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본 연구는 불확실한 환경에서 무인항공기의 자율 비행을 위한 경로 계획 방법을 제안한다. 특히, 소프트 액터 크리틱(SAC) 알고리즘 기반의 강화 학습을 활용하여 빠른 계산 속도와 높은 반복성을 가진 2차원 환경에서의 경로 생성을 목표로 한다. 동적 장애물이 있는 환경에서의 학습 기반 경로 계획 시뮬레이션을 통해 학습 및 경로 생성 결과를 분석하였다.
Distributed software agents and applications : 6th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, MAAMAW'94, Odense, Denmark, August 3-5, 1994 : proceedings
Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles
Algorithmic foundation of robotics VII : selected contributions of the seventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Reasoning with uncertainty in robotics : international workshop, RUR '95, Amsterdam, The Netherlands, December 4-6, 1995 : proceedings
Intelligent planning for mobile robotics : algorithmic approaches
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Informatics in control, automation and robotics : selected papers from the international conference on informatics in control, automation and robotics 2007
Decision making under uncertainty : theory and application
Hybrid systems : computation and control : Second International Workshop, HSCC '99, Berg en Dal, The Netherlands, March 29-31 1999 : proceedings
Recent developments in unmanned aircraft systems
Advances in cooperative control and optimization : proceedings of the 7th International Conference on Cooperative Control and Optimization
Algorithmic foundations of robotics VIII : selected contributions of the eighth international workshop on the algorithmic foundations of robotics
Software-enabled control : information technology for dynamical systems
Handbook of learning and approximate dynamic programming
Algorithmic Foundations of Robotics XI : Selected Contributions of the Eleventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Collective robotics : First International Workshop, CRW '98, Paris, France, July 4-5, 1998 : proceedings
Reverse hypothesis machine learning : a practitioner's perspectives
Artificial intelligence in highway location and alignment optimization : applications of genetic algorithms in searching, evaluating, and optimizing highway location and alignments
Learning-based control : a tutorial and some recent results
IEEE Transactions on Vehicular Technology
Yu, L.; Chen, Z.; Wu, H.; Xu, Z.; Chen, B.Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems
Yuanhang Chen; Shaofang WuJournal of Institute of Control, Robotics and Systems
Soo-Jong Hyeon; Tae-Young Kang; Chang-Kyung RyooProcedia Computer Science
Sharma, Geeta; Jain, SanjeevNeurocomputing
Chen P.,Pei J.,Lu W.,Li M.Unmanned Systems
Jingrui Guo; Guanzhong Zhou; Hailong Huang; Chao HuangICT Express
Lee M.H.,Moon J.Advances in Space Research
Qi, L.; Yang, X.; Bai, F.; Deng, X.; Pan, Y.IEEE ACCESS
Xie, Ronglei; Meng, Zhijun; Wang, Lifeng; Li, Haochen; Wang, Kaipeng; Wu, ZheExpert Systems with Applications
Wang Z.,Li P.,Wang Z.,Li Z.IEEE Transactions on Vehicular Technology
Xiaolin Tang; Bing Huang; Teng Liu; Xianke LinSensors (Switzerland)
Prianto E.,Kim M.,Park J.H.,Bae J.H.,Kim J.S.Ocean Engineering
Zheng Y.,Tao J.,Sun Q.,Sun H.,Chen Z.,Sun M.,Xie G.Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications
Yang Y.,Hou Z.,Chen H.,Lu P.Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Tao, B.; Kim, J.-H.APPLIED SOFT COMPUTING
Zhang, Sitong; Li, Yibing; Dong, QianhuiApplied Sciences (Switzerland)
Park K.W.,Kim M.S.,Kim J.S.,Park J.H.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering
Huazhen Fang; Li Liu; Qing Gu; Xiaofeng Xiao; Yu MengExpert Systems with Applications
Shi J.,Zhou S.,Man X.,Li C.,Guo F.Ocean Engineering
Jin K.,Wang J.,Wang H.,Liang X.,Guo Y.,Wang M.,Yi H.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.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
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.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
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
교통계획수요추정의 근본을 이루는 토지이용과 교통계획에서 출발하여 4단계 기법, 즉 발생교통량추정, 분포교통추정, 수송수단배분추정, 노선배정추정을 위한 모형의 적용 및 개발에 중점을 두어 교통계획의 배경과 개념 등을 연구하게 된다. 또한 실제 4단계 과정을 소규모 네트웍에 적용해 봄으로써 프로그램 능력과 실무능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
스마트시티는 복잡 인프라 시스템의 확률 기반 모형의 구축과, 계측 데이터에 기반한 학습/업데이팅, 그리고 상황별 실시간 추론에 기반한 의사결정을 필수적으로 요구한다. 본 교과목은 이러한 정보공학 기반 인프라 시스템 관리의 기반이 되는 다음의 베이지안 이론과 방법론을 소개한다: (1) 데이터 기반 통계적 학습: 마르코프 체인 몬테 카를로, (2) 인과관계 모형 구축, 학습 및 추론: 베이지안 네트워크, (3) 커널 기반 학습 및 추론: 가우시안 프로세스, (4) 시그널 프로세싱: 베이지안 필터. 각 방법론을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 직접 실습하고, 재난재해 레질리언스, 안전, 생애주기 관리 등 다양한 인프라 관련 문제에 적용함으로써 스마트시티를 구현하는 데에 필요한 인프라 정보공학 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다.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 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 학사
“공간정보분석1: 통계모형”의 심화과정으로 해석모형과 달리 예측모형에 초점을 둔다. 공간 패턴의 학습과 예측에 접목할 수 있는 머신러닝과 인공지능의 주요 이론과 알고리즘을 소개하며 R/Python 코딩과 사례연구를 통해 실천적 공간데이터 사이언스의 기초를 제공한다. 이 강의는 머신러닝의 학습이론, 감독학습, 무감독학습, 신경망, 앙상블 학습을 주 내용으로 하며 공간 헤도닉 모형, 공간 클러스터와 아웃라이어 패턴, 가우시언 프로세스와 공간 크리깅 내삽, 공간의사결정 등 지리학적 활용을 연습한다.전선 / 대학원
인공지능은 복잡하고 난이도 높은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 도시 계획 및 설계 등 다양한 분야에서 변화를 가져오고 있다. 본 교과목은 도시 계획 및 설계 분야에서 인공지능과 그 응용에 대해 다룬다. 본 교과목은 인공지능의 이론적 배경과 도시 과학 및 설계와의 관련성, 일반적인 인공지능 알고리즘과 그 응용, 코딩 실습 3부로 구분된다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.