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행사안내 ㅣ 인지기술 튜토리얼

인지기술 튜토리얼 | 인지기술 튜토리얼 1 휴먼인지센서 빅데이터 분석기술(CogAnalytics)

페이지 정보

작성자 관리자 작성일2016-09-22 16:43 조회2,230회

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한국인지과학산업협회 인지기술튜토리얼
휴먼인지센서 빅데이터 분석기술(CogAnalytics)
2014년 10월 17-18일(금-토), 서울대학교
초대의 글 개요 프로그램 등록 오시는 길


 일시:  2014년 10월 17일(금) - 18일(토)
 장소:  서울대학교 제2공학관 302동 105호 (오시는 길)
 주관:  서울대학교 인지과학연구소
 주최:  한국인지과학산업협회
 후원: 

한국정보과학회 인공지능소사이어티, 한국인지과학회, 한국뇌공학회,
지능시스템학회, 대한전자공학회 컴퓨터소사이어티 인공지능/신경망/퍼지연구회, IEEE Seoul Section

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 초대의 글

 

스마트폰, 웨어러블 디바이스, IoT의 보급을 통하여 다양한 종류의 디지털 센서 데이터를 실시간에 수집할 수 있는 시대가 도래하고 있습니다. 이러한 빅데이터는 비즈니스, 의료, 헬스, 교육, 금융, 오락 등 다양한 산업에 활용될 수 있습니다. 특히 휴먼인지센서 데이터는 사용자들의 일상생활과 인지행동에 대한 이해를 가능하게 하여 궁극적으로 사용자들의 마음을 읽어 인간수준의 지능형 스마트 서비스를 가능하게 하는 기술로 발전하고 있는 추세입니다. 그러나 큰 시장과 산업적 수요에도 불구하고 웨어러블 인지센서 빅데이터를 체계적으로 분석하는 기술은 아직 널리 보급되어 있지 못합니다. 이에 한국인지과학산업협회에서는 이러한 산업계의 기술 수요에 부응하고자 인지센서데이터를 체계적으로 분석하기 위한 툴을 교육하는 실습 중심의 튜토리얼을 개최하오니 여러분의 많은 관심과 참여를 바랍니다.

2014년 9월 10일  
   한국인지과학산업협회 회장  
장병탁
 

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 튜토리얼 개요

 

튜토리얼의 목적
     기계학습과 빅데이터분석의 대표적 툴인 Weka, R, Matlab 사용법과 프로그래밍 기법 습득
     Weka, R, Matlab 기반 다양한 웨어러블 센서 데이터 처리 기법과 다양한 알고리즘 습득

. 튜토리얼 진행 방식
     실습 중심의 튜토리얼
     참석자는 각자 노트북 지참
     실습을 위한 S/W 툴은 다음의 링크에서 미리 다운로드 및 설치 권장
           dot1 Weka (free & open source)
           dot1 R (free)
           dot1 Matlab (30일 무표 평가판)

. 튜토리얼 내용 
     Weka: Machine Learning 툴 실습
     R: Analytics 툴 Programming 실습
     Weka & R 기반 빅데이터분석 기술
     기계학습기반 인지신호처리 실습
     웨어러블센서데이터 Analytics 실습
     사람행동분석 Deep Learning 실습(Matlab)

튜토리얼 대상 
     기계학습과 빅데이터분석 기법에 관심있는 기업체 연구원/대학원생
     웨어러블 센서 데이터 분석에 관심이 있는 대학원생/기업체연구자
     기계학습의 휴먼인지기술/산업 응용에 관심있는 연구자
     기계학습 Tool의 실제적인 사용법에 관심있는 연구자
     Big Data 분석기법의 실제에 관심있는 연구자 
     인공지능/기계학습/인지컴퓨팅/빅데이터 분야의 연구자

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 프로그램


시간

개요 및 기계학습 S/W 튜토리얼
10월 17일(금)

인지센서 Analytics
10월 18일(토)

09:00-10:00등록
10:00-11:50인지빅데이터 분석기술
장병탁 교수,
서울대학교
웨어러블센서 데이터 처리
김은솔 연구원, 서울대학교
12:00-13:00점심시간
13:00-14:50Weka를 이용한 기계학습
김병희 연구원, 서울대학교
인지신호처리
이충연 연구원, 서울대학교
15:00-16:50R을 이용한 기계학습
이제근 박사,
가톨릭대학교
휴먼 행동 인식
김지섭 연구원, 서울대학교
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프로그램 소개

인지빅데이터 분석기술 

강사
장병탁 교수, 서울대학교


내용
본 튜토리얼은 웨어러블센서 기반의 인지빅데이터를 분석하기 위한 기계학습과 Cognitive Analytics 기술을 개괄적으로 설명한다. 기계학습에 의한 문제해결 방법과 핵심 알고리즘을 소개하며 이를 실제 문제에 응용하는 전략을 살펴본다. 구체적인 사례로서 감독학습, 무감독학습, 동적학습 알고리즘을 스마트폰, 웨어러블센서, 스마트 TV 사용자 데이터 분석에 활용한 사례를 예시한다.

약력
현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 교수, 인지과학연구소 소장 

연구분야
뇌인지기반의 인공지능기술, 인지컴퓨팅, 기계학습  

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Weka를 이용한 기계학습 

강사
김병희 연구원, 서울대학교

내용
Weka는 대표적인 analytics 툴이며, free & open source를 모티브로 지난 10여년 간 지속적으로 개발되어 수많은 기계학습/데이터마이닝/빅 데이터 분석도구의 모체가 되었다. 본 튜토리얼에서는 사람의 인지적 상태 및 특성을 예측하는 문제를 다루는 핵심 툴로서 Weka를 소개한다. 패턴 분류(classification) 및 예측(prediction)을 위한 기계학습 개념과 함께, CogAnalytics의 각 단계에서 Weka의 활용 방법을 실습을 통해 익힌다.

약력
현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 박사과정 수료
삼성전자 첨단기술연수소 기계학습, 인지컴퓨팅 과정 실습 조교(2010-2012)
KSCI Symposium 2010 튜토리얼 강사
 

연구분야
기계학습, 감성 기반 인지컴퓨팅
 

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R을 이용한 기계학습 

강사
이제근 박사, 가톨릭대학교

내용
본 강의에서는 데이터 분석 및 기계학습 알고리즘의 적용을 위해 통계 분석 도구인 R을 이용한 실습 위주로 진행한다. 오픈 소스 소프트웨어인 R에 대한 소개와 함께 다양한 R 패키지 혹은 라이브러리를 이용하여 실제 데이터를 어떻게 분석할 수 있는 지 설명한다. 몇 가지 예제 데이터를 활용한 실습을 통해 R을 이용한 데이터 분석 방법을 익히고, 다양한 문제에 기계학습 기법들을 활용할 수 있는 방안을 모색한다.

약력
현재: 가톨릭대학교 의과대학 의료정보학교실 연구계약교원
삼성전자 첨단기술연수소 기계학습, 인지컴퓨팅 과정 실습 조교(2010-2012)
KSCI Symposium 2010 튜토리얼 강사
 

연구분야
기계학습, 생물정보학, 의료정보학  

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웨어러블센서 데이터 처리 

강사
김은솔 연구원, 서울대학교

내용
본 강의의 목적은 웨어러블 장치(smart glass, EDA)를 통해 수집한 실생활 데이터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 분석하는 방법을 소개하는 것이다. Eye-tracker는 사람의 시선을 추적하는 장비로 측정 방법이 어려워 인지과학, 심리학과 같은 연구를 목적으로 많이 사용되었는데 eye-tracker와 비슷한 기능을 갖춘 smart glass가 등장하면서 사람의 시선 정보를 웨어러블 장치로 쉽게 수집할 수 있게 되었다. 본 강의에서는smart glass를 이용하여 모은 시선 추적 데이터를 이미지 분류, 동영상 분류와 같은 기계학습 문제에 적용하는 방법을 소개한다. 또한 손목에 착용하여 피부 전도도, 온도, 움직임을 측정하는 EDA 장치로 수집한 데이터를 분석하여 사람의 행동을 분석하는 방법을 소개한다.

약력
현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 박사과정 수료 

연구분야
기계학습, 인지행동 분석, 시각추적  

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인지신호처리 

강사
이충연 연구원, 서울대학교

내용
EEG는 뇌 신경 활동의 변화를 비침습적이면서도 높은 시간 해상도로 측정 가능한 기술이며, 최근 Brain-Computer Interface (BCI)와 뉴로피드백 등에서 활용되고 있다. 본 강의에서는 주로 사용되는 알파/베타파의 파워스펙트럼 절대값 외에 EEG 데이터에서 추출 가능한 특징 벡터들을 소개하고, 실제 EEG 데이터로부터 이 특징 벡터들을 추출 및 분류하는 실습을 진행한다.

약력
현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 박사과정 수료
2012-2014 CogSci 국제학회 EEG 데이터 분석 논문 발표
서울대학교 협동과정 뇌과학전공 석사 

연구분야
뇌인지기반의 인공지능기술, 인지컴퓨팅, 기계학습 

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휴먼 행동 인식 - Deep Learning을 이용한 이미지 분류 

강사
김지섭 연구원, 서울대학교

내용
본 강의에서는 Deep Learning 모델을 이용하여 이미지 데이터를 분류하는 방법에 대해 다룬다. 이미지 데이터는 복잡한 구조를 지닌 고차원의 데이터로, Decision Tree, SVM 등의 기존 알고리즘을 사용하여 높은 분류 성능을 내는 데에는 한계가 있다. 최근 Deep Learning 모델들이 이러한 한계점을 일부 극복하고 높은 성능을 달성하게 되면서 학계 뿐만 아니라 산업계에서도 많은 주목을 받고 있다. 강의에서는 Convolutional Neural Network, Deep Belief Network 등 Deep Learning 모델들에 대해 간략히 설명하고, MATLAB을 이용하여 직접 이미지 데이터를 분류해본다.

약력
현재: 서울대학교 컴퓨터공학부 박사과정 수료
삼성전자 첨단기술연수소 기계학습, 인지컴퓨팅 과정 실습 조교 (2013-현재) 

연구분야
기계학습, Deep Learning 

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등록

등록비

      무료 등록 대상: 인지과학산업협회 회원사(2명까지 무료 등록) (협회 가입방법)
      단체 등록(사전등록만 해당): 100만원 (기업체/대학연구실 5명까지)
      개인 사전 등록: 30만원 (일반/대학원생 구분 없음)
      개인 현장 등록: 40만원 (일반/대학원생 구분 없음)


사전등록 안내 

      사전등록 기간: 9월 16일(화) 09:00 ~ 10월 10일(금) 17:00
      등록 방법: 카드 결제 또는 온라인 입금 후 확인 메일 발송
      카드 결제: 카드 결제 사이트(클릭)에서 결제 후 nacsi2014@gmail.com로 확인 메일을
                         보내주시기 바랍니다.

      온라인 입금: 아래의 계좌에 등록비를 입금하신 후 nacsi2014@gmail.com로 확인 메일을
                         보내주시기 바랍니다.

    • 은행: 농협은행
    • 계좌번호: (사)한국인지과학산업협회
    • 예금주: 301-0157-1285-21

      등록 관련 문의: 한국인지과학산업협회 사무국 
                             T. 070-4106-1005, nacsi2014@gmail.com 


등록 혜택 안내

      등록 후 참가하여 요청시 현장에서 "인지기술튜토리얼 참가확인증"을 발부해 드립니다.
      등록하신 분들께는 10월 17일과 18일 중식 제공됩니다.
      강의자료는 등록자에 한하여 online (by e-mail)으로 배포될 예정입니다.
      당일 주차할인권 구입 가능합니다.
         1000원권(4시간), 2000원권(8시간), 4000원권(1일)
 

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오시는 길


제2공학관 302동 105호 (자세히 보기)

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