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김귀훈, 송기상, 김태영, 이태욱, 이승철, 전형기, 전인성, 김지윤, 김영식
2021 / 컴퓨터교육학회 논문지
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본 연구는 함정의 신뢰도 및 보전도 설계를 위한 시뮬레이션 기반 방법을 제시하며, 모든 장비의 MTBF 및 MTTR, 함정의 ALDT 최적값을 결정하는 것을 목표로 합니다. 시스템 가용성과 생애 주기 비용을 최적화 기준으로 사용하며, 하이브리드 유전 알고리즘을 통해 근사 최적 해를 찾고 모델 파라미터가 최적 해에 미치는 영향을 분석합니다.
Maintainability, maintenance, and reliability for engineers
Reliability and maintenance of complex systems
Multi-state system reliability : assessment, optimization, and applications
Practical reliability engineering and analysis for system design and life-cycle sustainment
Reliability in automotive and mechanical engineering : determination of component and system reliability
Reliability-based mechanical design
Dynamics and control of mechanical systems in offshore engineering
Operations research proceedings, 1980
Fundamentals of ground combat system ballistic vulnerabilitylethality
Microelectrofluidic systems : modeling and simulation
Human reliability, error, and human factors in engineering maintenance : with reference to aviation and power generation
Systems maintainability : analysis, engineering and management
Stochastic models in reliability
함정용 설계 및 운용지원 시스템 개발 =
Fault detection & reliability : knowledge based & other approaches : proceedings
Progress in system and robot analysis and control design
Semi-Markov processes : applications in system reliability and maintenance
군 물류 아키텍처와 시뮬레이션
Reliability and optimization of structural systems : proceedings of the seventh IFIP WG7.5 working conference on reliability and optimization of structural systems, 1996
대한산업공학회지
한영진; 윤원영; 유재우; 최충현; 김희욱한국안전학회지
곽묘정, 권승민, 신윤호, 노유정Journal of Ship Production and Design
Goodfriend, D.; Brown, A.J.Grey Systems
Rawat M.,Lad B.K.,Sharma A.International Journal of System Assurance Engineering and Management
Rawat, Manish; Lad, Bhupesh KumarJournal of Marine Science and Application
Mehdi Iranmanesh; Mohammad Reza ZareeiExpert Systems with Applications
Turan H.H.,Elsawah S.,Ryan M.J.Journal of Computational Design and Engineering
Hwang Joon-Tae; Hong Suk-Yoon; Song Jee-Hun; Kwon Hyun-WungEuropean Journal of Operational Research
Turan H.H.,Jalalvand F.,Elsawah S.,Ryan M.J.신뢰성 응용연구
조은별, 정영인, 하성철한국시뮬레이션학회 논문지
이성균, 고진용, 김창환, 유승기한국산학기술학회논문지
조은별, 정영인, 김용현대한조선학회 논문집
신윤호, 권정일, 정정훈ASCE-ASME JOURNAL OF RISK AND UNCERTAINTY IN ENGINEERING SYSTEMS PART A-CIVIL ENGINEERING
Moniri-Morad, Amin; Pourgol-Mohammad, Mohammad; Aghababaei, Hamid; Sattarvand, Javad2023 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRICAL SYSTEMS FOR AIRCRAFT, RAILWAY, SHIP PROPULSION AND ROAD VEHICLES & INTERNATIONAL TRANSPORTATION ELECTRIFICATION CONFERENCE, ESARS-ITEC
Wang, Ziwen; Karimi, Siamak; Zadeh, Mehdi; Heimdal, Markus한국국방경영분석학회지
박정서; 최진우; 염윤섭Communications in Statistics: Simulation and Computation
Yun, W.Y.; Park, G.; Han, Y.J.한국산학기술학회논문지
김성우, 최경환NAVAL ENGINEERS JOURNAL
Parsonsl, Mark A.; Robinson, Kevin M.; Karal, Mustafa Y.; Stinsonl, Nicholas T.; Snyderl, Daniel J.; Woodward, David C.; Brownl, Alan J.한국산학기술학회논문지
정준, 이기원, 김경록, 차종한, 고호진전선 / 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
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
피로 파괴 모형, 피로 수명 예측, 신뢰도 등 기계 설계의 고급 내용과 변속 장치, PTO, 전동라인, 로터리-트랙터, 로외 장비 등의 기본 설계 이론과 방법 등을 다룬다. 특히 컴퓨터 설계 기법을 강조하여 다룬다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.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
이 과목에서는 해양공학분야에서 새로이 대두되는 중요한 기술문제 중 한 가지를 택하여 해당 기술의 역사적 배경, 기술개발과정, 현재의 상황, 세계수준에 대비한 우리나라의 기술수준, 해결해야 할 핵심기술 내용 등을 관련문헌이나 전문가의 초청강연을 통하여 분석하고 단순화된 모델을 구축하여 이론적 및 수치적 또는 실험적으로 해석하여 해결책을 모색한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 해양 플랫폼 설계 및 운영에 필수적인 장비에 대한 기초지식의 이해를 바탕으로 전체 시스템을 조망하고 안전 설계에 대한 지식을 갖출 수 있도록 학습한다. 해저에서 플랫폼 상부에 이르는 생산시스템을 이해하고 각 모듈 및 장비의 기능과 요구사항을 이해한다. 나아가 해양산업에서 어떤 사고가 발생했었는지를 살펴보고 위험도(risk)의 개념을 기반으로 위험요인을 색출, 사고 빈도 및 결과를 평가하는 위험도 기반 설계 방법론의 원리를 익힌다.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
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 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.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 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 / 학사
일반적인 구조문제를 풀 수 있는 방법인 유한요소법의 기초가 되는 탄성론, 변분법(Variational Principle), 빔/플레이트 (Beam/Plate)의 정식화, 간단한 요소에 대한 유한요소해석법 등을 공부한다. 이는 대학원에서 심도있게 학습할 유한요소법, 비선형 유한요소법, 설계민감도해석(Design Sensitivity Analysis) 등의 선수과목(Prerequisite)으로 중요하며 또한 산업체에서 광범하게 사용하는 상업 코드(MSC/NASTRAN, ABAQUS, ANSYS 등) 의 이론적 배경의 이해로 적합하다.전선 / 대학원
설계민감도는 시스템 응답의 설계변수에 대한 구배로 정의되며 이는 최적설계시 필수적이며 설계변경에 따른 시스템의 응답을 재해석 없이 예측가능하게 한다. 또한 몇 가지 응답에 대해서 설계변경의 요구가 상충이 될 때 최적화나 재해석 없이 절충점을 찾고자 할 때 유용하게 사용된다. 기존의 상업 코드(ANSYS, MSC/ NASTRAN 등)와 연계하여 사용될 수도 있으며 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있으므로 산업체나 대학원에서 최적설계를 수행할 때 매우 유용하다.전선 / 대학원
본 과목은 시뮬레이션 연구방법론을 다룬다. 이를 통해, 수강생들에게 전략분에서 뿐만 아니라 다른 전공분야에서도 널리 활용되는 엄선된 시뮬레이션 연구방법론을 소개하고, 수강생들이 직접 실습을 통해 사용방법을 습득할 수 있도록 설계하였다. 본 과목의 궁극적인 목표는 전략분야에 있어서 연구의 질을 높이는 것이다. 그 동안 여러 경영대학들에서는 시뮬레이션 연구방법론에 대한 과목이 거의 없었다. 본 과목을 통해 시뮬레이션 연구방법론을 수행하는 체계적인 토대를 마련하여 전략분야 연구에 있어서 사고의 폭을 넓히는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 대학원
본 과목에서는 현대 사회의 근간을 이루고 있는 복잡한 시스템 (Complex Systems) 들의 개념 구상 및 향후 상세설계를 효율적이고 체계적으로 할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처의 모델링 및 최적화 방법들을 소개한다. 학생들은 ISO/PAS 19450-2015 표준으로 등록된 시스템 모델링 언어인 Object Process Methodology (OPM)를 사용하여 시스템의 기능 아키텍처, 형상 아키텍처, 그리고 통합 아키텍처를 체계적으로 모델링 하는 것에 관하여 학습한다. 이러한 모델링 과정을 통해 생성된 아키텍처들을 이용하여 시스템 특성들을 최적화 하는 아키텍처들의 집합체인 파레토 전선을 구축하고 이를 통해 최적화된 시스템 아키텍처를 도출해 내는 방법론에 대하여 학습한다.전선 / 학사
3차원에서의 응력과 변형률의 성질에 대해 살펴본다. 또한 구조물의 안정성에 대한 기본 이론을 소개하고 에너지 방법에 기초한 다양한 구조해석방법에 대해 논의한다.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전선 / 대학원
컴퓨터 기술이 발달하면서 대규모의 수치연산을 빠르게 처리하는 것이 가능하게 되었고, 이로 인해 지질시간(geologic time) 규모에서 다양한 지형형성작용들의 복합적인 영향으로 발달한 지형의 발달과정을 모의하는 것이 가능하게 되었습니다. 수치(數値)지형발달모형(numerical landscape evolution model)은 전통적인 지형학 연구자 뿐만이 아니라 일반인들에게도 지형학적 상상의 기회를 주었고, 미래 환경변화에 따른 지표환경변화 예측을 가능하게 하였으며, 지형 및 환경 교육의 도구로써 활용될 수 있음을 보여주었습니다. 본 강의는 활용도가 점차 높아지는 수치지형발달모형을 학생이 이해하고 이를 연구와 교육에 활용하도록 만드는 것이 목표입니다. 강의내용은 1) 지형발달 이론과 수치지형발달모형을 구성하는 주요 지형학적 법칙에 대한 강의와 2) 다양한 지형발달 요인이 지형변화에 미치는 영향을 확인할 수 있는 실습으로 구성됩니다. 한편 수치지형발달모형의 모의결과는 하천종단과 산사면횡단 형태 그리고 지형의 기복량 등으로 최종적으로 표현되기 때문에, 강의에서는 3) 수치고도모형(Digital Elevation Model, 이하 DEM)에서 하천종단을 추출하고 지형 기복 등을 분석할 수 있는 실습도 함께 진행하여 수치지형발달모형의 모의결과와 실제 지형을 비교해볼 수 있도록 합니다. 이러한 실습 구성으로 인해 수강생은 지형분석 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 수치지형발달모형의 학문적 그리고 교수학적 중요성을 느끼게 될 것입니다. 강의를 통해 수강생들은 주요 지형형성작용 법칙에 대한 이해와 이를 수식화하는 능력(예., 미분방정식, MATLAB 활용 수치해법), 수치 지형발달 모형 활용 능력을 배양하고, 지리교육 전공자는 수치지형발달모형을 활용한 지형교육의 가능성을 탐색할 것으로 기대합니다.