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본 연구는 Rhino의 Grasshopper와 같은 시각적 프로그래밍 언어를 활용하여 비정형 건축 외장 패널의 건설 품질 향상 및 데이터 관리를 위한 유전 알고리즘 기반 최적화 프로세스를 구축하고 활용 방법을 제안합니다. 초기 설계 단계에서 다양한 조건을 활용하여 자동으로 최적화된 설계 대안을 생성하고, 복잡한 파라미터 입력 없이 진화 계산 세대를 통해 최적화 대안을 도출할 수 있습니다.
Emergent computing methods in engineering design : applications of genetic algorithms and neural networks
Advances in structural optimization : proceedings of the First U.S.-Japan Joint Seminar on Structural Optimization held in conjunction with the ASCE Technical Committee on Optimal Structural Design meeting at the Structures Congress XIV
Adaptive computing in design and manufacture : the integration of evolutionary and adaptive computing technologies with productsystem design and realisation
Programming languages and system architectures : international conference, Zurich, Switzerland, March 2-4, 1994 : proceedings
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
Architecture's new media : principles, theories, and methods of computer-aided design
Low-energy FPGAs : architecture and design
Engineering optimization in design processes : proceedings of the international conference, Karlsruhe Research Center, 1990
Artificial neural networks for civil engineers : advanced features and applications
Stochastic optimization : numerical methods and technical applications
Rational drug design
Soft computing in engineering design and manufacturing
Parallel computer architecture : a hardwaresoftware approach
Mathematics for large scale computing
Success in evolutionary computation
Evolutionary programming VII : 7th international conference, EP98, San Diego, California, USA, March 25-27, 1998 : proceedings
Gear cutting tools : fundamentals of design and computation
Humanizing Digital Reality : Design Modelling Symposium Paris 2017
Power-aware architecting for data-dominated applications
우승학; 김승배; 추승연 · 2014
대한건축학회논문집
임장식, 옥종호 · 2014
한국CDE학회 논문집
임장식, 옥종호 · 2014
한국건설관리학회 논문집
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 / 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.전필 / 학사
환경의 대응. 이 단계는 세가지로 이루어진다. 첫 단계는 열, 공기, 빛 등의 자연환경에 대응하는 구체적인 방식을 적극적으로 도입한 생태학적 건축을 설계한다. 두번째 단계는 오픈 스페이스와 녹지 공간을 중심으로 한 건축의 외부공간에서 다루어야 할 환경의 문제를 연습한다. 세 번째 단계는 도시풍결에 대한 방식인 랜드스케이프 아키텍취를 연구한다.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
엔지니어의 꿈은 새로운 것을 잘 설계/생산해보는데 있다. 좋은 설계를 하기 위해서는 엔지니어의 상상력을 필요로 한다. 하지만, 실제 많은 제약 조건 속에서 설계를 하기 위해서는 체계적인 설계방법을 필요로 한다. 이와 관련하여 본 교과목에서는 최적의 설계를 수행해나는 체계적인 최적설계기법을 다루고자 한다. 이를 위해서, 설계 문제의 정식화과정, 최적화에 사용되는 핵심 수치알고리즘 등을 다룬다. 배운 이론과 지식을 활용하여, 간단하지만 공학적 통찰력을 얻을 수 있는 설계 프로젝트를 수행하게 된다. 이 과정을 통해 이론적으로 배운 최적화기법이 실제로 어떻게 적용되는지, 그리고 그 효과가 무엇인지를 경험해보게 된다. 후반부에서는 위상최적설계기법을 다루며, 유전자알고리즘의 개념과 응용예제도 소개한다.전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.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
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.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 수업은 Rhino와 Grasshopper를 활용한 파라매트릭(매개변수 기반) 모델링 기법을 배우고, 이를 도시설계에 어떻게 적용할 수 있는지 중점적으로 다룬다. 학생들은 토지이용, 밀도, 도로망, 공공 편의시설 등 다양한 도시적 요소를 고려하여 데이터 기반의 동적인 모델을 만드는 방법을 익힌다. 수업에서는 파라매트릭 설계와 도시 계획을 결합해 현실적인 문제를 해결하고, 공간을 효율적으로 구성하며 복잡한 도시 문제에 대한 유연한 전략을 제시한다. 학생들은 과제와 튜토리얼을 통해 파라매트릭 소프트웨어 사용 능력을 키우고, 이러한 기술이 효율적이고 혁신적인 도시 개발에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐구한다. 또한, 파라매트릭 모델을 통해 설계 과정 일부를 시각화하고, 매개변수를 효과적으로 통합해 설계 결정을 내리는 방법을 익혀 현대 도시설계에서 직면하는 문제들을 해결하는 역량을 기른다. 이 수업은 전 세계 다양한 도시에서 적용된 파라매트릭 설계 프로젝트 사례를 통해 학생들에게 실질적인 인사이트를 제공하며, 이를 바탕으로 심도 있는 토론을 진행한다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 현대 도시설계에서 요구되는 다양한 디지털 설계 기법을 학습하는 방법론 중심 강의이다. 디지털 모델링, 파라메트릭 설계, 시뮬레이션, 렌더링, 시각화를 핵심으로 하며, 학생들은 Rhino와 Grasshopper를 비롯한 다양한 렌더링 소프트웨어, 일러스트레이션 기법, AI 기반 워크플로를 활용하는 역량을 습득한다. 강의는 단계별 튜토리얼과 실습 과제로 구성되며, 학생들은 복잡한 기하학적 구조를 구축·조작하고, 공간 및 환경 조건을 시뮬레이션하며, 설계 개념을 효과적으로 전달하는 고품질 시각적 결과물을 제작한다. 본 과목은 디지털 도구를 단순한 표현 수단이 아니라 설계 탐구와 실험, 소통의 핵심 매체로 다루며, 이를 통해 학생들이 도시 및 환경적 맥락을 다층적으로 분석하고 창의적으로 시각화할 수 있는 능력을 기른다. 과정 이수 후 학생들은 복합적 도시·환경 조건을 모델링·시뮬레이션·시각화할 수 있는 디지털 역량을 확보하고, 설계 개념을 분석적이고 설득력 있게 구현하는 능력을 갖추게 된다.전선 / 대학원
구강 내에서 상실된 치아를 주변 구조물들의 정보와 이미 수립된 data base를 이용하여 삼차원 적으로 재구성하는 방법 연구. 기존의 연구 내용을 기반으로 실제 임상에서 사용가능 여부를 검증하고 더욱 진보된 방법을 찾는다. 비록 구체적 algorithm 개발은 어려울지라도 강의를 들어 기초적 지식을 습득하고 이를 기반으로 기본 연구 방향을 제시하고 실제 임상에서의 need를 제공하여 이미 이루어진 연구를 더욱 발전시킬 수 있도록 한다. 수업은 journal review club을 기본으로 외부 연자의 초빙 및 필요한 경우 report를 제출하도록 한다.전필 / 학사
이 교과목은 캡스톤 설계(Capstone Design) 성격의 수업으로, 건축물 설계의 요구조건 설정, 설계대안 도출, 설계표현, 그리고 체계적인 설계과정을 학습한다. 이를 통해 건축설계와 전문가의 표현수단에 필요한 공학적 접근방법을 습득한다. 건축설계와 공학의 종합적인 판단능력의 배양을 목적으로 하며, 개인 프로젝트를 수행하여 발표 및 효과적인 의사전달을 할 수 있도록 훈련한다. 이 강의는 학생의 종합적인 사고와 창의성이 요구되며, 저학년 동안에 갖추어야 할 기본적인 건축공학 및 건축설계의 기초소양을 요구한다.전선 / 대학원
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.전선 / 대학원
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.