최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
박선미, 김문호, 박오옥
2016 / Macromolecular Research
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 BIM, 유전자 알고리즘, 파레토 최적을 이용하여 창호(유리 종류 및 가스)의 최적 설계를 다룬다. Revit Architecture와 EnergyPlus를 활용하여 건축 모델링 및 에너지 시뮬레이션을 수행하고, MATLAB GUI 기반의 자동 파일 변환기를 통해 gbXML 파일을 IDF 파일로 변환한다. 사례 연구를 통해 에너지 사용량과 PMV를 고려한 다기준 최적화 문제를 해결하고, 의사 결정자를 위한 의미 있는 정보를 제공한다.
스토리텔링 BIM =
Computational optimization and applications in engineering and industry
Algorithm engineering and experimentation : international workshop ALENEX '99, Baltimore, MD, USA, January 1999 : selected papers
(예제로 쉽게 따라하는) Revit & Navisworks
Success in evolutionary computation
Energyplus : 공조설비 이론과 함께 보는 모델링 기법 =
Building Information Modelling, Building Performance, Design and Smart Construction
Probabilistic graphical models : principles and applications
User experience design in the era of automated driving
Electromagnetic optimization by genetic algorithms
Parallel architectures and bioinspired algorithms
Industrial applications of genetic algorithms
Group search optimization for applications in structural design
High performance scientific and engineering computing : hardwaresoftware support
BIM 기반 건축 협업 디자인 =
Parallel and distributed processing : 10 IPPSSPDP '98 workshops held in conjunction with the 12th International Parallel Processing Symposium and 9th Symposium on Parallel and Distributed Processing, Orlando, Florida, USA, March 30-April 3, 1998 : proceedings
Application of evolutionary algorithms for multi-objective optimization in VLSI and embedded systems
Innovative computing methods and their applications to engineering problems
Compiler construction : 16th international conference, CC 2007, held as part of the Joint European Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2007, Braga, Portugal, March 26-30, 2007 : proceedings
Integrated design by optimization of electrical energy systems
대한건축학회논문집
김영진; 오세민; 박철수대한건축학회논문집
오세민, 김영진, 박철수, 김인한Ain Shams Engineering Journal
Essam N.,Khodeir L.,Fathy F.대한건축학회논문집
김영진, 박철수Developments in the Built Environment
Shenghua Zhou; Xinru Man; Dezhi Li; S. Thomas Ng; Ran Wei; Yaowen Xu; Lugang YuSmart and Sustainable Built Environment
Hammad, A.; Akbarnezhad, A.; Grzybowska, H.; Wu, P.; Wang, X.AUTOMATION IN CONSTRUCTION
Kamel, Ehsan; Memari, Ali M.Building Simulation
Kim, Y.-J.; Park, C.-S.Sustainability (Switzerland)
Zhao L.,Zhang W.,Wang W.Building Services Engineering Research and Technology
Chuan-Rui Yu; Xuan Liu; Qian-Cheng Wang; Dujuan YangJournal of Building Engineering
Kiavarz, H.; Sohn, G.; Jadidi, M.; Rajabifard, A.대한토목학회논문집(국문)
이동환; 권기정; 신주호; 박승희Energy Procedia
Quan JigeBuildings
Chen Z.,Hammad A.W.A.,Kamardeen I.,Akbarnezhad A.SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR THE BUILT ENVIRONMENT
Jalali, Zahra; Noorzai, Esmatullah; Heidari, ShahinApplied Energy
Chi F.,Xu Y.International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences
Harish V.S.K.V.,Kumar A.대한건축학회논문집
최준우, 박철수Energy and Buildings
Rosso F.,Ciancio V.,Dell'Olmo J.,Salata F.Journal of Energy Storage
Premadasa P.N.D.,Silva C.M.M.R.S.,Chandima D.P.,Karunadasa J.P.전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
석유, 석탄, 천연가스, 신재생에너지를 비롯한 에너지 및 광물자원을 개발하기 위한 플랜트 및 운송망, 부지 설계에 필요한 GIS의 최신기술을 다룬다. GIS 분석 알고리즘 및 최근 연구사례를 분석한다.전선 / 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 최적화하는 아키텍처들의 집합체인 파레토 전선을 구축하고 이를 통해 최적화된 시스템 아키텍처를 도출해 내는 방법론에 대하여 학습한다.전선 / 학사
건축물의 성능에 영향을 미치는 제반 건축재료의 일반적 특성 및 제조방법, 용도 및 사용방법 등을 소개하고, 건축신소재의 개발사례를 소개함으로써 건축계획/설계, 구조 및 시공분야에서 필요한 재료를 적절하게 선택하여 활용할 수 있도록 한다.전선 / 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 / 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 최적화하는 아키텍처들의 집합체인 파레토 전선을 구축하고 이를 통해 최적화된 시스템 아키텍처를 도출해 내는 방법론에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 계통 운영과 계획, 시장 연계, 성능평가와 신뢰도 평가 등을 위한 전력계통 분석기법을 소개한다. 전력 계통 예제를 통하여 convex optimization, 동적 최적화, 최적 제어 등에 대한 주요 알고리즘을 소개한다. 본 강의에서는 convex optimization에 대한 interior-point methods, decision theoretic planning, Markov decision processes, 선형 계획법, 동적 계획법, 최적 제어 기법과 비선형 최적화에 대한 최적화 조건과 같은 주제들을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 하며 상호작용을 하는 무인이동체의 복수분야에 대해 임무분석을 통해 도출된 요구조건을 충족하는 최적의 설계안을 선정하는 역량을 배양하는 것을 추구한다. 무인이동체의 공력과 구조, 형상과 소음 등은 매우 밀접하게 연관되어 있으므로 복수분야 최적화 설계는 단일분야에 비하여 실용적이며 고난도이다. 상호작용을 하는 설계변수를 도출한 후 효율적인 DSM을 작성하고 설계문제로 구체화할 수 있는 능력을 요구한다. 이 교과과정에서 대학원생은 최적화 대상이 되는 무인이동체의 개별분야에 대한 해석모듈을 학습한 후 임무분석을 통해 도출된 설계목적과 요구조건에 따라 설계변수와 공간을 설정하고 통계적 또는 확정적 방법론에 따라 최적화를 수행한다. 확정적 또는 신뢰성 기반, 강건 최적설계를 통해서 도출된 최적안들에 대해 평점모형 등 다속성 의사결정기법 또는 다기준 의사결정기법을 적용하는 과정을 학습하게 된다. 이 교과를 통해 석사과정 대학원생은 최적설계 기반 의사결정 과정을 실제 산업현장에 활용하는 방법을 실습할 수 있다.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
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
공공 시설물 및 비즈니스 시설물 입지, 도시 계획, 네트워크 계획 등과 같은 공간의사결정을 위한 수리계획 모델링과 공간 최적화의 최신 연구 동향과 방법론을 검토하는 것을 목표로 한다. 학기에 따라 최적화 방법론, 다중시설물 입지 문제, 경쟁적 입지 문제, 센터 문제, 네트워크 최적화, 공간 최적화와 GIS, 공간 재현 문제 등의 다양한 이슈들을 선택하여 집중적으로 다룬다. 이론의 실제적 응용을 익히기 위해 공간 최적화와 GIS 방법론을 활용하여 실제적인 공간 문제를 해결하기 위한 기말 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 대학원
분자 수준 (DNA, RNA, proteins, epigenome) 생물정보 데이터 분석에 사용된 기계학습 기법을 구체적 문제와 함께 학습하는 과목이다. 생물정보학에 거의 모든 기계학습 기법이 사용 되고 있는데, 본 과목에서 다루는 기법은 dynamic programming, ML, MAP, (generalized) hidden Markov model (HMM), Gibbs sampling, Dirichlet mixture, expectation maximization, (graph) convolutional neural network, (graph) embedding, (Baysian) autoencoder 등이다.전선 / 대학원
현실에서 발생하는 최적화 문제는 많은 경우, 효율적인 알고리즘을 갖지 않는 NP-hard 문제이다. 본 강의에서는 우선 이러한 문제를 식별하는데, 기본이 되는 최적화 계산론, 다항 변환 등을 도입한다. 그리고 NP-hard 문제의 좋은 해를 효율적으로 구하는 다양한 접근법을 다룬다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
병렬처리 프로그래밍 언어를 소개하고 각종 병렬 컴퓨터 구조에 대한 병렬 프로그램의 예, 프로그램 분석 기법, 코드 최적화 기법을 다룬다.