PUBLICATION

International Journals
  • Kim, Sang-Hyeon, and Han-Lim Choi. "Convolutional neural network for monocular vision-based multi-target tracking." International Journal of Control, Automation and Systems 17.9 (2019): 2284-2296.
  • Kim, Sang-Hyeon, and Han-Lim Choi. "Convolutional Neural Network-Based Multi-Target Detection and Recognition Method for Unmanned Airborne Surveillance Systems." International Journal of Aeronautical and Space Sciences 20.4 (2019): 1038-1046.
  • Kim, Sang-Hyeon, and Han-Lim Choi. "An Out-of-sequence Measurement Fusion Method for Guidance Filtering with Delayed Measurements." International Journal of Control, Automation and Systems 16.2 (2018): 512-521.
  • Negash, Lebsework, Sang-Hyeon Kim, and Han-Lim Choi. "Distributed Observes for Cyberattack Detection and Isolation in Formation-Flying Unmanned Aerial Vehicles." Journal of Aerospace Information Systems 14.10 (2017): 551-565.
  • Moon, I. C., Song, K., Kim, S. H., and Choi, H. L. "State prediction of high-speed ballistic vehicles with Gaussian process." International Journal of Control, Automation and Systems 16.3 (2018): 1282-1292.


Domestic Journals
  • 김상현, "심층 신경망 기반 착륙 지점 인식 기법을 위한 가상 현실 데이터 수집 기술 개발." 제어로봇시스템학회 논문지 29.5 (2023): 392-397
  • 김상현, "수직이착륙 무인기를 위한 의미론적 영상 분할 기반 안전 착륙 지점 판단 기법." 제어로봇시스템학회 논문지 28.10 (2022): 897-902
  • 김상현, "심층 신경망 기반 객체 인식 기법의 유사 객체 분류 성능 분석." 제어로봇시스템학회 논문지 27.11 (2021): 858-863
  • 김상현, "전기 추진 무인기 시스템을 위한 신경망 기반 배터리 이상 상태 탐지 기법." 제어로봇시스템학회 논문지 27.3 (2021): 202-207
  • 김상현, 최한림. "무인 공중 감시 체계를 위한 이동하는 표적 추적 및 식별 기법." 제어로봇시스템학회 논문지 23.3 (2017): 157-164.
  • 김상현, 최한림, 심현철. "능동 윤곽 기법을 적용한 단일 영상 기반 인공위성 상대항법." 한국항공우주학회지 43.10 (2015): 902-909.


International Conferences
  • Kim, Sang-Hyeon, Lebsework Negash, and Han-Lim Choi. "SVM-Based Fault Type Classification Method for Navigation of Formation Control Systems." International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications. Springer, Cham, 2017.
  • Kim, Sang-Hyeon, and Han-Lim Choi. "Convolutional neural network-based spacecraft attitude control for docking port alignment." 2017 14th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI). IEEE, 2017.
  • Song, K., Kim, S. H., Tak, J., Choi, H. L., and Moon, I. C.  "Data-driven ballistic coefficient learning for future state prediction of high-speed vehicles." 2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION). IEEE, 2016.
  • Negash, Lebsework, Sang-Hyeon Kim, and Han-Lim Choi. "An eigenstructure assignment embedded unknown input observe approach for actuator fault detection in quadrotor dynamics." IFAC-PapersOnLine 49.17 (2016): 426-431.
  • Kim, Sang-Hyeon, Lebsework Negash, and Han-Lim Choi. "Cubature Kalman filter based fault detection and isolation for formation control of multi-UAVs." IFAC-PapersOnLine 49.15 (2016): 63-68.
  • Lemma, Lebsework N., Sang-Hyeon Kim, and Han-Lim Choi. "An unknown-input-observer based approach for cyber attack detection in formation flying UAVs." AIAA Infotech@ Aerospace. 2016. 0916.
  • Kim, S. H., Park, B. G., Choi, H. L., and Tahk, M. J. "Fixed-point smoothing approach for dual-mode guidance filtering with delayed measurement." AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference. 2014.
  • Kim, Sang-Hyeon, and Han-Lim Choi. "An IMM-based method for reentry-phase tracking of unknown ballistic missiles." 2013 13th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2013). IEEE, 2013.


Domestic Conferences
  • 김상현, "도심형 무인항공기 시스템 개발을 위한 게임 엔진 활용." 항공우주시스템공학회 춘계학술대회 (2022)
  • 이경희, 김상현. "QR Code 인식을 이용하는 창고 재고 관리 드론 시스템 연구." 한국항공우주학회 춘계학술발표회 초록집 (2022)
  • 김상현, 최한림. "우주 도킹 임무를 위한 CNN 기반 3차원 상대 위치 인식 기법." 한국항공우주학회 춘계학술발표회 초록집 (2020)
  • 김상현, 최한림. "단안 비전 센서를 사용하는 합성곱 신경망 기반 실내 비행 쿼드로터 추적 기법." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2017): 278-279.
  • 김상현, 최한림. "합성곱 신경망 기반 자세 인식을 이용한 우주선 도킹 포트 정렬." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2017): 307-308.
  • 문건희, 김상현, 이병윤, 탁민제, 심현철. "인공위성 근접운용 연구를 위한 6 자유도 시뮬레이터 개발." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2017): 546-547.
  • 김상현, 최한림. "무인 이동체 조종을 위한 회선 신경망 기반 손 모양 인식 기법." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2016): 252-253.
  • 김상현, 이우철, 최한림. "Optical Flow와 Convolutional Neural Network를 이용한 이동하는 관심 표적 탐지." 2016 년 한국군사과학기술학회 종합학술대회. 군사과학기술학회, 2016.
  • 탁진형, 김상현, 송경우, 문일철. "파티클 필터를 이용한 탄도 계수 예측." 2016 년 한국군사과학기술학회 종합학술대회. 군사과학기술학회, 2016.
  • 김상현, 최한림, 문일철. "다수의 초고속 비행체 추적을 위한 EKF PDA IMM 과 UKF PDA IMM 의 성능 분석." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2016): 537-538.
  • 송경우, 김상현, 탁진형, 최한림, 문일철. "초고속 비행체의 미래 상태 예측을 위한 기계학습 기법의 활용." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2016): 420-421.
  • 김상현, 최한림. "유도 폭탄의 충돌각 제어 유도를 위한 UKF 기반 미지입력 관측기의 성능 분석." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2015): 1649-1652.
  • 이우철, 김상현, 최한림. "미지 궤도를 가진 표적 위성과의 상대항법을 위한 IMM 필터 설계." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2015): 1653-1656.
  • 변현호, 김상현, 문성현, 최한림. "Virtual Reality 에서 RF 센서 및 SDIIR 센서의 데이터 융합을 통한 상대 방위각 및 고각 추정 기법에 대한 연구." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2015): 1657-1660.
  • 김상현, 최한림. "이중 모드 유도탄의 센서 결함 검출과 대응에 대한 연구." 2015 년 한국군사과학기술학회 종합학술대회. 군사과학기술학회, 2015.
  • 김상현, L. Negash, 최한림. "무인 이동체의 센서 결함 검출과 결함 정보 관리 방법에 대한 연구." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2015): 459-462.
  • 김상현, 최한림, 심현철. "Region-Based Active Contour 기법을 적용한 단일 영상 기반 위성 대 위성 상대 항법." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2014): 333-336.
  • 김상현, 최한림, 권혁훈, 김윤환. "다중-모델 기반 표적 추적 기법과 순간낙하점 계산 기법을 이용한 다기능 레이더 자원관리 연구." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2014): 660-663.
  • 김상현, 최한림, 심현철. "인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2013): 714-717.
  • 김상현, 안성태, 문성현, 최한림. "이중모드 유도 필터링을 위한 고정점 스무딩 기반 비동기 센서 데이터 융합기법." 2013 년 한국군사과학기술학회 종합학술대회. 군사과학기술학회, 2013.
  • 김상현, 최윤혁, 최한림. "이중모드 유도를 위한 센서 융합 필터링 기법 연구." 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 (2011): 263-268.

이 블로그의 인기 게시물

Google Colab

1. 구글 코랩 (Colab)이란     Google Colab: Google Colaboratory.     클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 개발 환경.     웹에서 Python을 작성하고 실행할 수 있음.      2. Colab 링크:  https://colab.research.google.com/ 3. 장점     구성 필요 없음.     GPU 무료 액세스     간편한 공유      * 유사한 사이트:  https://repl.it/
자세한 내용 보기

Google Code Jam Kickstart

Link:  https://codingcompetitions.withgoogle.com/kickstart Kickstart is a Code Jam competition that gives participants the opportunity to develop and grow their coding skills to explore a career at Google. Each round invites students and industry professionals to solve algorithmic challenges designed by Google engineers—you can participate in one, or join them all. Kickstart is a great way for students to not only have fun, but also get a glimpse into the programming skills needed for a technical career at Google.  The top participants from each round may be contacted by a Google recruiter.
자세한 내용 보기