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본 연구는 효율적인 도로 및 교통정보 관측을 위한 드론 운용 시뮬레이터를 개발하고 활용성을 평가했습니다. 드론에 장착된 센서의 수학적 모델을 기반으로 시뮬레이터를 구축하고, 가상 테스트 필드를 통해 센서 특성, 관측 방향, 위치 등이 관측에 미치는 영향을 분석했습니다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 도로/교통정보 관측을 위한 최적의 드론 운용 방법론을 제시했습니다.
(첨단) 교통안전공학 =
Vehicular networks : from theory to practice
드론 비즈니스 =
Modeling Mobility with Open Data : 2nd SUMO Conference 2014 Berlin, Germany, May 15-16, 2014
An Analysis of Hov Lanes.
동적시스템 자동제어
Advanced video-based surveillance systems
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
(2023년 최신판) 드론 무인멀티콥터 조종 개론 =
Drone futures : UAS in landscape and urban design
Mobile 위치정보를 이용한 동적 OD 생성방안 기초연구 =
드론 무인항공기 하늘의 산업혁명 : 개발의 기초산업별 활용비즈니스 전략
Advances in human-computer interaction : human comfort and security
사물인터넷이 바꾸는 세상
천재 로봇공학자 다니엘라 루스의 MIT 로봇 수업 : 인간과 로봇이 함께 만드는 찬란한 미래
Statistical process monitoring using advanced data-driven and deep learning approaches : theory and practical applications
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Advanced technologies for air traffic flow management : proceedings of an international seminar organized by Deutsche Forschungsanstalt für Luft- und Raumfahrt (DLR), Bonn, Germany, April 1994
Advances in intelligent vehicles
드론, 원리·법규·운용·안전·촬영
IEEE Access
Gohari A.,Ahmad A.B.,Rahim R.B.A.,Elamin N.I.M.,Gismalla M.S.M.,Oluwatosin O.O.,Hasan R.,Latip A.S.A.,Lawal A.한국아스팔트학회지
우병훈, 김용주, 이강훈, 강일환, 한기남, 장창환Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour
Ryan A.,Fitzpatrick C.,Christofa E.,Knodler M.Transportation Research Interdisciplinary Perspectives
Karljohan Lundin Palmerius; Alexander Uggla; Gustaf Fylkner; Jonas Lundberg한국ITS학회 논문지
김수희; 이재광; 한동희; 윤재용; 정소영IEEE Internet of Things Journal
Bisio I.,Garibotto C.,Haleem H.,Lavagetto F.,Sciarrone A.디지털콘텐츠학회논문지
양인철, 전 우 훈, 문 재 필대한토목학회논문집(국문)
이문엽, 박제진, 진태희, 하태준Vehicular Communications
Kumar A.,Krishnamurthi R.,Nayyar A.,Luhach A.K.,Khan M.S.,Singh A.한국방재학회논문집
이태원; 박세준; 오재철; 강대흥IEEE Access
Chronis C.,Anagnostopoulos G.,Politi E.,Dimitrakopoulos G.,Varlamis I.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Automat. Sci. Eng.
Krishnamurthy, P.; Khorrami, F.한국산학기술학회논문지
김지은, 윤준희한국지리정보학회지
이태현; 강건욱; 염준호한국산학기술학회논문지
이건석; 윤준희; 최강혁Transportation Research Part A: Policy and Practice
Outay F.,Mengash H.A.,Adnan M.대한토목학회논문집(국문)
이석배, 정민, 어수창, 김종전CEAS Aeronautical Journal: An Official Journal of the Council of European Aerospace Societies
Stolz, Maria; Papenfuss, Anne; de Albuquerque Richers, Georgia Cesar; Bahnmüller, Anna; Syed, Azeem Muhammad; Gerndt, Andreas; Fischer, Martin; Wegener, Jan; Lieb, Teemu Joonas; Biella, MarcusArabian Journal of Geosciences
Amir Hamedpour; Farshid Farnood AhmadiJournal of Transportation Engineering, Part A: Systems
Yiqun Xia; Daniel Silber; Zhengnan Ma; Oliver Voßen; Lutz Eckstein전선 / 대학원
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.전선 / 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 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 학사
로봇은 기술 발전과 수요 증가에 따라 공장 등의 제한된 환경에서 사람들이 생활하는 일상 환경으로 확장되고 있으며, 안전하고 효과적으로 로봇을 적용하기 위해서는 로봇이 사용되는 환경에 대한 이해가 필수적이다. 로봇 비전 과목은 카메라를 이용하여 로봇 주변의 3차원 공간 구조나 보행자, 차량 등 다양한 객체 등 로봇이 사용되는 주변 환경의 전반적인 인식에 관련된 다양한 문제와 해결방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 다양한 컴퓨터 비전의 연구 분야 중 로봇에 관련된 카메라 모델, 자세 추정, 3D reconstruction, 딥러닝을 이용한 물체 인식 및 추적 등의 주제에 대해 기초적인 내용을 강의한다.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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
교통 분야의패러다임이 공급 개발 중심에서 수요 관리 중심으로 전환됨에 따라, 교통시설 및 교통시스템의 운영이론 및 응용의 중요성이 증대되고 있다. 본 강의는 교통시설 및 시스템의 운영과 관련한 다양한 주제를 심도있게 다룬다. 주요하게 다루는 내용으로 교통물류, 교통안전, 미시적 교통 시뮬레이션 등이 포함된다.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 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
도로설계상에 있어서 교통공학적인 면에서 고려해야 할 것이 무엇이며 그에 따라 필요한 고려사항으로서 도로상의 교통량을 추정하고 도로의 용량, 정지 및 추월시거평면 및 종단선형설계, 곡선의 배합, 편구배와 구배에 관한 내용을 다룬다. 또한 설계적인 측면에서 평면 및 입체교차설계, 엇갈림 분류 및 합류구간설계, 도로설계 등에 대한 연습도 다루게 된다.전선 / 학사
교통과 정보통신체계의 흐름을 지리적 측면에서 살펴 이들 문제에 대한 이해를 높이고 이들 현상에 대한 분석능력을 기르는 것을 목표로 삼는다. 주요 교수내용은 교통 및 정보통신체계의 발달과정, 교통 및 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신과 도시발달, 도시교통, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이다.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
본 과목은 박사과정 대상의 도시환경 분석 모형과 데이터 시각화 심화 과정이다. 통계 모형 방법은 도시설계와 조경학을 포함한 다양한 학문 분야의 연구에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 빅데이터를 활용한 고급 모델링 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 데이터 시각화 분석을 통한 분석과 해석의 고도화가 이루어지고 있다. 본 과정에서는 이러한 고급 모형 중 도시환경 분야에 적합한 공간회귀모형, 다층모형, 시계열 모형을 다룬다. 학생들이 이 모형들을 이용한 연구과제를 수행하며, 데이터 시각화를 통해 도시 및 조경 관련 의사결정에 관련된 함의를 도출하는 과제를 수행한다. 본 과목을 수강하기 위해서는 기초 통계 모형(OLS, Logistic Model)에 관한 이해가 필수적으로 요구된다.전선 / 대학원
본 과목은 박사과정 대상의 도시환경 분석 모형과 데이터 시각화 심화 과정이다. 통계 모형 방법은 도시설계와 조경학을 포함한 다양한 학문 분야의 연구에서 광범위하게 이용되고 있다. 최근에는 빅데이터를 활용한 고급 모델링 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 데이터 시각화 분석을 통한 분석과 해석의 고도화가 이루어지고 있다. 본 과정에서는 이러한 고급 모형 중 도시환경 분야에 적합한 공간회귀모형, 다층모형, 시계열 모형을 다룬다. 학생들이 이 모형들을 이용한 연구과제를 수행하며, 데이터 시각화를 통해 도시 및 조경 관련 의사결정에 관련된 함의를 도출하는 과제를 수행한다. 본 과목을 수강하기 위해서는 기초 통계 모형(OLS, Logistic Model)에 관한 이해가 필수적으로 요구된다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
산업화에 따른 도시화 그리고 지속적인 대도시화에서 발생되는 교통문제를 효과적으로 대처할 수 있는 계획방법론의 습득을 위해, 도시교통문제의 특성분석, 도시성장에 따른 장래교통수요예측, 교통수단의 특성과 소비자 선택 행태, 대안의 성안과 비교평가분석 등에 관한 이론과 모형들을 연구한다.교양 / 학사
4차산업혁명의 전개와 함께 교통물류분야 역시 변화 과정 중에 있다. 정보통신기술발전에 기반한 자동화, 무인화 기술들이 운송분야에 접목되면서, 철도의 무인운전은 이미 상용화 되었으며 항공이나 해운 역시 특정 환경에서는 무인 주행이 활용되고 있다. 가장 복잡한 환경을 가진 도로운송분야에도 주행보조기능을 시작으로 완전자율주행기술의 도입을 위한 중간 단계의 기술들이 개발되어 적용되고 있는 중이다. 뿐만 아니라 드론과 같은 도심항공운송수단, 자율주행셔틀, PRT(Personal rapid transit), 화물배송셔틀 등 다양한 형태, 규모, 목적의 운송수단들이 등장하면서 모빌리티 산업의 변화가 일어나고 있다. 그리고 이러한 새로운 기술과 운송수단들은 비즈니스영역에도 영향을 미쳐 MaaS(Mobility-as-a-service)와 같은 새로운 개념을 제안하기도 하고, 신개념 운송사업을 등장시키는 등 운송시장의 변화도 가져오고 있다. 본 교과목은 유인(有人)에서 무인(無人)운송으로 전환되는 과도기에 새로이 등장하는 모빌리티 및 기반시설 기술들을 소개하고 이로부터 파생되는 새로운 산업들을 함께 알아보고자 한다. 먼저 지금의 변화가 있기까지의 기술의 발달, 회적 환경의 변화를 살펴보고 이러한 변화로의 전개에 대해 토론한다. 그리고 우리가 직면하는 현시대의 정치, 경제, 사회, 기술적 변화들을 통해 향후 중·단기 변화들에 대해 예측해 본다. 마지막으로 도시의 장기 미래상을 기반으로 스마트 모빌리티에 대한 장래 수요와 환경들을 예상하고 모빌리티 서비스의 핵심가치와 장기적인 혁신 방향성을 논의해본다.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
항공기나 자동차 등의 운송체의 설계시 승객이 느끼는 소음과 환경소음 측면에서의 외부소음을 줄이는 것은 증대하는 정온한 환경유지 측면이나 상품의 질적인 측면에서 매우 중요하다또한 터보회전기계 등 다양한 응용분야에 대한 소음문제에 대해 보다 학문적이고 체계적인 접근을 통해 물리적인 이해도를 증진하고 실제 응용과제를 수행해 본다.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.