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Xin Yao, Qingbo Yu, Guowei Xu, Zhengri Han, Qin Qin
2019 / Korean Journal of Chemical Engineering
정영경, 고재윤
2020 / Culinary Science & Hospitality Research
Chuandong Li, Shiju Yang, Tingwen Huang
2016 / International Journal of Control, Automation, and Systems
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본 논문은 파라미터 불일치 하에서 메모리스터 기반 혼돈 시스템의 TS 퍼지 모델에 대한 임펄스 동기화 효과를 조사하고 새로운 기준을 제시합니다. 선형 분해 및 비교 시스템 방법을 사용하여 파라미터 불일치가 존재하는 경우 TS 퍼지 모델 기반 메모리스터 기반 혼돈 시스템의 전역 준동기화를 논의합니다.
Analysis and synthesis for interval type-2 fuzzy- model-based systems
Fuzzy control : synthesis and analysis
Soft computing for hybrid intelligent systems
Advances in industrial engineering and operations research
Neural fuzzy systems : a neuro-fuzzy synergism to intelligent systems
Fuzzy logic and its applications to engineering, information sciences, and intelligent systems
Analysis and synthesis of fuzzy control systems : a model-based approach
Computational intelligence : theory and applications : International Conference, 6th Fuzzy Days, Dortmund, Germany, May 25-28, 1999 : proceedings
Semiconductor lasers : stability, instability and chaos
Uncertainty analysis in engineering and sciences : fuzzy logic, statistics, and neural network approach
Adaptive control, filtering, and signal processing
Soft computing in mechatronics
Practical applications of computational intelligence for adaptive control
Fuzzy theory systems : techniques and applications
Advances in neural networks--ISNN 2004 : International Symposium on Neural Networks, Dalian, China, August 19-21, 2004 : proceedings, Part I
Neuro-fuzzy associative machinery for comprehensive brain and cognition modelling
Fuzzy control and modeling : analytical foundations and applications
Artificial intelligence tools : decision support systems in condition monitoring and diagnosis
IEEE Control Systems Letters
R. Saravanakumar전자공학회논문지 - SC
김은태, 박민용, 김재훈, 신현석International Journal of Systems Science
Gong, D.; Zhao, S.; Liu, J.IEEE Control Systems Letters
Saravanakumar R.Neurocomputing
Su, L.; Shen, H.International Journal of Control, Automation, and Systems
Junjian Huang, Chuandong Li, Xing HeIEEE Access
Xiong Z.,Zhang Z.,Ma T.Neurocomputing
Li, D.; Zhang, X.International Journal of Control, Automation, and Systems
Junjian Huang; Chuandong Li; Xing HeJournal of the Franklin Institute
Fu Q.,Zhong S.,Jiang W.,Xie W.Mathematical Problems in Engineering
Hu, C.; Jiang, H.Chinese Physics B
Fan, J.; Lai, Q.; Wang, Q.; Wang, L.Nonlinear Dynamics: An International Journal of Nonlinear Dynamics and Chaos in Engineering Systems
Wang, Zi-Peng; Wu, Huai-Ning한국지능시스템학회 논문지
박창우, 김은태, 박민용, 김재훈Neurocomputing
Li, D.; Zhang, X.-P.; Hu, Y.-T.; Yang, Y.-Y.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Xia, H.; Wen, Q.; Ma, G.; Lam, H.-K.; Li, L.IEEE transactions on neural networks and learning systems
Tang Z; Park JH; Feng JInternational Journal of Systems Science
Zhang H.,Meng D.,Wang J.,Lu G.Neural Networks
Zhang, G.; Shen, Y.International Journal of Fuzzy Systems
Sadjadi E.N.,Menhaj M.B.,Herrero J.G.,Molina Lopez J.M.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
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.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 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전필 / 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
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.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터를 구성하는 주요 구성 요소들의 기능과 그들 상호간의 작용을 이해하고 이를 바탕으로 컴퓨터 시스템을 구현하는데 사용되는 여러 설계 기법들을 학습한다. 명령어집합, 중앙처리장치, 파이프라이닝, 메모리 계층구조, 입출력장치 등을 다루며 컴퓨터 발전의 역사적 고찰 및 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 필요한 지식을 배운다.전선 / 대학원
본 과목은 일차적으로 의료기술평가와 근거기반의사결정 과목을 선수강한 학생들이 보다 전문적인 주제를 이해하고 다룰 수 있도록 계획되었으며, 강의 뿐 아니라 세미나와 토론을 통해 의료기술평가의 특정 방법론으로서 임상적 근거합성 방법의 전문적인 주제를 탐구하며 실제적이고 깊이 있는 이해를 갖추는데 주안점을 두었다. 해당 과목의 구체적인 내용을 다루기 위해서는 임상연구 방법론 및 의학통계에 대한 일정 수준 이상의 이해가 필요하며, 베이지안 접근방식을 포함하여 임상적 의료의사결정 수행에 필요한 근거 창출의 맥락에서 광범위한 근거 구조에 적용될 수 있는 근거 합성에 대한 접근으로서 메타 분석, 간접 비교 및 혼합 치료 비교를 수행하는 방법에 대한 구체적인 논의를 진행하고 실용적인 가이드를 제공한다.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 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.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.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 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
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.전선 / 대학원
멀티코어 및 멀티프로세서 시스템을 사용하면서 생기는 여러가지 동기화 문제들을 알아보고 이에 대한 해결책을 배운다. 우선 기본적인 개념들과 이론적인 배경을 먼저 배우고 그 기반 위에서 실제 사용되는 하드웨어 위에서 어떤 알고리즘들을 통해서 이런 문제를 해결하여야 하는지에 대한 실제적인 지식을 배우고 실습해본다.전선 / 대학원
이 과목은 대학원생들을 대상으로 한 과목으로, 산업시스템의 다양한 분야에서 발생하는 스케줄링문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 이론과 기법을 다룬다. 스케줄링은 다양한 제약조건과 목적함수에 부합하도록 작업을 생산자원에 할당하고, 할당된 작업의 순서를 결정하는 의사결정과정이다. 주요 토픽으로는 단일기계, 병렬기계, 플로우샵, 잡샵, 프로젝트 스케줄링, 에이전트 스케줄링, 처리시간의 조정 가능성을 고려한 스케줄링 등을 포함한다. 다양한 스케줄링문제에 대하여 계산복잡도, 최적해법, 근사해법, 그리고 휴리스틱해법 등에 대하여 공부한다. 학생 각자는 선택한 문제에 여러 아이디어를 적용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.