| 1 | A Study on Deep Learning Based Lidar Object Detection Neural Networks for Autonomous Driving Sun, Mmhyeok; Paek, Donghee; Kong, Seung-Hyun, Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.30, no.8, pp.635 - 647, 2022-08 |
| 2 | (A) study on radar for micro-drone detection and target classification based on deep learning = 소형 드론 탐지용 레이더와 딥러닝을 활용한 레이더 타겟 식별기법link Kim, Byung Kwan; 김병관; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 3 | Biomedical named entity recognition with a deep learning-based label-label transition model = 딥러닝 레이블 전이 모델 기반 생물의학 개체명 인식link Hong, Seungki; Lee, Jae-Gil; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 4 | Characteristics of rumor spreading in online social media and classification = 온라인 소셜미디어 내의 루머 전파의 특징과 초기 루머 구분 연구link Kwon, Sejeong; 권세정; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 5 | Collision avoidance system of drone based on deep reinforcement learning = 심층 강화학습 기반 드론의 충돌회피 시스템 연구link Ryu, Hyunjee; Shim, Hyunchul; et al, 한국과학기술원, 2021 |
| 6 | Comparing image patches using convolutional neural networks = 컨볼루션 신경망을 이용한 이미지 패치 비교link Kang, HeeKwang; Kim, Changick; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 7 | Computationally efficient human pose estimation in unconstrained 2D image with deep convolutional neural network = 임의의 2차원 영상에서의 깊은 콘볼루션 신경망 모델을 이용한 계산 효율적 사람 자세 추정link Jang, Yunhun; 장윤훈; et al, 한국과학기술원, 2015 |
| 8 | Con-FusionNet: Multi-network fusion framework based on network calibration = 네트워크 교정에 기반한 다중 네트워크 융합 프레임 워크link Yoon, Sung-Hoon; Yoon, Kuk-Jin; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 9 | Data Augmentation based on Deep Learning for Object Detection of Infrared Cameras in Extreme Environments Cho, Jinwoo; Park, Ji Il; Jeon, Hyunyong; Park, Jihyuk; Kim, Kyung-Soo, Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.39, no.6, pp.387 - 394, 2022-06 |
| 10 | Development of driving environment recognition system for autonomous vehicle using deep learning based image processing = 딥러닝 기반 영상처리를 이용한 자율주행자동차의 주행 환경 인지 시스템 개발link Jung, Seok Woo; Shim, Hyun Chul; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 11 | Disjoint multi-task learning between heterogeneous action and caption data = 이형의 행동인식과 캡션 데이터 간의 멀티태스크 학습 기법link Kim, Dong-Jin; Kweon, In So; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 12 | Image captioning with 2-layer LSTM network for combining visual attributes = 사진 정보 결합을 위한 2단 LSTM 구조를 이용한 사진 설명문 생성 알고리즘link Nam, Chang-Mo; Kim, Dae-Shik; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 13 | Image-based hashtag recommendation for real-world images in social networks = 소셜 네트워크 상의 영상들에 대한 영상 기반 해시태그 추천에 관한 연구link Park, Minseok; 박민석; et al, 한국과학기술원, 2016 |
| 14 | Improving the Performance of Face Super-Resolution with Stochastic Attributes Modeling = 확률적 특성 모델링을 통한 얼굴 초해상화의 성능 향상link CHO, Hanbyel; Kim, Jun Mo; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 15 | Integration of convolutional neural networks using convolutional restricted boltzmann machine and dropout = 콘볼루션 제한 볼츠만 머신과 드랍아웃을 이용한 콘볼루션 뉴럴 네트워크들의 통합link Kim, Hyunjun; 김현준; et al, 한국과학기술원, 2015 |
| 16 | Latent feature representation with multi-view long-term recurrent reconstructed slice learning for bilateral analysis in digital breast tomosynthesis = DBT 양측유방 분석을 위한 다중뷰 장기적 재귀 단면영상 학습 기반 병변의 잠재적 특징 표현 연구link Kim, Dae Hoe; 김대회; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 17 | LSTM 모델 기반 주행 모드 인식을 통한 자율 주행에 관한 연구 김은희; 오혜연, 한국ITS학회 논문지, v.16, no.4, pp.153 - 163, 2017-08 |
| 18 | Machine-learning based text-mining framework for extracting relationships between biomedical entities = 생물의학적 요소간 관계정보 추출을 위한 기계학습기반 텍스트마이닝 프레임워크link Jang, Dongjin; 장동진; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 19 | Pixel-level matching for video object segmentation using convolutional neural networks = 비디오 오브젝트 세그멘테이션을 위한 나선형 신경망 구조 기반의 픽셀 단위의 매칭 기법link Yoon, Jae Shin; Kweon, In So; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 20 | Predicting Museum Visitors’ Artwork Preference through Deep Learning Yi, Taeha; Kim, Hwan; Lee, Ji-Hyun, Archives of Design Research, v.35, no.4, pp.309 - 323, 2022-11 |
| 21 | Two-phase 3D convolutional neural network for object detection = 물체 인식을 위한 이중 위상 3D 딥러닝 기법link Kim, Nam-Il; 김남일; et al, 한국과학기술원, 2016 |
| 22 | Uncovering and modeling inter-city human mobility: Focusing on highway and railway travels = 도시간 인간 이동에 대한 이해와 모델링: 고속도로와 철도 통행을 중심으로link Yeo, Jiho; Jang, Kitae; et al, 한국과학기술원, 2020 |
| 23 | Understanding deep networks by visualizing its evidence = 판단 근거 표면화를 통한 딥 네트워크의 이해link Jung, Seung-Jun; 정승준; et al, 한국과학기술원, 2016 |
| 24 | Visual Categorization of Compositional Human Actions by a Multiple Spatio-Temporal Scales Recurrent Neural Network = 다중 시공간 스케일 회귀 신경망을 통한 인간 행동조합의 시각적 인식link Lee, Haanvid; Tani, Jun; et al, 한국과학기술원, 2017 |
| 25 | 딥러닝 기반의 다중 특징 비교를 이용한 물체 추적 기법에 대한 연구 = Visual tracking using pairwise feature comparisons from deep neural networkslink 이시행; Lee, Sihaeng; et al, 한국과학기술원, 2016 |
| 26 | 딥러닝을 위한 실험적 평가 기반의 이동경로 데이터 인코딩 방법 비교 강준혁; 김민석; 이재길, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.25, no.8, pp.402 - 406, 2019-08 |
| 27 | 딥러닝을 이용한 다변량 시계열 데이터의 결측치 처리에 관한 연구 조사 이영준; 윤수식; 이재길, 데이타베이스연구, v.35, no.3, pp.54 - 65, 2019-12 |
| 28 | 시간적 행동 검출: 서베이 은현준; 문진영; 박종열; 정찬호; 김창익, 한국통신학회논문지, v.45, no.7, pp.1152 - 1165, 2020-07 |
| 29 | 시공간 특징을 이용한 표정인식 기법에 관한 연구 = Deep spatio-temporal features for facial expression recognitionlink 이형석; Lee, Hyung seok; et al, 한국과학기술원, 2015 |
| 30 | 장거리 상호참조해결을 위한 BERT와 군집화 방법-한국어와 영어 문서 적용 허철훈; 김건태; 최기선, 정보과학회논문지, v.47, no.12, pp.1126 - 1133, 2020-12 |
| 31 | 적대적 예제를 활용한 딥러닝에 대한 공격 기술 연구 동향 차상길; 이용우, 정보과학회논문지, v.49, no.5, pp.339 - 346, 2022-05 |
| 32 | 초기 소량 데이터와 RNN을 활용한 루머 전파 추적 기법 권세정; 차미영, 정보과학회논문지, v.44, no.7, pp.680 - 685, 2017-07 |
| 33 | 컨볼루션 신경망을 이용한 사진 필터링 포렌식 연구 = A photo filtering forensics using convolutional neural networklink 송현지; 이흥규; et al, 한국과학기술원, 2017 |
