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Sheng, Kai; Han, Bao-Liang; Wang, Zhi; Gao, Zhi-Yong; Tung, Chen-Ho; Sun, Di
2025 / ANGEWANDTE CHEMIE-INTERNATIONAL EDITION
Choi J.H.,Moon J.,Kim S.,Bae H.,Lee J.,Choe Y.J.
2022 / Journal of Korean Medical Science
Gao, Lianli; Song, Jingkuan; Liu, Xingyi; Shao, Junming; Liu, Jiajun; Shao, Jie
2017 / Multimedia Systems
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본 논문은 고차원 멀티미디어 데이터 분석을 위한 머신러닝 알고리즘을 조사하며, 차원의 저주 문제를 해결하기 위한 특징 변환, 선택, 인코딩 방법을 다룬다. 또한, 최근의 효과적인 학습 알고리즘 발전 상황을 간략히 소개하고 멀티미디어 학습의 미래 동향을 제시한다.
Elements of dimensionality reduction and manifold learning
Unsupervised learning : a dynamic approach
Design for multimedia learning
Advances in learning theory : methods, models, and applications
Sparse grids and applications
Image Analysis and Processing – ICIAP 2019 : 20th International Conference, Trento, Italy, September 9–13, 2019, Proceedings, Part I
Pro deep learning with TensorFlow : a mathematical approach to advanced artificial intelligence in Python
Image processing, analysis and machine vision
Foundations of data science
Person re-identification
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : European Conference, ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part III
Manifold learning theory and applications
Statistical methods for recommender systems
Data management for multimedia retrieval
In order to learn : how the sequence of topics influences learning
Advanced image processing techniques for remotely sensed hyperspectral data
Parallel coordinates : visual multidimensional geometry and its applications
Research methods and the new media
Using large corpora
Multimedia modeling : proceedings of the First International Conference on Multi-Media Modeling, Singapore, 9-12 November, 1993
Multimedia Systems
Xingyi Liu; Junming Shao; Jie Shao; Jingkuan Song; Jiajun Liu; Lianli GaoInternational Journal of Information Technology: An Official Journal of Bharati Vidyapeeth's Institute of Computer Applications and Management
Rajender, N.; Gopalachari, M. VenuEXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Barbieri, Matheus Cezimbra; Grisci, Bruno Iochins; Dorn, MarcioMultimedia Tools and Applications: An International Journal
Thirumoorthy, K; Britto, J Jerold JohnInternational Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Alizadeh Moghaddam S.H.,Mokhtarzade M.,Beirami B.A.Knowledge and Information Systems
Sangeeta Kurman; Sumitra KisanJournal of the Korean Statistical Society
Moon Youngho, Lee YungENTROPY
Gorban, Alexander N.; Makarov, Valery A.; Tyukin, Ivan Y.Complex and Intelligent Systems
Jia W.,Sun M.,Lian J.,Hou S.Neural Networks
Zang Z.,Xu Y.,Lu L.,Geng Y.,Yang S.,Li S.Z.Expert Systems with Applications
Manbari Z.,AkhlaghianTab F.,Salavati C.IEEE Access
Gahar R.M.,Arfaoui O.,Hidri M.S.,Hadj-Alouane N.B.Applied Intelligence
Wenhao Shu; Qiang Xia; Wenbin QianInformation Visualization
Gracia, A.; González, S.; Robles, V.; Menasalvas, E.; Von Landesberger, T.IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of, IEEE J. Sel. Top. Signal Process.
Tekin, C.; van der Schaar, M.Applied Sciences (Switzerland)
Larabi-Marie-Sainte S.Neurocomputing
Sun Z.,Zhang J.,Dai L.,Li C.,Zhou C.,Xin J.,Li S.Big Data and Cognitive Computing
Belarbi M.A.,Mahmoudi S.,Belalem G.,Mahmoudi S.A.,Cools A.New Review of Hypermedia and Multimedia
Polat, H.; Taş, N.; Yıldırım, Ö.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
Xu Y.,Yu Z.,Cao W.,Chen C.L.P.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 / 학사
"빅데이터", "인공지능", "스마트헬스케어", "유비쿼터스 컴퓨팅", "가상공간" 등의 기술적 유행어가 넘쳐나는 오늘날, 정보과학의 관점에서 몸과 마음의 문제를 조망하고자 한다. 이 수업을 통해 학생들은 몸과 마음을 어떻게 데이터로 표현할 수 있는가에 대해 배우게 될 것이다. 의학, 생물학, 심리학, 신경과학 등 몸과 마음의 문제를 다루는 학문들이 데이터과학과 결합되는 융합의 지점에 있는 최신의 연구 동향에 대해 살펴볼 것이다. 오늘날 학문은 한편으로는 세분화되어 가지만 또 한편으로는 다양한 관점에서 복잡한 문제를 푸는 거대과학을 지향하고 있다. 몸과 마음의 문제에 있어서 어떻게 다양한 관점의 융합 연구가 가능한지에 대해 탐구를 하게 될 것이다. 같은 주제에 대해 인문학적 관점에서 바라본 질문들에 대해 현대공학과 과학은 어떻게 답을 줄 수 있으며, 어떻게 인문학과 공학 및 과학이 함께 연구할 수 있는가에 대해서도 창의적으로 생각하는 시간을 가질 것이다. 학생들은 "몸, 마음, 데이터"와 관련된 소 연구주제들을 자발적으로 찾아서 연구하고 창의적인 방법으로 프로젝트를 만들어 진행하게 될 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 <컴퓨터를 활용한 언어학습 (CALL)>의 원리를 중등학교 영어교육방법의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어교육 공학기법을 탐구하여, 영어교육방법의 기본적 바탕을 익힌다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.전필 / 대학원
수학, 컴퓨터학, 법학, 사회학 등 디지털 포렌식 관련 학문에 대한 이해를 위해 내부 교원 및 외부 전문가 등을 초청하여 최신 학문 동향을 파악하고, 이를 통해 앞으로 변화할 미래에 대한 예측해본다.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 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
급격한 기술환경, 산업환경, 소비환경의 변화로 패션디자인의 물리적 속성과 가치는 물론 사회적, 심리적 속성과 가치가 빠르게 변화하고 있다. 이 강의는 다양한 기술이 패션디자인 과정과 표현에 미치는 영향은 물론, 사용자에게 소구하는 방식의 변화에 대해 고찰하고 현재는 물론 다가오는 미래에 패션디자인의 창의성과 혁신성을 리드하며 산업과 소비의 변화를 이끄는 역량과 능력을 키우는 것을 목표로 한다.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 / 학사
멀티미디어 환경 속에서 전자매체를 통하여 구현되어야할 새로운 이미지에 대한 디자인을 연구한다. 정보화시대의 다양한 커뮤니케이션 매체를 이해하고 매체의 특성에 따라 방대한 양의 정보를 구현하기 위한 표현방법 및 기술에 대하여 연구한다. 정보의 수신자와 발신자 사이의 효과적 전달을 위한 인터랙션 방법에 대해 연구하며 개별 프로젝트 진행을 퉁한 창조적이고 독창성있는 정보표현에 역점을 둔다. 세미나를 통해 기술적인 문제 해결 및 신기술을 습득하도록 한다.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
데이터 마이닝은 빅 데이터를 분석하기 위한 핵심 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 특히 컴퓨터 공학 측면에서 고급 데이터 마이닝 알고리즘 및 분석 플랫폼을 설계하고 구현하는 기술을 학습하는 것은 최근 넘쳐나는 빅 데이터에서 실행 가능한 지식을 추출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 과목에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 컴퓨터 공학 기반 고급 기술, 알고리즘, 핵심 플랫폼을 다룬다. 또한 초 대용량 데이터, 초고속 데이터 등을 효과적으로 분석하는 기법을 학습한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
다양한 분야, 다양한 형식의 정보를 구조화 할 수 있는 능력을 함양하게 하는 과목이다. 리서치에 의해 조사 수집된 정보를 그루핑 하고 나열되어 있는 정보를 시각적으로 재구성하는 방법을 연구한다. 또한 재구조화된 정보를 여러 매체로 표현할 수 있는 능력을 기른다. 상징과 아이콘, 인포메이션 다이어그램 등으로부터 인포메이션 그라픽스까지 다양한 시각툴을 사용하여 효과적인 정보전달이 될 수 있게 한다. 개인별 주제를 정해 정보를 재해석하는 연구가 이루어지게 된다.전선 / 학사
이 교과목은 사진, 영화, 건축, 디자인, 디지털 및 소셜 미디어 등 시각 미디어의 등장이 현대 시각문화에 어떤 변화를 가져왔는지 분석하고, 이 변화가 회화의 표현 방식과 매체적 특성을 어떻게 확장하고 재정의했는지 고찰한다. 동시에 새로운 미디어와 결합된 회화적 확장과 재정의만큼이나, 기술적으로 변모한 시각 환경 속 회화의 고유한 감각과 물질성의 의미를 재고한다. 이를 바탕으로 자신의 새로운 회화적 조형 언어를 실험하고 개발한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.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.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.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.