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본 연구는 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 딥러닝 기반 안면 및 음성 인식 기술을 활용한 공동주택 현관문 출입자 식별 시스템을 제안합니다. 제안하는 시스템은 CCTV를 통해 방문자의 얼굴을 인식하고, 안면 인식 실패 시 음성 인식을 통해 거주민을 식별하여 비접촉 출입을 가능하게 합니다.
친절한 독재자, 디지털 빅브라더가 온다 : 21세기 전체주의의 서막
일본 기업은 AI를 어떻게 활용하는가 : AI와 인간의 협력시대, 내 동료는 AI
나는 마당 있는 작은 집에 산다 : 땅콩집 건축가 이현욱의 행복한 집이야기
노킹 온 록트 도어= 아오사키 유고소설
오래된 도시의 골목길을 걷다 : 다시 가보고 싶은 그곳, 매혹적인 지방도시 순례기
스마트시티 에볼루션 : 유시티에서 메타버스까지, 도시의 진화
정신은 좀 없습니다만 품위까지 잃은 건 아니랍니다 : 살면서 늙는 곳, 요리아이 노인홈 이야기
사회공학과 휴먼 해킹 : 인간의 심리를 이용해 어떻게 원하는 것을 얻는가?
Intelligent Residential Buildings and the Behaviour of the Occupants : State of the Art
모두의 아두이노 DIY : 17가지 프로젝트로 만드는 나만의 스마트홈
수학암살 : 수학적 사고가 있다면 범하지 않을 오류들
포스트 코로나 로드맵 : 팬데믹 이후 미래 기술과 4차 산업혁명
(경제읽어주는남자의) 디지털 경제지도 : 디지털 트랜스포메이션의 현장을 가다
식물 예찬 : 우리는 왜 식물을 좋아하는가
(이코노미스트) 2019 세계경제대전망
(Stop) 선을 넘지 마라 : 인간관계 속에 숨어 있는 유쾌한 영역의 비밀
서울은 어떻게 작동하는가 : 그리고 삶은 어떻게 소진되는가
베이컨의 신기관 : 근대를 위한 새로운 생각의 틀
今日の世界
트렌드 코리아 2018 : 서울대 소비트렌드분석센터의 2018 전망
한국정보통신학회논문지
이승호한국인터넷방송통신학회 논문지
유영균, 조성욱, 고동범, 박정민2024 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PERVASIVE COMPUTING AND SOCIAL NETWORKING, ICPCSN 2024
Sneha, K.; Koritala, Sai Vinodh; Nandula, Manikya Gowtham; Kethavathu, Jaswanth Kumar; Potluri, Ganesh2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT COMPUTING AND EMERGING COMMUNICATION TECHNOLOGIES, ICEC
Joshika, S.; Kumar, A. Senthil; Santhi, L.; Sakthivel, R.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Yu, L.; Zheng, J.; Li, K.전기전자학회논문지
이지영; 정광현; 김주성; 이동호ENGINEERING RESEARCH EXPRESS
Punith, M. S.; Mamatha, I; Tripathi, Shikha정보과학회논문지
김태성, 은창수, 박종원한국인터넷방송통신학회 논문지
황기태, 이재문, 정인환江西科技师范大学学报 / Journal of Jiangxi Science & Technology Normal University
张敏; 罗雨; Zhang Min; Luo YuHealth and Technology
Ashok G.; John Paul J.; Thusnavis Mary Bella I.; Sybiya Vasantha Packiavathy; Sneha GautamThe International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
강남희전기전자학회논문지
임지민; 김찬; 차원석; 한태문; 허규원; 송상근; 이상준INTERNATIONAL JOURNAL OF ONLINE AND BIOMEDICAL ENGINEERING
Telagam, Nagarjuna; Somanaidu, U.; Kumar, M. Arun; Sabarimuthu, M.; Kandasamy, Nehru한국산학기술학회논문지
이승호ADVANCES AND APPLICATIONS IN MATHEMATICAL SCIENCES
Babu, K. Phani; Rao, G. Siva Nageswara; Kondabala, RenukaIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Muh Anshar; Nasri AnasPROCEEDINGS OF THE 2021 FIFTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON I-SMAC (IOT IN SOCIAL, MOBILE, ANALYTICS AND CLOUD) (I-SMAC 2021)
Gutal, Akanksha; Bhamare, Tejaswari; Mayekar, Ankita; Deshmukh, PrasadICSPC'21: 2021 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING AND COMMUNICATION (ICPSC)
Selvaraj, Kailasam; Alagarsamy, Saravanan; Dhilipkumar, M.IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
M. H. A. Edytia; N. Fakriah전선 / 학사
본 교과목의 목적은 동양윤리사상의 근간이라 할 수 있는 유가, 불가, 도가 등의 윤리사상에 대한 이해를 바탕으로 각 사상들을 비교분석하여 윤리사상과 관련된 새로운 개념과 이론을 도출하는 한편, 서양의 윤리사상과의 차이점등을 연구하는 데 필요한 주요 사상과 윤리학설 등을 살펴 동양윤리사상의 의미와 가치를 재정립하는 데 있다. 이를 위하여 유가, 불가, 도가 등 각 사상들의 생성되어진 시대적 배경과 상호 수용되어져 나가는 과정에 대한 이해를 통하여 동양의 각 사상들이 지닌 윤리 사상적 의미와 가치를 재인식하고 서양윤리사상과의 상이점등을 살펴 현대사회에 적용될 수 있는 동양윤리사상의 가치를 재조명하고 아울러 새로운 윤리관을 정립 등을 본 교과목의 내용과 범주로 한다전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
다양한 정보기기의 출현으로 인해 정보와 상호작용하기 위한 다양한 인터페이스가 개발되고 있다. 모바일 디바이스의 출현은 과거 WIMP(Window, Icon, Mouse, Pointer) 를 사용한 인터랙션 방법에서 멀티터치를 사용한 인터랙션으로 진화하는 등, 꾸준히 발전하고 있다. 이 과목에서는 널리 사용되는 사용자 인터페이스를 프로그래밍 관점에서 접근함으로써 사용자 인터페이스와 관련된 기반 기술에 대한 이해를 도모하고 새로운 인터페이스 개발에 필요한 지식을 학습한다.교양 / 학사
본 강과는 전기, 전자 지식이 없는 학생들을 대상으로 아두이노를 활용하여 학생들이 원하는 새로운 창작물을 제작하는 강좌이다. 앱인벤터와 아두이노를 이용해 실생활에 응용할 수 있는 다양한 프로젝트를 직접 제작해 본다. 전기, 전자의 전문 지식 없이도 아두이노를 통해 하드웨어와 소프트웨어를 모두 경험할 수 있는 다양한 실습을 경험한다. 이러한 실습을 바탕으로 학생들 스스로 문제를 해결할수 있는 개인 프로젝트와 다양한 전공을 가진 수강생들이 참여하는 수업이므로 3~4인 소규모를 결성한 팀 프로젝트를 진행하여 협업력을 키울수 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 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 최근 AI 컴퓨팅을 클라우드 뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 엣지 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 본 강좌는 최신 논문 분석, 구현 실습 및 그룹 프로젝트를 통해 앰비언트 인공지능을 위한 핵심 기술과 플랫폼을 익히고 응용하는 것을 목표로 한다. (1) 앰비언트 인공지능 기술: 모델 경량화, 신호처리와 딥러닝 모델의 하이브리드 운용, 클라우드-엣지 통합 운용, 연합 학습, 메타 학습 (2) 앰비언트 인공지능 플랫폼: TensorFlow, TensorFlow Lite, Coral AI, Jetson Nano (3) 앰비언트 인공지능 응용: 혼합현실, CCTV 자체 분석 등전선 / 학사
최근 급속한 기술 발달로 자율주행자동차, 드론, 휴머노이드, 무인생산로봇과 같은 스스로 인지 판단하여 움직이는 자율로봇들이 일상생활에 보급 등장하기 시작했다. 이들 로봇의 등장으로 사고가 나지 않거나 운전면허가 필요 없는 자동차나 사람이 진입이 어려운 핵발전소나 지진 재난현장에 구조 및 극한 작업을 하는 등 기존에 상상할 수 없었던 분야로 빠르게 응용되고 있다. 더욱이 빅데이터, 기계학습, 인공지능 기술과 결합하며 갈수록 인간스러운 로봇으로 발전하기 시작했고 실제로 여러 분야의 인간 노동력을 대체하기 시작했다. 이 수업에서는 수강생들은 자율로봇의 원리와 최신 기술 동향을 소개받고 실제 로봇 설계 및 프로그래밍을 통해 로봇의 지능을 구현해보고 응용함으로써 배우게 된다. 공대뿐만 아니라 다양한 전공의 학생들의 수강을 환영하며 수강생들은 다학제로 팀을 이루어 수업을 통해 배운 기술을 사용하여 새롭고 유용한 로봇을 만들게 된다. 모든 자료는 영어로 만들어 지며 한국어와 영어를 번갈아 가며 강의하고 실습을 강조하므로 교환학생 및 국제 학생의 수강신청도 권장한다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.전선 / 학사
본 강좌는 딥러닝 등 기계학습 기반 인공지능 및 관련 분야에 관심있는 수강생을 대상으로 하는 학부 교과목으로 인공지능 분야의 핵심이 되는 기계학습의 개념 및 응용을 소개하고, 주요 기계학습 알고리즘 및 모델들에 대해 학습한다. 과제 및 프로젝트를 통해 최신 기계학습 기법의 심층적 이해와 실제 구현 기회를 부여한다. 주요 내용으로는 학습이론, 선형모델 (선형회귀, 선형분류, Logistic 회귀), Support Vector Machine, 인공신경망, 순차모델, 기초 딥러닝 모델 (MLP, CNN, RNN), 앙상블 학습 등을 포함한다. 선수과목: 데이터구조 혹은 알고리즘, 선형대수, 확률변수, 프로그래밍 방법론공통 / 대학원
이 교과목의 목표는 중급정도의 영어 능력을 갖춘 이공계열 대학원 석사과정 학생들이 실험 연구 논문의 목적과 구조를 이해하고 초록 및 이메일 쓰기 등 학술적인 의사소통에 필요한 기초 역량을 갖추도록 돕는 것이다. 이를 위해 학생들은 사전 녹화된 동영상 수업을 매주 시청하면서 (1) 연구 논문의 구조와 언어적 특성, (2) 논문 제목 및 초록 작성법, (3) 참고문헌 작성 및 인용법, (4) 초록 및 이메일 작성 등 학술논문 작성 및 연구자 간의 의사소통에 필요한 제반 요소들에 대해 학습하게 된다. 또한 원격수업지침에 따라 매주 25분 정도 행해지는 실시간 수업에서 연습문제 풀이 등을 통하여 학습한 내용을 이해하고 질문하는 시간을 갖게 된다. 수업 동영상 ppt 자료는 영어이고 동영상 진행 언어 및 수업 언어는 한국어이다.전선 / 대학원
최근 생명과학 연구에서 컴퓨터를 이용한 통계분석이 필수적인 기술로 사용되고 있다. 본 과목에서는 고급 생물정보학 및 실습 1과 2에서 학습한 생물정보학 기본 개념과 분석 기법을 토대로 실제 연구를 설계하고 수행하여 데이터 분석을 통해 생물학적 결론을 도출하는 전과정을 직접 체험하도록 한다. 서열분석 또는 단백체 데이터와 생물학 데이터베이스의 데이터를 활용하여 단순한 측정 데이터의 분석에 그치지 않고 생명과학 각 연구 주제의 근본적인 질문에 답할 수 있는 분석을 이끌어내도록 하며, 이 과정에서 동료들과 효율적인 소통과 정보전달 방법을 습득해 독립적인 연구수행 능력을 기를 수 있게 한다.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.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.