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There is no data.
Liu N.,Dou L.,Zhang X.
2020 / OncoTargets and Therapy
S. ABDULLAH, C. K. E. NIZWAN, M. F. M. YUNOH, M. Z. NUAWI, Z. M. NOPIAH
2013 / International Journal of Automotive Technology
There is no data.
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This paper presents an algorithm for extracting fatigue features from road load time data using a new fatigue data editing technique based on the S-transform approach. The S-transform method was applied to detect damaging events within the fatigue signals, and an edited signal with a reduced time scale while maintaining equivalent fatigue damage was generated. The results demonstrate that the edited signal, with a 15-25% time reduction, can be effectively used in laboratory fatigue testing.
Fundamentals of metal fatigue analysis
Fretting fatigue : current technology and practices
Stochastic approach to fatigue : experiments, modelling and reliability estimation
Atlas of fatigue curves
Fatigue data book : light structural alloys
Data book on fatigue strength of metallic materials =
Analysis and representation of fatigue data
Fatigue analysis of welded components : designer's guide to the structural hot-spot stress approach
Random fatigue : from data to theory
Mechanics of fretting fatique
Load Assumption for Fatigue Design of Structures and Components : Counting Methods, Safety Aspects, Practical Application
Small-crack test methods
Metal fatigue analysis handbook : practical problem-solving techniques for computer-aided engineering
Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing : Proceedings of the 13th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS-2019)
Proceedings of 2020 Chinese Intelligent Systems Conference : Volume I
Probability applications in mechanical design
Fatigue and driving : driver impairment, driver fatigue and driving simulation
Practical reliability engineering and analysis for system design and life-cycle sustainment
Structural health monitoring based on data science techniques
International Journal of Automotive Technology
S. ABDULLAH; C. K. E. NIZWAN; M. F. M. YUNOH; M. Z. NUAWI; Z. M. NOPIAHInternational Journal of Automotive Technology
Abdullah, S.; Nizwan, C. K. E.; Yunoh, M. F. M.; Nuawi, M. Z.; Nopiah, Z. M.IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Gao D.,Wang K.,Wang M.,Zhou J.,Zhang Y.International Journal of Structural Integrity
M. Nasir, N.N.; Singh, S.; Abdullah, S.; Mohamed Haris, S.INTERNATIONAL JOURNAL OF FATIGUE
Liu, Xiangnan; Tan, Jinghai; Long, ShangbinMechanical Systems and Signal Processing
Sui, G.; Jin, X.; Zhang, Y.; Cui, H.Neural Computing and Applications
Alqahtani H.,Ray A.International Journal of Damage Mechanics
Hou J.,Wang X.,Guo H.,Wang Y.,Li F.,Shen Q.Vehicle System Dynamics
Xu J.,Zhu X.,Wang X.,Chen R.,Wang P.,Liu B.,Luo Y.Structural Health Monitoring
Giagopoulos D.,Arailopoulos A.,Natsiavas S.Ocean Engineering
Moghaddam Nia H.,Aghakouchak A.A.Procedia Structural Integrity
Dattoma, Vito; Nobile, Riccardo; Panella, F. W.; Saponaro, AndreaEngineering Structures
Xiang S.,Cheng B.,Wang J.,Li D.,Li S.,Yan X.International Journal of Automotive Technology
M. JIMENEZ, J. MARTINEZ, U. FIGUEROA, L. ALTAMIRANOEngineering Structures
Han X.,Frangopol D.M.Metals
Dirlik T.,Benasciutti D.Procedia Engineering
Chen, Hao; Sun, Yu; Wu, Kai한국정밀공학회지
이은철, 최윤종, 이정환, 서명원, 이호용, 이양창, 이준성IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Deng, X.Biomedical Signal Processing and Control
Luo H.,Qiu T.,Liu C.,Huang P.전선 / 대학원
소음진동 데이터의 측정과 분석기법을 이해하기 위하여, 주로 랜덤데이타 분류, 코릴레이션 함수, 스펙트럼 밀도함수, 통계적 오차, 시스템 응답함수, 디지털 데이터 획득기법, FFT 구현 및 소음진동문제의 응용예들을 다룬다.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
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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.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 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 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.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 요인들에 대한 실험으로 구성한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
대학원생을 대상으로 한 세미나로, 교통과 정보통신기술이 가지는 지리적 함의에 관한 이론 및 방법론과 관련된 핵심연구와 최근의 연구동향을 다루는 것을 목표로 한다. 주요 주제로는 교통과 정보통신네트워크, 공간적 상호작용 및 입지-배분모형, 교통 및 정보통신기술과 도시발달, 도시내 통행, 정보도시, 사이버공간, 접근성, 이동성, 교통 및 정보통신정책 등이 포함된다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.