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본 연구는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반 의미론적 분할 기법을 활용하여 야적퇴비를 탐지하는 방법을 제안합니다. U-net 기반 알고리즘과 OpenCV 필터링 기법을 적용한 결과, 화소 정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1-Score는 70.57%의 정확도를 보였습니다. 향후 데이터셋 추가 및 RGB 밴드 외 추가 밴드 조합을 통해 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.
Essential image processing and GIS for remote sensing
Image processing : = principles and applications
Remote sensing for natural resource management and environmental monitoring
Computer analysis of images and patterns : 7th International Conference, CAIP'97 : Kiel, Germany, September 10-12, 1997 : proceedings
Computer analysis of images and patterns : 8th International Conference, CAIP'99, Ljubljana, Slovenia, September 1-3, 1999 : proceedings
Vision and navigation : the Carnegie Mellon Navlab
Scale space and variational methods in computer vision : first international conference, SSVM 2007, Ischia, Italy, May 30 - June 2, 2007 : proceedings
From photon to pixel : the digital camera handbook
Remote sensing and GIS accuracy assessment
Multi-source national forest inventory : methods and applications
Foundations of image science :
Computer vision metrics : survey, taxonomy, and analysis
Handbook of neural computation
Foundations of image science
Image analysis and processing : 9th international confernece, ICIAP '97, Florence, Italy, September 17-19, 1997 : proceedings
Computer vision--ECCV '92 : Second European Conference on Computer Vision, Santa Margherita Ligure, Italy, May 19-22, 1992 : proceedings
Classification methods for remotely sensed data
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
GPS satellite surveying
Image analysis and processing : 8th international conferenc, ICIAP '95San Remo, Italy, September 13-15, 1995 : proceedings
한국환경기술학회지
김태경; 박건웅; 송봉근; 김성현; 정다은; 박경훈대한원격탐사학회지
박미소; 김흥민; 김영민; 박수호; 김탁영; 장선웅Scientific Reports
Saranyaraj D.,Govardanan N.,Kumar S.N.,Elangovan K.,Shashidhar R.Heliyon
El Hoummaidi L.,Larabi A.,Alam K.대한원격탐사학회지
정성규, 김병철, 박선영, 정유진, 이소영Remote Sensing
Wang Y.,Yin D.,Lou L.,Li X.,Cheng P.,Huang Y.Agronomy
Midtiby H.S.,Pastucha E.Sustainability (Switzerland)
Sha C.,Liu J.,Wang L.,Shan B.,Hou Y.,Wang A.Remote Sensing
Sun Y.,Hao Z.,Guo Z.,Liu Z.,Huang J.Agronomy
Liu Y.,Chen Y.,Wen M.,Lu Y.,Ma F.Nongye Jixie Xuebao/Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
Cao Y.,Lin M.,Guo Z.,Xiao W.,Ma D.,Xu T.REMOTE SENSING
Wu, Jintao; Yang, Guijun; Yang, Xiaodong; Xu, Bo; Han, Liang; Zhu, YaohuiFrontiers in Plant Science
Zhai Z.,Chen X.,Zhang R.,Qiu F.,Meng Q.,Yang J.,Wang H.Technisches Messen
Lucks, L.; Harake, L.; Klingbeil, L.한국재난정보학회 논문집
박현석; 홍기만; 조용성Sensors
Islam M.P.,Hatou K.,Aihara T.,Kawahara M.,Okamoto S.,Senoo S.,Sumire K.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Yunjian Xu; Aiyin GuoInternational Journal of Remote Sensing
Yu L.,Hu Z.,Zhang F.,Yang K.Nongye Jixie Xuebao/Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery
Liu W.,Tian H.,Xie J.,Zhao E.,Zhang J.한국산학기술학회논문지
김병준, 박근호, 안형근, 김기연, 정성환전선 / 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 / 대학원
본 교과목은 스마트농업으로 얻은 수확물의 질적 평가를 위해서 필요한 유효성분 분석 기술을 습득하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 고성능액체크로마토그래피 및 기체크로마토그래피와 다양한 분석기를 결합하여 농산물의 유효성분을 분리하고 정성 및 정량하는데 필요한 이론 및 방법론적 지식을 강의한다.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 / 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
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 학부생을 대상으로 바이오시스템 공학의 정밀농업과 자동화 분야에 활발하게 사용되는 지구측위시스템(GPS), 지리정보시스템(GIS), 변량제어기술(VRA) 등의 다양한 정보기술과 수집된 정보를 효율적으로 분석하는 회귀법, 분산분석 등의 공학자를 위한 통계기법을 다룬다. 실제 데이터를 현장에서 수집하고 공학소프트웨어를 이용하여 분석하는 실습을 통하여 바이오시스템 공학자의 정보처리 능력을 증진시키는 목표를 두고 있다.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
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
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 / 학사
이 수업은 유기화학 1에 이어 UV, IR, NMR, mass spectrum을 이용하여 탄소화합물의 분자구조를 해석할 수 있는 기초지식을 배양한다. 그리고 다양한 작용기의 특성과 반응을 이해하고, 간단한 유기화합물을 화학적으로 합성할 수 있는 기초지식을 습득한다. ※ 선이수과목: 유기화학 1전필 / 학사
본 강의는 스마트 농업(Smart Agriculture) 전문가로서의 역량을 강화하기 위해, 농업 현장에서 생성되는 센서 데이터, 원격탐사 자료, 작물생육 모니터링 정보 등을 통계적으로 분석하고 의사결정에 활용할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 통계의 기본개념과 확률이론을 바탕으로 추정과 가설검정, F-분포와 분산분석, 처리 간 차이 비교방법, 회귀와 상관, 빈도분석 등을 다루며, 실험설계의 기본원리와 방법을 학습하여 통계분석 결과를 정확히 이해하고 응용할 수 있는 실무 역량을 기른다. 이러한 과정을 통해 학생들은 데이터 기반의 문제 해결 능력과 분석적 사고를 바탕으로 스마트 농업 분야에서 전문성을 발휘할 수 있는 기반을 마련한다.전선 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 대학원
농촌지역과 논, 밭으로부터의 유사 및 비료물질, 농약 등 비점오염 물질의 부하, 운송, 유달 과정을 논의하고, 주요오염물질에 대한 운송과정에 영향을 미치는 인자들의 관계를 설명한다. 또한, 비점오염의 저감 방안을 살펴보고, 그 특징과 효과를 학습한다. 최적관리기법의 종류와 특징, 적용방법 등에 대하여 고찰한다. 토양유실추정 프로그램 RUSLE2와 비점오염 모델 WEPP, EPIC, CREAMS, AGNPS, SWAT 등 모델 개요와 특징을 소개하고, 입력매개변수의 추정 방법을 학습하고, 시험 포장 및 유역에 적용하여 결과를 논의한다. 지리정보시스템 등을 이용한 비점오염 모형의 매개변수 추정과 응용에 대한 최신연구동향 등을 살펴본다. 본 강좌에서는 강의 및 토론 중심으로 진행하며, 과제물 학습을 통한 강좌내용에 대한 실제 응용력을 높이도록 한다.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
일반적으로 공기유동을 분석하는 대표적인 방법으로는 실험적, 이론적, 그리고 수치적인 방법으로 알려져 왔다. 환기 등 농업관련 공기유동분석을 위한 현장실험은 매우 많은 어려움이 따르게 되는데, 이를 보완하고 정확한 유동장 데이터를 확보하기 위하여 여러 간접적 방법들이 개발되고 있고 또한 현장에서 적용되고 있다. 이러한 대표적인 공기유동분석 기술로는 풍동, 입자추적을 통한 유동장 측정기술 (PIV), 그리고 전산유체역학 (CFD) 등이 있다. 본 강좌에서는 이들을 농업적 연구, 특히 대기환경, 시설환기 및 냉난방시스템 설계 등의 연구에 적용할 수 있는 기술 및 관련 이론들을 가르치고자 한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.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 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 학사
식품성분표에서 활용되는 식품의 수분, 조지방, 조단백질, 조섬유, 회분, 가용성무질소물 등 개략 성분의 정량을 위한 기초적인 이론과 실험을 다룬다. 단백질의 정색반응실험을 하고 단백질의 가수분해물 중의 아미노산을 분별결정으로 분리하고 크로마토그래피에 의하여 분리 동정 실험을 한다. 당류의 정색 반응 시험과 Bertrand법에 의한 화학적 정량 시험을 한다. 전분의 산가수분해물중의 D-glucose, maltose 및 그 밖에 oligosaccharide의 크로마토그래피 분리시험을 한다. 당류의 편광 회전측정에 의한 정량 시험을 한다.