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의예과
본 과목에서는 의예과 1학년 학생들이 예비의료인으로서 다양한 역량을 개발하고자 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대학생으로서의 자기계발과 진로 등을 생각할 수 있는 경험을 하게하고, 미래의료인으로서 책무성, 리더십 등을 확립할 수 있게 하며, 봉사를 통해 의사로서의 삶과 인간에 대한 이해와 공감을 할 수 있도록 한다.조경·지역시스템공학부
공학문제를 이해하는데 필요로 하는 역학의 기본적인 사고방법과 해석능력을 높이고 현대적 공학문제를 취급할 수 있도록 작용력을 주었을 때 그에 대한 반응과 움직임의 효과를 예상할 수 있도록 학습하며, 구조물의 창조적인 설계와 적용을 수행할 수 있는 능력 배양에 목적을 둔다. 또한, 기본적인 문제들에 관한 해법을 통해 정역학에 관련된 여러 법칙의 개념과 원리를 익히며 그에 관한 계산방법을 익힌다.
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농업생명과학대학 조경·지역시스템공학부 / 학사
2025-1학기
권장 선수과목 조경·지역시스템공학개론(500.173)
공학문제를 이해하는데 필요로 하는 역학의 기본적인 사고방법과 해석능력을 높이고 현대적 공학문제를 취급할 수 있도록 작용력을 주었을 때 그에 대한 반응과 움직임의 효과를 예상할 수 있도록 학습하며, 구조물의 창조적인 설계와 적용을 수행할 수 있는 능력 배양에 목적을 둔다. 또한, 기본적인 문제들에 관한 해법을 통해 정역학에 관련된 여러 법칙의 개념과 원리를 익히며 그에 관한 계산방법을 익힌다.
Pattern recognition in practice IV : multiple paradigms, comparative studies, and hybrid systems : proceedings of an international workshop held on Vlieland, The Netherlands, 1-3 June 1994
Pattern recognition in practice IV : multiple paradigms, comparative studies, and hybrid systems : proceedings of an international workshop held on Vlieland, The Netherlands, 1-3 June 1994
Computer vision, ECCV '94 : third European Conference on Computer Vision, Stockholm, Sweden, May 2-6, 1994 : proceedings
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컴퓨터 과학 총론
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Intelligent robots and computer vision : seventh in a series, 7-11 November 1988, Cambridge, Massachusetts
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Generative art : a practical guide using processing
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Pyramidal neural networks
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Recognizing planar objects using invariant image features
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New Security Paradigms Workshop : proceedings, September 23-27, 1997, Langdale, Cumbria, United Kingdom
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VLSI 87 : VLSI design of digital systems : proceedings
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Parallel computational fluid dynamics : parallel computing and its applications : proceedings of the Parallel CFD 2006 Conference, Busan city, Korea (May 15-18, 2006)
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Surveying instrumentation and coordinate computation workshop lecture notes,
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마이크로소프트 Fortran : Compiler user's guide
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QRD-RLS adaptive filtering
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AI game programming wisdom 2
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The Structure underlying measure phrase sentences
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Matrix computations
Matrix computations(Beginning)Linux programming
(Beginning)Linux programming
Programming in Scheme : learn Scheme through artificial intelligence programs
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International Electronic Conference on Computer Science : 28 June-8 July 2007 and 30 November-10 December 2007
International Electronic Conference on Computer Science : 28 June-8 July 2007 and 30 November-10 December 2007IEICE Transactions on Electronics
Fuyuki KIHARA; Chihiro MATSUI; Ken TAKEUCHIInternational Journal of Computer Vision
Xin Jin; Longhai Wu; Jie Chen; Youxin Chen; Jayoon Koo; Cheul-Hee Hahm; Zhao-Min ChenIEEE Systems Journal
Javaid S.,Wu Z.,Fahim H.,Mabrouk I.B.,Al-Hasan M.,Rasheed M.B.IEEE Transactions on Signal Processing, Signal Processing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Signal Process.
Wu, P.; Huang, L.; Ramirez, D.; Xiao, Y.; So, H.C.IEEE Transactions on Vehicular Technology
Gang Wang; Chenguang Zhao; Qi Qi; Rui Han; Lin Bai; Jinho ChoiJournal of the Korean Physical Society
M. Kazemi, H. Afarideh, Z. RiaziComputers in Biology and Medicine
Fu X.,Patrick E.,Yang J.Y.H.,Feng D.D.,Kim J.Knie Journal: Organ der Deutschen Kniegesellschaft
Kleen, Sebastian; Braun, Philipp-Johannes; Diermeier, TheresaInternational Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems
Preeti Singh; Sarvpal Singh; Marcin Paprzycki2020 IEEE INTERNATIONAL ELECTRON DEVICES MEETING (IEDM)
Samavedam, S. B.; Ryckaert, J.; Beyne, E.; Ronse, K.; Horiguchi, N.; Tokei, Z.; Radu, I; Bardon, M. G.; Na, M. H.; Spessot, A.; Biesemans, S.KSII Transactions on Internet and Information Systems
Long Liu, Wei Wei, Xianli Li, Yafeng Pan, Houbing SongTWENTY-FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARCHITECTURAL SUPPORT FOR PROGRAMMING LANGUAGES AND OPERATING SYSTEMS (ASPLOS XXIV)
Ren, Ao; Zhang, Tianyun; Ye, Shaokai; Li, Jiayu; Xu, Wenyao; Qian, Xuehai; Lin, Xue; Wang, YanzhiApplied Sciences (Switzerland)
Albakri A.,Alqahtani Y.M.KSII Transactions on Internet and Information Systems
Ningjie Dai, Guorui Feng, Qian ZengngPattern Recognition Letters
Zhang Y.,Fu Z.,Huang F.,Liu Y.Heliyon
Kong, L.; Yi, C.IET IMAGE PROCESSING
Guan, Mengmeng; Yang, Xuelin; Hu, Weisheng한국통신학회논문지
김조은, 권태수Remote Sensing
Tian X.,Bai Y.,Li G.,Yang X.,Huang J.,Chen Z.Chaos, Solitons and Fractals
Wang X.,Li Y.,Jin J.데이터가 존재하지 않습니다.
전선 / 대학원
본 과목에서는 특히 거대한 계산 혹은 병렬계산에서 계산의 효율성을 높이고 병목현상을 줄이기 위하여 과학적 프로그래밍 코딩에 사용되는 거대한 자료구조에 대하여 배운다. Array, recursion, sorting, pointer, stack and queue, link, graph, path, tree구조 등 자료구조의 기본을 배우고 이들의 구조를 이용하여 효율적인 알고리즘을 작성하도록 한다.전선 / 대학원
본 강의는 대학원생을 대상으로 정지영상과 비디오 신호처리의 전반적인 내용을 다루는 것으로서 주로 디지털 영상의 취득, 표현, 처리, 영상 및 비디오의 잡음 제거와 압축 등에 관한 내용을 다룬다. 학부의 신호 및 시스템 과목과 디지털신호처리에서 학습한 내용을 기반으로, 디지털 영상을 취득하기 위한 영상 센서, 컬러의 다양한 변환과 표현을 위한 컬러 모델, 영상과 비디오의 잡음 제거를 위한 디지털 필터링, 영상 및 비디오의 화질개선을 위한 복원 방법, 영상/비디오 데이터의 압축, 컴퓨터 비전의 기초를 위한 기본적인 정보 추출 방법 등에 대한 학습을 한다.전선 / 학사
이 과목은 데이타 통신 네트워크와 OSI (Open System Inster- connection) 모델의 기본 개념에 대해서 공부한다. OSI 모델은 physical 단계부터 application 단계까지의 7개의 계층으로 구성되어 있으며, 각각 단계의 기능과 개념과 함께 여러 실례(LAN: Local Area Networks, 인터넷, ISDN: integrated services digital networks과 같은 실제적인 예)에 대해 배울 수 있다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
CPU를 중심으로 I/O System, Memory System, Cache, Virtual Memory 등의 구조 및 설계 방법을 다루며, 이를 바탕으로 전체적인 컴퓨터의 조직을 이해한다.전선 / 학사
실생활에서 일어나는 다양한 전기 전자 현상들을 통하여, 전기와 전자회로의 이론과 실제에 대하여 학습한다. 각 주제에서 핵심적인 전기 전자 공학의 개념과 원리등을 소개하고 실습을 통해 직관적인 이해중심으로 학습함으로서 전기 전자에 대한 전반적 이해를 높힌다. 또한 강의 진행 중 수강생들의 겪은 실생활의 전기 전자 현상들에 관한 주제들도 포함하여 토론과 강의를 통하여 학습의 깊이와 범위를 넓힌다.전선 / 대학원
이 강의는 전통적인 고정성 수복 방법에서 기술적으로 digital science 등과 접목된 새로운 임상 술식 및 이에 따른 기존 원칙의 변화 등에 대해 살펴본다.전선 / 학사
본 교과목은 역사지리정보시스템의 연구 활용 사례를 익히고, GIS프로그램을 이용한 실제 데이터 분석을 실습해 보는 강좌이다. 해당 수업에서는 먼저 기초적인 역사 공간 데이터 제작 방식을 확인하고, 기존 역사 공간 데이터 자료를 활용한 열지도 생성, 경로 탐색 등 벡터 데이터 분석 방법을 습득한다. 고지도 및 수치지형도 등을 이용한 지오레퍼랜싱, 지형분석 등도 함께 진행하여 래스터 자료에 대한 활용 방법도 함께 익히도록 한다. 이상의 내용을 통해 전반적인 역사지리정보시스템 연구 방법을 익히고, 확장된 연구 방법을 논의해볼 수 있을 것이다.일선 / 학사
본 과목은 위상수학과 조합론에 기반한 데이터 분석 및 네트워크 이론에의 응용에 관심을 둔 학생들을 대상으로 한다. 빅데이터 분석에 있어“데이터의 형태”가 중요한 분류 기준으로 자리 잡게 되었으며 이러한 형태를 위상수학을 이용하여 인식하고 평가하는 방법을 배운다. 또한 조합론과 그래프이론에 기반하여 위상수학적 데이터 분석 결과를 고도화하고 네트워크에 응용하는 방법을 배운다. 관련한 선형대수의 주제들은 필요에 따라 복습을 병행한다.전선 / 학사
음악에 있어서 본질적인 측면, 즉 주어진 음과 그 음들 사이의 관계의 취급에 관한 문제가 주로 다루어진다. 16세기 대위법에서 제시하는 체계적인 대위 기법 학습 방법과 중세에서 16세기에 이르는 다성음악의 분석을 통해 작곡의 기본적인 기술을 습득하게 된다. 수업 교재에 따라 대위 기법을 학습하고 해당 기법에 관한 문제를 풀고 과제를 제출하는 방식으로 진행된다.전선 / 학사
본 강의는 이미지 센서의 기본 개념을 다루며, 수강생들에게 이미지 센서 개발에 필요한 반도체 소자의 특성과 관련 기술들에 대한 전반적인 지식을 기초 입문자 수준으로 이해하기 쉽게 제공한다. 또한, 어떻게 빛 정보가 이미지 센서를 통해 디지털 정보로 바뀌는 지와 이미지 신호처리 기법을 통해 우리에게 이미지로의 과정에 대해 이해 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 VLSI 설계 분야의 최근 연구 동향을 소개하고, 효율적인 설계를 위한 고급 설계 기법을 다룬다. 구체적으로 디지털 회로의 잡음, 배선, 저전력 설계 등의 주제를 다루며 각 활용 영역에서 사용되는 다양한 회로 구조를 소개한다.전필 / 학사
다양한 알고리즘 개발 방법과 알고리즘 분석 기법을 배운다. 귀납적, 재귀적 사고방식을 배우고 이를 통해 문제를 접근하고 해결해나가는 방법을 배운다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
스페인어 문장의 의미를 연구 분석하는 분야로서 그 이론적 분석과 응용적 연구를 동시에 수행한다. 문장단위의 의미론뿐만 아니라 담화 상에서의 의미 연구 분야인 화용론에 대한 연구도 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.전선 / 학사
전선 / 대학원
자연언어처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 자동으로 분석하고 생성하기 위한 소프트웨어를 연구하는 분야이다. 본 교과목에서는 자연언어를 이해하고 기계번역을 자동으로 수행하기 위한 기본적인 개념과 구체적인 언어 처리 기법을 공부한다. 특히, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석, 화용론 및 언어생성에 대해 공부한다.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.