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박연희, 김민지
2018 / 글로벌경영학회지
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본 연구는 인간-객체 상호작용(HOI) 연구 분야에서 활용할 수 있는 HOI 온톨로지를 구축하여 데이터셋 간의 상호운용성과 확장성을 향상시키는 것을 목표로 한다. 온톨로지 설계는 인간과 객체 간의 관계를 명확하게 표현하며, 새로운 객체나 관계를 지속적으로 확장할 수 있는 인스턴스 생성 및 확장 방법을 제시한다. 이를 통해 HOI 연구의 효율성을 높이고, 다양한 데이터셋을 통합적으로 활용할 수 있도록 한다.
Web 2.0 & semantic web
Human-computer interaction : third international conference, EWHCI '93, Moscow, Russia, August 3-7, 1993 : proceedings
Ontologies for bioinformatics
Human information interaction : an ecological approach to information behavior
팔란티어 시대가 온다 = 엔비디아·테슬라를 뛰어넘는 AI 패권 전쟁의 승자
Human interaction with complex systems : conceptual principles and design practice
Ontologies in urban development projects
Information sharing on the semantic Web
New trends of research in ontologies and lexical resources : ideas, projects, systems
Handbook on ontologies
Data mining in biomedicine using ontologies
Applying systemic-structural activity theory to design of human-computer interaction systems
Ontologies : a silver bullet for knowledge management and electronic commerce
Conceptual modeling : ER 2008 : 27th International Conference on Conceptual Modeling, Barcelona, Spain, October 20-24, 2008 : proceedings
온톨로지 알고리즘
Hypertext and cognition
질적 연구의 자료 분석
The Oxford handbook of organizational identity
Complex systems in knowledge-based environments : theory, models and applications
Explainable AI : interpreting, explaining and visualizing deep learning
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Xinpeng Liu; Xiaoqian Wu; Cewu Lu; Yong-Lu Li; Liang Xu; Xijie HuangIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Li Y.L.,Liu X.,Wu X.,Huang X.,Xu L.,Lu C.2019 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION (CVPR 2019)
Wang, Yan-Feng; Lu, Cewu; Li, Yong-Lu; Zhou, Siyuan; Huang, Xijie; Xu, Liang; Ma, Ze; Fang, Hao-ShuNeurocomputing
Yang W.,Chen G.,Zhao Z.,Su F.,Meng H.Applied Intelligence
Kejun Xue; Yongbin Gao; Zhijun Fang; Xiaoyan Jiang; Wenjun Yu; Mingxuan Chen; Chenmou WuScience China Information Sciences
Tongtong Wu; Fuqing Duan; Liang Chang; Ke Lu2021 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, CVPR 2021
Hou, Zhi; Yu, Baosheng; Qiao, Yu; Peng, Xiaojiang; Tao, Dacheng2021 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, CVPR 2021
Tamura, Masato; Ohashi, Hiroki; Yoshinaga, TomoakiIEEE Transactions on Image Processing
Yang D.,Zou Y.,Li Z.,Li G.정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
이상백, 이규철IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Zhong Ji; Ping An; Xiyao Liu; Changxin Gao; Yanwei Pang; Ling ShaoIEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Ji Z.,An P.,Liu X.,Gao C.,Pang Y.,Shao L.IEEE Consumer Electronics Magazine, Consumer Electronics Magazine, IEEE, IEEE Consumer Electron. Mag.
Wang, J.; Shuai, H.; Li, Y.; Cheng, W.IEEE Transactions on Image Processing
Dongming Yang; Yuexian Zou; Zhu Li; Ge LiApplied Intelligence
Rui Su; Yongbin Gao; Wenjun Yu; Chenmou Wu; Xiaoyan Jiang; Shubo Zhou2020 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION (CVPR 2020)
Ulutan, Oytun; Iftekhar, A. S. M.; Manjunath, B. S.IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
Can Zhang; Dongming Yang; Yuexian Zou; Jie Chen; Meng CaoIEEE Consumer Electronics Magazine
Jia Wang; Hong-Han Shuai; Yung-Hui Li; Wen-Huang ChengExpert Systems with Applications
Qiao T.,Li R.,Li F.W.B.,Kubotani Y.,Morishima S.,Shum H.P.H.2021 IEEE/CVF CONFERENCE ON COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION, CVPR 2021
Kim, Bumsoo; Lee, Junhyun; Kang, Jaewoo; Kim, Eun-Sol; Kim, Hyunwoo J.전선 / 학사
이 강의의 목적은 온톨로지를 이해하는 데 있다. 온톨로지는 데이터 모델링 방법론 가운데 하나로 이를 통해 역사정보의 다층적 의미를 데이터베이스로 표현할 수 있다. 세부 과정은 다음과 같다. 첫째, 탐구 주제와 수집된 자원을 바탕으로 하여 온톨로지를 설계하고 데이터베이스를 편찬한다. 둘째, 역사정보에 대한 데이터 모델링 작업을 통해 인문 지식을 데이터 차원에서 재구성한다. 셋째, 설계된 온톨로지에 기초하여 역사정보가 조직되어 연결되는 모습을 네트워크 그래프로 구현한다.전선 / 학사
인터넷과 월드와이드웹은 사람과 응용프로그램 사이에 정보를 교환하기 위한 기술적인 환경을 제공하고 있으며 이러한 기술의 발전은 대용량의 데이터 자원이 인터넷 상에 존재하게 만들었다. 그러나 사람과 응용프로그램 사이에 정보를 교환하기 위한 효과적이고 잘 정의된 규칙이나 표현법의 부족으로 이러한 저장된 정보를 효율적으로 사용하는데에는 많은 문제점이 있다. 네이버나 엠파스 등의 지식 검색 서비스에서 볼 수 있듯이 사람들의 지식 서비스에 대한 요구는 높아가지만 전통적인 키워드 검색으로는 이를 지원하기가 부족하다. W3C의 주도하에 개발 중인 시맨틱웹(Semantic Web) 기술은 웹 상에서 정보를 표현하고 교환하기 위한 규칙을 정의하는데 필요한 요소 기술들을 말한다. 시맨틱웹은 사람과 응용프로그램(에이전트) 사이에 의미에 기반한 정보교환을 함으로써 자동화된 서비스를 제공하는 환경을 말하는 것으로 이를 위해서는 정보를 형식화하는 과정 및 개념화 과정을 통하여 온톨로지를 생성할 필요가 있다. 온톨로지는 지식 도메인의 개념 및 그들 사이의 의미적 연관성을 형식적으로 정의함으로써 지식 검색 등의 서비스를 가능하게 한다. 본 과정에서는 웹 상에서 정보를 의미적으로 표현하고 의사교환하기 위해 시맨틱웹 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 이해를 유도한다. 세부적으로 다루는 토픽은 시맨틱웹 구조, 메타데이터, XML, 온톨로지 모델링, 온톨로지 언어 및 온톨로지 구축이다.전필 / 학사
디지털환경으로의 변화를 이해하고 그 산업적 가능성을 모색함에 있어서 무엇보다 우선 요구되는 것은 새로운 디지털기술과 인간간의 상호작용을 이해하는 일이다. 또한 디지털매체를 매개로 새롭게 등장하는 인간 대 인간의 만남, 상호작용, 커뮤니케이션, 대인관계의 발전을 이해하는 일도 새로운 기술발전의 사회적 함의를 이해하는 가장 기본적인 출발점이 된다. 본 과목은 휴먼/컴퓨터 인터페이스 및 컴퓨터매개 커뮤니케이션과 관련된 주요이론 및 연구성과 등을 살펴본다.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 / 학사
본 과목은 인터액티브 컴퓨터 시스템의 디자인/구현/평가에 대해 연구하는 분야인 휴먼컴퓨터인터액션 (HCI)의 기본적인 이론과 실용적인 기술들을 소개한다. 먼저 일상적인 물건들의 디자인에 대해 배움으로써 인터액티브 컴퓨터 시스템의 효과적인 디자인의 중요성을 깨닫고, 인터액티브 컴퓨터 시스템의 디자인과 평가에 사용자들을 효과적으로 참여시키기 위한 HCI 이론과 기술을 배운다. 특히, 본 과목에서는 이러한 이론과 기술을 팀 프로젝트를 통하여 실제 문제 해결에 적용해 볼 수 있다.전선 / 학사
첨단 디지털 문화의 핵심요소는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 보다 효율적, 효과적으로 설계하고 운영하는 것이다. HCI를 위한 핵심기술로서 인간과 컴퓨터가 직접 만나고 대화하는 부문인 휴먼인터페이스의 설계를 들 수 있다. 휴먼인터페이스는 시각, 청각, 촉각 등 다양한 요소를 가지고 있으며 대화형화면 설계를 비롯한 휴먼인터페이스의 설계 형태에 따라 시스템과 사용자의 의사소통이 효율적으로 오류 없이 진행되도록 하는 설계 기술이 필요하다. 본 과목에서는 이러한 휴먼인터페이스의 설계 원칙, 인간-컴퓨터 상호작용의 원리와 구현방안, 효과적인 인터페이스 구현방안 등을 학습하고 감성공학, 제품설계, 6시그마 디자인, 소비자 요구사항의 파악기법, 소비자 중심의 제품 설계 등 휴먼인터페이스 설계에 관련된 주변 주제를 연구한다.전선 / 학사
뇌과학에서 인간의 뇌 구조와 기능, 인지, 감정, 행동의 복잡한 상관관계를 밝히는 데에 있어 통계학과 컴퓨터과학의 융합인 데이터사이언스의 접근이 중요해지고 있다. 심리학 및 인지뇌과학의 분야도 데이터의 양과 범위가 점차 커지면서 데이터 및 계산 집약적 분야가 되고 있다. 사실, 늘어나는 데이터의 양과 복잡성을 기존의 분석방법으로 해결하지 못하고 있다. 따라서 신경심리학과 인지신경과학에서 현재와 미래에 데이터사이언스 및 인공지능의 접근이 필수적으로 생각된다. 본 과목은 인간신경과학 연구에서, Columbia University의 David Blei가 제시한 (Science and Data Science, Blei et al, PNAS 2017) “통계학적 관점”, “컴퓨터 과학적 관점”, 그리고 다학제간 연구를 위한 소통과 과학적 의사결정에서의 “인간의 관점”과 이에 필요한 스킬셋의 학습을 목표로 한다. 구체적으로 먼저 심리학 및 인지심리학에서의 뇌이미징연구에 있어 최근 데이터사이언스가 어떻게 이용되고 있는지 최신 논문을 통해 학습한다. 또한 ‘뇌이미징 연구방법론’, ‘기계학습 방법론’의 이론 및 실습 수업을 진행하며, 실제 신경과학 데이터를 이용한다. 과제를 통해 학생들이 데이터사이언스의 개념과 툴을 직접 다뤄보고 적용가능한 스킬셋을 학습하며, 배운 결과를 효과적으로 전달하는 방법을 연습한다. 이 강의는 학생들에게 현대 사회가 요구하는 데이터사이언스의 중요 개념과 실제 연구 및 다양한 의사결정 프로세스에서의 활용방안 및 비전을 제공한다.전선 / 학사
인간언어에 대한 연구가 여러 가지 정보축적과 정보소통의 문제와 어떤 관련을 맺고 있는지를 소개한다. 인간의 자연언어와 컴퓨터의 인공언어의 공통점과 차이점을 이해한다. 언어정보의 자동처리 방법과 응용을 소개한다. 인간 언어에 대한 기초연구가 어떻게 음성인식, 음성합성 등의 음성정보 처리와 구문 분석, 의미정보 처리에 응용되며, 현대 정보사회의 발달을 위한 정보검색, 요약, 필터링, 그리고 기계번역 등에 적용되는지를 소개한다.전선 / 대학원
인체의 구조와 기능의 병태생리학적 현상을 올바르게 이해하기 위해서는 인체를 더 이상 부분이 아닌 전체 시스템으로 이해해야 한다는 이론이 여러 관련 분야에서 등장하고 있다. 본 과목에서는 대용량 데이터 생산에 따라 크게 성장하고 있는 유전체학, 단백체학 등의 바이오정보학과 건강인과 환자의 대규모 코호트 구축을 통한 다각적 환경 요인을 통합한 연구 분야의 소개를 통해 인체의 생리 및 병리 현상들을 시스템적으로 이해할 수 있는 기초 지식과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
UI(User Interface) 디자인이란 사람과 사람, 혹은 사람과 컴퓨터 사이에서 의사소통을 가능하게 해주는 시각적 시스템을 설계하는 것을 말한다. 본 수업 이를 위해 인간의 의사소통 방법이 컴퓨터 기술을 통해 어떻게 달라져야 하는지에 대해 연구하고 이를 물리적이거나 가상적인 면 위에 시각정보 요소들을 사용하여 어떻게 재설계 할 수 있는지에 대해 연구한다. 수강생들은 실제 사용중인 UI 디자인의 문제점을 찾고 이에 대한 디자인적 해결방법을 제안한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
이 강좌는 언어학의 응용분야로 인간이 쓰는 언어가 컴퓨터에서 어떻게 처리되는지 다룬다. 인간 언어가 지닌 음성, 형태, 통사, 의미적인 측면이 정보처리 관점에서 음성합성, 음성인식, 형태분석, 구문분석, 의미처리 등과 관련하여 어떻게 구현되는지 살펴보며, 실제로 음성합성기, 음성인식기, 정보검색시스템이나 기계번역기 등 상용화된 시스템 구축방법에 대해서도 살펴본다. 또한 대량의 자료를 수집하고 처리하는 코퍼스도 논의하여, 한국어 정보처리를 위한 기초자료 구축도 병행한다. 이 과목은 이론적인 방법론뿐만 아니라 실제처리에도 많은 초점이 맞추어지기 때문에 컴퓨터 프로그래밍 학습을 통하여 시스템 구축이나 자료를 처리하는 실습도 병행한다.전선 / 대학원
인과 관계를 이해하는 것은 일상생활 뿐 아니라 과학적 진보를 이루는 데 큰 역할을 해왔다. 특히, 인과 관계를 상관관계로부터 구분하는 것이나 비실험 데이터로부터 인과 중재의 효과를 측정하는 것은 의사 결정이나 다양한 분야의 정책을 개발하는데 중요해지고 있다. 이 과목은 인과 추론 방법에 대해 데이터사이언스와 인공 지능의 관점에서 고찰 한다.전선 / 학사
본 과목은 대용량의 정보를 취합, 규격화하여 정보간의 관계성을 쉽게 파악할 수 있도록 이를 구조화하는 기법을 다룬다. 이와 관련한 각종 개념(semantic web, XML, RDF, SPARQL, OWL 등)을 설명하며, 관련된 최신 연구 동향을 소개한다.교양 / 학사
본 교과목은 “언어”라는 개념을 여러 각도에서 확장시켜, 인간의 삶과 우주에 적용시켜 봄으로써 모든 분야의 기초과정 및 전공자에게 정보(information) 와 소통(communication)이라는 기초 개념이 얼마나 보편적인지를 탐구하게 한다. 자연언어와 인공언어, 세상의 정보를 담는 여러 기호 및 장치들, 예술과 디자인에서의 정보 구조, 그리고 이들의 소통 방식과 인간이 이에 참여하는 방식을 탐구한다. 이 모든 주제들을 기본적으로 인간 언어의 형식과 의미, 그리고 언어지식의 본질, 존재양식과 운용 원리에 기반하여 살펴 볼 것이다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 될 것이다.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
이 강좌는 인간과 컴퓨터 상호작용(HCI)에 관한 연구주제를 심도있게 다룬다. HCI의 고전적인 연구와 최근 각광 받는 연구 주제들에 대해서 공부하고, 이를 바탕으로 개인별로 선정한 연구 과제를 수행하며, 연구결과를 가지고 논문형태의 글쓰기를 시도해 봄으로서 향후 연구를 관련 학계에 발표할 수 있는 능력을 배양함을 목표로 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
사람들이 일반적으로 동의하는 시각적인 표현이 존재하지 않는 대량의 추상적인 데이터를 직관적으로 시각화하고 동적으로 제어할 수 있게 함으로써 사용자들의 인지능력의 향상을 꾀하는 정보 시각화에 대하여, 시지각 이론을 포함한 이론적 바탕에서 출발하여 데이터의 형태별 시각화 방법론, 인터액션 방법론, 디자인 스터디 방법론, 평가 방법론 등 다양한 기술적 배경을 실제 문제 해결을 통하여 학습한다. 더 나아가서, 정보시각화 기술에 기반하여 인터액티브한 시각적 인터페이스를 디자인하고 이를 통하여 전문가의 창의적 문제해결 능력을 극대화함으로써 인류가 직면한 실제 문제를 해결하려는 새로운 과학적 시도인 시각적 분석 기술도 학습한다. 특히 통계학, 기계학습, 데이터마이닝 등 데이터 과학 분야의 관련 기술들을 정보 시각화 시스템에 효과적으로 융합하는 기술적 방법론도 다양한 실례와 디자인 프로젝트를 통해 체득한다.