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Liu Y; Kwan MP; Wong MS; Yu C
2023 / Social science & medicine (1982)
K.S.V. Bharani; R. Khatoon; D.S. Lalchandani; L. Chenkual; P.K. Porwal
2024 / Food Chemistry Advances
전상호; 이인선; 이향숙; 채윤병
2019 / Korean Journal of Acupuncture
Bicalho H.A.,Donnarumma P.R.,Quezada-Novoa V.,Titi H.M.,Howarth A.J.
2021 / Inorganic Chemistry
Sironi F; De Marchi F; Mazzini L; Bendotti C
2023 / Brain research bulletin
Stacevičienė I.,Burokienė S.,Steponavičienė A.,Vaičiūnienė D.,Jankauskienė A.
2021 / European Journal of Pediatrics
Aijia Ji; Wan-jing Liu; Jian-hong Zhang; Hai-zhou Lv; Hongmei Luo; Xin Zhang; Shilin Chen; Jingyuan Song
2020 / Chinese Herbal Medicines
Jacquot A; Chauleur C; Russel-Robillard AS; Tinquaut F; Sotton S; Magne N; Etievent G
2021 / The British journal of radiology
Avellaneda, Manuel; Boasso, Andrés; Sirena, Martín; Roa, Simón
2023 / Surfaces and Interfaces
Abu Elella, Mahmoud H.; Abu-Thabit, Nedal Y.; Uwaezuoke, Onyinye J.; Azad, Abdul Kalam
2023 / Cellulose
김소현; 박지영; 이진숙
2023 / 기초조형학연구
Zhang F.,Hu X.,Liu T.,Xu K.,Duan Z.,Pang H.
2021 / IEEE Transactions on Vehicular Technology
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본 연구는 차량 간 통신을 활용하여 하이브리드 전기 자동차의 에너지 관리 성능을 향상시키기 위해 모델 예측 제어 기반의 효율적인 에너지 관리 접근 방식을 제안합니다. 등가 소비 최소화 전략을 모델 예측 제어 프레임워크에 도입하고, 기어 변속 빈도를 줄이는 페널티 지수를 적용하여 연료 효율과 구동성을 동시에 고려합니다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존 동적 프로그래밍 기반 모델 예측 제어에 비해 계산 효율성이 뛰어나면서도 연료 효율 측면에서 유사한 성능을 보였습니다.
Hybrid Electric Vehicles : Energy Management Strategies
Intelligent control and smart energy management : renewable resources and transportation
Energy-efficient driving of road vehicles : toward cooperative, connected, and automated mobility
Hybrid predictive control for dynamic transport problems
Electric vehicles in energy systems : modelling, integration, analysis, and optimization
Connected vehicle systems : communications, data, and control
Vehicle propulsion systems : introduction to modeling and optimization
Plug in electric vehicles in smart grid : charging strategies
Introduction to hybrid vehicle system modeling and control
Hybrid systems : computation and control : First International Workshop, HSCC'98, Berkeley, California, USA, April 1998 : proceedings
Predictive control for linear and hybrid systems
Model predictive control : theory, practices and future challenges /
Hybrid vehicles and the future of personal transportation
Rotating electrical machines
Electric vehicle systems architecture and standardization needs : reports of the PPP European Green Vehicles Initiative
Advanced battery management technologies for electric vehicles
Electric energy generation : economics, reliability, and rates
Electric and hybrid vehicles : technologies, modeling, and control : a mechatronic approach
Optimization and control methods in industrial engineering and construction
Plug in electric vehicles in smart grids : integration techniques
IEEE Access
Kim J.,Kim H.,Bae J.,Kim D.,Eo J.S.,Kim K.K.K.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Intell. Transport. Syst.
Guo, L.; Gao, B.; Gao, Y.; Chen, H.International Journal of Hydrogen Energy
Chen J.,He H.,Quan S.,Zhang Z.,Han R.APPLIED SCIENCES-BASEL
Cao, Yunfei; Yao, Ming; Sun, XiaodongENERGY
He, Hongwen; Wang, Yunlong; Han, Ruoyan; Han, Mo; Bai, Yunfei; Liu, QingwuIEEE Transactions on Vehicular Technology
Razi M.,Murgovski N.,McKelvey T.,Wik T.IEEE Transactions on Control Systems Technology
Rezaei A.,Burl J.B.,Zhou B.,Rezaei M.IEEE Access
Guercioni G.R.,Galvagno E.,Tota A.,Vigliani A.Energy Procedia
Sun, Chao; He, Hongwen; Sun, FengchunEnergy
Gao K.,Luo P.,Xie J.,Chen B.,Wu Y.,Du R.ENERGY
Li, Cheng; Xu, Xiangyang; Zhu, Helong; Gan, Jiongpeng; Chen, Zhige; Tang, XiaolinInternational Journal of Sustainable Transportation
Rios-Torres J.,Liu J.,Khattak A.ENERGIES
Zhang, Fengqi; Wang, Lihua; Coskun, Serdar; Pang, Hui; Cui, Yahui; Xi, JunqiangEnergy Conversion and Management
Climent H.,Pla B.,Bares P.,Pandey V.Science China Technological Sciences
Qiu, L.H.; Qian, L.J.; Zomorodi, H.; Pisu, P.Journal of Power Sources
Fan L.,Zhang Y.,Dou H.,Zou R.Control Theory and Technology
You, Xiongxiong; Jiao, Xiaohong; Wei, Zeyi; Zhang, YahuiEnergy
Fan, L.; Peng, Y.; Bao, X.; Zeng, B.; Wei, H.; Wang, J.; Sun, H.Simulation Modelling Practice and Theory
Qiu S.,Qiu L.,Qian L.,Pisu P.Complexity
Ruan S.,Ma Y.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전선 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 자동차 동력원들에 대한 소개를 한다. 기계공학 관점에서의 자동차엔진의 원리와 효율, 성능에 영향을 미치는 인자들을 공부하고, 엔진과 모터의 결합체인 하이브리드시스템의 원리와 구조 그리고 시스템 장점에 대해서 학습한다. 전기차 배터리시스템의 구조와 요구사항, 자동차용 PEM 연료전지 시스템의 기본 이해와 연료전지 시스템의 최적성능과 효율을 위한 BOP 특성에 대해서 공부하고, 자동차 동력원 시스템의 해석능력을 배양하고 새로운 환경규제 대응을 위한 동력원의 신기술을 소개한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 계통 운영과 계획, 시장 연계, 성능평가와 신뢰도 평가 등을 위한 전력계통 분석기법을 소개한다. 전력 계통 예제를 통하여 convex optimization, 동적 최적화, 최적 제어 등에 대한 주요 알고리즘을 소개한다. 본 강의에서는 convex optimization에 대한 interior-point methods, decision theoretic planning, Markov decision processes, 선형 계획법, 동적 계획법, 최적 제어 기법과 비선형 최적화에 대한 최적화 조건과 같은 주제들을 다룬다.전선 / 학사
날로 심각해지는 에너지 위기 속에서 가장 고급 에너지원인 전력 에너지의 활용 전반에 대해 공부한다. 특히 전체 전력 에너지의 2/3이상을 소비하는 전동기의 원리와 기본적인 제어 방법에 대해 소개하고 교류 전력의 수송에 결정적 역할을 하는 변압기의 원리와 활용에 대해서 알아본다. 특히 90% 이상의 전기 에너지를 생산하는 동기발전기의 구조와 원리를 통해 전력 발생을 이해하고, 최근 고효율의 전동력으로 주목 받고 있는 영구자석 교류 전동기의 원리와 기본적인 구동 방법에 대해서도 학습한다. 강의는 학부 기초수준의 전기회로/전자기 지식을 가지더라도 이해할 수 있게 평이하게 진행 될 예정이며 전기기기 응용에 대한 광범위한 내용을 다룰 예정임.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 학사
이 과목은 열역학, 유체역학 및 열전달에 관한 기본 이론을 바탕으로 냉동시스템, 공기조화시스템부터 탄소중립 및 이산화탄소 저감을 위한 태양열 발전, 수소연료전지, 친환경차 통합 열관리 등을 다룬다. 실제 생활과 연관된 냉난방, 가습, 청정, 환기, 공기유동 등에 대한 기본 개념을 확립함으로서, 새로운 개념의 다양한 열이용 기기들을 효율적으로 설계하고 분석하는 능력을 확보하는 것을 목표로 한다. 열에너지의 합리적인 이용에 관해 학습하며 신재생에너지의 효과적인 활용을 위한 시스템 최적화를 수행한다. 특히, 친환경차 구성품의 각기 다른 열적 요구사항을 분석하고 가장 효율적으로 열관리를 수행할 수 있는 통합 열관리 시스템을 설계함으로써 다양한 경계조건 하의 열시스템 최적화 기법에 대해 학습할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 전기자동차공학을 소개하고 이에 대한 이론 및 연습을 진행한다. 전기자동차 기술은 미래 자동차 모빌리티에 매우 중요한 기술이다. 본 강좌는 학생들에게 미래 전기자동차에 필요한 전기에너지변환, 전기기기, 인버터, 배터리, 충전, 차량전력회로, 그리고 냉각 및 에너지 관리를 소개한다. 또한 모의 전기자동차 시스템을 구축하고 이론적 지식을 연습을 통해 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 계량경제분석기법(Econometrics)을 사용하여 기술 및 재료의 선택과 인력 및 자본의 배분 등 산업의 경제활동과 의사결정과정의 분석 및 예측기법을 학습하는 과목이다. 다양한 생산함수모형(flexible function form)을 사용하여 요소간 대체관계(substitution)를 분석하며 시계열분석 및 동적최적화(dynamic optimization)기법을 사용하여 외부변화에 대한 산업 및 기업의 대응방법에 대하여 분석한다. 또한 TSP, GAUSS 등 계량경제 프로그램을 사용한 실증분석을 병행한다.전선 / 학사
교통계획의 틀을 이루는 교통수요의 추정과정과 계획의 배경 및 철학, 교통과 토지이용계획과의 상호관계로부터 교통모형과 토지이용모형과의 상호접속을 꾀하며 발생교통 분포 및 배분교통 그리고 수송수단배분 모형에 대한 소개를 포함하여 실제의 자료를 응용하여 우리나라 대도시를 대상으로 컴퓨터를 이용한 실험을 하게 된다. 최근 관심의 초점이 되고 있는 ITS(Intelligent Transportation System)에 대한 소개도 포함된다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
기후변화 대응 전략 중 대표적인 방법이 청정 전력의 생산 증대와 이를 효과적으로 운영하는 것이다. 즉 청정에너지 생산의 증대 및 생산부터 송배전 및 사용 과정에서 효율 향상, 재생에너지를 비롯한 청정에너지가 많이 발전되는 시간대 및 최소화되는 시간대의 전력생산, 운영 및 저장된 신재생에너지의 사용 등이 대응 전략의 기본이 될 것이다. 본 교과목은 이런 측면에서 새로운 기후변화 전략에 의하여 전력계통의 운영에 필요하게 된 신 전력기술에 대하여 종합적으로 다루고자 한다. 본 강좌에서 다루는 주요 내용은 - 발전원으로서 원전, SMR(small modular reactor), 태양광 및 풍력, 수소터빈 발전, 연료전지, 수력, 조력 발전 등 - 에너지 저장시설로 수소생산, BESS(battery energy storage system), 양수발전과 기타 에너지 저장설비 - 전력운용방법으로 HVDC, MVDC와 Smart Grid - 전력거래방식의 현대화 등을 포함한다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전필 / 학사
조직의 경쟁우위 창출요인으로서 인적자원은 전략적 중요성을 지니고 있다. 즉, 경영전략의 효과적 달성을 위해 인사전략이 수립/수행 되어야 할 뿐 아니라, 나아가 인적자원의 경쟁우위를 기반으로 조직의 경쟁우위를 제고하기 위해 경영전략이 수립/수행 될 수 있다는 관점에서 인사관리의 중요성이 재조명되고 있다. 이러한 관점에서 본 과목에서는 인사관리의 세부분야(선발, 개발, 평가, 보상, 승진, 퇴직 등)에 관한 기초이론과 제도를 다루며 사례연구를 통하여 인사관리에 관한 실용적이고 심도있는 사고능력을 개발하고자 한다.전선 / 대학원
기후변화와 대기오염은 서로 연계된 현상이며, 해결에 있어 온실가스와 대기오염물질의 배출관리가 매우 중요하다. 에너지와 자원의 소비활동은 온실가스와 대기오염물질을 동시에 발생시키므로 기후변화 완화정책과 대기오염 저감정책은 동시저감 효과가 나타나고, 동시편익 효과를 노릴 수 있다. 본 과목에서는 최근 IPCC나 선진국에서는 시도되고 있는 기후변화와 대기오염의 통합관리를 위해, 1. 에너지, 기후/대기정책, 배출인벤토리, 대기모델링, 인체피해등에 대한 이론과 사례를 학습하고, 2. 통합평가 모형의 실습과 연구 프로젝트 수행을 통해 실질적인 운영 경험을 함양하고자 한다.전선 / 대학원
산업화에 따른 도시화 그리고 지속적인 대도시화에서 발생되는 교통문제를 효과적으로 대처할 수 있는 계획방법론의 습득을 위해, 도시교통문제의 특성분석, 도시성장에 따른 장래교통수요예측, 교통수단의 특성과 소비자 선택 행태, 대안의 성안과 비교평가분석 등에 관한 이론과 모형들을 연구한다.전선 / 대학원
공정설계, 운전, 스케줄링, 플래닝과 같은 화학 공정 및 플랜트 산업에서 의사결정문제는 동적최적화 문제로 표현된다. 이러한 문제들은 내재적인 불확실성과 계산의 복잡성으로 인해 모델을 이용한 방법으로는 접근하기가 어렵다. 이 수업에서는 이러한 문제를 해결하고 최적 운영해를 얻기 위한 통합된 방법론으로서 추계적 동적최적화를 핵심 주제로 다룬다. 최근에는 복잡한 동적최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계학습 기법이 동적최적화 이론과 결합하고 있고 대표적인 예가 강화학습이다. 이 수업에서는 이러한 방법론을 다루기 위해 동적계획법을 배경 이론으로 설명하고 화학공정 최적화에 적용 가능한 강화학습 방법론을 언급한다. 또한, 회분식 공정에 적합한 학습기반 제어 기법인 반복학습제어도 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.