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안준상, 신종서, 이창우, 최욱진, 김민지, 최장근, 손기활, 장선식, 권응기, 박병기
2019 / Korean Journal of Agricultural Science
V. T. LONG, N. V. NHAN
2012 / International Journal of Automotive Technology
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본 논문은 벌 알고리즘(BA)을 사용하여 병렬 하이브리드 전기 자동차(parallel HEV)의 주요 부품 크기와 제어 전략을 최적화하는 방법을 제시합니다. BA를 통해 연료 소비(FC)와 배출량의 가중 합을 최소화하고, 차량 성능이 PNGV 제약 조건을 만족하도록 부품 크기와 제어 전략 파라미터를 조정했습니다.
Hybrid Electric Vehicles : Energy Management Strategies
Advanced battery management technologies for electric vehicles
Energy-efficient driving of road vehicles : toward cooperative, connected, and automated mobility
Hybrid vehicles and the future of personal transportation
Intelligent control and smart energy management : renewable resources and transportation
전기 및 하이브리드 자동차
Introduction to hybrid vehicle system modeling and control
Vehicle propulsion systems : introduction to modeling and optimization
Plug in electric vehicles in smart grids : integration techniques
Nonlinear and hybrid systems in automotive control
Metaheuristics and optimization in civil engineering
Electric vehicles in energy systems : modelling, integration, analysis, and optimization
Electric vehicle battery systems
Electric vehicle systems architecture and standardization needs : reports of the PPP European Green Vehicles Initiative
Control strategies for advanced driver assistance systems and autonomous driving functions : development, testing and verification
Hybrid predictive control for dynamic transport problems
Adaptive and multilevel metaheuristics
Electric and hybrid vehicles : technologies, modeling, and control : a mechatronic approach
Electric vehicle business models : global perspectives
Advances in Human Factors of Transportation : Proceedings of the AHFE 2019 International Conference on Human Factors in Transportation, July 24-28, 2019, Washington D.C., USA
International Journal of Automotive Technology
B. SUH, A. FRANK, 정연종, E. Y. LEE, Y. H. CHANG, S. B. HANJournal of Zhejiang University SCIENCE A: Applied Physics & Engineering
Liang, Jun-yi; Zhang, Jian-long; Zhang, Xi; Yuan, Shi-fei; Yin, Cheng-liangENERGIES
Zhang, Fengqi; Wang, Lihua; Coskun, Serdar; Pang, Hui; Cui, Yahui; Xi, JunqiangRenewable and Sustainable Energy Reviews
Chen, Z.; Liu, Y.; Ye, M.; Zhang, Y.; Li, G.Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control
Seyedeh Mahsa Sotoudeh; Baisravan HomChaudhuriProceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering
Derakhshan, M.; Shirazi, K.H.Energy Procedia
Lu Yao; Lijie Liang; Wenyu Zhou; Yang Ying; Lv MingIEEE ACCESS
Munsi, Md. Shahin; Chaoui, HichamInternational Journal of Automotive Technology
Huang Yuanjun, Cheng Liangyin, Zhang JianwuJournal of Intelligent & Fuzzy Systems
Linhui Li; Yafu Zhou; Huang Haiyang; Hu Han; Xuanzuo Liu; Jing LianIEEE Transactions on Transportation Electrification
Li J.,Gu Y.,Wang C.,Liu M.,Zhou Q.,Lu G.,Pham D.T.,Xu H.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Xu F.,Shen T.International Journal of Green Energy
Futang Zhu; Beikun Zhang; Jinlong Wu; Bing Han; Alain Yves LouisInternational Journal of Automotive Technology
J. PARK, 박장현International Journal of Sustainable Transportation
Rios-Torres J.,Liu J.,Khattak A.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
M. S. Teja; E. Sudarshan; P. Srinivasa Varma; Mujahid Irfan한국자동차공학회 논문집
염기태, 양재식, 배충식, 김현옥Cleaner Engineering and Technology
Sher F.,Chen S.,Raza A.,Rasheed T.,Razmkhah O.,Rashid T.,Rafi-ul-Shan P.M.,Erten B.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
Zhen Shen; Can Luo; Xisong Dong; Wanze Lu; Yisheng Lv; Gang Xiong; Fei-Yue WangJournal of Power Sources
Fan L.,Zhang Y.,Dou H.,Zou R.전선 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 자동차 동력원들에 대한 소개를 한다. 기계공학 관점에서의 자동차엔진의 원리와 효율, 성능에 영향을 미치는 인자들을 공부하고, 엔진과 모터의 결합체인 하이브리드시스템의 원리와 구조 그리고 시스템 장점에 대해서 학습한다. 전기차 배터리시스템의 구조와 요구사항, 자동차용 PEM 연료전지 시스템의 기본 이해와 연료전지 시스템의 최적성능과 효율을 위한 BOP 특성에 대해서 공부하고, 자동차 동력원 시스템의 해석능력을 배양하고 새로운 환경규제 대응을 위한 동력원의 신기술을 소개한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.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 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 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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
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 / 학사
이 과목은 열역학, 유체역학 및 열전달에 관한 기본 이론을 바탕으로 냉동시스템, 공기조화시스템부터 탄소중립 및 이산화탄소 저감을 위한 태양열 발전, 수소연료전지, 친환경차 통합 열관리 등을 다룬다. 실제 생활과 연관된 냉난방, 가습, 청정, 환기, 공기유동 등에 대한 기본 개념을 확립함으로서, 새로운 개념의 다양한 열이용 기기들을 효율적으로 설계하고 분석하는 능력을 확보하는 것을 목표로 한다. 열에너지의 합리적인 이용에 관해 학습하며 신재생에너지의 효과적인 활용을 위한 시스템 최적화를 수행한다. 특히, 친환경차 구성품의 각기 다른 열적 요구사항을 분석하고 가장 효율적으로 열관리를 수행할 수 있는 통합 열관리 시스템을 설계함으로써 다양한 경계조건 하의 열시스템 최적화 기법에 대해 학습할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
차량, 항공기, 로봇 등의 제어에 사용되는 컴퓨터 시스템은 계산상의 정확성과 아울러 태스크가 주어진 시간 내에 종료되어야만 하는 실시간시스템이다. 이 과목에서는 이러한 실시간시스템 구성을 위한 태스크 스케쥴링, 프로그래밍기법, 통신, 자원관리 등의 기법에 대하여 학습한다. 또 기말과제를 통하여 각자의 연구분야의 실시간 특성에 대하여 연구할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
수치해석적 해석방법과 최적화 이론을 도입한 전기기기의 최적설계 과정을 다룬 과목이다. 최적화 기초 이론으로 여러 가지 결정론적 탐색법 및 절대최소점 탐색 알고리즘을 다룬다. 그리고 등가 자기 회로법을 이용한 설계 방법이 다루어지며, 설계 민감도 해석, 유한요소법 및 경계요소법을 이용한 알고리즘들을 응용하여 최적 설계하는 방법들이 다루어진다.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 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 동력원시스템의 원리, 구조 및 특징, 기존자동차와 전기차 전용플랫폼의 차이와 특징 등을 공부한다. 자동차에서 요구되는 동력특성을 이해하고 동력전달장치의 구성과 에너지흐름을 공부한다. 미래자동차의 중요 분야인 첨단운전자지원시스템(ADAS)과 자율주행차의 특징을 소개한다. 자동차가 환경에 미치는 영향을 공부하고 LCA 관점에서 동력원별 온실가스배출 특성을 알아본다.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 교과목에서는 최근 그 발전이 급격하게 이루어지고 있는 전기동력 수직 이착륙기와 고속 복합형 회전익기의 다분야 설계, 전기 추진 동력원(전기모터, 배터리), 소음 측면에 대한 고찰이 소개된다. 전기동력 추진 회전익기에서는 하이브리드 방식을 포함한 분산 전기 추진, 배터리 수명, 그리고 수직 이착륙과 천이 비행 등의 기술적 측면에 초점을 맞추어 학습한다. 고속 복합형 회전인기는 강체 블레이드/허브 및 lift offset에 의거한 동축 반전, 틸트로터 등 수직 이착륙과 장거리 고속 비행 능력의 달성 과정을 학습한다. 학습한 내용을 적용한 전기동력 추진 수직 이착륙기의 시제품을 설계와 실험을 통한 성능 측정 실습이 수행된다.전선 / 학사
미래 모빌리티에 대한 다양한 가능성을 연구한다. 과거 운송기기 디자인을 돌이켜 보고 새로운 모빌리티의 생태계를 예측하여 본인의 비전을 제안한다. 본인이 탐구한 세계관을 바탕으로 리서치, 아이디어 스케치, 3D 디지털 모델링 등을 통해 오브젝트를 구체화한다.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 / 학사
날로 심각해지는 에너지 위기 속에서 가장 고급 에너지원인 전력 에너지의 활용 전반에 대해 공부한다. 특히 전체 전력 에너지의 2/3이상을 소비하는 전동기의 원리와 기본적인 제어 방법에 대해 소개하고 교류 전력의 수송에 결정적 역할을 하는 변압기의 원리와 활용에 대해서 알아본다. 특히 90% 이상의 전기 에너지를 생산하는 동기발전기의 구조와 원리를 통해 전력 발생을 이해하고, 최근 고효율의 전동력으로 주목 받고 있는 영구자석 교류 전동기의 원리와 기본적인 구동 방법에 대해서도 학습한다. 강의는 학부 기초수준의 전기회로/전자기 지식을 가지더라도 이해할 수 있게 평이하게 진행 될 예정이며 전기기기 응용에 대한 광범위한 내용을 다룰 예정임.전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 대표적인 친환경 녹색교통수단인 철도교통에 대한 철도공학적 이해 및 교통체계적 분석을 다룬다. 이를 위하여 철도계획 일반, 철도교통수요분석 및 평가, 시설 및 시스템, 운영 및 유지보수 등을 살펴본다. 아울러, 지속가능발전의 교통체계적 내재화를 위한 철도교통의 역할을 논의한다.