최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 국내외 인공어초 설치 사례를 검토하고, 어초 시설 면적 감소에 따른 적절한 배치 모델을 제안합니다. 최근 어초 배치 기준은 개별 어초 간 거리에서 전체 어초 시설 내 어초와 접촉하는 수중 면적으로 변화하고 있으며, 어초 구조는 조류 방향과 대상 해양 생물에 따라 특정 형태(틈새, 오목, 볼록)를 갖추는 것이 효과적입니다. 점, 선, 면 기반의 어초 배치 모델을 제시하여 실무자들이 효율적으로 어초를 배치하고 관리하는 데 기여하고자 합니다.
Sea loads on ships and offshore structures
State estimation for robotics
Image recognition and classification : algorithms, systems, and applications
A guide to practical human reliability assessment
Field and service robotics : results of the 7th international conference
Facility location : a survey of applications and methods
Network and discrete location : models, algorithms, and applications
Sensor based intelligent robots : international workshop, Dagstuhl Castle, Germany, September 28-October 2, 1998 : selected papers
Dynamics and control of mechanical systems in offshore engineering
Location theory and decision analysis
Modern placement techniques
Assessment of the fate and effects of toxic agents on water resources : [proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Advanced Modeling Techniques for Rapid Diagnosis and Assessment of CBRN Agents Effects on Water Resources, Istanbul, Turkey, 4-16 December 2005]
Advances in berthing and mooring of ships and offshore structures
Artificial animals for computer animation : biomechanics, locomotion, perception, and behavior
Handbook of augmented reality
Dynamic positioning
Spatial analysis and geocomputation : selected essays
Geographic information systems, remote sensing and mapping for the development and management of marine aquaculture
Neural Networks for Robotics : An Engineering Perspective
Unifying themes in complex systems IV : proceedings of the Fourth International Conference on Complex Systems
수산해양교육연구
정소미, 나원배JOURNAL OF FISHRIES AND MARINE SCIENCES EDUCATION
Han-Sam Yoon한국해양공학회지
정소미, 김동하, 나원배Frontiers in Marine Science
Jha D.K.,Pandey V.,Santhanakumar J.,Sathish Kumar P.,Venkatnarayanan S.,Jebakumar J.P.P.,Dharani G.,Vijaya R.Journal of Cleaner Production
Ding Y.,Liu H.,Yang H.Science of the Total Environment
Wan Y.,Kong Q.,Du H.,Yang W.,Zha W.,Li W.Ocean Engineering
Jung S.,Na W.B.,Kim D.Ocean and Coastal Management
Carral L.,Lamas M.I.,Fouz M.,López I.,Carballo R.수산해양기술연구
강명희, 中村 武史, 濱野 明Frontiers in Marine Science
Yang M.,Tang Y.,Zhao F.,Xu S.수산해양교육연구
김민지, 나원배Global Ecology and Conservation
Vivier B.,Dauvin J.C.,Navon M.,Rusig A.M.,Mussio I.,Orvain F.,Boutouil M.,Claquin P.Frontiers in Marine Science
Gilliland V.A.,Fessler A.E.,Paxton A.B.,Ebert E.F.,Tharp R.M.,Runde B.J.,Bacheler N.M.,Buckel J.A.,Taylor J.C.Ocean Engineering
Lee Y.J.,Jung S.,Na W.B.Ocean Engineering
Van Chau T.,Jung S.,Na W.B.IEEE Transactions on Wireless Communications
Kim D.Y.,Saad W.,Lee J.W.Ecological Modelling
Ding Y.,Liu H.,Yu D.,Song J.,Duan G.PLOS ONE
Higgins, Emily; Metaxas, Anna; Scheibling, Robert E.Optical Engineering
Wen, S.; Cai, X.; Guan, W.; Huang, M.; Jiang, J.; Chen, B.JOURNAL OF FISHRIES AND MARINE SCIENCES EDUCATION
Na, Won-Bae; Jung Somi전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 선박설계를 위한 다양한 인공지능 방법을 배우고 이의 응용 사례를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 먼저 선수 과목 등을 통해 학습한 여러 딥 러닝 기법, 즉 DFN (Deep Feedforward Network), RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), 강화 학습 (Reinforcement Learning) 등의 개념을 복습한다. 이후, 설계 분야를 기본설계, 생산설계, 운항설계 등으로 구분한 뒤, 각 분야에서 인공지능이 필요한 사례를 학습한다. 기본설계에서는 도면 내 객체 및 텍스트 인식, 해기상 및 선박 소요 마력 예측 등의 사례를 살펴본다. 생산설계에서는 블록 탑재를 위한 크레인 제어 등의 사례를 살펴본다. 운항 설계에서는 영상 기반 선박 주변 장애물의 탐지 및 추적, 선박의 충돌 회피 등의 사례를 살펴본다. 끝으로 학생들은 설계 분야의 특정한 주제에 대해 인공지능을 활용한 문제 해결 방법에 대해 Term Project를 수행한다.전선 / 대학원
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 과목은 조경학의 학위논문을 준비하거나 조경분야의 학술연구를 수행하기 위해 필요한 연구방법 즉, 연구주제 선정 방법, 자료수집 및 분석방법, 통계분석방법, 논문 작성방법 등을 심층적으로 습득하고, 이를 활용함으로써 연구수행능력을 향상시키는데 있다.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.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 가상현실·증강현실에 대한 주요 이론을 습득하고, 다양한 활용 사례들을 배우며, 실제 실습을 통해 VR/AR 환경을 구축할 수 있도록 한다. VR/AR에 대한 기본적인 지식 습득을 위해 딥러닝을 포함한 캐릭터 애니메이션 개론, 메타버스, 휴먼 팩터, 컴퓨터 그래픽스 이론, 가상현실 관련 소프트웨어 프로그램 실습, 3D 기반 모션캡쳐 등을 다룬다. 강의는 거꾸로 교육(Flipped learning) 방식으로 이루어지며, 3D 제작 플랫폼에 내장된 캐릭터 애니메이션 기본 모듈을 활용한 실습뿐 아니라 실제 VR/AR 기기를 활용한 프로젝트 위주로 진행된다. VR/AR 프로젝트를 바탕으로 과제를 부여하며 수강생은 분야별 모듈을 선택하여 참여하도록 한다. 프로젝트를 주도하고 이에 따른 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
빠르게 변화하는 오늘날의 세계에서 현대미술가들은 디지털 테크놀로지와 새로운 도구들의 그들의 예술실험에서 매우 창의적으로 사용하고 있다. 본 교과목은 동시대 예술가들의 작품에서 테크놀로지 기반 미술제작과정을 고찰하고자 한다. 테크놀로지 사용에 있어서의 지속가능성, 협업, 조화, 정의, 인간/비인간적 관계, 그리고 물질주의와 같은 주제들을 탐구하여, 학생들은 이러한 예술가들의 작품들이 미술교육 현장에 주는 함의가 무엇인지 연구할 것이다. 그들은 동시대 예술이 커리큘럼 개발을 통해 미술수업에 효과적으로 소개될 수 있는지를 연구할 것이다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
공공 시설물 및 비즈니스 시설물 입지, 도시 계획, 네트워크 계획 등과 같은 공간의사결정을 위한 수리계획 모델링과 공간 최적화의 최신 연구 동향과 방법론을 검토하는 것을 목표로 한다. 학기에 따라 최적화 방법론, 다중시설물 입지 문제, 경쟁적 입지 문제, 센터 문제, 네트워크 최적화, 공간 최적화와 GIS, 공간 재현 문제 등의 다양한 이슈들을 선택하여 집중적으로 다룬다. 이론의 실제적 응용을 익히기 위해 공간 최적화와 GIS 방법론을 활용하여 실제적인 공간 문제를 해결하기 위한 기말 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
기계학습 알고리즘의 하나로서 인공 지능 기술의 발전 과정과 최근의 딥러닝 알고리즘의 원리와 특징을 이해한다. 인공지능 알고리즘에 기반한 의료기기 개발 동향과 특히 소프트웨어 의료기기(Software as medical device, SaMD)에 대한 이해를 증진한다. 우수한 성능의 인공지능 기반 모델을 개발하기 위해서 필수로 요구되는 양질의 빅데이터 확보 방안과 바른 주석(well annotated)을 포함하는 빅데이터의 중요성을 이해한다. 인공지능 모델 개발 과정에서 필요한 구체적인 실기 능력 향상을 위해서 Python language의 기초적인 사용법을 습득하고 대표적인 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 이용한 의료영상처리 및 생체신호 처리 실습을 통해 현장 전문가로서의 인공지능 기술 적용 역량을 강화한다.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
외부공간을 다루는 도시환경과 조경설계 분야에서 물, 바람, 빛, 식재 등은 설계에 필수적으로 반영해야하는 가변적이고 역동적인 환경 및 설계요소이다. 최근에는 외부공간에도 IoT 기술과 프로그래밍을 적용하여 환경변화에 반응하거나 상호작용이 가능한 설계요소의 도입이 증가하고 있다. 본 강좌는 가상현실(VR) 창작도구를 외부공간의 설계, 분석 및 평가도구로 활용하는 방법을 소개하고, 상호작용이 가능한 조경요소와 환경적 변화에 따른 경관을 시뮬레이션하여 설계과정에서 이를 효율적으로 활용하는 가상경관 설계기법을 탐구하는 것을 목표로 한다. 가상현실(VR)은 이용자에게 실재(實在)에 가까운 몰입형 경관의 체험을 제공하는 점에서 입체적 공간을 효과적으로 표현하고 경험할 수 있는 도구이다. 수강생들은 수업을 통해 3D 모델의 실시간 시각화가 가능한 언리얼 스튜디오(Unreal Studio)의 기본적인 공간설계기법을 습득하고, 가변적인 환경요소와 설계요소를 적용하여 HMD(Head Mount Display)를 통해 가상공간에서의 경관적 변화를 경험할 수 있다. 또한 실제 공간에서 체험할 수 있는 환경요소들을 정보화·정량화하여 가상의 공간에서의 경험을 입체적으로 분석하고, 상호작용이 가능한 조경요소의 설계방식을 실험하거나 평가하는 도구로도 활용할 수 있다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 대학원
본 과목을 통해, 건축설계, 건축구조, 건설관리, 건축환경설비 분야의 AI 기술 적용 사례를 살펴봄으로, 학생들은 건축 전반에 적용되는 AI 기술을 파악할 수 있다. 각 주차별 수업에서 해당 AI 기술의 이론적 배경을 학습한 후, 실제 코딩까지 실습하는 것으로 한다. 본 수업을 통해 학생들은 건축분야의 AI 적용 기술을 이해하고, 이를 통해 각자의 학술적 영역에 AI 기술을 적용할 수 있는 기초지식을 함양하고, hands-on experience를 제공하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
교육연구에서 사용되는 데이터의 구조가 대부분 학생이 교사나 학교에 내재되어 있는 위계적인 구조를 가지는 경우가 많다는 점에서, 다층모형은 양적 연구 방법론을 익히고자 하는 교육 연구자에게 매우 필요한 방법론이라고 할 수 있다. 이 교과목에서는 다층모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 다층모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 2수준과 3수준 다층모형에서 시작하여 종속변수가 연속변수가 아닌 이분변수나 다분변수일 때 적용가능한 다층모형과 다시점 데이터에 적용가능한 변화에 대한 다층성장모형까지 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 응답기반 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.