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Kusaka Y.,Hirata A.,Ohgata A.,Fukuda N.
2023 / Precision Engineering
양서희, 류한영
2021 / Journal of Integrated Design Research
김종민, 박선경, 궈텐자오, 강진용, 하정수, 이두상, 권오준, 이욱, 허호진
2016 / 농업생명과학연구
Kwon, Dokyeong; Kim, Do Min; Choi, Soo Min; Suh, Hyo Seon; Kim, Yoon Young; Yoon, Hyunsik; Char, Kookheon
2018 / Macromolecular Research
Jeong H.J.,Lee J.B.,Gil J.S.,Hong C.P.,Kang S.H.,Kwon S.J.,Kim H.J.,Kim C.K.,Lee J.H.,Lee Y.
2021 / Korean Journal of Medicinal Crop Science
심주용, 석경하, 손인석
2022 / Quantitative Bio-Science
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본 연구는 다양한 분야에서 회귀 계수의 동적 변화를 모델링하는 중요한 도구인 변동 계수 회귀(VCR) 모델에 심층 신경망을 적용하여 비선형 관계를 분석하는 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 고차원 평활 변수 벡터를 사용하여 비선형 회귀 계수를 효과적으로 추정하며, 기존 방법보다 우수한 성능을 보입니다.
Statistical methods
Complex models and computational methods in statistics
Complex valued nonlinear adaptive filters : noncircularity, widely linear and neural models
Deep learning neural networks : design and case studies
Statistical process monitoring using advanced data-driven and deep learning approaches : theory and practical applications
Efficient processing of deep neural networks
Modeling longitudinal data
New developments in time series econometrics
Deep learning through sparse and low-rank modeling
Advanced Regression Models with SAS and R
Introduction to linear regression analysis.
Principles and theory for data mining and machine learning
Bayesian methods for nonlinear classification and regression
R deep learning cookbook : solve complex neural net problems with TensorFlow, H2O and MXnet
Visual cortex and deep networks : learning invariant representations
Statistical tools for nonlinear regression : a practical guide with S-PLUS and R examples
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Quantitative Bio-Science
심주용; 손인석; 황창하; 박혜정; 이형록; 석경하한국데이터정보과학회지
한석원, 방성완Computational Statistics
Shin, Wooyoung; Jung, YoonsuhJournal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology
Zhang D.,Li L.,Sripada C.,Kang J.IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques
Fatemeh Charoosaei; Mostafa Noohi; Sayed Alireza Sadrossadat; Ali Mirvakili; Weicong Na; Feng FengEntropy
Chen D.,Hu F.,Nian G.,Yang T.Statistical Science
Hu Z.,Ke Z.T.,Liu J.S.Journal of Computational Science
Jung S.,Noh Y.,Moon J.,Hwang E.SIAM Journal on Scientific Computing
YEO K.,GRULLON D.E.C.,SUN F.K.,BONING D.S.,KALAGNANAM J.R.Journal of Business and Economic Statistics
Nguyen T.N.,Tran M.N.,Gunawan D.,Kohn R.Expert Systems with Applications
Jo W.,Kim D.한국데이터정보과학회지
손인석, 심주용Journal of Business and Economic Statistics
Cai, Z.; Liu, X.; Su, L.2019 12TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY OF INTEGRATED CIRCUITS (EMC COMPO 2019)
Chu, Xiuqin; Li, Jingxiang; Li, Xiaosong; Wang, Jun; Li, YushanKnowledge-Based Systems
Mehrkanoon S.Journal of Computational and Graphical Statistics
Chen Y.,Gao Q.,Liang F.,Wang X.Entropy
Masegosa A.R.,Cabañas R.,Langseth H.,Nielsen T.D.,Salmerón A.Statistics and Computing
Shin, J.; Gwak, S.; Bang, S.; Shin, S.J.TECHNOLOGIES
Arifuzzaman, Mohammad; Hasan, Md. Rakibul; Toma, Tasnia Jahan; Hassan, Samia Binta; Paul, Anup KumarIEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers
Saeedeh Zebhi; Sayed Alireza Sadrossadat; Weicong Na; Qi-Jun Zhang전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
인공 신경망을 기반으로 하는 심층 학습 (Deep Learning) 시스템들은 음성/이미지 인식, 번역, 자율 주행 등 다양한 인공지능 영역에서 광범위하게 확산되고 있으며, 관련 기술 또한 빠르게 발전하고 있는 바, 산업 전반에 걸친 시스템의 지능화를 위해, 심층 학습 모형에 대한 이해와 활용 능력이 점차 중요해지고 있다. 본 과목에서는 심층 학습의 주요 이론과 기법을 학습하는 것을 목적으로, 구체적으로 표현형 학습 (Representation Learning), 심층 피드포워드 신경망 (Deep Feedforward Networks), 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks), 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks), 심층 오토인코더 (Deep Autoencoders), 심층 생성 모형 (Deep Generative Models), 심층 강화학습 (Deep Reinforcement Learning) 기법들을 다루고, 이들을 이해하기 위한 기계학습 및 수리적 기초 이론들을 배운다. 또한, 본 과목은 심층 학습 모델을 활용하여 멀티미디어 데이터들을 대상으로 분류, 예측, 패턴 인식, 생성 모델을 구현하는 프로젝트들 및 심층 학습 응용 사례 연구들을 포함한다.전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스 전공자를 위한 머신러닝 (machine learning)과 딥러닝 (deep learning)의 기초를 다룬다. 구체적으로, 머신러닝의 기초가 되는 이론 (확률, MLE, gradient descent, overfitting, regularization 등)과 지도학습의 기초적인 모델을 중심으로 다룬다. 딥러닝 부분에서는 뉴럴넷의 기본, backpropagation을 다룬 후, 주로 convolutional neural network의 구조와 활용을 중점적으로 다룬다. 이를 바탕으로 적용 분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 학사
본 교과목은 기계학습과 딥러닝 기술의 학문적 기반을 바탕으로 화학생물공학 분야의 복잡한 문제 해결을 위한 기법을 익히기 위한 과목이다. 이 과목에서 지도 및 비지도 학습, 의사결정트리, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 재료 개발, 열역학, 반응공학, 이동현상, 그리고 공정 최적화의 응용을 다룬다. 또한 최종 프로젝트를 통해 실제 문제를 해결하는 데 필요한 이러한 기술을 적용하는 것을 강조하며, 도메인 지식을 활용하여 효과적인 모델을 개발하는 방법을 학습할 수 있도록 유도할 예정이다. 수업의 선행 조건으로 화학생물공학의 기본적인 지식과 Python 프로그래밍 경험이 필요하며. 강의 내용을 바탕으로 학생들이 화학생물공학에서 빠르게 진화하는 인공지능 분야의 선도자가 될 수 있는 역량 강화에 목표를 둔다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전필 / 학사
기본적으로 선형회귀모형을 주어진 자료에 적합시키는 방법을 소개하며, 모형모수에 대한 추론도 다룬다. 이 과목에서 다루는 주제를 나열하면, 단순선형회귀, 다중선형회귀, 모형적합진단, 가중선형회귀, 변수변환, 회귀진단, 레버리지 및 영향점 탐지, 범주형변수를 위한 회귀분석기법, 다중공선성, 변수선택 및 모형선택, 비선형회귀, 일반화선형모형, 인공신경망 등이다.전선 / 대학원
본 과목은 유한 차원 및 무한 차원 벡터 공간에서의 최적화를 통합적으로 다루며, 최적화와 머신러닝 사이의 상호작용에 중점을 둔다. 최적화 알고리즘은 머신러닝의 핵심 역할을 하며 (예: 주어진 데이터셋으로부터 모델을 학습시킬 때) 동시에 고차원 최적화 문제를 풀기 위해 머신러닝 모델이 최근 많이 활용되고 있다 (예: 물리 시스템의 지배 방정식을 무한 차원 최적화 문제의 해로 재구성한 다음, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이에 수반되는 고차원 최적화 문제를 해결하려는 시도). 본 과목에서는 머신러닝 분야에서 필요로 하는 최적화 이론 및 알고리즘과 동시에, 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있는 머신러닝 기법들에 대해 심도있게 다룬다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
심층신경망은 현대의 인공지능 혁신의 중심이며 공학, 과학, 그리고 응용수학 전반에 폭 넓게 활용되고 있다. 이 과목은 심층신경망의 수학적 기반이론을 배운다. 최적화의 기초, stochastic gradient descent의 수렴 정리, 재생핵 힐베르트 공간, multilayer perceptron, 자동 미분법, 콘볼류션 신경망, 잔차 네트워크, regularization, 데이터 증강, universal approximation theorem, 생성모델을 다룬다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
본 과목은 자연어 이해를 위한 확률 및 딥러닝 학습 방법론을 다룬다. 자연어 이해는 인공 지능에서 크게 주목받고 있는 영역으로 활용 범위가 웹 검색, 번역, 대화 모델 등으로 다양하다. 자연어 이해에서 성공적인 모델은 확률기반, 딥러닝 기반, 대형 언어모델 기반 모델 등이 있다. 본 과목에서는 이러한 다양한 모델을 이해하고, 디자인하고 구현하고 평가하는데 요구되는 최신 기술들을 다룬다. 1. 과목소개 2. Bag-of-word 언어모델 3. N-gram 언어모델 4. Bayesian 모델 5. Logistic 회귀 6. 임베딩 7. CNN 8. RNN 9. Transformer 10. 문맥적 임베딩 11. 지식 구축 및 활요 12. 언어에서의 AI 편향성