최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
최창준, 공하성
2021 / The International Journal of Advanced Smart Convergence
오설미, 이기영, 김현성, 배병규, 강보민, ZHAOJIA
2020 / Crisisonomy
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
Meteorological Satellite Systems
무인비행장치 측량 =
Unmanned aerial vehicles
(2013~2038) 미국의 무인체계 통합 로드맵
Advances in environmental remote sensing
Time-of-flight cameras and Microsoft Kinect
Innovations in remote sensing and photogrammetry
UAVs and urban spatial analysis : an introduction
Study on ground moving target indication and imaging technique of airborne SAR
Scientific detectors for astronomy 2005 : explorers of the photon odyssey
지오인포매틱스
Aerial mapping : methods and applications
드론(무인기) 원격탐사 사진측량 =
Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (III)
Satellite altimetry over oceans and land surfaces
한국측량학회지
이재원, 성상민한국지리정보학회지
이재원, 성상민한국지적학회지
박종현; 박연수; 박기헌; 홍성언한국ITS학회 논문지
도명식, 임언택, 채정환, 김성훈한국지도학회지
김준석; 홍일영APPLIED SCIENCES-BASEL
Kovanic, Ludovit; Topitzer, Branislav; Petovsky, Patrik; Blistan, Peter; Gergelova, Marcela Bindzarova; Blistanova, MonikaRemote Sensing Applications: Society and Environment
Ahmed R.,Mahmud K.H.터널과 지하공간
이성재, 최요순Spatial Information Research
이재원, 성상민터널과 지하공간
이성재, 최요순Crisisonomy
조영선, 임형민, 최석근, 정성혁한국측량학회지
임수봉, XU CHUNXU, 윤희천터널과 지하공간
이성재; 최요순Journal of Surveying Engineering
Agüera-Vega, F.; Carvajal-Ramírez, F.; Martínez-Carricondo, P.International Journal of Construction Education and Research
Adjidjonu D.,Burgett J.대한공간정보학회지
이석배, 박정현, 안영준模型世界 / Model World
魏德标대한공간정보학회지
이태윤, 이재원Spatial Information Research
이재원; 성상민Korean Journal of Remote Sensing
Chang, E.; Park, Y.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
사진측량에 대한 기본이론들을 이해하고 이를 응용하기 위한 제반 기술들에 관해 학습한다. 사진의 취득에서, 검정, 입체시, 3차원 정보의 추출과 표현, DEM, TIN, 정사투영사진 등 주제를 두루 다루며 소프트웨어를 이용한 실습을 병행한다.전필 / 학사
지역시스템공학분야에서 지리정보시스템과 인공위성 영상은 농촌지역의 자연자원의 보존과 개발, 설계에 활용이 증가되고 있다. 이에 지역시스템공학도로서 지리정보시스템을 사용할 수 있고 인공위성 영상을 처리하여 업무에 활용할 수 있는 능력의 배양이 필요하다. 본 교과목에서는 지리정보시스템의 개요와 기능, 활용 방법 등에 대하여 강의하며 인공위성 영상의 획득과 처리, 활용 방법에 대하여 강의한다.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
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.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
경관은 도시와 농촌의 지질, 토양, 수계, 식생, 야생동물과 토지이용의 시스템이다. 우리는 경관을 요소별로 나누어 이해할 수도 있고. 시공간에서 구조를 지니는 하나의 시스템으로서 상호관계의 측면에서도 연구할 수 있다. 경관은 생태계의 시스템으로 기능한다. 식생과 토양이나 물과 도시경관 사이에 관련성이 있기에 일관성을 인식하는 것은 공간을 인식하게 한다. 경관이 읽기 쉬울 때, 그것은 개인과 커뮤니티의 지속가능성에 기여한다. 그러므로 경관의 시스템적인 분석은 자연 생태 계획이나 사회적, 문화적, 심리적 건강성 향상을 계획할 때 필수적이다. 강의는 매주 진행되고 경관 체계 분석에 관한 주제를 연구하고 토론한다. 토론에 참여하기 위해서, 학생들은 정해진 주제에 관한 발표를 정기적으로 준비해야 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.전필 / 학사
본 과목은 조경(환경)계획, 설계시 기초가 되는 GIS와 계량분석 방법을 이해하고 습득시하는 것을 목표로 한다. 본 강좌의 내용은 크게 두 부분으로 나누어진다. 첫째 부분은 GIS에 대한 부분이다. GIS에 대한 개념의 이해부터 GIS를 이용한 지형분석, 적지분석을 실습을 통해 방법을 숙지하고 활용하는 것이다. 둘째 부분은 계량분석으로 조경의 사회조사에 필요한 설문지작성으로부터 기초통계분석까지 포함된다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.전선 / 대학원
조사료는 반추가축의 먹이로 이용되는 식물체의 가식성 부분이다. 조사료의 기능은 반추가축에 영양소를 공급, 반추위의 발달, 대사성 장애 방지 그리고 침 분비를 촉진한다. 매년 약 560만톤의 조사료가 가축의 먹이로 이용이 되고 있는 실정이나 조사료 생산 기반이 취약하여 매년 면적이 줄어들고 있는 실정이다. 본 강의는 조사료의 다양한 종류와 특성에 대하여 살펴보고 조사료 생산, 가공 및 이용 기술을 다룸으로써 조사료에 대한 이해를 높이고 앞으로 조사료를 공부하는 학생에게 조사료에 대한 이해와 전망을 제시한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 학사
실습과 병행하여 기초적인 오차조정법, 네트워크 분석, 삼각 및 삼변측량, 트래버스 측량 등의 내용을 강의하고, 전자파거리측정기, 인공위성위치결정 시스템 등을 소개하며, 첨단연구분야인 지리정보시스템(GIS), 위성원격탐사, 디지털 매핑 등의 현황을 설명한다. 또한, 측량 장비 실습과 더불어 QGIS를 이용한 공간정보 자료 분석 실습을 병행한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 융합과학기술 연구에 활용되는 다양한 실험 장비의 준비과정과 기본적인 사용 방법에 대해 학습한다. 실제 연구 장비 사용법과 활용법을 습득하여 연구 과정에서 안전하고 효과적으로 실험 장비를 사용할 수 있는 기초적인 능력을 함양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 한다. 통신은 무인이동체의 안전하고 효율적인 임무수행을 보장하며, 무인이동체 관련 통신기술은 통신매체와 네트워크, 통신보안으로 구분할 수 있다. 대학원생은 통신매체 부문에서는 전파통신과 수중통신, 광통신의 특성과 이론, 세부기술들을 학습하게 되며, 네트워크에서는 애드혹 및 인프라 네트워크기술을 이해하게 된다. 통신보안에서는 통신과 네트워크 보안 및 재밍과 스푸핑 방지 기술을 이해하여 무인이동체의 신뢰성이 높은 통신체계를 설계할 수 있는 역량을 함양하게 된다. 센서기술은 무인이동체가 센서를 통해 외부환경의 데이터를 얻고, 획득된 데이터를 가공하여 외부환경과 무인이동체 자신을 인식하게 한다. 대학원생은 무인이동체의 자체운항을 위한 항행기술 및 탐지와 회피기술을 학습하고 지상통제소나 외부수요자에게 제공하기 위한 EO‧IR센서 등 임무장비에 대한 지식과 기술을 습득하게 된다. 이 교과과정은 임무와 운항환경에 적합한 통신 및 센서체계를 구상하고 구체화할 수 있는 능력을 제공한다.전선 / 대학원
성능해석 실습을 통해 다양한 소프트웨어를 활용하여 설계된 무인이동체의 성능을 정확하게 도출하는 과정을 학습한다. 무인이동체를 설계한 후 제작 및 시험을 통해 성능을 확인하기 전에 이를 정확하게 예측하는 것이 가능하면, 목표 성능의 달성 여부를 실제 시험을 통해 검증하기 전에 해석을 통해 확인할 수 있고, 이를 바탕으로 반복된 설계 수정을 통해 목표 성능 달성이 가능하다. 학생들은 먼저 무인이동체의 다수를 차지하는 회전익기의 성능해석 방법에 대한 개론과 회전익 공기역학 이론을 학습한다. 이후 2차원 공력해석 소프트웨어를 활용하여 회전익 프로펠러의 익형 공력을 해석하고, 성능해석프로그램에 적용하기 위한 공력테이블 작성법을 실습한다. 이후 동체의 공력 데이터베이스를 구성하기 위해 3차원 공력해석 소프트웨어에 대한 이론을 학습하고, 이를 활용하여 성능해석 프로그램에 입력되는 동체의 공력 데이터베이스를 구성하는 과정을 실습한다. 이후, 구축된 데이터베이스를 성능해석 소프트웨어에 통합하여 무인이동체의 다양한 성능을 예측하는 과정을 실습한다. 이 교과를 통해 학생들은 성능해석의 이론과 실제 경험을 습득할 수 있다.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
“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.