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Jung, H. J.; Park, K. H.; Kim, S. N.; Hong, J. -S.; Oh, K. J.; Kim, G.; Kwon, J. Y.
2011 / Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
Leitao Gao, Guangshe Zhao, Guoqi Li, Yuming Liu, Jiangshuai Huang, Changyun Wen
2019 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 시간 변화하는 비선형 다중 에이전트로 구성된 방향성 네트워크에서 합의를 달성하기 위한 최소 리더 수를 결정하고 할당하는 방법을 제시합니다. 최소 리더 수 결정 문제는 최소 스패닝 포레스트 문제로 공식화되며, 각 에이전트와 연결된 통행료 정거장을 도입하여 최소 스패닝 트리 문제로 변환됩니다. 또한, 할당된 리더와 연결된 가상 리더를 통해 팔로워 에이전트와 가상 리더를 연결하는 가장 적은 수의 엣지를 확보하며, 분산 합의 프로토콜을 통해 최종적인 전역 합의를 보장합니다.
Distributed coordination of multi-agent networks : emergent problems, models, and issues
Distributed algorithms : proceedings
Modelling, estimation and control of networked complex systems
Distributed algorithms : 4th international workshop, Bari, Italy, September 24-26, 1990 : proceedings
Consensus and synchronization in complex networks
Distributed artificial intelligence : architecture and modelling : First Australian Workshop on DAI, Canberra, ACT, Australia, November 13, 1995 : proceedings
Distributed algorithms : 10th international workshop, WDAG '96, Bologna, Italy, October 9-11, 1996 : proceedings
Multi-agent rationality : 8th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, MAAMAW'97, Ronneby, Sweden, May 13-16, 1997 : proceedings
Distributed algorithms
Co-ordination in artificial agent societies : social structures and its implications for autonomous problem-solving agents
Distributed systems : an algorithmic approach
ICMAS-95 : First International Conference on Multi-Agent Systems : proceedings, June 12-14, 1995, San Francisco, California
AISB91: Proceedings of the 8th Conference of the Society for the Study of Artificial Intelligence and Simulation of Behaviour,16-19 April 1991,University of Leeds
Coordination of distributed problem solvers
Distributed algorithms : 5th international workshop, WDAG '91, Delphi, Greece, October 7-9, 1991 : proceedings
Distributed constraint satisfaction : foundations of cooperation in multi-agent systems
Using complexity theory for research and program evaluation
Advanced topics in artificial intelligence : 10th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence, AI'97, Perth, Australia, November 30- December 4, 1997, proceedings
Introduction to distributed algorithms
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
Gao L.,Zhao G.,Li G.,Liu Y.,Huang J.,Deng L.IEEE Systems Journal
Li J.,Wang L.,Xu M.,Fang Y.International Journal of Control
Liu, J.; Zhou, J.International Journal of Control, Automation, and Systems
Huaqing Li, Xiaofeng Liao, Guo ChenInternational Journal of Systems Science
Wen, G.; Peng, Z.; Rahmani, A.; Yu, Y.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Zhongxin Liu; Fuyong Wang; Zengqiang Chen; Shuang LiangIEEE Transactions on Cybernetics
Shi X.,Cao J.,Wen G.,Perc M.International Journal of Robust and Nonlinear Control
Xie Y.,Lin Z.IEEE Transactions on Industrial Electronics, Industrial Electronics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Ind. Electron.
Su, H.; Chen, M. Z. Q.; Wang, X.; Lam, J.Nonlinear Dynamics: An International Journal of Nonlinear Dynamics and Chaos in Engineering Systems
Huang, Da; Jiang, Haijun; Yu, Zhiyong; Hu, Cheng; Fan, XiaolinIEEE Control Systems Letters, Control Systems Letters, IEEE, IEEE Control Syst. Lett.
Wafi, M.K.; Siami, M.International Journal of Systems Science
Silva T.C.,Souza F.O.,Pimenta L.C.A.IET Control Theory and Applications
Tan C.,Dong X.,Li Y.,Liu G.P.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Liang S.,Wang F.,Liu Z.,Chen Z.Neural Computing and Applications
Cui, Bing; Zhao, Chunhui; Ma, Tiedong; Feng, ChiNeurocomputing
Shi, Y.; Liu, F.; Yin, Y.; Wang, S.; Liu, Y.IEEE transactions on neural networks and learning systems
Yi X; Lu W; Chen TApplied Mathematics and Computation
Masroor S.,Peng C.Automatica
Hu W.,Cheng Y.,Yang C.Neurocomputing
Xu, X.; Chen, S.; Gao, L.전선 / 대학원
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 학사
본 과목의 목적은 [창의융합세미나]를 성공적으로 수강한 학생들에게, 다시 한 번 공동으로 연구계획을 디자인하고 협동 연구를 수행하는 기회를 부여하는 동시에, 한층 진전된 수준의 탐구를 실행함으로써 실제적인 공동 결과물들을 창출할 수 있도록 하려는 것이다. 학생들은 [창의융합세미나]에서 수행한 공동 연구를 더욱 발전시킬 수도 있으며, 다른 구성원들과 다른 창의적 주제를 발굴하여 더 깊이 있는 융합적 연구 성과물을 낼 수도 있다. 이런 과정을 통해 학생들은 집단 창의성과 융합적 문제 해결 능력의 실제를 깊이 있게 경험하게 될 것이다.교양 / 학사
「베리타스 강좌 2: 베리타스 강좌 2: 수학과 데이터 사이언스로 보는 사회와 경영」는 자연과학적 모델과 사회과학적 이해를 융합하여 복잡한 사회 현상을 탐구하는 교과목이다. 물리학, 생물학에서 발전한 다양한 모델(네트워크 모델, 정보이론, 카오스이론, 스케일링 이론, 전염병모델 등)을 소개하고, 이들이 사회·경영·정치·도시학 등 인문사회 분야와 어떻게 연결되는지를 학습한다. 본 강좌의 차별성은 이과와 문과 학생이 협력하는 팀 기반 학습에 있으며, 데이터와 간단한 시뮬레이션을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 사회현상에 적용한다. 학생들은 그룹 토론, 프로젝트를 통해 비판적 사고, 협업 능력, 창의적 문제 해결 역량을 배양하며, 나아가 데이터 기반 분석과 복합적 가치 창출 능력을 기르게 된다.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 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
일상적으로 네트워크 시설의 계획과 운영관리에 치중해온 전통적 교통계획수법의 문제점을 비판하고 대중교통수단의 결절시설인 터미널, 정류장의 입지, 구조 및 디자인 등의 지능형교통체계의 중요성에 주목하여 기차, 버스 등의 교통터미널과 화물유통센타 등의 설계기준 및 세부구조 계획 등에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
이 강좌는 비즈니스 경영에 있어서 정보통신기술과 인터넷 비즈니스와 같은 네트워크효과를 보이는 해결과제에 중점을 둔다. 네트워크 효과란 네트워크 내부에서 서로 상호작용하는 사용자들의 수에 의해 네트워크 가치가 결정된다는 의미이다. 상호작용은 네트워크를 통해 상호작용하는 사용자들에 의해 요구되는 기반구조(Infrastructure), 표준 그리고 규칙들을 포함하는 플랫폼에 의해 조정된다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 네트워크 위상, 전달 경로, 패킷 흐름의 조절, 라우터 디자인, 교착상태의 탐지 및 회피, 혼잡 제어 등 상호연결 네트워크의 구조와 설계에 관한 주제를 다룬다. 이와 함께 on-chip 네트워크, 병렬 컴퓨터, 공유 메모리의 상호연결, 데이터 센터 네트워크와 인터넷 라우터의 스위칭 조직 등 상호연결 네트워크의 이론이 활용될 수 있는 예를 살펴본다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 네트워크 위상, 전달 경로, 패킷 흐름의 조절, 라우터 디자인, 교착상태의 탐지 및 회피, 혼잡 제어 등 상호연결 네트워크의 구조와 설계에 관한 주제를 다룬다. 이와 함께 on-chip 네트워크, 병렬 컴퓨터, 공유 메모리의 상호연결, 데이터 센터 네트워크와 인터넷 라우터의 스위칭 조직 등 상호연결 네트워크의 이론이 활용될 수 있는 예를 살펴본다.전선 / 대학원
전통적 및 새로운 거버넌스의 의의, 이론 및 적용가능성과 그것을 구현하기 위한 공공리더십의 유형 및 함양 방법에 관해 학습한다. 국가, 시장, 시민사회공동체의 단일 영역/조직 내부 및 다(多)영역/조직간 협력에 의한 공공문제, 사회위험 및 갈등 해결의 가능성과 한계에 관해 토론한다. 공공리더들이 사용하는 전통적, 민주적, 자유방임적, 교환적, 양자론적, 상징적/이데올로기적, 변환적 리더십 등 다양한 리더십의 특성과 원천 그리고 함양 방법에 대해 학습한다. 학생 자신이 선택한 공공문제를 해결하기 위한 거버넌스 체계와 그것을 구현하기 위한 공공리더십 유형을 설계한다.전선 / 대학원
확률과정 이론은 현대 확률론 분야의 핵심 이론이며 공학, 과학, 응용수학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이 과목에서는 확률과정 연구의 수학적 기반을 배운다. Levy processes, subordinator, Feller process, martingale, Markov semigroup, Dirichlet problem, SDE, tightness, weak convergence 이론을 다룬다.