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김소윤, 한정열, 장은혜, 곽동욱, 안현경, 류현미, 김문영
2017 / Obstetrics & Gynecology Science
Hye
2012 / Journal of Ginseng Research
Lim, Yoojoo; Lim, Jee Min; Jeong, Won Jae; Lee, Kyung-Hun; Keam, Bhumsuk; Kim, Tae-Yong; Kim, Tae Min; Han, Sae-Won; Oh, Do Youn; Kim, Dong-Wan; Kim, Tae-You; Heo, Dae Seog; Bang, Yung-Jue; Im, Seock-Ah
2017 / Cancer Research and Treatment
기경미; Martin, Sonya; 하경균; 박은지
2019 / Korean Society of Science & Art
Kim, Min-Hye; Kim, Sang-Heon; Park, So-Young; Ban, Ga-Young; Kim, Joo-Hee; Jung, Jae-Woo; Moon, Ji Yong; Song, Woo-Jung; Kwon, Hyouk-Soo; Kwon, Jae-Woo; Lee, Jae Hyun; Kang, Hye-Ryun; Park, Jong-Sook; Kim, Tae-Bum; Park, Heung-Woo; Yoo, Kwang-Ha; Oh, Yeon-Mok; Koh, Young-Il; Jang, An-Soo; Lee, Byung-Jae; Cho, Young-Joo; Cho, Sang-Heon; Park, Hae-Sim; Park, Choon-Sik; Yoon, Ho Joo; Cho, You Sook
2019 / Allergy, Asthma & Immunology Research
Zhang K.,Chen Y.,Wu L.,Tajani F.
2019 / Complexity
Van Men Truong, Ming
2019 / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
Gao Binghuan, Jang Seongwan, Son Hyeonjin, Lee Hee Jung, Lee Hwan Jong, Yang Jeong Jik, Bae Chang
2020 / 한국세라믹학회지
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본 연구는 현재 우리 군 무기체계 신뢰도 예측 방법의 문제점을 분석하고, 후속군수지원 단계에서 축적되는 결함 데이터를 활용하여 신뢰도 예측 정확도를 향상시키는 방안을 제시합니다. 특히, 활용되지 않고 있는 방위산업의 Dark 데이터 분석을 통해 무기체계 개발 시 신뢰도 예측 및 품질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.
신뢰도 성장분석(RGA) : 연구개발 및 필드데이터 분석
전쟁사의 수학적 분석과 평가 : 승리의 조건을 찾아서 =
데이터 안보의 복합지정학 : 신흥안보론의 시각
미래전, 국방개혁 그리고 획득전략 =
Recent advances in reliability theory : methodology, practice, and inference
Enterprise sustainability : enhancing the military's ability to perform its mission
Perspectives on defense systems analysis : the what, the why, and the who, but mostly the how of broad defense systems analysis
방위산업 발전과 선진강군을 위한 국방 전력소요기획체계 발전방향
Nuclear weapons : report of the Secretary-General of the United Nations.
Safety and reliability of software based systems : twelfth annual CSR workshop (Bruges 12-15 September 1995)
일본, 군비확장의 역사 : 일본군의 팽창과 붕괴
Reliability Prediction and Testing Textbook
Reliability prediction and testing textbook
Damage prognosis for aerospace, civil and mechanical systems
Software performability : from concepts to applications
무기체계 : 획득 & 종합군수지원(ILS)
Risk and safety analysis of nuclear systems
한국산학기술학회논문지
김근형, 김용국, 박승환한국산학기술학회논문지
김근형; 김용국; 박승환한국산학기술학회논문지
송봉근; 김근형; 김용국; 박승환; 백준걸품질경영학회지
김헌길, 권세민, 조경호, 성시일한국동북아논총
길병옥신뢰성 응용연구
조일훈; 황성국; 이익도; 박연경; 이정훈; 신창훈한국산학기술학회논문지
전수연; 이동헌; 배만재한국산학기술학회논문지
송일호한국산학기술학회논문지
박다운공학기술논문지
조현주신뢰성 응용연구
최충현, 박상은한국산학기술학회논문지
오진우, 김종규, 류지선, 윤재형, 송치훈한국방위산업학회지
류인수; 박태형신뢰성 응용연구
최충현; 박상은한국산학기술학회논문지
염슬기; 신인태품질경영학회지
김헌길; 권세민; 조경호; 성시일한국산학기술학회논문지
김창주; 이동현한국산학기술학회논문지
서석호; 박주영; 정민경; 이원영; 최은진한국항공우주학회지
김근영; 이해종; 박재현신뢰성 응용연구
김근형, 양성모, 강지훈, 정진은, 박승환전선 / 대학원
악운동과 저작근 활동에 대한 기초지식을 이해하고 이를 분석하기 위한 검사체계의 기초를 다지며 신뢰도가 높은 데이터와 이 데이터를 해석하는데 필요한 최신기기의 기초지식을 확립한다.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 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.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
컴퓨터 기술의 발전과 함께 과거 사람의 눈과 판단에만 의지하던 조직형태학적인 진단에서 보다 객관적이고 정밀한 결과를 얻을 수 있는 화상분석법이 적용되고 있는 데 이 같은 화상분석장치의 기본적인 구조를 이해하고 그 실제적인 적용을 연구해 본다.전선 / 대학원
원자력발전, 방사성폐기물 밀봉, 차세대 원전 개발 및 핵융합 연구의 확대에 따라 안전계통의 고장 또는 파괴를 사전에 예방하는 재료기술을 확립하여 방사능 누출사고에 대한 근본적 대책을 수립할 필요성이 강조되고 있다. 원자력시스템의 과열사고에 대처하여 재료계통의 첨단화를 통한 안전성의 강화가 새로운 패러다임으로 대두하였다. 또한 원자력재료에 대한 이해가 충분하여야 신기술개발이 가능하다. 이를 위해서 본 과목에서는 원자력시스템의 안전과 성능에 핵심적인 재료와 구조-부품의 설계원리, 재료의 경년열화현상을 평가 및 예측하는 방법을 학습한다. 이 과목에서는 시스템에 쓰이는 재료의 기본적인 거동을 이해한다. 또한 발생 가능한 문제들을 Case Study로 다루고 이를 대처하기 위한 규정을 이해하고 신뢰성을 선진화할 수 있는 방안을 교육한다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 사용자 요구사항을 기반으로 임베디드 소프트웨어의 개발 process과 Documentation의 중요성에 대하여 학습한다. 상용으로 생산되는 embedded 시스템에 내장되는 임베디드 소프트웨어의 품질, 안전성 및 보안성, 그리고 소프트웨어의 오류 및 오동작이 사용자와 시장에 미치는 파급 영향등을 이해하고 고품질의 소프트웨어 완성을 위한 testing과 validation의 필요성과 완성된 제품을 사용자 요구사항의 변화 따라 유지 관리, 업데이트등에 관하여 배운다. 산업현장에서 industry embedded software 개발 projects 수행하면서 겪게 되는 여러 문제의 유형과 해결방안등에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
기술역학연구에 활용할 수 있는 자료원을 파악하고 사망률, 발생률, 유병률을 표준화, 경향성 분석, age-period-cohort modeling 등의 방법을 사용하여 자료를 해석하고 가설을 설정하는 과정을 학습한다. 기여위험도 및 기여위험분율 산출을 위한 관련성 지표의 메타분석 방법론을 학습한다.전선 / 대학원
이 과목은 다변수 피드백 제어시스템의 강인성 분석과 설계에 관한 다양한 이론적 개념과 기법들을 배운다. 항공기 모델에 불확실성이 존재하거나 외란이 작용하더라도 비행 안정성과 성능을 잃지 않고 제어할 수 있어, 드론, 무인기, 미래 항공 모빌리티 등에 유용한 기술을 학습한다.전선 / 학사
원자력 시스템을 이루는 다양한 부품들은 정해진 기준을 거쳐 성능이 검증된 재료로 구성되며, 이들의 신뢰성은 원자력 안전, 환경 친화성, 경제성 측면에서 매우 중요하다. 본 강의에서는 경수로 및 핵융합로를 포함한 첨단 원자로, 연료 사이클 시설 등의 원자력 시스템에 사용되는 구성 요소 및 재료의 선정과 유지에 대한 기본적인 지식을 학습한다. 첫째로, 금속, 세라믹 및 복합 재료 등의 다양한 재료의 특성 및 열화에 대한 기본 사항을 학습한다. 다음으로, 현세대의 경수로에 사용되는 부품 및 재료들을 자세히 분석한다. 그 후 경수로 이외의 첨단 시스템을 검토하며, 시스템 간의 유사성 및 차이점에 대해 논의한다. 마지막으로, 수강생들은 각각 특정 구성 요소를 선정하여 그 구성 요소에 사용되는 재료가 선정된 배경 및 개발 역사에 대하여 조사하고 발표한다. 본 과정을 통해 수강생은 (i) 각 구성 요소에 사용되는 재료의 선정이 어떻게 이루어졌으며, 재료의 성능이 어떻게 검증되는지 학습하며, (ii) 현세대 및 첨단 원자력 시스템에 사용되는 구성 요소 및 재료에 관련된 주요 연구개발 주제에 대하여 인식하게 된다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
조선공학과 실험의 의미, Arduino사용법, 전기전자 기초, 컴퓨터를 이용한 데이터 축적, 데이터의 통계적 처리실험 방법, 실험오차와 불확실성 해석을 학습하고 유체, 구조, 해양 분야 실험과 그에 따른 실험 프로젝트를 수행한다. 특히 조선해양공학에서 발생할 수 있는 새로운 공학 문제에 대한 창의적인 실험 프로젝트가 후반부 주요 공부내용으로 직접적으로 그룹별 과제 수행과 최종 실험과제 결과물을 이용한 경합을 실시한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.