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Iervolino G.,Vaiano V.,Murcia J.J.,Lara A.E.,Hernández J.S.,Rojas H.,Navío J.A.,Hidalgo M.C.
2021 / International Journal of Hydrogen Energy
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본 연구는 군 데이터 접근의 어려움과 공개 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 공중 감시정찰 분야에 적용 가능한 4가지 데이터 증강 기법을 선정하고, 공개된 전차 이미지에 적용하여 데이터셋을 구성하였다. 실험 결과, 데이터 증강이 전차 탐지 성능 향상에 효과적이며, 특정 기법이 공중 감시정찰 무기체계에 적합함을 확인하였다.
New horizons from multi-wavelength sky surveys : proceedings of the 179th Symposium of the International Astronomical Union held in Baltimore, U.S.A., August 26-30, 1996
데이터 안보의 복합지정학 : 신흥안보론의 시각
Understanding synthetic aperture radar images
Wide area surveillance : real-time motion detection systems
Conservation technology
Multivariate image analysis
Proceedings of the Second International Workshop on the Analysis of Multi-Temporal Remote Sensing Images : Multitemp 2003, Joint Research Centre, Ispra, Italy, 16-18 July 2003
Climate observations : data quality control and time series homogenization
(인공지능 시대의) 컴퓨터 개론 =
Applications of optical fourier transforms
Digital photogrammetry
Digital twin technology
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
Land use planning and remote sensing
우주 비즈니스 레볼루션 : 위성통신과 위성관측, 위성항법 산업에서 찾는 미래 우주 시장의 기회
인공지능과 국제정치 전환
UAVs and urban spatial analysis : an introduction
인공지능과 국제정치 전환
Computational intelligence for remote sensing
Augmented vision perception in infrared : algorithms and applied systems
한국산학기술학회논문지
채한결; 김수환Neurocomputing
Wang Y.,Wang L.,Lu H.,He Y.한국CDE학회 논문집
황교성, 마정목정보과학회논문지
김예찬; 박종현; 김수연; 김시현; 김성헌; 고영민; 오중균; 윤동호; 전문구IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Bo Yang; Dongjian Tian; Songliang Zhao; Wei Wang; Jun Luo; Huayan Pu; Mingliang Zhou; Yangjun PiIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Yang, B.; Tian, D.; Zhao, S.; Wang, W.; Luo, J.; Pu, H.; Zhou, M.; Pi, Y.대한공간정보학회지
윤부열; 이재원Journal of animal science and technology
Oh SH; Park HM; Park JHApplied Sciences (Switzerland)
Liu H.,Yu Y.,Liu S.,Wang W.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
Yechan Kim; SooYeon Kim; Moongu JeonIEEE Communications Magazine
Beltran, E.T.M.; Sanchez, P.M.S.; Perez, G.M.; Celdran, A.H.; Stiller, B.; Bovet, G.IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE, IEEE Geosci. Remote Sensing Lett.
Kim, Y.; Kim, S.; Jeon, M.제어.로봇.시스템학회 논문지
박주찬; 이선훈; 정준욱; 손성빈; 오흥선; 정유철IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing
Duan, H.; Gan, L.IEEE Access
Peterlevitz A.J.,Chinelatto M.A.,Menezes A.G.,Motta C.A.M.,Pereira G.A.B.,Lopes G.L.,Souza G.D.M.,Rodrigues J.,Godoy L.C.,Koller M.A.F.F.,Cabral M.O.,Alves N.E.,Silva P.H.,Cherobin R.,Yamamoto R.A.O.,Silva R.D.D.Sensors (Switzerland)
Cao C.,Wu J.,Zeng X.,Feng Z.,Wang T.,Yan X.,Wu Z.,Wu Q.,Huang Z.IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Peng Qin; Yulin Cai; Jia Liu; Puran Fan; Menghao SunComputational intelligence and neuroscience
Wang Y; Wang T; Zhou X; Cai W; Liu R; Huang M; Jing T; Lin M; He H; Wang W; Zhu YComputational intelligence and neuroscience
Yanfeng Wang; Tao Wang; Xin Zhou; Weiwei Cai; Runmin Liu; Meigen Huang; Tian Jing; Mu Lin; Hua He; Weiping Wang; Yifan ZhuIEEE Sensors Journal
Gao Z.,Yang G.,Li E.,Liang Z.전선 / 대학원
최근 인공위성의 수가 많아져 지구를 관측한 원격탐사 (공간)자료의 양이 급격하게 증가하였다. 이러한 대용량 원격탐사자료들을 지구과학적 연구를 위해 효과적으로 처리하고 가시화하기위한 기법의 교육이 필요하다. 이 강의에서는 학생들이 다양한 원격탐사센서의 특징을 이해하고 이를 바탕으로 대용량 지구관측 공간자료를 처리할 수 있는 이론 및 접근방법을 학습한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.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
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
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
현대 천문학에서 대규모 데이터를 다루는 기술의 중요성은 날로 증가하고 있다. 최근 수행되고 있는 대규모 탐사 관측 뿐 아니라 앞으로 계획된 초거대규모 관측 탐사는 빅데이터 자료는 천문학 연구의 새로운 패러다임을 열고 있다. 예를 들어, 천문학자들은 우주 망원경, 전파 망원경, 광학 및 적외선 관측기기 등 다양한 장비를 통해 얻은 수십억 개의 천체 데이터를 분석하고 있으며, 이는 고도의 데이터 분석 기술을 요구하는 복잡한 작업이 되었다. 뿐만 아니라, 수치 모의실험(Numerical simulation)을 통해 생성되는 자료도 매우 큰 규모를 자랑하며, 이들을 효율적으로 분석하고 해석하는 기술의 발전이 필수적입니다. 본 강의는 이러한 대규모 데이터를 효과적으로 다루는 방법과 이를 활용하여 과학적 연구를 수행하는 데 필요한 다양한 기법들을 다룬다. 학생들은 천문학에서 사용되는 대규모 자료의 특성과 이 자료를 처리하기 위한 기본적인 알고리즘 및 분석 방법들을 학습할 것이다. 또한, 학생들은 실제 천문학 연구에 사용되는 데이터를 활용하여 이론을 적용하는 방법을 배우고, 연구 과제를 통해 자신만의 연구 결과를 도출하는 경험을 쌓게 됩니다. 강의의 주요 목표는 대규모 데이터를 다루는 데 필요한 이론적 배경과 실제 분석 기술을 습득하고, 이를 천문학적 질문을 해결하는 데 적용하는 것이다. 이 강의는 또한 천문학 분야에서 데이터 과학의 중요성이 지속적으로 커지고 있다는 점을 고려할 때, 향후 연구와 진로에 있어 중요한 기반이 될 것이다.전선 / 대학원
농림기상 분야의 정보에 공간정보의 비중이 크다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 농림기상 분야의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 농림기상분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 적용 가능성과 방향을 고찰한다.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.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.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 학사
원격탐사의 원리 및 지하에 분포하고 있는 에너지원을 찾기 위해 응용되는 최신기술에 대해 배운다. 상업적으로 사용되는 소프트웨어를 이용한 위성영상의 분석 실습이 포함된다.전선 / 대학원
지표, 공중 및 위성기반 원격탐사 이론과 기술을 습득함으로써 생태계의 구조와 기능을 통해 나타나는 시·공간 패턴을 이해한다. 영상분석 및 지리정보시스템 기법을 생태계 감시관측, 데이터베이스 구축과 물질 순환 분석, 지도 제작 및 모델링과 관련된 다양한 시·공간 스케일링, 모수화 방법을 배운다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 학사
지리학의 여러 연구과정에 대한 계량적 분석기법의 적용에 대한 기초를 학습하며 원격탐사를 이용해 토지에 대한 정보의 수집, 분류 및 분석방법을 연구한다. 이를 위해 지리적 정보의 축적 및 분석에 요구되는 원격탐사 자료의 해석 및 통계적 자료처리 기법을 익힌다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 학사
"지구표면 및 지하 천부에서 일어나고 있는 다양한 지구의 물리, 화학적 현상을 인공위성으로부터 관측하기 위한 원격탐사의 기본 원리를 익힌다. 여기에는 광학, 열적외선, 마이크로파(SAR) 위성자료의 획득 및 처리뿐만 아니라 지구위치정보시스템(GPS)의 기본원리도 함께 다룬다. 이론과 더불어 실습을 통해 Landsat, Ikonos, RadarSAT, TerraSAR-X 등과 같은 인공위성을 통해 획득된 자료를 다룸으로써 원격탐사 자료의 처리에 익숙해지도록 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 데이터 분석 알고리즘, 시스템, 응용 등 다양한 분야의 문제들을 이해하고 기존 기술의 제약점을 해결하는 캡스톤 프로젝트를 진행한다. 이를 통해, 여러 과목에서 학습한 이론을 실제 문제에 적용할 수 있는 응용 능력 및 문제 해결 능력 향상을 기대한다. ▪데이터 분석 기법 개발 프로젝트 ▪데이터 기반 응용 프로젝트 ▪빅데이터 응용 프로젝트 ▪기계학습 응용 프로젝트 ▪빅데이터 시스템 개발 프로젝트전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 학사
다양한 공간 분석 영역에 유용하게 활용될 수 있는 위성영상정보에 대한 개념과 원리를 익히고, 각 응용 분야에 위성정보영상이 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 강의의 전반부는 위성영상정보에 대한 개요, 원격탐사(remote sensing) 시스템의 구성 요소, 다중분광 이미지, 주요 위성 및 센서의 특성 등을 다룬다. 후반부는 위성영상정보 처리에 중점을 두며, 토지이용이나 환경모니터링, 도시 분석 등과 같은 응용 사례에 대해 살펴본다. 특히, 실습을 통해 Erdas Imagine과 같은 위성영상처리 소프트웨어의 활용 능력을 배양한다.전선 / 대학원
탐구에 활용되는 데이터를 수집하는 도구로써 사물인터넷 기반 센서를 활용하는 방법, 그리고 센서로부터 축적된 빅데이터 자료를 활용하는 정보처리 역량을 함양한다. 이와 같은 도구와 역량을 기반으로 하여 탐구 수업에서 활용하는 사례를 실습하면서 탐구 지도 과정을 경험한다.