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본 연구는 2019년 1월 기상청 전지구 예측시스템의 북반구 중고위도 지역 예측성을 검증하고, 3일 이후 예측성이 크게 감소하는 원인이 에디 오차 때문임을 밝혀냈다. 특히 북태평양과 유로-대서양 지역의 블로킹 하이가 에디 오차 증가의 주요 원인이며, 블로킹 예측의 정확도 향상이 외대륙 예측 성능 개선에 기여할 수 있음을 제시한다.
APCC 기후 예측시스템 개선 =
여름철 계절내 진동 예측 시스템 개선.
Advances in nonlinear geosciences
APCC MME 예측 시스템에서의 동아시아 겨울 몬순 예측성 평가
아태지역 15-60일 MME 예측 기술 개발 및 검증 기술 개발 =
여름철 계절내 진동 예측 시스템 개선. 다중모델앙상블 예보
Handbook of micrometeorology : a guide for surface flux measurement and analysis
Modelling soil erosion by water
전지구 계절예측 모델의 예측 오차 분석 및 예측성 평가 =
Sub-seasonal to seasonal prediction : the gap between weather and climate forecasting
Empirical-statistical downscaling
고품질의 기후 예측 정보 제공을 위한 SCoPS 계절 예측 자료 분석
거의 모든 것의 미래 : 인류의 미래에 관한 눈부신 지적 탐험
통계계절예측 시스템을 이용한 중위도 동아시아 여름몬순 예측성 향상 =
APCC MME 계절 예측 자료 특성 분석 : 기후변동모드, 영향, 그리고 다중 모형 비교
Develpment of physical-empirical models for seasonal predictions of wintertime climate variables over East Asia
Exchange rate forecasting
날씨 그리고 예보
Uncertainties in numerical weather prediction
위성 및 장기예측자료의 기계학습을 통한 가뭄예측
대기
노준우; 조형오; 손석우; 백희정; 부경온; 이정경Journal of Climate
Kim, Hera; Son, Seok-Woo; Kim, Hyemi; Seo, Kyong-Hwan; Kang, Min-JeeClimate Dynamics
He B.,Liu P.,Zhu Y.,Hu W.대기
김상욱; 김혜라; 송강현; 손석우; 임유나; 강현석; 현유경대기
Kim, Hyein; Kwon, Yeeun; Back, Seung-Yoon; Hwang, Jaeyoung; Son, Seok-Woo; Park, Hyangsuk; Cha, Eun-Jeong대기
김혜인; 권예은; 백승윤; 황재영; 손석우; 박향숙; 차은정대기
정명일; 손석우; 임유나; 송강현; 원덕진; 강현석대기
정명일; 손석우; 임유나; 송강현; 원덕진; 강현석한국지구과학회지
김혜라; 손석우; 송강현; 김상욱; 강현석; 현유경Geophysical Research Letters
Mayer K.J.,Barnes E.A.Frontiers in Physics
Zheng Z.,Ban J.,Li Y.Russian Meteorology and Hydrology
I. A. Kulikova; E. N. Kruglova; V. M. KhanJournal of Climate
Udy D.G.,Vance T.R.,Kiem A.S.,Holbrook N.J.,Curran M.A.J.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Day J.,Sandu I.,Magnusson L.,Rodwell M.,Lawrence H.,Bormann N.,Jung T.Climate Dynamics
Cui J.,Yang S.,Li T.npj Climate and Atmospheric Science
Park, Mingyu; Johnson, Nathaniel C.; Hwang, Jaeyoung; Jia, LiweiJournal of Climate
Lin H.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Osman M.,Beerli R.,Büeler D.,Grams C.M.Climate Dynamics
Liu B.,Su J.,Ma L.,Tang Y.,Rong X.,Li J.,Chen H.,Liu B.,Hua L.,Wu R.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Davini P.,Weisheimer A.,Balmaseda M.,Johnson S.J.,Molteni F.,Roberts C.D.,Senan R.,Stockdale T.N.전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
제어 시스템 1 의 연이은 과목으로 고급 제어시스템 설계 및 해석에 필수적인 개념 및 기법들을 소개하는데, 특히 비선형 제어, 확률적 추정 및 제어, 적응 제어 및 비선형 최적제어 등에 주안점을 둔다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
열대지방에서 나타나는 일기의 특징을 이해하고 열대와 중위도 사이의 일기현상의 상호작용을 규명한다. 주요내용으로는 전지구적 규모와 종관규모의 일기계, 열대의 대기대순환과 요란, 대류적운의 역할, 열대지방의 대기파동, 열대성 저기압과 계절풍에 관한 문제들이 다루어진다.전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 학사
일기나 기후에서 대기 관측은 현상 분석뿐만 아니라 예보 및 예측을 위해서는 필수적인 요소이다. 이 과목에서는 온도, 기압, 습도, 바람 등 기상요소의 지상 및 상층 직접 관측의 원리와 측정기기 그리고 분석 방법에 대해 학습한다. 또한, 관측의 중요성이 증대하는 위성, 기상 레이다, 라이다 및 대기복사 관측의 기본 원리 및 활용의 예를 공부한다. 두 시간을 실험 시간으로 할애하며 실험은 직접적인 기기의 조작이나 견학, 관측자료의 분석을 통해 실시한다.전선 / 대학원
최근에 연구가 많이 되고 있는 이론천문 분야의 주제에 대하여 발표된 논문을 중심으로 연구한다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
본 강좌에서는 석유 가스 공학, 지하에너지저장, 지열에너지 및 기타 에너지자원공학 분야의 저류층 개발을 위해 필수적인 지오메카닉스의 기본 원리를 학습한다. 암석의 탄성적 및 소성적 성질에 대한 기본 사항 외에 저류층에서의 현지응력 산정, 공내검층에 따른 저류층 특성화, 공벽안정 해석, 수리역학적 상호연동해석, 수압파쇄, 저류층 침하, 유체주입 및 생산에 따른 유발지진 등을 학습한다. 또한, 셰일가스 등 비전통에너지 개발에 핵심적인 지오메카닉스 응용 기술을 소개한다. 저류층 지오메카닉스의 기본원리와 현장에서의 다양한 응용 사례를 동시에 학습하여 산업현장과 연구개발에 응용할 수 있는 능력을 함양하는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
본 강좌는 기후변화 및 환경오염을 이해하기 위해 지역에서 지구 규모까지 일어나고 있는 환경변화에 대한 기본적인 과학적 지식을 제공하고자 한다. 환경문제를 해결하기 위한 과학적 지식을 습득하기 위해 환경변화를 지구시스템 내 요소간의 상호작용 그리고 인간 활동이 환경에 미치는 영향을 하나의 시스템으로 접근하는 새로운 방식으로 접근하고자 한다. 궁극적으로 본 강의를 통하여 학생들은 최근 우리가 겪고 있는 환경변화에 대한 이해와 고찰을 통해 미래 환경문제 해결을 위한 과학 및 정책 연구에 중요한 기반을 다질 것이다. 그리고 본 강좌는 수업 이외에 기후변화 및 환경오염 분야의 다양한 전문가를 초빙하여 학생들의 이해를 돕고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
고층구조물의 설계에 주안점을 두어 약산식에 의한 설계 및 시스템 결정, 풍하중 및 지진하중의 영향, 가새설계 등에 주안점을 둔다.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.