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본 논문은 지상 이동 표적 탐지를 위해 영상 안정화 기술을 고속화하는 방법을 제시합니다. 이동 표적의 크기 또는 거리 정보를 활용하여 영상 안정화에 사용될 프레임 간격을 동적으로 조절하고, 멀티 프로세스 운용을 통해 영상 데이터 활용성을 높여 빠른 탐지를 가능하게 합니다. 영상 안정화 성공 여부에 따라 이동 표적 검출을 수행하여 안정적인 탐지 성능을 확보합니다.
Augmented vision perception in infrared : algorithms and applied systems
Computer vision - ECCV 90
Measurement of image velocity
Visual information representation, communication, and image processing
지능형 영상감시 시스템의 원리 및 응용 =
Positioning systems : a unified approach
Image processing : = principles and applications
Wide area surveillance : real-time motion detection systems
Computer vision--ECCV '98 : 5th European Conference on Computer Vision, Freiburg, Germany, June 1998 : proceedings
Geometric level set methods in imaging, vision, and graphics
Efficient visual recognition using the Hausdorff distance
Bin-Picking : new approaches for a classical problem
Recent developments in computer vision : Second Asian Conference on Computer Vision, ACCV '95, Singapore, December 5-8, 1995 : invited session papers
Computer vision, ECCV '96 : 4th European Conference on Computer Vision, Cambridge, UK, April 15-18,1996 : proceedings
Qualitative motion understanding
Computational intelligence in multimedia processing : recent advances
Statistical learning and pattern analysis for image and video processing
Efficient 3d scene modeling and mosaicing
Understanding synthetic aperture radar images
Mobile Information Systems
Hyeok-June Jeong; Jeong Dan Choi; Young-Guk Ha전자공학회논문지 - SP
김동균, 이진희, 유윤종, 백준기Signal, Image and Video Processing
e Souza, Marcos Roberto; Pedrini, HelioMICROPROCESSORS AND MICROSYSTEMS
Su, YuePersonal and Ubiquitous Computing
Yongfeng, Xing; Luo, Zhong; Xian, ZhongMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Walha, Ahlem; Wali, Ali; Alimi, Adel M.Procedia Computer Science
Balasubramanian, Anand; Kamate, Shreyamsh; Yilmazer, Nuri한국ITS학회 논문지
박종범International Journal of Communications, Network and System Sciences
Qiuying Du; Wenxu Zhang; Shudi Ma방송공학회 논문지
곽문성; 이찬혁; 이희경; 정원식; 양승준IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol.
Kim, S.; Yang, D.W.; Park, H.W.한국항공우주학회지
윤승규, 강승은, 고상호Journal of Physics: Conference Series
Ying, L.; Long, Z.; Xin, N.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Instrumentation and Measurement, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Instrum. Meas.
Lu, S.; Liu, Z.; Shen, Y.제어.로봇.시스템학회 논문지
윤승규; 고상호; 강승은제어.로봇.시스템학회 논문지
윤승규, 고상호, 강승은한국산학기술학회논문지
곽휘권Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Verma, Kamlesh; Ghosh, D.; Kumar, AvnishASTRONOMY AND COMPUTING
Liu, D.; Wang, X.; Xu, Z.; Li, Y.; Liu, W.Remote Sensing
Gu Y.,Wu J.,Fang Y.,Zhang L.,Zhang Q.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 / 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
데이터 시각화는 특히 최근 몇 년간 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 데이터의 크기와 복잡성이 크게 증가한 의료 분야에서 의사 결정을 지원하기 위해서 사용될 수 있는 유용한 기술이다. 본 수업에서는 기본적인 차트와 같은 시각화 기법에서부터 복잡한 인터랙티브 시각화에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 기술에 대해서 포괄적으로 다룬다. 기술적으로는 파이썬과 자바스크립트를 핵심적인 프로그래밍 언어로 가르치고, MIMIC(Medical Information Mart for Intensive Care) 데이터를 활용하여 학생들이 실제 의료 데이터와 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 데이터 시각화 시스템을 제작하는 경험을 할 수 있도록 가르친다. 본 수업에서는 강의와 그룹 프로젝트가 포함되어 있으며, 그룹 프로젝트에서는 의료 분야에 초점을 맞춘 인터랙티브 웹 기반 데이터 시각화 시스템을 개발해 보는 것을 목표로 한다. 이 과정에서 학생들은 데이터 시각화에 대한 이론적 지식을 의료 도메인의 도전적 과제들을 해결하는데 적용해 보는 기회를 가진다. 본 수업을 통해서 학생들은 의료 도메인의 데이터를 시각화하는 기술을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 영상 데이터를 분석하기 위한 수학적 모델링 기술 및 기계 학습 기술 등을 강의한다. 영상 데이터 분석에 널리 이용되는 기본적인 기계 학습, 특히 딥 러닝 기법을 집중적으로 학습하고, 이러한 기술이 다양한 영상 분석 문제에 어떻게 적용되는지 살펴본다. 이론 강의뿐만 아니라 실습과 프로젝트를 통하여 영상 데이터 분석에 필요한 다양한 기술을 학습한다. ● 기계학습 기초 리뷰 (지도학습, 비지도학습, 준 지도학습) ● 합성곱 신경망 (컨볼루션 신경망) ● 순환 신경망 (리커런트 신경망) ● 이미지 데이터 처리 기법 (이미지 분류, 물체 인식, 이미지 분할) ● 비디오 데이터 처리 기법 (비디오 분류, 행동 인식, 영상 내 검색, 물체 추적) ● 다면성 데이터 처리 (시청각-언어 정보 처리) ● 생성적 모델링전선 / 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
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
사람들이 일반적으로 동의하는 시각적인 표현이 존재하지 않는 대량의 추상적인 데이터를 직관적으로 시각화하고 동적으로 제어할 수 있게 함으로써 사용자들의 인지능력의 향상을 꾀하는 정보 시각화에 대하여, 시지각 이론을 포함한 이론적 바탕에서 출발하여 데이터의 형태별 시각화 방법론, 인터액션 방법론, 디자인 스터디 방법론, 평가 방법론 등 다양한 기술적 배경을 실제 문제 해결을 통하여 학습한다. 더 나아가서, 정보시각화 기술에 기반하여 인터액티브한 시각적 인터페이스를 디자인하고 이를 통하여 전문가의 창의적 문제해결 능력을 극대화함으로써 인류가 직면한 실제 문제를 해결하려는 새로운 과학적 시도인 시각적 분석 기술도 학습한다. 특히 통계학, 기계학습, 데이터마이닝 등 데이터 과학 분야의 관련 기술들을 정보 시각화 시스템에 효과적으로 융합하는 기술적 방법론도 다양한 실례와 디자인 프로젝트를 통해 체득한다.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 / 학사
그래픽을 입체로 표현할 때 고려되어야 하는 원리와 기술들을 익혀 다양한 매체에 효과적인 입체 표현을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 모델링, 질감, 렌더링, 애니메이션과 같이 3D그래픽스를 구성하는 필수적인 기술들을 학습하고 매체에 최적화된 입체표현을 탐구한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 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
방사선, MR, 초음파, 감마카메라, SPECT, PET을 이용하여 획득한 영상의 정합, 정규화, 도시, 정량화, 영상처리, 전송 등을 주요 주제로 PACS 기술을 포함한다. 삼차원 영상, 동적영상, 영상의 통계적 해석 등을 포함한다. 각 영상처리 기술의 공통적인 바탕을 교육하고 이어서 각 방법의 차이에 따른 영상 신호의 특질을 이해하고 의료 영상을 구성하는 토대를 파악하여 실제 임상에 응용되는 의료 영상을 터득하게 된다. 특히 영상의 디지털 처리와 의료환경의 변화에 따른 영상처리의 발전을 이해한다.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
본 강의에서는 지능시스템을 위한 컴퓨터비전 알고리즘들에 대해서 공부한다. 컴퓨터비전은 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 컴퓨터가 인간의 시각정보처리 기능을 모사할 수 있도록 하는 것을 최종 목표로 하는 학문 분야이다. 이를 위해 컴퓨터비전에서는 카메라 등으로부터 얻은 정지영상이나 동영상 정보를 분석하여 컴퓨터가 자동으로 영상을 이해할 수 있도록 하는 다양한 알고리즘들을 다룬다. 본 강의에서는 컴퓨터비전에서 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 컴퓨터비전 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
역해석 문제(Inverse Problems)는 관측 데이터를 바탕으로 정보를 추출하고 미지의 매개변수를 규명하기 위한 근본적인 수학적 틀을 제공하며, 데이터 처리, 이미징, 모니터링, 최적 설계 등 다양한 과학 및 공학 분야에서 발생한다. 본 교과목은 영상 처리, 지반 탐사, 손상 탐지, 장치 최적화 등의 응용을 통해 이론적 기초와 실제 구현을 다루며, 목적 함수, 정규화 항, 해법 알고리즘의 선택이 재구성 품질과 계산 효율성에 어떤 영향을 미치는지를 탐구한다. 특히 공학 설계 응용에 중점을 두어, 편미분방정식으로 구속된 역해석 문제를 정식화하고 해결하는 이론적 이해와 응용법을 소개한다. 노이즈가 포함된 제한적인 관측으로부터 미지의 매개변수 분포를 규명하거나, 구조물의 기하적 특성 혹은 경계 조건을 찾는 문제를 주로 다룬다. 본 교과목의 주요 학습 목표는 다음과 같다: - 수학적 기초: 역해석 문제의 ill-posedness 및 non-uniqueness를 이해한다. - 정규화 이론: Tikhonov 정규화, Total Variation 기법, 혼합 접근법 등을 적용하여 역해석 문제를 wellposed 문제로 변환한다. - 최적화 기법: gradient 기반 및 Newton-type 알고리즘을 구현하여 비선형 역해석 문제를 효율적으로 해결한다. - 민감도 해석: Adjoint 기반 기법을 활용하여 gradient와 Hessian을 효율적으로 계산하고 대규모 문제 해결에 적용한다. - 문제 정식화: 적절한 목적 함수를 설계하고, 정규화 기법을 선택하며, 물리적 제약 조건이나 제작 가능성을 반영한 설계 전략을 수립한다.전선 / 대학원
각종 스포츠와 일상생활에서의 인간의 움직임은 인체가 갖고 있는 많은 자유도에 비해 매우 정형화된 형태로 나타난다. 이 강의에서는 정형화된 인간의 움직임을 특정 목표를 달성하기 위한 최적화 과정으로 이해하려는 이론들을 소개한다. 물건을 집기 위해 팔을 뻗는 행위나 보행과 같이 일상생활에서 반복되는 움직임부터 높이뛰기와 같이 많은 훈련이 필요한 스포츠에 이르기까지 다양한 인간의 움직임을 특정 목적함수의 최적화 과정으로 고찰하는 훈련을 통해 인간 운동을 정량적으로 이해, 해석하는 능력을 증가시키고자 한다.전선 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 대학원
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.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 / 대학원
전산화단층촬영의 기본 원리를 이해하고, 최근 발전되고 있는 나선식 CT, multidetector-row CT의 물리학적 특성과 임상적용에 대하여 소개한다.