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Tahmaseb Hatami, Masoud Rahimi, Hiua Daraei, Ehsan Heidaryan, Ammar Abdulaziz Alsairafi
2012 / Korean Journal of Chemical Engineering
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본 연구는 Peng-Robinson-Stryjek-Vera (PRSV) 상태 방정식의 파라미터 kappa(1)와 임계 온도, 임계 압력, 변심 인자, 분자량과 같은 열역학 상수 간의 관계를 모델링하기 위해 인공 신경망(ANN)과 적응 신경망 기반 퍼지 추론 시스템(ANFIS)이라는 두 가지 방법을 제안합니다. ANFIS 모델의 최적화에는 유전 알고리즘(GA)을 사용했으며, ANN과 특히 ANFIS 결과가 대부분의 화합물 그룹과 잘 일치하는 것으로 나타났습니다.
Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks ; International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN'99, :proceedings
Artificial neural networks
Computational intelligence : theory and applications : International Conference, 6th Fuzzy Days, Dortmund, Germany, May 25-28, 1999 : proceedings
Advanced process control & simulation for chemical engineers
Applications of soft computing : updating the state of the art
Fuzzy logic, neural networks, and evolutionary computation : IEEENagoya University World Wisepersons Workshop, Nagoya, Japan, November 14-15, 1995 : selected papers
Advances in neural networks--ISNN 2004 : International Symposium on Neural Networks, Dalian, China, August 19-21, 2004 : proceedings, Part I
Advanced intelligent computing theories and applications : with aspects of contemporary intelligent computing techniques. 4th international conference on intelligent computing, ICIC 2008 Shanghai, China, September 15-18, 2008 proceedings
Introduction to protein structure prediction : methods and algorithms
Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems : 11th International Conference IEAAIE-98, Benicássim, Castellón, Spain, June 1998 : proceedings
Fuzzy theory systems : techniques and applications
Intelligent systems
Advances in artificial intelligence : 13th Brazilian Symposium on Artificial Intelligence, SBIA '96, Curitiba, Brazil, October 23-25, 1996 : proceedings
Fuzzy systems and soft computing in nuclear engineering
Granular computing and intelligent systems : design with information granules of higher order and higher type
Modern optimisation techniques in power systems
Advanced computing in industrial mathematics : revised selected papers of the 10th Annual Meeting of the Bulgarian Section of SIAM December 21-22, 2015, Sofia, Bulgaria
Advanced intelligent systems
Computational intelligence : theory and applications : international conference, 5th Fuzzy Days, Dortmund, Germany, April 28-30 1997 : proceedings
Soft computing in engineering design and manufacturing
Fatigue and Fracture of Engineering Materials and Structures
Ben Seghier M.E.A.,Carvalho H.,Keshtegar B.,Correia J.A.F.O.,Berto F.Structural Concrete
Pazouki G.,Pourghorban A.Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Guha Roy D.,Singh T.Arabian Journal of Geosciences
Abdelaal, Ahmed; Ibrahim, Ahmed Farid; Elkatatny, SalaheldinNeural Computing and Applications
Machesa M.G.K.,Tartibu L.K.,Okwu M.O.Environmental Earth Sciences
Aryafar A.,Khosravi V.,Zarepourfard H.,Rooki R.Case Studies in Thermal Engineering
Sundar L.S.,Deepanraj B.,Mewada H.K.International Journal of Computational Intelligence Systems
Kafadar M.,Avdagic Z.,Fazlic L.B.International Journal of Mining Science and Technology
Teymen A.,Mengüç E.C.IEEE Access
Oladipo S.O.,Sun Y.,Amole A.O.International Journal of Construction Management
Sarihi M.,Shahhosseini V.,Banki M.T.International Journal of Fuzzy Systems
Huang W.T.,Kung C.Y.,Chou J.H.Journal of Chemical Thermodynamics
Koolivand Salooki M.,Shokouhi M.,Farahani H.,Keshavarz M.,Esfandyari M.,Sadeghzadeh Ahari J.Neurocomputing
Sarkheyli, A.; Zain, A.M.; Sharif, S.Environmental Earth Sciences
Sadighi M.,Motamedvaziri B.,Ahmadi H.,Moeini A.Journal of Cleaner Production
Khan M.A.,Aslam F.,Javed M.F.,Alabduljabbar H.,Deifalla A.F.Neural Computing and Applications
Sirdesai N.N.,Singh A.,Sharma L.K.,Singh R.,Singh T.N.Journal of Materials Research and Technology
Nazar S.,Yang J.,Amin M.N.,Khan K.,Ashraf M.,Aslam F.,Javed M.F.,Eldin S.M.Case Studies in Construction Materials
Yejia Wang; Ammar Iqtidar; Muhammad Nasir Amin; Sohaib Nazar; Ahmed M. Hassan; Mujahid AliTransportation Infrastructure Geotechnology
Abhik Paul; Pradipta Chakrabortty전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
인구변화, 질병확산, 경제적인 변화 같은 많은 사회적 문제들은 시간이라는 하나의 독립변수에 따라 변화하는 상미분 방정식으로 귀결된다. 상미분 방정식은 소위 Dynamic Problem으로 많은 자연과학과 공학문제에서도 쓰여왔다. 본 과목에서는 상미분방정식의 수치해법으로 기본적인 One-step methods, Multistep methods, Predictor-corrector methods, Runge-Kutta methods 등을 다루며, Stiff Problem과 Two-point boundary value problem에 대한 수치해법을 배우도록 한다. 상미분방정식의 수치해법의 수렴성, 오차분석, 안정성 분석 등도 포함한다. 또 하나 중요한 접근방법은 최근 사회과학에서도 많이 쓰이는Agent-Based Modeling(ABM)이다. 최근 Python기반 MESA같은 패키지가 나왔는데 이러한 접근의 장단점과 한계등을 살펴봄을 통해서 사회문제의 다양한 접근들을 시도해본다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
상전이 및 임계현상에 관련된 여러 모형계 및 통계역학적 방법을 다룬다. 중요 내용은 임계지수, 모형계의 정확한 성질, 평균마당 이론, 란다우 이론, 란다우-긴즈버그 이론, 급수 전개, 눈금잡기이론, 되틀맞춤 이론, 건드림 전개, 낮은 차원과 무질서등이며, 통계역학을 이수한 학생을 대상으로 한다.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
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
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 대학원
이 과목은 기계 학습 알고리즘의 수학적 이론을 이해하고 이를 통해 더 나은 기계 학습 방법을 설계하는 데 초점을 맞춘다. 재생핵 힐베르트 공간과 커널 방법, Rademacher 복잡도, 경사 하강법, 뉴턴 방법, 확률적 경사 하강법, 경사 하강의 연속 시간 모델 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의에서는 최신의 전기기기 이론과 전력전자 기술을 이용하여 특정한 형태의 전력 에너지를 다른 형태의 전력 에너지로 변환하는 여러 전력 변환 기기 및 회로, 제어에 대해 소개하고 현재 해당분야에서 연구의 중심이 되는 주제들에 대해 강의한다.