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보완대체 의사소통
보완대체의사소통 : AAC 중재를 위한 최상의 실제
Clinical cases in augmentative and alternative communication
Quality of Experience : Advanced Concepts, Applications and Methods
실전 증강 현실 : AR과 VR 기술, 애플리케이션 그리고 인적 요인
장애학생을 위한 보완·대체 의사소통지도
아동언어장애의 진단 및 치료 =
HCI International 2023 Posters : 25th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2023, Copenhagen, Denmark, July 23–28, 2023, Proceedings, Part V
증강현실 : 현실 위의 현실, 슈퍼 리얼리티의 세계가 열린다
Augmented reality : 증강 현실의 기본 원칙과 구현
Recent trends of mobile collaborative augmented reality systems
포스트휴먼 세계 연구하기 : 디지털 객체와 면담하는 법
증강 인간 : 기술이 새로운 현실을 만드는 방법
보완대체의사소통
Augmented and mixed reality for communities
Augmented reality : unboxing tech's next big thing
HCI International 2022 Posters : 24th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2022, Virtual Event, June 26 – July 1, 2022, Proceedings, Part IV
Augmented reality for developers : build practical augmented reality applications with Unity, ARCore, ARKit, and Vuforia
보완대체의사소통연구
김정연특수교육재활과학연구
구민관, 김경양International Journal of Language and Communication Disorders
Broomfield K.,Judge S.,Sage K.,Jones G.L.,James D.특수교육
윤선아IEEE ACCESS
Farzana, Walia; Sarker, Farhana; Chau, Tom; Mamun, Khondaker A.Journal of Integrated Design Research
박지수; 전수진Disability and Rehabilitation: Assistive Technology
Fager S.K.,Burnfield J.M.,Pfeifer C.M.,Sorenson T.보완대체의사소통연구
조희, 홍기형특수교육
연석정특수교육저널:이론과 실천
김경양, 구민관재활복지
임장현; 박은혜; 구정아Augmentative and alternative communication (Baltimore, Md. : 1985)
Pradana WAAAC: Augmentative and Alternative Communication
Boster J.B.,Findlen U.M.,Pitt K.,McCarthy J.W.Disability and rehabilitation. Assistive technology
Broomfield K; Harrop D; Jones GL; Sage K; Judge S한국청각언어장애교육연구
최현석, 송혜경보완대체의사소통연구
이진주, 박현주Assistive technology : the official journal of RESNA
Bean A; Zezinka J; DiGiovine C; Sonntag AM; Case M특수교육
김정연, 표윤희, 김시원Disability and Rehabilitation: Assistive Technology
Kerstin Tönsing; Jessica Bartram; Refilwe E. Morwane; Annalu WallerInternational Journal of Developmental Disabilities
Andzik, N.R.; Chung, Y.-C.; Doneski-Nicol, J.; Dollarhide, C.T.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
사용자 경험은 인간컴퓨터상호작용(HCI)의 한 분야이다. 사용자가 정보기기를 이용함에 있어 시간적 시퀀스와 터치포인트 디자인을 통해 만족도 높은 정보시스템을 설계하는 방법론이다. 본 수업은 사용자 경험의 계보와 구성요소를 이해하고 다양한 사례와 디자인 방법론을 소개한다. 기말 프로젝트는 최신 정보시스템의 사용자 경험을 학생들이 제안한다.전선 / 대학원
딥러닝은 주어진 입력 데이터를 심층인공신경망으로 가공하여 원하는 테스크에 대해 좋은 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 입력 데이터는 입력이 표현된 방식과는 확연히 다른 방식으로 표현되게 되고, 이러한 표현 방식의 변화를 통하여 원하는 정보를 잘 활용할 수 있게 된다. 본 강의에서는 딥러닝의 중요 연구주제 중 지도학습, 비지도학습, contrastive learning, domain generalization, meta learning, 등과 같은 학습기법들에 대해 논의하고 이를 통하여 표현학습에 대해 이해하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
정상인에 비하여 장애인 즉 정신적, 신체적 비저상인에 있어서의 진단, 처치, 구강위생 유지에는 특히 심한 어려움이 따른다. 이에 대한 처치, 관리 문제를 연구함으로써 장애인의 구강보건을 효과적으로 유지시키는데 있다.전필 / 대학원
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.전필 / 대학원
본 강좌는 심리학에 대한 기초지식을 습득하게 하고, 심리학의 각 분야에서 개발된 이론들을 토대로 하여 우울, 불안 등의 심리적 문제를 가진 만성 통증 환자를 이해하고 평가하며 치료하는데 필요한 지식을 익히며, 임상에 적용할 수 있도록 한다.전선 / 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
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
최근 딥러닝을 이용한 인공지능 기술이 의료 각 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 이 강좌에서는 의료분야에서 사용되는 인공지능 기술의 기초와 다양한 적용 사례를 살펴봄으로써 의료 인공지능 기술의 미래 전망과 한계점을 이해하는 것을 목표로 한다. 아울러 실제 인공지능을 적용한 의료 서비스 사례를 연구함으로써 실용화 과정에 필요한 요구사항과 규제에 대한 이해를 증진한다.전선 / 대학원
기본적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능 활용에 대해 개론적인 내용을 수업함. 인공지능의 개념과 역사 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 인공지능 활용 치과질환 진단 인공지능 활용 치과영상 계측 인공지능 활용 치과치료 계획 인공지능 활용 치과수술 시뮬레이션 인공지능 기반 환자맞춤형 치과 치료전선 / 학사
본 수업은 인간-AI 상호작용에 관한 이론적 기초와 최신 연구를 실제 적용 사례와 함께 균형 있게 다룬다. 학생들은 AI의 윤리, 편향과 공정성, 투명성 등 AI가 사회에 미치는 영향을 깊이 있게 학습하며, 인간 중심 AI 디자인의 중요성을 이해한다. 또한, 투명하고 신뢰할 수 있으며 공정한 AI 시스템을 설계하는 방법을 배운다. 실습 프로젝트를 통해 이를 통해 인간-AI 협업 및 의사결정 지원 시스템을 개발하고, AI 시스템의 사회적 영향에 대해 비판적으로 분석하며, 인간 중심의 가치를 고려한 AI 솔루션 설계 능력을 키울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
인간-컴퓨터 상호작용 (HCI: Human-Computer Interaction) 은 컴퓨터 과학, 공학, 심리학, 사회과학, 디자인 등 다양한 분야의 전문가들이 중요한 역할을 수행하는 융합 학문이다. 현대 사회에서 사람들은 컴퓨터를 일상생활의 중요한 도구로 사용하면서 다양한 문제점들에 직면하곤 하는 데, HCI는 시스템의 디자인과 컴퓨터 기술이 실제로 사용되는 과정에서 발생하는 문제점을 해결하는 방법론을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 이 수업에서는 HCI와 관련한 핵심 이론과 방법론의 학습을 통해 현재 HCI 분야에서 이루어지고 있는 리서치 경향을 이해하고 다학제 간 협업 리서치 프로젝트를 통해 실제 HCI 기반의 리서치를 경험한다. 본 수업은 세미나와 프로젝트 기반의 수업으로 학생들은 먼저 HCI분야의 주요 연구 논문의 탐색을 통해 HCI 이론을 학습하고, 프로젝트를 통해 사용자 중심 설계 방법을 수행한다. 이 과정에서 학생들은 인터랙션 디자인, 프로토타이핑, 사용자 조사 방법론 등 다양한 주제를 학습하고 이를 실제 리서치 프로젝트에 적용한다.전선 / 대학원
의학 분야에서 진단적 도구로 큰 비중을 차지하고 있는 의학 영상 진단장비에 대하여 공부한다. 의학영상장치를 구성하는 X-선 영상장치, 초음파영상장치, 핵자기공명 영상장치 및 방사성동위원소 영상장치의 4대 영상장치 중 자기공명영상장치와 새로운 의생명 분야의 영상기법인 세포영상 혹은 분자영상의 기본 기법과 응용 방법을 공부한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
뇌 질환에 대하여 수술적 치료가 요구되는 경우에 이것이 구강 악안면과 연관되어 미치는 여러 상태에 대하여 살펴볼 수 있게 한다. 이를 통해 구강악안면 영역의 수술적 해부학적 내용을 알게 한다.전선 / 대학원
강화학습은 자율 에이전트가 환경과의 상호작용을 통한 학습을 기반으로 하는 머신러닝의 한 연구분야이다. 이 수업에서는 우선 전통적인 강화학습 내용 (MDP, Value function, Policy gradient, UCB, exploration vs exploitation)을 다룬다. 그리고 최신 연구분야인 deep reinforcement learning을 다루기 위해 multi-layer perceptron, convolutional neural network, recurrent neural network 등의 deep learning에 관한 전반적인 내용들을 학습하고 나아가 raw input의 value function approximator를 이용한 강화학습에 대해 학습한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.