[세미나] 능동학습을 위한 데이터 전처리: 오토인코더 및 교사학습기법을 활용한 준지도학습의 응용 일시2025-03-06 16:30 ~ 18:30

을 연구하고 있습니다. 여러 유형의 IoT 기기에서 수집될 수 있는 다변량 시계열 센서 데이터를 중심으로 딥러닝 기반의 시계열 예측, 이상탐지, 제어를 위한 강화학습 알고리즘 연구.... / 박규민 교수/ kyuminpark@sejong.ac.kr 본 연구실에서는 안전하고 효과적인 인간-로봇 상호작용을 위한 로봇 모델 기반, 인공지능 및 데이터 기반 알고

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템에서 수집될 수 있는 데이터(센서, 시계열 등)를 중심으로 딥러닝 기반의 시계열 예측, 이상탐지, 제어를 위한 강화학습 알고리즘 연구와 거대언어모델을 활용한 혼합현실 어플리케이션 개발...합 데이터 분석 등 기초 연구부터, 지능형 잠수함 소나 체계, 무인잠수정 및 수중로봇을 위한 수중 영상화 기술과 같은 국방 분야 응용 연구까지 다양한 프로젝트를 수행하고 있습...학적분석, 의료 데이터 분석 등에 응용하고 있습니다.   19. Intelligent Robotics & Mechatronics Systems Lab / 유재관 교수

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데이터를 수집하고 이를 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 분류하고 이를 자율주행에 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 과속방지턱 운행, 차선 변경 시와 같이 운전

차 횡방향/종방향 제어를 위해 LiDAR 및 Depth Camera를 이용하여 데이터를 수집하고 이를 기계학습 및 딥러닝을 이용하여 분류, 자율주행에 적용하는 연구를 수행하고 있습

할 예정입니다. 1) 딥러닝용 서버 설치 후, 딥러닝 기반 장면묘사 실행 (컴퓨터가 익숙하신 분) 2) 3D 학습 데이터 생성 후, 이를 이용한 CNN 설계 (인공

데이터를 수집하고 이를 기계학습(Machine Learning)을 이용하여 분류하고 이를 자율주행에 적용하는 연구를 수행하고 있습니다. 과속방지턱 운행, 차선 변경 시와 같이 운전

차 횡방향/종방향 제어를 위해 LiDAR 및 Depth Camera를 이용하여 데이터를 수집하고 이를 기계학습 및 딥러닝을 이용하여 분류, 자율주행에 적용하는 연구를 수행하고 있습

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차 횡방향/종방향 제어를 위해 LiDAR 및 Depth Camera를 이용하여 데이터를 수집하고 이를 기계학습 및 딥러닝을 이용하여 분류, 자율주행에 적용하는 연구를 수행하고 있습

할 예정입니다. 1) 딥러닝용 서버 설치 후, 딥러닝 기반 장면묘사 실행 (컴퓨터가 익숙하신 분) 2) 3D 학습 데이터 생성 후, 이를 이용한 CNN 설계 (인공

system Lab. (응용지능시스템 연구실, 류승형 교수) 응용지능시스템 연구실에서는 다양한 산업 및 에너지 시스템에서 발생하는 데이터를 바탕으로, 딥러닝/기계학습 등 학습 기반

트웨어 3667 율303A   데이터사이언스 6935-2544 군102

정보를 관리하는 대책을 시행하고 있습니다.   2. 개인정보에 대한 접근 제한개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여, 변경, 말소를 통하여 개인정보에 대한 접근