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본 논문에서는 비선형 시스템의 고장 감지 및 분류를 위해 신경회로망과 SVM을 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망을 이용한 임계값 테스트를 통한 고장 감지와 SVM 고장 분류기를 이용한 고장 분리로 구성된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법의 효과성을 확인하였다.
Fault detection and diagnosis in nonlinear systems : a differential and algebraic viewpoint
System fault diagnostics, reliability and related knowledge-based approaches
Intelligent infrastructure : neural networks, wavelets, and chaos theory for intelligent transportation systems and smart structures
Issues of fault diagnosis for dynamic systems
Filtering, control, and fault detection with randomly occurring incomplete information
Modelling and estimation strategies for fault diagnosis of non-linear systems : from analytical to soft computing approaches
Fault Diagnosis Inverse Problems: Solution with Metaheuristics
Model-based fault diagnosis in dynamic systems using identification techniques
Artificial intelligence tools : decision support systems in condition monitoring and diagnosis
Intelligent fault diagnosis & prognosis for engineering systems
Real time fault monitoring of industrial processes
부정 적발 애널리틱스 : 조직 내 부정 위험 관리를 위한 데이터 과학 지침서
Dependable computing--EDCC-2 : second European Dependable Computing Conference, Taormina, Italy, October 2-4, 1996 : proceedings
Experimental vibration analysis for civil structures : testing, sensing, monitoring, and control
파이썬으로 배우는 대규모 머신 러닝 : 대규모 데이터 분석과 처리를 위한 다양한 머신 러닝 기법 활용
Machine learning-based fault diagnosis for industrial engineering systems
Adaptive nonlinear system identification : the volterra and wiener model approaches
Network management and control
한국지능시스템학회 논문지
이인수, 조원철한국지능시스템학회 논문지
이인수, 유두형Measurement: Journal of the International Measurement Confederation
Han T.,Zhang L.,Yin Z.,Tan A.C.C.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
Ferdowsi, H.; Jagannathan, S.; Zawodniok, M.반도체디스플레이기술학회지
신현준International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems
Elhadef, M.; Nayak, A.JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS
Stefenon, Stefano Frizzo; Silva, Marcelo Campos; Bertol, Douglas Wildgrube; Meyer, Luiz Henrique; Nied, AdemirIEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
Chen T.,Zeng Y.,Zhu Z.,Wang C.Neural Computing and Applications
Pazera M.,Buciakowski M.,Witczak M.,Mrugalski M.AIChE Journal
Onel M.,Kieslich C.A.,Pistikopoulos E.N.Industrial and Engineering Chemistry Research
Arunthavanathan R.,Khan F.,Ahmed S.,Imtiaz S.Soft Computing
Palácios R.H.C.,da Silva I.N.,Godoy W.F.,Fabri J.A.,de Souza L.B.Technology and Economics of Smart Grids and Sustainable Energy
Mishra, M.; Routray, P.; Rout, P.Cluster Computing
Zhu W.,Wei Y.,Xiao H.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Y. H. Ali; M. A. Al-Obaidi; Kar Hoou Hui; Salah M. Ali; Lim Meng Hee; M. Salman Leong; Ahmed M. AbdelrhmanIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Ali, S.M.; Hui, K.H.; Hee, L.M.; Salman Leong, M.; Al-Obaidi, M.A.; Ali, Y.H.; Abdelrhman, A.M.2019 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER ELECTRONICS AND ECCE ASIA (ICPE 2019 - ECCE ASIA)
Lee, Jun; Ha, Jung-Ik2019 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON POWER ELECTRONICS AND ECCE ASIA (ICPE 2019 - ECCE ASIA)
Lee, Jun; Ha, Jung-IkSENSORS
Gong, Wenfeng; Chen, Hui; Zhang, Zehui; Zhang, Meiling; Wang, Ruihan; Guan, Cong; Wang, QinInternational Journal of Control, Automation, and Systems
Junqi Yang, Fanglai Zhu, Xin Wang, Xuhui Bu전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
지난 수십 년간 발전해 온 CMOS 공정은 최신의 고성능 및 모바일 시스템을 설계하는데 중요한 역할을 수행하고 있다. 이 강의에서는 나노미터 스케일의 미세 공정에서 효율적인 디지털 시스템을 설계하기 위한 다양한 회로 설계 기법을 다루고 하드웨어 설계 과정에서 고려해야 할 신뢰성, 에너지 효율성 등의 요소를 자세히 살펴봄으로써 학생들의 디지털 시스템 설계에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
이 강의에서는 VLSI 설계 분야의 최근 연구 동향을 소개하고, 효율적인 설계를 위한 고급 설계 기법을 다룬다. 구체적으로 디지털 회로의 잡음, 배선, 저전력 설계 등의 주제를 다루며 각 활용 영역에서 사용되는 다양한 회로 구조를 소개한다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
본 강의에서는 지능시스템을 위한 패턴인식 알고리즘들에 대해서 공부한다. 패턴인식은 문자인식, 지문인식, 얼굴인식, 음성인식 등을 모두 포괄하는 지능시스템을 구현하기 위한 필수적인 분야로 그 응용 분야가 매우 다양하며 풀고자 하는 문제에 따라 분류문제, 회귀문제, 군집화문제 등으로 나눌 수 있다. 본 강의에서는 각각의 문제들을 풀기 위해 대표적으로 사용되는 알고리즘들에 대해서 살펴보며 수강생들로 하여금 학기중 프로젝트를 통해서 패턴인식 기술을 사용하는 지능형 시스템을 구현해 보도록 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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
Shortest path, Network flow 등의 그래프 문제를 해결하는 최근에 개발된 알고리즘과 알고리즘 분야에서의 최근의 연구결과를 학습한다. 분산 시스템의 여러 모델들과 분산 시스템에서 발생하는 중요한 문제들을 해결하는 분산 알고리즘에 관하여 연구한다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.전선 / 대학원
비선형 제어시스템의 안정도 분석에 대한 Lyapunov 안정도와 Operator-theoretic을 이용한 접근방식을 다룬다. 또한, 위상평면 방법론과 같은 함수적 방법에 대해 서술한 고전적 방법론과 Lyapunov direct/indirect method, Popov/circle criteria, singular perturbation technique와 궤환 선형화 이론, 강인 H 제어, 강인 Lyapunov redesign, sliding mode control과 같은 현대적 방법을 더불어 다룬다.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 대학원
지난 수십 년간 발전해 온 CMOS 공정은 최신의 고성능 및 모바일 시스템을 설계하는데 중요한 역할을 수행하고 있다. 이 강의에서는 나노미터 스케일의 미세 공정에서 효율적인 디지털 시스템을 설계하기 위한 다양한 회로 설계 기법을 다루고 하드웨어 설계 과정에서 고려해야 할 신뢰성, 에너지 효율성 등의 요소를 자세히 살펴봄으로써 학생들의 디지털 시스템 설계에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
본 과목에서는 지능형시스템의 이론 및 구현의 바탕이 되는 수학을 다룬다. 컴퓨터 시스템, 로보틱스, 시스템 이론 등의 필수가 되는 대학원 수준의 선형대수를 비롯한 여러 주제의 응용수학을 배우며, 엄밀한 증명보다는 개념의 이해와 실제 응용을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 내장형시스템 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 중심으로 진행되며, 다양한 응용분야에서 내장형 시스템의 설계 이슈와 최신 방법론을 다룬다. 주요 강의주제는 시스템레벨 설계 방법론, 내장형소프트웨어 설계 및 최적화, 시스템온칩 아키텍처설계, 하드웨어/소프트웨어 통합설계 등을 다룬다. 또한, 구체적인 설계사례로 IoT 시스템, 스마트폰 등의 모바일 시스템, 스토리지 서브시스템 등을 다룬다. 논문 세미나에서는 top-tier 학회인 DAC, DATE, ESWEEK, ISCA, MICRO, FAST 등에서 발표된 최신 주요 논문을 주로 발표한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 VLSI 설계 분야의 최근 연구 동향을 소개하고, 효율적인 설계를 위한 고급 설계 기법을 다룬다. 구체적으로 디지털 회로의 잡음, 배선, 저전력 설계 등의 주제를 다루며 각 활용 영역에서 사용되는 다양한 회로 구조를 소개한다.