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박성재, 박근영, 박대훈, 구현본, 황정호
2020 / PARTICLE AND AEROSOL RESEARCH
Porcu, Michele; Anzidei, Michele; Suri, Jasjit S.; Wasserman, Bruce A.; Anzalone, Nicoletta; Lucatelli, Pierleone; Loi, Federico; Montisci, Roberto; Sanfilippo, Roberto; Rafailidis, Vasileios; Saba, Luca
2020 / JOURNAL OF NEURORADIOLOGY
Zhang L.,Wang P.,Li S.,Wu D.,Zhong Y.,Li W.,Xu H.,Huang L.
2023 / Molecules
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가상현실 기반 운전능력 평가도구 개발연구
자율주행 자동차공학 : 인지기술 판단기술 제어기술 검증기술
자율협력주행(CAD)을 위한 도로 인프라 디지털화 방안
인공지능 및 카메라영상인식 기반의 자율 주행차 최신 개발기술 및 센서 적용방안
레벨 4 이상 자율주행의 미래
주행시뮬레이터 기반 자율주행 이용자 행태 및 영향 분석
(AI & ADAS 융복합)자율주행차량의 하이테크
운전능력 평가도구 표준화 및 교육 활용방안 연구
자율주행차량 기술 입문 : 하드웨어와 소프트웨어 아키텍처부터 안전&보안에 이르기까지
자율주행혁명 : 넥스트 모바일
자율주행자동차 도입의 교통부문 파급 효과와 과제.
HCI International 2023 Posters : 25th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2023, Copenhagen, Denmark, July 23–28, 2023, Proceedings, Part V
미래 세상의 모빌리티 : 자율주행차의 UX 디자인
자율주행을 위한 교통안전정보 제공방안 연구
HCI International 2022 Posters : 24th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2022, Virtual Event, June 26 – July 1, 2022, Proceedings, Part IV
자율주행자동차 윤리 및 운전자 수용성 기초연구
Intelligent vehicle highway systems : review of field trials : report
AI 자율주행
AI 인공지능 자율주행 자동차 : 만들기+데이터 수집·학습+딥러닝 with 라즈베리파이
전기 자동차와 자율주행
한국ITS학회 논문지
김중효, 김도훈, 주성갑, 오석진时代汽车 / Auto Time
孟祥雨; 王彬; 张成阳; 苏冲Forum of Public Safety and Culture
Jin Sook Jeon; Hyeon Suk Jeong대한교통학회지
진태희; 강윤원; 한다정; 배광수안전문화연구
정현숙; 전진숙中国公共安全(学术版) / China Public Security
程晨; 孙巍; 潘汉中; 范志翔; CHENG Chen; SUN Wei; PAN Hanzhong; FAN Zhixiang한국ITS학회 논문지
김은영, 육동형, 이세원, 심태일, otgonbat Nergui한국자동차공학회 논문집
강원율; 조재훈; 이민기; 강대오; 현민수; 허승진한국통신학회논문지
김봉섭, 박지수, 임태호, 윤경수한국ITS학회 논문지
고우리, 윤일수, 박상민, 정하림, 박성호Journal of Intelligent and Connected Vehicles
Tahmina, T.; Fuchs, M.; Shi, C.한국콘텐츠학회 논문지
장경진; 유송민자동차안전학회지
백민혁, 박진우, 심중석, 박성정, 임용섭, 최경호산업기술연구논문지
문병준; 하성재한국ITS학회 논문지
이영택, 김예진, 정하림, 유호식, 윤일수한국ITS학회 논문지
박성호, 정하림, 김경현, 윤일수ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift
Mirko Nentwig; Maximilian MieglerIEEE Intelligent Transportation Systems Magazine
Oliverri-Monreal, C.Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
Tengilimoglu O.,Carsten O.,Wadud Z.대한교통학회지
김호선; 고지은; 김민경; 오철전선 / 대학원
본 강좌는 자율주행과 관련된 이론을 소개하고 자율주행 시스템의 응용을 살펴봅니다. 자율주행 기술은 자동차 및 각종 모빌리티에 매우 중요한 기술입니다. 본 강좌는 학생들에게 자율주행에 필요한 센싱, 심층학습, 의사 결정, 강화학습, 그리고 경로계획 알고리즘을 소개합니다. 또한 자율 시스템을 구축하고 이론적 지식을 실제 문제에 응용하는 방법들을 살펴봅니다.전선 / 대학원
이 과목은 차량동역학 및 제어 시스템과 제어이론응용을 다룬다. 동역학적 해석을 위한 물리적인 특성 및 모델링, 차량주행안전성, 스마트 자율주행 시스템에 대해 강의하고 이런 시스템에 응용되는 제어이론 및 제어기법을 학습할 수 있도록 한다. 특히, 스마트 자율주행 제어시스템의 최신 기술동향에 대해 소개한다. 자동차의 사고방지안전시스템 및 운전자보조시스템에 적용되는 제어이론을 소개한다. 또한 자율주행자동차에 핵심요소기술, 위치정보, 도로주위환경인지, 주행모드판단제어의 기본이론을 소개한다.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.전필 / 대학원
성능평가 시뮬레이션 실습은 지식기반 의사결정 설계를 통해 산출된 설계결과를 모의체계로 평가하는 과정이다. 성능평가는 최적결과로 도출된 무인이동체의 형상 및 성능자료를 입력해서 수행하거나 실제로 제작한 무인이동체의 운항자료를 입력하여 평가하는 방안으로 구분할 수 있다. 성능평가는 공력, 동수력, 구조, 추진 등의 분야별로 수행되며 각 분야에 대한 상황별 성능기준에 따라 평가된다. 대학원생은 각 분야별로 국제적인 기준과 무인이동체의 평가 시나리오 작성 방법을 학습한 후 설계 요구조건에 따라 평가를 실습하게 된다. 실제 운항을 통한 평가는 무인이동체에서 획득된 제어 입력값과 실제 위치 및 속도, 자세 등 운항자료 등과 비교‧분석을 통해 이루어진다. 아울러, 단일 무인이동체에 대해 효용성이 검증되면 5G 기술을 통해 다수 무인이동체의 평가를 위한 통합운용환경 구축을 추진한다. 이 교과를 통해 대학원생은 성능평가의 이론과 실제 경험을 습득할 수 있다.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.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.논문 / 대학원
본 강의는 석사 학위 과정에 있는 학생들의 논문 주제를 상의하여 결정하는 것을 목표로 한다. 강의는 미래 자동차 모빌리티 공학 분야의 주제에 대한 지도로 진행되며 주간 또는 월간 단위로 연구 및 실험 진행 상황을 점검 및 논의하고 추후 진행 방향을 지도한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.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
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
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
교통공학이 도시의 설계에서 기본을 이루는 부분이라면 교통공학에서 핵심을 이루는 부분을 교통제어 이론이라 할 것이다. 본 과목을 통하여 도시교통 신호의 용량과 지역신호체계 확립과 제어기법이론을 고찰하고 그 응용방법을 살펴본다. 외국의 신호교차로 연동시스템 및 제어시스템을 살펴봄으로써 그 발전방향을 논의한다.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
운동학습이란 무엇이며, 그것이 어떻게 구별되는가 하는 문제와 운동기술의 제어와 학습에 대한 이론적 짓기을 운동 기술을 가르치는데 응용하며, 운동기술을 보다 잘 이해하도록 한다. 운동학습의 이해를 위해 운동 수행을 관찰하고 측정한 연구 결과들을 비교 평가하는 능력을 배운다.전선 / 대학원
자율로봇은 사람의 개입이 없이 목표를 달성하기 위해 주변 환경을 파악하고 계획을 세워 실행하는 시스템이다. 이를 위해 자율로봇은 사람과 같이 감각기, 지능, 구동기를 갖추고 있다. 특히 지능은 감각기로부터 받은 외부 신호와 내부 상태를 목표를 달성할 수 있는 최적의 계획 수립과 실행으로 이어주는 자율로봇의 핵심 요소이다. 본 강의에서는 자율로봇지능에 필요한 요소기술인 공간지, 인지, 판단, 계획 알고리즘에 대해 소개하고 과제와 프로젝트를 통해 실습해 보게 된다. 대표적인 자율로봇인 자율주행자동차의 사례와 관련 지능 알고리즘을 중점적으로 다루게 된다.전선 / 학사
이 과목은 학업성취도를 포함하여 학습자의 핵심 역량을 측정하는 여러 가지 검사도구의 사례를 통하여 역량평가도구의 개발 및 양호도 확인 과정에 대한 다양한 방법론을 소개하고자 한다. 또한 역량평가도구를 실제로 개발하고, 관련 데이터를 수집하며, 이를 통해 평가도구를 평가해봄으로써 학습자 역량 평가와 관련된 이론적, 실제적 이론을 경험하도록 한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.