최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
Pyo S.,Lee J.,Kim W.,Jo E.,Kim J.
2019 / Advanced Functional Materials
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
미세먼지 국내외 관련 산업 이슈분석과 주요 핵심사업 시장전망
맑음, 흐림, 바람, 비 그리고 미세먼지
기후변화에 따른 미세먼지 대기질 변화 추정 및 관련 정책 지원 연구
미세먼지, 중국은 어떻게 극복하고 있을까?
기후변화에 따른 미세먼지 대기질 변화 추정 및 관련 정책 지원 연구
기후변화를 고려한 미세먼지 예측 및 중장기 관리정책 수립 연구
딥러닝을 활용한 해양오염 예측도구 개발 및 적용 연구.
미세먼지
미세먼지오염 저감을 위한 대기관리법제 개선방안 연구
데이터마이닝을 이용한 첨단 교통정보의 분석 연구 =
굿바이! 미세먼지 : PM10, PM2.5의 위험성과 대책
미세먼지와 인공강우
초미세먼지(PM2.5)의 건강영향 평가 및 관리정책 연구.
미세먼지·미세플라스틱 대응정책과 제거·저감기술 R&D 추진현황 분석
초미세먼지(PM2.5)의 건강영향 평가 및 관리정책 연구 =
AI·빅데이터 기반 도로 살얼음(블랙아이스) 진단 및 대응 방안
공간정보 및 IoT 기반의 대기질(악취, 미세먼지) 분석 시스템 최종보고서
교통환경정책 수립을 위한 대기환경 개선효과 추정방안 연구 : 도로이동오염원을 중심으로
Development of a roadside atmospheric diffusion model MCAD
미세먼지 시즌제 도입 방안
Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
홍순원; 이재성KSCE Journal of Civil Engineering
원태연, 어양담, 성홍기, 정규수, 윤준희, 이경욱한국측량학회지
원태연, 어양담, 성홍기, 정규수, 윤준희Journal of the Institution of Engineers (India): Series B
Mala, S. Pushpa; Sameer, Suhiepha; Shree, M. Sneha; Sneha한국인터넷방송통신학회 논문지
이원형, 서주완, 김기연, 인치호KSCE Journal of Civil Engineering
원태연; 어양담; 성홍기; 정규수; 윤준희; 이경욱IEEE Sensors Journal
Xiang, Y.; Chen, Z.; Xuan, Q.; Zhang, K.; Zhang, T.; Dick, R.P.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Prasanjit Dey; Soumyabrata Dev; Bianca Schoen PhelanEnvironmental monitoring and assessment
Adil, Masood; Kafeel, AhmadIEEE Transactions on Artificial Intelligence, Artificial Intelligence, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Artif. Intell.
Wang, G.; Shi, Q.; Wang, H.; Gu, K.; Wei, M.; Wong, L.K.; Wang, M.Atmospheric Pollution Research
Suh K.S.,Min B.I.,Yang B.M.,Kim S.,Park K.,Kim J.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Fan, Y.; Sun, L.; Liu, X.Geoscientific Model Development
Lyu B.,Huang R.,Wang X.,Wang W.,Hu Y.디지털융복합연구
이기혁, 황우성, 최명렬Environmental monitoring and assessment
Masood A; Ahmad K정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
신익희; 문용혁; 이용주Applied Sciences (Switzerland)
Ko K.K.,Jung E.S.Atmospheric Pollution Research
Yang J.,Yan R.,Nong M.,Liao J.,Li F.,Sun W.Journal of The Institution of Engineers (India): Series B
Pushpa Mala Siddaraju; Suhiepha Sameer; Sneha Shree Manjunath; null Sneha한국인터넷방송통신학회 논문지
이재원; 인치호전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.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
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.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
본 강의는 우선 지속가능 교통에 관한 정의, 평가 및 실행에 관한 주요 이슈들을 다룬다. 주요하게는 지속가능성의 개념 범위, 관련한 이슈 및 전망, 지속가능성 분석에 관한 평가, 지속가능 의사결정과정 및 관련 제반 이론들에 관한 내용에 초점을 맞추어 강의를 진행한다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
구강악안면방사선학 연구 분야에 관심을 가지는 학생들을 대상으로 구강악안면방사선학 분야에서 진행되고 있는 임상적 및 기초적 연구 분야와 연구방법에 대한 소개를 진행하며 수강생들은 각자 하나의 주제를 가지고 직접 실습을 통하여전선 / 대학원
통계적인 자료분석 기법들-EOF(empirical orthogonal function), CSEOF(cyclostationary EOF), CEOF(complex EOF), EEOF(extended EOF), POP(principal orthogonal patterns)분석, 시계열분석 및 웨이브블렛분석, 수학적, 통계적 이론을 배운다. 이론에 근거한 분석 프로그램을 이용하여 지구과학 연구에 쓰이는 자료를 분석하고 해석하는 능력을 배양한다. 강의실에서 실제로 프로그램을 수행하고 그 결과를 분석하고 해석하는 실질적인 강의를 구현하여 대학원생들의 연구 능력을 향상한다.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 / 학사
본 강의의 목표는 석유가스 생산, 이산화탄소 지중 저장 등과 같은 인위적 활동에 의한 지하 매질의 시간에 따른 변화를 추정하기 위해 지구물리 자료를 처리 및 해석하는 데 있어 필수적인 지식을 습득하는 데 있다. 본 강의는 시간에 따른 암석 물성 및 유체 물성의 변화를 분석하기 위해 시간차 지구물리 자료의 취득, 처리, 해석에 대해 다룬다. 학생들은 시간차 지구물리 자료 해석하기 위한 지구물리 기초 이론을 학습하여 시간차 지구물리 현장 자료를 해석하는 실습을 수행한다.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
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.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
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
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
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 학사
세계적으로 유명한 반도체 회사에 소속된전문가들의 지도 아래 인공지능 반도체 기술에 대한 깊은 탐구의 기회를 제공한다. 수업을 통해 인공지능 반도체 기술의 핵심 원리와 다양한 응용에 대한 종합적인 이해를 얻게 되고, LLM(Large Language Model), Biomedical 분야 등에 인공지능 반도체를 활용하는 방안에 대해 국내외 전문가들의 주관으로 강의가 진행될 예정이다. 이를 통해 인공지능 반도체 기술의 장점과 한계를 명확히 파악하며, 현실 세계에서 혁신적인 해결책과 응용 사례를 제안할 수 있는 능력을 갖추게 된다.