서는 입체사진측량과 드론 등을 활용한 디지털 암반 조사방법과 AI를 이용한 불연속면 분석 및 암반분류에 관한 최신의 기술들을 다룬다.전선 / 학사
모빌리티 디자인 프로젝트 1과 연계한 수업으로 본인의 오브젝트에 대한 심도 있는 연구를 진행한다. 오브젝트와 주어진 세계관과의 맥락을 명확히 인지하며 3D 디지털 렌더링, 3D 애니매이션 등의 작업을 통해 높은 완성도의 오브젝트를 디자인 한다.