전선
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추정이론
강의 소개
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.
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Continuous–discrete filtering techniques for estimating states of nonlinear differential–algebraic equations (DAEs) systems
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A quantified approach of predicting suitability of using the Unscented Kalman Filter in a non-linear application
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On the general conditions of existence for linear MMSE filters: Wiener and Kalman
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The Role of the Time-Arrow in Mean-Square Estimation of Stochastic Processes
Chen, Y.; Karlsson, J.; Georgiou, T.T. · 2018
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Local and Networked Mean-square Estimation with High Dimensional Log-concave Noise
Kulkarni, A.A. · 2018
IEEE Transactions on Information Theory, Information Theory, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Inform. Theory
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추정이론
공과대학 협동과정 인공지능전공
전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.
검출 및 추정
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
강좌에서는 Bayes, MAP, Neyman-Pearson, MMSE 등의 검출 이론과 이의 추정에 대해 다룬다. 또한 최적 수신기의 성능과 이의 분석을 다룬다.
항공우주추정론
공과대학 항공우주공학과
전선 / 대학원
확률이론의 기초를 이해하고 이를 바탕으로 상태변수를 추정하는 원리를 배운다. 또한 이를 비행체 제어에 응용한다. 칼만필터에 대한 상세한 식을 유도하고 그 특성을 연구한다. 비선형 시스템에 적용될 수 있는 Extended 칼만필터를 유도하고 실제 비행기나 인공위성에 응용한 예를 다룬다.
확률신호론
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
확률제어와 추정론 및 진보된 현대제어 이론의 기초가 되는 Stochastic Process Theory를 배운다. 확률 및 불규칙함수론의 Review로 시작하여 Stationary 및 Ergodic Process의 특성을 규명하고, 그 Power Spectrum을 이론적으로 배운다. 선형 시스템에 불규칙적인 신호가 가해졌을 때의 해를 구하고, 그 Harmonic Analysis를 배운다. Gaussian Process, Markov Process, Poisson Process의 특성을 살피고 그것들의 확률적 해를 모색한다.
계산이론
공과대학 컴퓨터공학부
전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.
계산이론연구
공과대학 컴퓨터공학부
전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 지금까지 컴퓨터공학 전반에 중요한 공헌을 많이 해왔다. 이 교과목에서는 계산이론 분야의 최신 알고리즘들을 다룬다. 구체적으로, 스트링 알고리즘 (패턴 매칭 문제, 시퀀스 배열 문제, DNA sequencing), 유전 알고리즘, 간명한 자료구조 (트리, 스트링, 그래프에 대한 간명한 표현 및 알고리즘), 그래프 알고리즘 (최대 flow 문제, 최단 경로 문제, 연결성 문제), 병렬 및 분산 알고리즘 (메모리 공유 모델, 대규모 병렬 계산 모델), NP-hard 문제에 대한 알고리즘 (부분그래프 동형 문제, 수퍼그래프 탐색 문제, 연속적 부분그래프 매칭 문제) 등을 포함한다.
시스템수학이론
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
본 강좌는 여러 공학분야(예를 들어, 선형계의 해 혹은 편미분 방정식의 해를 다루는 분야)에서 심층적인 분석과 이해에 필수적인 수학이론을 다루는데 그 목적이 있으며, 함수 공간 상에서 정의된 선형사상들에 대한 위상적인 구조와 대수적인 구조에 대한 근본적인 이론을 배운다. 기본적인 집합론과 거리 공간론에서부터 시작하여 completeness과 부동점 이론을 다루고, 선형공간 및 선형사상에 대한 기본 개념들(기저, 사영, 선형사상의 행렬표현 등)을 비롯한 Banach 공간의 성질, operator-norm 위상, measure 이론, Hilbert 공간의 성질 등에 대해서 배운다.
확률기반네트워크모델링
공과대학 컴퓨터공학부
전선 / 대학원
시스템 성능평가의 주요 도구 중 하나인 stochastic process와 queueing theory를 배움으로써, 컴퓨터 및 통신공학자들이 시스템을 모델링하고 성능분석 하는데 잘 활용할 수 있도록 한다. 이 강의에서는 기본 확률이론과 다양한 종류의 Markov Process, 큐잉 시스템을 포함하고 게임이론과 최적화 이론의 기본 개념을 다룬다.
비선형시스템이론
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.
비모수함수추정론
자연과학대학 통계학과
전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.
센서기반 위치 및 공간정보 추정
공과대학 기계공학부
전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.
데이터사이언스를 위한 인과 추론
데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과
전선 / 대학원
인과 관계를 이해하는 것은 일상생활 뿐 아니라 과학적 진보를 이루는 데 큰 역할을 해왔다. 특히, 인과 관계를 상관관계로부터 구분하는 것이나 비실험 데이터로부터 인과 중재의 효과를 측정하는 것은 의사 결정이나 다양한 분야의 정책을 개발하는데 중요해지고 있다. 이 과목은 인과 추론 방법에 대해 데이터사이언스와 인공 지능의 관점에서 고찰 한다.
기술예측과 인텔리전스
공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
본 과목에서는 기술예측에 대한 이론과 사례를 소개한다. 이를 위해 국가, 산업, 조직 차원에서 전문가 기반 예측(예. 델파이, 로드맵핑, 시나리오 기획)과 데이터 기반 예측(예, 동향분석, 상호영향분석, 시뮬레이션, 텍스트마이닝)의 접근법을 강의한다. 또한 기술 정보를 추출하여 기술예측 관련 의사 결정을 지원하는 기술 인텔리전스 모델과 도구들을 소개한다. 이를 통해 수강생들은 기술 기회와 위협을 발굴하여 미래를 준비하는데 필요한 기초지식을 습득하고 체화할 수 있을 것이다.
확률모형 특론
공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 불확실상황에서의 보다 나은 결정을 지원하기 위한 최신 확률모형 이론과 기법을 소개하고 이를 중심으로 다양한 응용분야의 연구주제에 적용하고 그 결과를 해석할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.
고급필터링이론
공과대학 항공우주공학과
전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.
선형시스템이론
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
선형 공간과 선형 대수의 기본적인 수학을 다루고 기초적인 행렬과 상태변화 행렬에 대해서 다루게 된다. 그리고 시스템의 가제어성(Controllability)과 가관측성(Observability)을 체크하는 방법에 대해서 알아보고 또한 시스템의 안정성을 검증해본다. 상태변화 행렬에 의한 정규 구조 (Canonical form)와 시스템의 안정여부와 검출 여부 그리고 시스템 관측(Observer)설계 방법을 살펴본다.
패턴인식
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
패턴 인식은 데이터가 주어졌을 때 데이터에 대한 사전 지식이나 통계적 특성을 사용하여 패턴의 특징을 찾아내고 이를 사용하여 패턴을 분류하는 것이다. 데이터의 차원은 일반적으로 매우 커서 데이터를 파악하기가 매우 어렵다. 데이타가 어떤 부류에 속하는 지에 대한 사전 지식이 있을 경우에는 패턴 분류를 하는 방법으로는 Bayes 분류기, Maximum likelihood 방법, Discriminant Analysis, 신경회로망 등이 있다. 그리고 데이터에 대한 사전지식이 없는 경우에는 clustering 하는 방법을 통하여 데이터를 분류한다. 패턴 인식은 얼굴, 지문 등의 생체인식 분야에 많이 이용되고 있으며, 또한 많이 축적된 데이터로부터 새로운 지식을 찾으려하는데 사용되고 있다. 이 과목에서는 패턴 인식에서 사용하는 여러 방법을 소개하고 그 응용에 대하여 다룬다.
우주추진이론
공과대학 항공우주공학과
전선 / 대학원
지구의 대기권을 벗어난 지구 저궤도 인공위성 및 지구 정지궤도 인공위성을 궤도 진입하는 추진기관, 지구-달-화성 등의 지구 근지 우주여행의 추진기관, 태양계 우주에서의 추진기관, 태양계 외계 우주에서의 추진기관에 대한 전반적인 우주추진의 기본이론과 해당되는 각종 추진기관의 작동원리를 설명하고 추진 시스템을 해석하여 우주 비행체의 추진기관 해석 및 설계에 대한 고등이론을 습득하도록 한다. 또한 우주 비행체의 궤도수정, 자세 제어에 응용되는 소형 추력기에 대한 기본 이론을 해석한다.
비선형제어특론
공과대학 전기·정보공학부
전선 / 대학원
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.
추계학
공과대학 산업공학과
전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.
서울대학교 빅데이터 지식정보플랫폼
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확률과 응용 =