최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
안미영, 정아름, 이해정, 조진아
2020 / 생활과학연구논총
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 2010년부터 진행된 핵심부품 국산화 사업의 효율성 증대를 목표로, 완료된 14개 과제를 분석하여 3가지 마일스톤을 도출했다. 도출된 마일스톤을 바탕으로 기술성숙도 평가 방법을 벤치마킹한 개선된 관리 절차 및 체크리스트를 개발하고, 민감도 분석 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 효율성을 분석했다.
(연구기획평가실무자를 위한)기술사업화 =
핵심 부품·소재 조기 국산화 방안 : IT, 자동차, 에너지 분야
국방R&D관리 =
국가연구개발사업특정평가보고서
現場改善推進포인트 : Less engineering 3不 MEMO 5S
Enterprise sustainability : enhancing the military's ability to perform its mission
現場管理實踐포인트 : 改善 및 效率化 方案
(2013) 부품소재 시장동향과 유망기술 개발전략
전력화지원요소 : 이론과 실제
방위사업 이론과 실제 : 위기의 방위사업, 무엇이 문제이고 어떻게 혁신할 것인가?
부품·소재산업 경쟁력 향상사업 평가
Current advances in mechanical design and production VI : proceedings of the Sixth Cairo University International MDP Conference, Cairo, 2-4 January 1996
실전 상한가 매매기법 : 이런 차트가 상한가 간다!
종합군수지원(ILS) 이론과 실제
기발효 FTA에 따른 한국의 상품경쟁력 변화분석
중소기업 FTA 유망품목 선정체계 구축 및 정책과제
2012년 부품소재 산업동향과 연구개발 동향 : 소재편
Systems reliability assessment : proceedings of the Ispra Course held at the Escuela Tecnica Superior de Ingenieros Navales, Madrid, Spain, September 19-23, 1988, in collaboration with Universidad Politecnica de Madrid
Technology commercialization : DEA and related analytical methods for evaluating the use and implementation of technical innovation
국가에너지 절약 및 효율향상 추진체계 개선방안 연구 : 산업부문의 에너지효율 평가
국방정책연구
성윤필; 성시일국방정책연구
한장근국방품질연구논집(JDQS)
김진하, 선승원한국방위산업학회지
이경록, 이춘주한국산학기술학회논문지
김성규, 최청석, 최윤혁, 김진하국방정책연구
한장근한국방위산업학회지
이경록; 이춘주한국산학기술학회논문지
윤우경; 김동욱한국국방경영분석학회지
신기동, 이상진한국군사학논총
길병옥한국방위산업학회지
신기동, 이상진, 손경하한국방위산업학회지
양혜원대한산업공학회지
김현우, 고정환, 정의승한국혁신학회지
이경록, 이춘주품질경영학회지
우순; 이종호; 임재성한국산학기술학회논문지
최윤혁, 오승환한국산학기술학회논문지
김미선, 노은영物流技术 / Logistics Technology
兰安怡; 宁岷波; 郭正红; Lan Anyi; Ning Minbo; Guo Zhenghong한국산학기술학회논문지
우정완한국군사과학기술학회지
전고운, 백슬아, 전정환, 유동희전선 / 대학원
구조신뢰성특강은 토목구조물이 갖고 있는 하중 또는 재료의 불확실성을 수학적으로 정량화하기 위한 논리적인 틀을 제시한다. 이 과목은 구조역학적인 원리를 고려한 probability, random variables 그리고 random processes 등으로 구성되어 있다. 그리고 최근에 개발된 구조설계기준의 기초를 구성하고 있다. 이 과목은 구조신뢰성 해석과정의 기초를 소개하는 것을 목적으로 하고 있고 다음의 세부 주제로 구성되어 있다. 확률과 확률변수의 소개 구조적인 구성요소와 시스템을 위한 신뢰성 이론의 정식화 정해와 일계, 이계 신뢰성 해석방법 신뢰성지수 시물레이션 해석법 신뢰성을 해석을 위한 민감도의 측정전필 / 학사
생산시스템의 운영과 관련된 제반문제들의 해결을 위한 계량적 접근방법을 소개하고 이를 이용한 생산시스템의 효율적인 관리 및 통제기법을 소개하며, 글로벌 시대에 요구되는 고객만족 설계와 물류관리 혁신, CALS/EC, ERP기법을 소개하고 있다. 주요 내용으로는 생산시스템에 대한 기본개념, 고객 만족, 생산기획, 물류관리, 생산일정계획, 생산성 향상 공장자동화와 생산전략 등을 포함하고 있다.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
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
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
현대사회에서 발생되는 다양한 폐기물의 발생원과 지속가능한 관리를 위한 공학적 기법의 원리와 응용, 제도적 정책적 이해를 강의 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 3」의 심화과목 역할을 하면서 제작한 시제품을 대상으로 성능평가와 이에 따른 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 또한, 성능평가와 시험을 통해 운용환경 평가를 마친 시제품으로 챌린지 대회에 참여하여 실제 산업에서 요구되는 임무를 수행한다. 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.전선 / 학사
이 강의는 체육, 스포츠, 신체활동, 여가 등의 영역에서 이루어지는 정책과 행정을 다룬다. 정책의 목적과 정책대상집단, 정책수단을 분석하고, 정부 기관, 비정부 기관 및 다양한 이해관계자들이 어떻게 정책을 결정하고 집행하는지에 대한 이론과 실제 사례 검토를 통해 현장 중심적 이해를 도모한다. 또한, 정책결정과 집행에서 가장 중요한 주체인 행정조직과 스포츠 정책의 관계를 조망한다. 더 나아가 각 사례들에 대한 분석과 비판을 토대로 정책의 효과와 성과를 평가하고, 개선을 위한 방법에 대해 학습한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 수리적 이론 및 방법론을 사용하여 물류 시스템의 설계 및 운영에 관련된 문제 해결 능력을 고양하는 것을 목표로 한다. 다양한 물류 시스템들과 각 물류 시스템에 관련된 의사결정 문제들이 소개되며, 해법들이 논의된다. 실제 문제 해결 능력을 높이기 위하여 현실적인 예제들이 다루어진다. 구제척인 강의 주제들은 물류 전략 및 계획, 수송 의사결정, 보관 및 취급 의사결정, 설비배치 의사결정 및 네트워크 계획 프로세스들을 다루게 된다.전선 / 대학원
기술경영경제정책 분야의 연구 및 실무에서 직면하게 되는 의사결정문제들을 분석하고, 최적의 해를 찾는데 사용되는 의사결정방법들을 소개한다. 확실성 및 불확실성 하에서의 의사결정방법론, 기술 및 프로젝트의 경제성분석과 의사결정방법론을 포함하며, 사례실습을 통해 의사결정문제에 대한 학생들의 이해도를 높인다. 먼저 의사결정분석에 사용되는 모형과 방법들을 배우게 되며, 여기에는 경제성분석; 자원배분; 의사결정분석을 위한 위험, 민감도, 정보의 가치, 베이스 이론, 주관적 확률, 의사결정에 있어서의 왜곡, 효용, 다목적 의사결정, 리얼옵션; 시뮬레이션을 위한 모형과 분석 소프트웨어; 최적화를 위한 선형계획, 비선형계획, 마아코프 과정모형 등이 포함된다. 이어서 배운 방법들을 이용한 사례실습을 하게 되며, 여기에서 기술과 기술개발 프로젝트의 경제성분석, 위험 및 불확실성 분석과 관리, 의사결정나무분석, 마아코프 체인과 마아코프 과정, 시뮬레이션, 리얼옵션 등을 사례를 통해 실습하게 된다.전선 / 대학원
기술경영경제정책 분야의 연구 및 실무에서 직면하게 되는 의사결정문제들을 분석하고, 최적의 해를 찾는데 사용되는 의사결정방법들을 소개한다. 확실성 및 불확실성 하에서의 의사결정방법론, 기술 및 프로젝트의 경제성분석과 의사결정방법론을 포함하며, 사례실습을 통해 의사결정문제에 대한 학생들의 이해도를 높인다. 먼저 의사결정분석에 사용되는 모형과 방법들을 배우게 되며, 여기에는 경제성분석; 자원배분; 의사결정분석을 위한 위험, 민감도, 정보의 가치, 베이스 이론, 주관적 확률, 의사결정에 있어서의 왜곡, 효용, 다목적 의사결정, 리얼옵션; 시뮬레이션을 위한 모형과 분석 소프트웨어; 최적화를 위한 선형계획, 비선형계획, 마아코프 과정모형 등이 포함된다. 이어서 배운 방법들을 이용한 사례실습을 하게 되며, 여기에서 기술과 기술개발 프로젝트의 경제성분석, 위험 및 불확실성 분석과 관리, 의사결정나무분석, 마아코프 체인과 마아코프 과정, 시뮬레이션, 리얼옵션 등을 사례를 통해 실습하게 된다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.논문 / 대학원
이 교과의 목표는 연구를 계획하고 수행하는 능력을 배양하는 것으로 학생들은 지도교수의 지도아래 산업교육 분야에서 가치있는 특정한 연구 문제를 선정하고 연구계획을 수립하여 직접 연구를 수행해 본다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 대학원
이 과목의 목표는 최적화의 가장 중요한 기초인 볼록 최적화의 성질을 이해하여 이를 응용하는 학생들의 능력을 배양하는데 있다. 중요 주제로는 볼록집합, 볼록함수, 쌍대성, 그리고 다양한 볼록 최적화 모형 등이 있다. 특히, 90년대 이후 중요 최적화 모형으로 연구되고 있는 원추계획법을 포함한다.전필 / 대학원
치과 의료기기 산업체에 소속되어 있는 참여 학생들의 산업 기술 현장에서의 연구개발, 사업화 및 경영 등 전주기의 애로 사항들과 해결책에 대해서 다양한 전문가로 된 교수진의 의견을 자문 형식으로 토론할 수 있는 프로젝트 수업으로 상호 아이디어를 교환하여 잠정적 해결책을 도출하는 방식으로 진행함.전선 / 대학원
본 강좌는 스토캐스틱 제어와 강화학습의 이론과 알고리즘에 대해 소개한다. 강좌의 첫 부분에서는 스토캐스틱 제어이론을 심도 있게 다룬다. 최적조건과 최적제어전략의 존재성뿐만 아니라, value and policy iteration 그리고 선형최적화를 이용한 해결방법에 대해 소개하고 분석한다. 두 번째 부분에서는 강화학습의 방법론을 다룬다. 특히, stochastic approximation 알고리즘을 기반으로 한 방법(예: Q-learning)들의 수렴조건 및 근사방법에 대해 학습한다. Policy gradient와 online learning 방법에 대해서도 소개하고, 여러 알고리즘들의 장단점에 대해 분석한다.