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Jo, Hantae; Jang, Dongmin; Park, Sun Kyu; Lee, Mi-Gi; Cha, Byungsun; Park, Chaewon; Shin, Yong Sub; Park, Hyein; Baek, Jin-myoung; Heo, Hyojin; Brito, Sofia; "비전임"_약대; Chae, Sehyun; Yan, Shao-wei; Lee, Changho; Min, Churl K.; Bin, Bum-Ho
2021 / Journal of Ginseng Research
Lee Seung
2022 / Journal of the Korean Physical Society
Xiaona Luan, Song Zhang, Gang Li
2018 / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
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본 연구는 면 밀링 공정의 전력 소비를 예측하기 위한 일반화된 수학적 모델을 제시합니다. 미소 절삭력을 기반으로 한 모델을 개발하여 절삭력 성분과 전력 소비 간의 관계를 규명하고, 실험적 검증을 통해 예측 정확도를 확인했습니다. 제안된 모델은 절삭 파라미터 결정 시 최소 에너지 수요 기반의 절삭 전력 소비 평가 및 최적화에 활용될 수 있습니다.
Design of low-voltage low-power CMOS Delta Sigma AD converters
Smartphone energy consumption : modeling and optimization
The next generation of electric power unit commitment models
Estimating and costing for the metal manufacturing industries
The extraction and refining of metals
Analysis of material removal processes
Industrial load management : theory, practice, and simulations
Predictive control of power converters and electrical drives
Thermomechanical aspects of manufacturing and materials processing
Intelligent system applications in power engineering : evolutionary programming and neural networks
Low-power high-level synthesis for nanoscale cmos circuits
Energy function analysis for power system stability
Milling simulation : metal milling mechanics, dynamics and clamping principles
Optimization of machining parameters for ball-end milling : case study of sculptured surfaces
Optimization in planning and operation of electric power systems : lecture notes of the SVORASRO Tutorial Thun, Switzerland, October 14-16, 1992
Micro cutting : fundamentals and applications
Metal forming practise : processes - machines - tools
Design and control of automotive propulsion systems
Production planning with capacitated resources and congestion
Manufacturing automation : metal cutting mechanics, machine tool vibrations, and CNC design
International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Zhou L.,Li F.,Wang L.,Wang Y.,Wang G.Procedia CIRP
Pawar, S.S.; Bera, T.C.; Sangwan, K.S.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Pawar S.S.,Bera T.C.,Sangwan K.S.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Wang Q.,Zhang D.,Tang K.,Zhang Y.Journal of Manufacturing Processes
Shi K.,Shi X.,Li J.,Qiang B.,Ren J.,Shi Y.International Journal of Mechanical Sciences
Zhang X.,Yu T.,Dai Y.,Qu S.,Zhao J.Procedia Manufacturing
Changsheng Guo; Guicai ZhangApplied Sciences (Switzerland)
Wang Q.,Zhang D.,Chen B.,Zhang Y.,Wu B.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Ge R.,Zhang S.,Wang R.,Luan X.,Ullah I.International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Lv J.,Jia S.,Wang H.,Ding K.,Chan F.T.S.The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
Yong Ju Lee; Hae-Sung YoonJournal of Cleaner Production
Alswat H.M.,Mativenga P.T.Journal of Mechanical Science and Technology
이용주; 윤해성Journal of Cleaner Production
Shi K.N.,Ren J.X.,Wang S.B.,Liu N.,Liu Z.M.,Zhang D.H.,Lu W.F.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture
Ozoegwu C.Advances in Manufacturing
Shi K.N.,Liu N.,Liu C.L.,Ren J.X.,Yang S.S.,Tan W.C.International Journal of Precision Engineering and Manufacturing - Green Technology
Li C.,Zhao G.,Zhao Y.,Xu S.,Zheng Z.IEEE Transactions on Industrial Informatics
Dai, Y.; Xie, Y.; Liu, J.; Zhang, C.한국기계가공학회지
이진혁, 김호영, 윤해성International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM)
Bassem Gassara; Maher Baili; Gilles Dessein; Wassila Bouzid전선 / 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 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
이 수업에서는 비즈니스 전반에 관련된 여러 형태의 의사결정 문제를 체계적으로 모형화하여 분석하고 최적의 해를 도출해 본다. 구체적으로는 (i) 한정된 자원을 어떻게 배분할 것인가, (ii) 경영 환경에서의 불확실성은 어떻게 대응할 것인가, (iii) 주어진 데이터를 어떻게 유용한 정보로 변화시킬 것인가, 그리고 (iv) 얻은 정보를 의사결정에 어떻게 유용하게 활용할 것인가 등을 배우게 될 것이다. 위의 영역은 경영학 전반의 다양한 분야(생산관리, 재무, 전략, 마케팅 등)에서의 문제를 다루고, 엑셀을 이용한 계량 의사모형 수립 후 다양한 도구를 활용하여 최적의 해를 도출하며, 여러 가지 의사결정에 따른 다양한 경제성 분석을 실시하게 될 것이다. 본 과목은 경영 매니저들에게 아주 유용하게 쓰일 수 있는 실용적인 과목이 되는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 경영 ≪ 교수요목 ≫ 최근 전력에너지공학 분야에서 다루는 여러 문제들에 대해, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법의 적용을 통해 해결하려는 추세에 있다. 전력에너지공학 분야에서 해결해야하는 문제들은 무엇이며, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 강의를 진행한다. 강의는 전력에너지공학의 문제들에 대한 기본 개념, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법(일부) 소개, 이것에 대한 간단한 예제와 실습으로 구성된다. ※ 본 강의는 실습 위주의 강의로서, 수강생들은 필요한 GPU자원을 갖춘 학생만 수강하도록 강력히 권장합니다. ≪ 과목개요 ≫ - 전력시스템공학 개요 - 전력시스템의 산업계 현안 개요 - 간단한 머신러닝 기법 소개 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통한 전력시스템의 문제 해결 ≪ 학습목표 ≫ - 전력시스템공학에 대한 개론적 이해 - 전력시스템의 산업계 필요 인재 양성 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법에 대한 실습 능력 향상전선 / 대학원
반도체, MEMS와 같은 다양한 미세소자에서의 결정입 특성, 집합조직, 기계적 성질, 신뢰성 등의 문제에 대해 반도체회로(ULSI)에 사용되고 있는 알루미늄과 구리 배선을 중심으로 살펴본다.전선 / 대학원
오늘날 도시는 세계 에너지 소비와 온실가스 배출에 막대한 기여를 하고 있다. 국제적 맥락에서 저에너지 도시개발의 촉진을 위해 도시의 형태와 에너지의 상관관계에 대한 적절한 이해가 필요하다. 본 교과목의 목표는 글로벌 관점에서 도시 형태에 따른 에너지 성과에 대한 최신이슈의 이해, 최신 모델링 기법과 탐구적 설계 응용 프로그램을 학생들이 이용할 수 있도록 돕고자 하는데 있다. 본 교과목에서는 도시 형태를 정의하는 양적 연구방법에 따라 교통, 건물에너지, 건물 및 기반시설 에너지, 분산형 재생가능에너지의 4가지 분야에 대한 에너지 효율과 도시 형태와의 상관관계에 대해서 다룬다. 도시 스케일의 에너지 모델링에 대한 최신 툴을 다루게 될 것이며, 수업 시간에 다룰 일부 툴은 글로벌 문화와 도시 규제의 맥락에서 다양한 도시 형태별 에너지 효율을 측정하고 살펴보는데 활용한다. 본 교과목에서는 추가적으로 에너지를 고려한 계획과 설계 기법, 용도구역설정 및 기타 정책기법을 다룰 것이며, 최종적으로 도시 형태와 에너지 효율, 에너지 중심의 도시계획과 디자인 원칙에 대해서 학습하고 다룬다.전선 / 대학원
오늘날 도시는 세계 에너지 소비와 온실가스 배출에 막대한 기여를 하고 있다. 국제적 맥락에서 저에너지 도시개발의 촉진을 위해 도시의 형태와 에너지의 상관관계에 대한 적절한 이해가 필요하다. 본 교과목의 목표는 글로벌 관점에서 도시 형태에 따른 에너지 성과에 대한 최신이슈의 이해, 최신 모델링 기법과 탐구적 설계 응용 프로그램을 학생들이 이용할 수 있도록 돕고자 하는데 있다. 본 교과목에서는 도시 형태를 정의하는 양적 연구방법에 따라 교통, 건물에너지, 건물 및 기반시설 에너지, 분산형 재생가능에너지의 4가지 분야에 대한 에너지 효율과 도시 형태와의 상관관계에 대해서 다룬다. 도시 스케일의 에너지 모델링에 대한 최신 툴을 다루게 될 것이며, 수업 시간에 다룰 일부 툴은 글로벌 문화와 도시 규제의 맥락에서 다양한 도시 형태별 에너지 효율을 측정하고 살펴보는데 활용한다. 본 교과목에서는 추가적으로 에너지를 고려한 계획과 설계 기법, 용도구역설정 및 기타 정책기법을 다룰 것이며, 최종적으로 도시 형태와 에너지 효율, 에너지 중심의 도시계획과 디자인 원칙에 대해서 학습하고 다룬다.전선 / 대학원
데이터와 컴퓨팅 역량의 폭발적인 증가로 인해, 비즈니스 의사결정에서 데이터 분석과 정량적 모델링의 활용은 필수적인 요소가 되었다. 이 과목은 데이터 과학과 고급 경영과학을 결합하여, 다양한 비즈니스 환경에서 데이터의 활용을 통한 효율적 의사결정 시스템을 구축하기 위한 기술과 도구들을 다룬다. 전통적인 데이터 처리 및 분석을 넘어, 데이터를 스마트하고 해석 가능하며 실행 가능한 비즈니스 의사결정으로 변환하는 '처방적 분석' 방법론에 중점을 둔다. 구체적으로는 머신러닝 알고리즘, 고급 의사결정 모델링, 최적화와 같은 기술을 결합하여 자원 배분, 공급망 관리, 불확실성 대응, 경제성 분석 등 다양한 문제들을 데이터와 정량적 근거에 기반하여 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 고급 엑셀 기능과 기본적이고 쉽게 이용 가능한 파이썬 모델링 기법 등 실무적인 도구들을 익히며, 코딩 기술이 요구되지 않는 상황에서도 이 도구들의 메커니즘을 이해하고 활용할 수 있는 매니저로서의 역량을 기르게 될 것이다. 이 과목은 처방적 분석 방법론의 실무적 유용성에 초점을 맞추어, 다양한 분야에서 해석 가능하고 실행 가능한 의사결정 시스템을 구축하려는 경영 매니저들에게 유용할 것이다.전선 / 대학원
전세계의 이용가능한 총에너지 및 원재료의 퇴장량과 수명에 관한 통계자료의 분석법을 거쳐 중요한 대체 에너지의 개발에 관하여 기술한다. 또 현재의 화석에너지, 석유에너지의 절약을 위한 에너지 관리기술에 관하여 중점적으로 강술한다.전선 / 대학원
농업 시설 및 건축물의 운영에서 가장 중요한 사항은 에너지의 흐름을 최적화하고 부하를 최소화하는 것이다. 이에 따라 최근에 에너지 문제 해결을 위한 가장 대표적인 방법으로는 기존 에너지 절감기술과 신재생에너지 기술 개발이 있다. 신 재생에너지 개발과 비교하여 기존 에너지 절감기술은 훨씬 더 경제적이고 현실성이 높으나 향후 새로운 기술 개발을 위해서는 에너지의 흐름을 분석하고 설계하는 기술이 필수적이다. 이번 강의를 통해서, 농촌지역의 주거 및 생산시설 설계 시, 냉난방 에너지 부하 절감을 고려한 건축물 구조, 단열, 환경조절 시스템 등의 적정 설계에 대한 방법 및 기술들에 대하여 소개하고자 한다. BES (Building energy simulation) 모델링을 통하여 각 대상 구조 별 프로젝트를 수행함으로써 시뮬레이션에 대한 이해도를 향상시키고자 한다.전선 / 대학원
본 과목은 전력 시장 구조와 기능에 대한 이해를 바탕으로 하여 다양한 시장 참여자들의 목적에 따른 활동과 그 결과로서의 시장 균형 및 사회 후생에 대해 분석하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 전력 현물 시장 및 파생 상품 시장의 운영과 가격 결정 메커니즘, 전기 요금 제도, 수요반응, 현대 포트폴리오 이론을 이용한 시장 위험 관리, 전력 시장 해석을 위한 전력 계통 모델로써의 OPF(Optimal Power Flow 최적조류계산),송전 계통 혼잡 관리 및 지역별 한계 가격 결정 기법, 게임이론을 이용한 시장 균형 분석 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 전력을 사고 팔 수 있는 전력시장에 대한 기초적인 이론과 응용방법을 학습한다. 우선 전력을 생산하고 소비할 수 있는 전력시스템의 개괄을 살펴보고, 전력의 가격을 책정하는 기본 이론인 경제급전과 최적 조류계산에 대하여 살펴본다. 또한 일반 재화를 거래하는 것과 전력을 거래하는 것이 경제와 물리적인 관점에서 어떠한 차이를 보이는지 학습한다. 그리고 실제로 전력시장을 운영하고 있는 영국, Nord Pool, PJM 의 전력시장 운영 사례를 살펴보고, 각기 다른 전력시스템의 특성에 맞는 전력시장의 운영 방안의 변천사와 이슈를 살펴본다. 이 과목을 통하여 수강생은 전력시스템 운영 원리를 이해할 수 있고 전력 경제의 원리를 이해할 수 있다. 또한 실제 전력 시장의 운영 예를 통하여 향후 우리나라의 전력 시장의 방향을 가늠해볼 수 있다.전필 / 학사
이 교과목에서는 에너지자원공학의 전공지식을 습득하는데 필요한 공학재료의 역학적 거동 해석방법을 다룬다. 수강생들은 주로 외력을 받고 있는 강체와 탄성체의 변형 및 변형률을 계산하고 이를 구조물 설계에 적용하기 위한 기초 이론들을 학습한다. 주요 학습목표는 응력 및 변형률 계산능력 배양, 응력-변형률 관계, 재료의 축하중 및 비틀림과 휨 거동, 변형률에너지에 대한 이해이다. 강의시간에는 각 소주제에 대한 이론소개 후 관련 문제풀이를 통해 실제 문제에 대한 적용능력을 키운다.전선 / 대학원
인류가 현재 이미 사용하고 있거나 미래 기술로 개발하고 있는 다양한 에너지 시스템에 대해 소개하고, 이를 이해하는 데 필요한 열역학적 개념 및 이론을 배운다. 이러한 지식을 활용하여 다양한 에너지 시스템에 대한 열역학적 모델링 프로젝트를 수행함으로써 이해를 깊이하고, 에너지 시스템 공학자로서 필요한 분석 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 교과목은 생산활동을 둘러싼 이론적, 실증적 제 측면을 연구하기 위해 생산기술을 생산함수와 그 쌍대함수인 비용 및 이윤함수 등을 통해 적절히 표현하고 생산기술이 가지는 제 특성을 이들 개념들을 통해 분석한다. 나아가 이들 주요 함수들을 계량경제학적인 기법을 통해 실제로 추정하여 생산과정이 가지는 제 기술적인 특성을 검정하는 방법들을 연구한다. 개별 생산자 자료의 집계화에 관한 이론과 기술변화, 그리고 비모수적 방법을 통한 생산기술의 분석 등도 연구한다.전선 / 대학원
기계시스템, 생산, 제품과 관련한 정밀 측정 및 비젼 검사 기술에 대해서 강의한다. 주요내용으로, Dimensional metrology, Machine metrology, 머신비젼, 디지탈 영상처리, 2D/3D 측정기술, Interferometry, SPM 등을 이용한 3차원 나노미터 측정기술에 대해서 강의한다.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 / 학사
에너지 수요 급증, 탄소중립, 환경 문제 등으로 인해 에너지 생산 및 사용의 효율성이 보다 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 에너지 생산 및 사용의 효율성을 향상시킬 수 있는 데이터 사이언스 기법을 학습한다. 데이터 사이언스는 자료에 숨겨진 유의미한 패턴을 여러 분야의 기법을 사용하여 찾아내는 분야이다. 본 교과목에서는 대표적인 데이터 사이언스 기법인 주성분 분석, 다차원 척도법 등의 차원축소 기법, k-means 클러스터링, 밀도기반 클러스터링 등의 클러스터링 기법, 딥러닝, Support Vector Machine 등의 기계학습 기법을 학습한다. 학습한 데이터 사이언스 기법들을 에너지 데이터에 대해 특성 추출 및 분류, 이상현상 탐지 및 분류, 수요 및 가격 예측, 개발 계획의 신속한 최적화 등 다양한 문제에 적용하는 실습을 수행한다.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.