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이상선
2007 / Korean Journal of Clinical Psychology
Eom S.J.,Lim T.G.,Jhun H.,Lee N.H.,Kang M.C.,Song K.M.
2021 / Ultrasonics Sonochemistry
박종권, 허윤정, 권순조
2022 / Biotechnology and Bioprocess Engineering
Joung J.Y.,Lee J.S.,Oh N.S.,Kim S.H.
2021 / Journal of Dairy Science
최문희, Min Young Lee, 양승화, 신현재, 전영진
2021 / Biotechnology and Bioprocess Engineering
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인공지능과 드론항공영상을 이용한 재난정보 탐지·추출 기술 개발
Drone futures : UAS in landscape and urban design
(2013~2038) 미국의 무인체계 통합 로드맵
Proxistant vision : motion, navigation, scale
드론 Pix4Dmapper : 3차원 지형정보 획득 및 분석
드론 영상 기반 농경지 공간 정보를 활용한 생육 관리맵 생성 및 정밀농업 시스템 개발 보고서
확대되는 무인항공기(드론) 기술·시장 전망과 최근 개발동향
(수중드론이라 불리는) 자율무인잠수정(AUV)의 개발 운용 실무 =
(개발자를 위한) 드론 해부학
드론긴급운영팀 운영지원 사용자 및 재난정보 전송·표출판(웹) 시범 구현
Meteorological Satellite Systems
드론의 위협과 대응 : 드론테러·드론범죄·드론사고에 대비하기 위한 대응 전략
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
컨조인트 분석을 통한 디지털카메라 수요분석
AI 인공지능 드론 만들고 날리고 딥러닝 구현하기 : 데이터수집, 파이썬과 파이토치, 인공신경망 학습, 아두이노 AI 드론에 적용
Remote sensing for geoscientists : image analysis and integration
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
측량정보공학 =
UAV cooperative decision and control : challenges and practical approaches
융합신호처리학회 논문지
이상범지구물리와 물리탐사
방은석, 손정술, 강웅, 이희욱, 김창렬, 이창원, 김보나, 황세호, 노상건, 손영선, 조성준Journal of Korea Water Resources Association
Kim H.K.,Kwon H.J.한국테러학회보
강욱2020 NEW TRENDS IN AVIATION DEVELOPMENT (NTAD)
Pecho, Pavol; Hruz, Michal; Skvarekova, Iveta; Azaltovic, Viliam전기학회논문지
이건영, 서기성Anali Pravnog Fakulteta Univerziteta u Zenici
Duraković, AdnanArray
Evangelos Mantas; Constantinos PatsakisWilderness & environmental medicine
Van Tilburg C한국민간경비학회보
백일홍제어.로봇.시스템학회 논문지
이주혁, 이호준, Sasanka Kuruppu Arachchige, 김남영, 허현정, 이규만Wildernessenvironmental medicine
Mustafa Cicek; Sinan Pasli; Melih Imamoglu; Metin Yadigaroglu; Muhammed Fatih Beser; Abdulkadir GunduzNature
Skibba, RaminWilderness & environmental medicine
Cicek M; Pasli S; Imamoglu M; Yadigaroglu M; Beser MF; Gunduz A예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김민규, 정갑용Journal of Visualization
Chen, Fengxin; Yu, Ye; Ni, Liangliang; Zhang, Zhenya; Lu, Qiang한국산학기술학회논문지
하강훈, 김재호, 최재욱AURA
이동률, 양기성, 양종훈, 이상은시큐리티연구
권희춘, 임한성2023 IEEE/CVF INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION WORKSHOPS, ICCVW
Sakaino, Hidetomo전선 / 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
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
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.논문 / 대학원
논문집필 연구 및 세미나전선 / 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
본 강좌는 통계모형을 이용한 고급 자료 분석의 전 단계로 자료에 대한 충분한 이해와 인사이트를 발견하는데 필요한 탐색적 자료 분석 방법들과 이에 도움을 주는 효과적인 시각화 방법에 대한 이론과 응용을 배운다. ▪ 요약통계 ▪ 그래프 문법 원리 ▪ 데이터 랭글링 ▪ 상관성 그래프 요약 (상관관계, 시계열, 인과관계) ▪ 다변량 자료의 시각화 ▪ 시계열 동적 자료의 시각화 ▪ 비정형 자료 시각화 ▪ 인터랙티브 그래프의 이론과 응용(shiny)전선 / 대학원
빅데이터와 인공지능은 무인이동체의 자율적인 운행을 위한 필수적인 기술이다. 빅데이터는 인공지능의 예측 정확성을 증대시키고 사고범위를 확장하는 기반자료로서 무인이동체의 다양한 운항 및 성능자료 등이 여기에 포함된다. 인공지능 기술에 의해 시스템이 지능화하게 되면 자율화 프로세스인 OODA(Observe-Orient-Decision-Action)가 적시에 연쇄적으로 이루어지게 되어 통신 차폐와 송수신 시간 지연, 재밍 등의 제한성을 가진 무인이동체의 임무 자유도를 현격하게 증대시키게 된다. 이 교과과정에서는 대학원생이 빅데이터의 처리기법과 딥러닝에서 핵심적인 요소인 신경망과 CNN(합성곱 신경망)을 학습하여 인공지능의 기본 원리와 적용을 이해하게 된다. 이를 통해 무인이동체의 자율화의 통제수준을 인지하고 자율화의 현 수준과 발전방향을 이해하여 가능한 임무를 선택하고 운영개념을 작성할 수 있는 지식과 식견을 가지게 될 것이다.전필 / 대학원
디지털 포렌식 기술의 입문과정으로서, 디지털포렌식의 절차, 디지털포렌식 기술 동향과 역사, 디지털포렌식 기술의 위기와 대응방안을 살펴본다. 즉, 디지털 데이터의 삭제, 암호화, 은닉에 대응하는 컴퓨터 시스템 및 소프트웨어 도구 기술, 디지털 증거물 데이터 처리과정의 무결점을 보장하는 기술, 디지털 증거물의 온전함을 보장하는 기술 등을 살펴본다.전선 / 대학원
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 전공하는 학생들의 다양한 관련 분야 경험을 위해 학교 내에서 강의를 통해 습득한 지식이 어떻게 응용되는지를 배우는 것을 목표로 한다. 기본강의를 통하여 문제의 접근, 분석, 결과를 정리하고 실습을 통해 데이터사이언스 지식의 적용현황을 체험하며 이를 발전시킬 수 있는 새로운 방법론을 모색한다. 이 과목은 데이터사이언스 대학원 전공 학생으로 하계 인턴 프로그램에 참가한 학생에 한한다.전선 / 학사
우주추진에 관한 총괄적인 소개와 각종 로켓트 추진기술에 대한 개념적인 설명으로부터 구체적인 화학 로켓트, 전기추진 로켓트, 미래추진 로켓트를 설명한다. 그리고 지구 대기권외 우주추진, 지구대기권 왕복 우주추진, 태양계 우주추진, 타 태양계 우주여행 및 초장거리 우주여행 추진기술을 소개한다. 그리고 현재까지 가장 널리 사용되고 있는 화학로켓트인 고체추진로켓트, 액체추진로켓트, Hybrid 로켓트 추진방식 및 성능, 장단점을 비교하고, 로켓트 설계의 주요 요소기술인 연소실 설계, 노즐 설계, 열전달 설계, 연료/산화제 공급계 설계, 연소불안정 해석, 측정기술 등에 대하여 설명한다.전선 / 학사
이 과목은 데이터를 시각적으로 표현하여 복잡한 정보를 이해하고 전달하는 능력을 개발하는 데 중점을 둔다. 다양한 시각화 도구와 기법을 사용하여 데이터를 분석하고 효과적으로 시각화하는 방법에 대해 학습한다. 학생들은 데이터 시각화 기본 원칙과 규칙을 배우며 이를 활용하기 위한 도구들(Python, R)을 다루는 법을 배울 것이다. 이외에도 상호작용과 애니메이션을 위한 시각화 및 전처리 기법, 시각화 사용사례 등을 학습함으로써 탐색적 자료분석 능력을 함양한다.전선 / 대학원
위성의 궤도정보 확인 및 위성 운영 목적 정의, 임무 규정, 임무 분석, 요구사항 정의와 같은 위성 임무 분석 과정에 대하여 학습한다. 또한, 과학관측 및 우주 공간상에서 실험 등, 다양한 우주임무에 대해 알아보고, 그 특성을 분석한다.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
이 과정은 프로젝트 중심 수업으로 학생들은 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 어플리케이션 개발 수명 주기, 어플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있다. 이 수업에서는 소프트웨어 개발의 기초와 소프트웨어 2.0의 개념을 다루며, 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행할 예정이다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 어플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 어플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
확률이론의 기초를 이해하고 이를 바탕으로 상태변수를 추정하는 원리를 배운다. 또한 이를 비행체 제어에 응용한다. 칼만필터에 대한 상세한 식을 유도하고 그 특성을 연구한다. 비선형 시스템에 적용될 수 있는 Extended 칼만필터를 유도하고 실제 비행기나 인공위성에 응용한 예를 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.논문 / 대학원