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K. Asish vardhan · 2019
아시아태평양융합연구교류논문지
Correa-Tome, F.E.; Sanchez-Yanez, R.E. · 2015
Journal of Electronic Imaging
류석원 · 2016
The International Journal of Advanced Culture Technology
Yikun Ma; Haoran Qi; Zhi Jin · 2025
IEEE Transactions on Multimedia
Ma, Y.; Qi, H.; Jin, Z. · 2025
IEEE Transactions on Multimedia
Galdran, A.; Vazquez-Corral, J.; Bertalmío, M.; Pardo, D. · 2015
SIAM Journal on Imaging Sciences
Fan L.,Chen L.,Zhang C.,Tian W.,Cao D. · 2019
IEEE Transactions on Industrial Electronics
Ly, D.S.; Beucher, S.; Bilodeau, M.; Persa, S.; Damstra, K.J.; Pot, R.; Rooy, J.V. · 2015
Journal of Electronic Imaging
Heidary, K.; Caulfield, H.J. · 2013
Computer Vision and Image Understanding
Rahman Z.,Bhutto J.A.,Aamir M.,Dayo Z.A.,Guan Y. · 2023
Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
이동수, 염석원, 김신환, 손정영 · 2008
한국광학회지
홍석민, 김현숙, 박용찬 · 2005
한국광학회지
손채화, 진윤식, 전석기, 김근주, 정순신, 정원용 · 2005
한국광학회지
Yadav S.K.,Sarawadekar K. · 2023
Multidimensional Systems and Signal Processing
Ferreira W.D.,Ferreira C.B.R.,da Cruz Júnior G.,Soares F. · 2020
Computers and Electrical Engineering
임헌영, 이유림, 지민규, 고명현, 김학동, 김원일 · 2019
방송공학회 논문지
Khan, Mohd Jawed; Singh, Pankaj Pratap · 2023
e-Prime - Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy
Zhang, Y.-S.; Li, B.-Z.; Tao, R.; Zhang, F. · 2014
Optical Engineering
조명진, 신동학 · 2013
Current Optics and Photonics
Mun H.,Yoon G.J.,Song J.,Yoon S.M. · 2021
Neural Computing and Applications
전선 / 대학원
구강악안면방사선학분야에서 최근 이루어지고 있는 연구동향과 최신지견에 대해 토의한다.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 / 대학원
지상촬영 위성 센서를 중심으로 그 활용범위를 살펴보고 실제로 컴퓨터처리 과정을 통하여 토지이용 분류, 삼림, 토질조사, 농업 등에의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.전선 / 대학원
컴퓨터그래픽스 전반에 걸쳐 기본적인 개념들을 설명한다. 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 렌더링 파이프라인, 물체들을 표현하는 여러 가지 방법, 빛을 나타내는 방법, 레이트레이싱, 볼륨렌더링 등의 특수한 렌더링 방법, 그림자나 질감을 나타내는 방법에 대해서 개론 형식으로 강의한다.전선 / 대학원
Hartog 현상, 정칙대역 및 Levi 문제, 폴리-디스크 상의 적분 공식, Bochner-Martinelli 적분, Bergman 핵함수, 다중준조화함수, 의사볼록 영역, 미분형식에 관한 Cauchy-Riemann 방정식의 Hoermander의 해 등을 배운다.전선 / 대학원
방사선, MR, 초음파, 감마카메라, SPECT, PET을 이용하여 획득한 영상의 정합, 정규화, 도시, 정량화, 영상처리, 전송 등을 주요 주제로 PACS 기술을 포함한다. 삼차원 영상, 동적영상, 영상의 통계적 해석 등을 포함한다. 각 영상처리 기술의 공통적인 바탕을 교육하고 이어서 각 방법의 차이에 따른 영상 신호의 특질을 이해하고 의료 영상을 구성하는 토대를 파악하여 실제 임상에 응용되는 의료 영상을 터득하게 된다. 특히 영상의 디지털 처리와 의료환경의 변화에 따른 영상처리의 발전을 이해한다.전선 / 대학원
금속, 세라믹, 고분자, 및 복합체는 임플란트용, 치수복용, 보철용, 교정용 소재 등 치과학의 각 영역에서 다향하게 사용되고 있다. 이 강의는 임상에서 사용되는 다양한 소재의 물리적/화학적/생물학적 물성을 정확히 이해할 수 있는 기기분석법을 학생들에게 교육하여 환자의 진료 및 연구에 적극 응용할 수 있게 함을 목적으로 한다.전선 / 학사
디자인 프로덕션용 사진 수업으로 디지털카메라를 이용한 다양한 기법에 대해 실습해보고, 포토샵을 이용한 후보정 및 합성기능 등을 통해 아이디어를 이미지로 표현해 본다.전선 / 학사
이 수업은 20세기 초부터 현재까지 사진, 영화, 무빙이미지를 둘러싼 이론적 쟁점들을 살펴본다. 통시적인 미술사의 프레임에서 벗어나 빛과 렌즈에서 픽셀과 플랫폼으로 이어지는 미디어의 조형적, 담론적 역량의 이해에 초점을 맞춘 이 수업은 사진, 영화(특히 실험영화), 비디오, 텔레비전 기반 영상, 그리고 AI를 비롯한 디지털 뉴미디어의 매체적이고 형식적 특징이 어떻게 미술과 시각예술 전반의 형성과 전개에 영향을 주었는지 탐구한다. 또한 이들 새로운 테크놀로지에 대한 이해와 실천이 오늘날 동시대 미술을 이해하는 데 어떤 역사적 통찰과 이론적 프레임을 제공하는지 살펴본다.전선 / 학사
편미분방정식의 가장 기초적 이론들을 고전적 방정식들의 예를 들어 소개한다. 구체적으로 다룰 내용들은 일계준선형 편미분방정식이론, 국소해의 존재성과 유일성, Cauchy-Kovalevsky 정리, Laplace 방정식, 최대치원리, Harnack 부등식, Hilbert 공간의 방법론, 변분원리 등이다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
색채는 빅데이터 시각화 분석의 주요 파라메터 중 하나이다. 본 교과에서는 먼저 전통적 색채이론을 배우고 이를 바탕으로 디지털환경에서 색채데이터를 다루는 다양한 색공간들을 알아보고 이러한 색공간내의 색채정보를 3차원 데카르트좌표공간에서 라이노 및 그래스호퍼와 같은 프로그램을 활용하여 비주얼코딩을 통해 시각화하는 프로젝트 들을 실습한다.전선 / 학사
본 강의에서는 Digital Signal Processing의 전반인 이론과 디지털 필터를 포함한 디지털 시스템의 설계를 다룬다. 전반부에서는 디지털 신호와 시스템의 기초, z-변환, 샘플링을 복습, 심화학습하며 후반부에서는 디지털 신호처리를 위한 여러 회로(필터), 필터 설계, 주파수 영역에서의 신호처리, 푸리에 변환의 고속계산 방법(Fast Fourier Transform), 간단한 스펙트럼 분석에 관한 학습을 한다. 디지털 필터와 시스템에 관한 내용에서는 여러 알고리즘을 이용하여 하드웨어 구현에 적합한 디지털 필터와 주파수 영역에서의 FFT를 이용한 컨벌루션 시스템을 설계해 본다.전선 / 대학원
디지털 병리 영상은 조직 및 세포 대상의 영상으로, 인공 지능 및 디지털 기술의 발달로 의료 디지털 영상 자료의 주요 자원으로 부상하고 있다. 병리학은 생물의 구조 단위를 현미경 수준으로 관찰하고 분석 연구하는 분야로 생물학과 임상학의 이론과 실제를 중개하는 학문 분야이다. 이 강좌에서는 병리 디지털 영상의 병리학적 기본 구성을 이해하고, 임상 및 생물학적 연구 분석을 위해 사용되는 이미지 분석법에 대하여 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들의 병리 영상 속의 병리학적 기초와 의미, 영상 획득의 기술적 방법 및 종류, 디지털 병리 영상 분석의 최신 기법 및 임상 및 연구에서의 활용법에 대한 최신 트랜드를 배운다.전선 / 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 / 학사
21세기 들어서 거대 망원경을 이용한 서베이사이언스가 천문학의 주류가 되었다. 방대한 천문 데이터로부터 시그널 프로세싱 및 탐지, 가설 검정, 모델 선택, 노이즈 제거 및 최소화, 비선형 상관관계 파악, 피셔 정보에 바탕을 둔 서베이 설계에 대한 수학적/통계학적인 배경 및 근본적인 원리 그리고 최신 알고리즘을 철저히 학습하고 그 천문학적 응용법을 터득하는 것이 절실히 요구된다. 새롭게 개설되는 “천문정보론” 강좌에서 천문학전공 학부생들은 이러한 심화 교육을 철저히 받아 천문통계의 기초를 다지고 장래 세계를 선도하는 천문학자로서 성장하여 서베이 사이언스를 수행하는 발판을 마련하게 될 것이다.전선 / 학사
디지털 프로그래밍 코드를 사용하여 드로잉 및 다양한 이미지 등을 구현하는 수업으로서 디지털 코딩과 시각 이미지의 표현 및 재현과의 상관관계와 그 개념 등을 연구한다.