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본 논문은 다중자율무인잠수정의 효율적인 운용 및 임무 수행, 충돌 및 간섭 방지를 위해 상대 관측 정보를 활용한 위치 추정 알고리즘을 제안합니다. 실제 해양 실험을 통해 획득한 센서 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 알고리즘을 검증했으며, 다양한 상대 관측 정보의 최적 조합을 도출하여 위치 추정 성능을 향상시켰습니다.
Underwater SLAM for structured environments using an imaging sonar
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Adaptive sampling with mobile WSN : simultaneous robot localisation and mapping of paramagnetic spatio-temporal fields
3D-position tracking and control for all-terrain robots
Robotic navigation and mapping with radar
State estimation for robotics
Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Simultaneous localization and mapping for mobile robots : introduction and methods
Optimization and cooperative control strategies : proceedings of the 8th international conference on cooperative control and optimization
Principles of GNSS, inertial and multisensor integrated navigation systems
Distributed consensus in multi-vehicle cooperative control : theory and applications
Cooperative control : a post-workshop volume: 2003 block island workshop on cooperative control
Reasoning with uncertainty in robotics : international workshop, RUR '95, Amsterdam, The Netherlands, December 4-6, 1995 : proceedings
Algorithmic Foundations of Robotics XI : Selected Contributions of the Eleventh International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics
Space electronic reconnaissance : localization principles and technologies
Mobile robots : navigation, control and remote sensing
Informatics in control, automation and robotics : selected papers from the international conference on informatics in control, automation and robotics 2007
Advances in cooperative control and optimization : proceedings of the 7th International Conference on Cooperative Control and Optimization
Radar imaging for maritime observation
제어.로봇.시스템학회 논문지
이권수, 최기환, 이필엽, 김호성, 이한솔, 강형주, 이지홍제어.로봇.시스템학회 논문지
이권수, 최기환, 이필엽, 김호성, 이한솔, 강형주, 이지홍IEEE Robotics and Automation Letters
Jonghoek KimIEEE Robotics and Automation Letters
Kim J.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering
Li, Y.; Yu, W.; Xu, H.; Guan, X.동력시스템공학회지
이정우, 최영호, 김영복, 서진호International Journal of Robotics Research
Walls, J.M.; Eustice, R.M.Applied Soft Computing Journal
Lu J.,Chen X.,Luo M.,Zhou Y.Gyroscopy and Navigation
Koshaev, D. A.IEEE Transactions on Wireless Communications
Rong Fan; Zhigang Jin; Yishan SuSENSORS
Lin, Ri; Zhang, Feng; Li, Dejun; Lin, Mingwei; Zhou, Gengli; Yang, CanjunWireless Networks
Hu H.,Chen Y.L.,Peng B.,Li Z.,Wu Q.,Lin Z.R.,Wang X.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, Automatica Sinica, IEEE/CAA Journal of, IEEE/CAA J. Autom. Sinica
Wang, Sen; Chen, Ling; Gu, Dongbing; Hu, HuoshengJOURNAL OF FIELD ROBOTICS
Xu, Shuo; Jiang, Yanqing; Li, Ye; Wang, Bo; Xie, Tianqi; Li, Shuchang; Qi, Haodong; Li, Ao; Cao, JianIEEE Sensors Journal
Song, F.; Zeng, Q.; Zhang, R.; Zhu, X.; Zhou, H.; Ye, X.Scientific Reports
Hou M.,Wu H.,Peng J.,Li K.Intelligent Service Robotics
Sinyukov, D.; Desmond, R.; Dickerman, M.; Fleming, J.; Schaufeld, J.; Padir, T.International Journal of Advanced Robotic Systems
Haifeng Jiu; Wei DengIEEE Internet of Things Journal
Wanlong Zhao; Shuyin Zhao; Guoyao Zhang; Gongliang Liu; Weixiao Meng2015 15TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL, AUTOMATION AND SYSTEMS (ICCAS)
Kang, Banseok; Cho, Dong-il; Kim, Kwangsoo전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.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 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.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
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 강의에서는 조선해양 분야를 포함한 여러 공학 분야에서 IoT를 중심으로 포괄적 사물 연결 기술의 발전에 의해 과거 일방향 중앙관리식을 지양하면서 발생하고 있는 양방향 탈중앙화(decentralization)와 관련하여, 이를 실현하기 위한 요소 기술과 적용, 그리고 적용에 따른 효과를 다양한 외부 전문가의 세미나를 통해 살펴보기로 한다. 예컨대, 주변 환경의 불확실성에 대처하기 위해서 자율 운항 선박에 필요한 탈중앙적 제어통제 시스템, 효율적 자율 운항 선박 운용을 위한 해상 무선 통신 및 e-Navigation 시스템, 해양 신재생 에너지를 독립적으로 생산, 소비, 전송이 가능한 해양 에너지 복합 공급기지 또는 인공섬을 위한 해양공간 활용 기술, 해상 연료공급(벙커링) 제어 및 유동 해석, 해양 자원생산 설계 및 제어, 신재생에너지 클러스터 구축, 해양 실시간 모니터링 및 예측 등의 기술에 대해서 학습하도록 한다. 여러 전문가에 의한 세미나를 통해 탈중앙화와 관련된 산업계의 최신 기술을 접하게 함으로써 스마트 오션 모빌리티에 대한 학생들의 관심을 유도하도록 한다. 또한, 산업계 전문가가 제시한 현업 문제에 대해 탈중앙화 기술을 적용할 수 있는 일종의 IC-PBL (Industry Coupled Project Based Learning)을 의무화 함으로써 학생들의 학업 성취도를 높이고자 한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 선박, 잠수체, 고속선, 무인선 등의 다양한 해양운송체(Marine Vehicles)의 동역학과 그에 대한 제어에 대한 심화 이론들과 시뮬레이션 방법을 학습한다. 해양운송체에 대한 일반적인 유체 동역학적 모델링 방법에 대해 살펴보고, 선박 조종에 대한 전통적인 운동 방정식 모델과 추진기 모델에 대해 학습한다. 이를 기반으로 해양운송체 운동방정식에 대한 안정성 분석법, 제한수역 및 천수역에서의 유체력 모델, 횡동요 연성 효과 등에 대한 고급 조종 이론들을 추가적으로 학습한다. 강의 후반부에서는 바다에서 무인수상선과 무인수중체가 운용되기 위해 필요한 파도, 바람, 조류 등의 다양한 해양환경하중에 대한 심화 이론과 평가 방법, 수치 모델에 대해 학습한다. 또한 무인해양운송체가 위치유지 및 경로추적, 장애물 회피 등의 임무를 수행하기 위해 필요한 제어 이론 및 추력분배 알고리즘에 대해 학습한다.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
비선형조종성 운동방정식을 유도하고, 이 방정식의 계수들에 관한 이론적, 실험적 해석방법을 다룬다. 또 이 방정식의 해로부터 선박의 안정성을 판정하고 선형과 안정성과의 관계를 조사한다. 제한수로나 유한수심과 같이 특수한 해역에서의 배의 조종성방정식을 유도하고, 방정식의 해를 사용하여 배의 항적을 추정한다.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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 학사
산업입지에 관련된 여러 이론을 연구하고, 이들 이론과 실제를 비교 분석한다. 특히 근대 입지론에서 논의되고 있는 새로운 경향에 중점을 두며, 공업뿐만 아니라 농업, 교통 등 기타 여러 지리학 분야에서 취급되는 입지(location)에 관한 여러가지 이론도 포함시켜 다룬다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.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
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.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
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.