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김가빈, 황혜원
2019 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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인공어초 =
(2005)제주도 인공어초 어장관리 조사보고서 : 강제 및 세라믹어초
CANOPY : a computer program for the structural analysis of space-frame protective canopies
컴퓨터를 이용한 트롤 어구 설계 및 예망 자동화 시스템 개발 =
인공어초에 의한 연안역 개발
Nautical risk analysis in port and fairway design
인공어초사후관리조사보고
해양기상 관측 및 예측기술 안정화 =
A method for computing stabilization pressures for excavations in incompetent rock : with computer user information
Safety and reliability of software based systems : twelfth annual CSR workshop (Bruges 12-15 September 1995)
Hydrodynamic stability theory
Constrained coding and soft iterative decoding
Tools for oceanography and ecosystemic modeling
Robust control and filtering for time-delay systems
(2008년) 제주도 인공어초 어장관리 조사보고서
ABM 개론 : Netlogo를 활용한 자연, 사회, 공학 복잡계 모델링
Computational toxicology : risk assessment for chemicals
Barriers and challenges in computational fluid dynamics
수산해양교육연구
김민수, 윤한삼한국산학기술학회논문지
신범식; 정현준; 김규한Ocean Engineering
Xue D.,Wang C.,Huang T.,Pan Y.,Zhang N.,Zhang L.한국산학기술학회논문지
백승화; 신범식; 김규한한국해양공학회지
손병규수산해양기술연구
강명희, 中村 武史, 濱野 明한국산학기술학회논문지
백승화, 신범식, 김규한한국산학기술학회논문지
신범식, 정현준, 김규한Ecological Indicators
Zhang R.,Zhang H.,Liu H.,Zhao J.사회융합연구
안재석Ocean Engineering
Kim T.,Kwon Y.,Lee J.,Lee E.,Kwon S.한국마린엔지니어링학회지
김대권, 조재권, 최임호, 김병섭, 서성호, 김창길COASTAL ENGINEERING
Norris, Benjamin K.; Reguero, Borja G.; Bartolai, Joseph; Yukish, Michael A.; Rhode-Barbarigos, Landolf; Haus, Brian K.; Ojeda, Gabriel Barajas; Maza, Maria; Lara, Javier L.; Beck, Michael W.한국전자통신학회 논문지
김범규, 황도현, 윤홍주, 서원찬한국마린엔지니어링학회지
김창길, 오태건, 서성호, 김대권, 김병균, 최용석OCEAN ENGINEERING
Yang, Mingda; Tang, Yanli; Wang, Linlin; Zhao, Fenfang; He, ShuyueJournal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering
Mingda Yang; Yanli Tang; Fenfang Zhao; Shiji Xu; Guangjie Fang한국산학기술학회논문지
고훈범, 김희동한국해양환경•에너지학회지
김호상, 이정우, 원승환, 김종렬, 윤한삼Marine Pollution Bulletin
Kang H.Y.,Lee B.G.,Park H.J.,Yun S.G.,Kang C.K.전필 / 학사
본 강의에서는 선박설계를 위해 기준선의 lines를 이용하여 설계선의 선형 및 구획을 모델링하고 그의 응용에 대하여 학습한다. Bezier 곡선과 B-Spline 곡선의 이론을 학습한 후에 이를 Bezier 곡면과 B-Spline 곡면으로 확장하여 학습한다. 선형 곡면들의 저장을 위한 topology로서 Solid Modeling 방법 중 Boundary Representation에 대하여 학습한다. 최적 설계를 학습한다. 이를 위해 최적 설계 개요, 비제약 최적화, 선형 계획법, Kuhn-Tucker 정리, 제약 비선형 최적화 기법(Quadratic Programming, Sequential Quadratic Programming, Genetic Algorithm 등)에 대하여 학습한다. 마지막으로 최적화 기법을 이용한 선박의 주요 치수 결정에 대하여 학습한다.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
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.전필 / 학사
본 강의에서는 선박이 반드시 가져야 하는 주요 성능 중 하나인 복원성 (stability)의 개념을 설명하고, 그것을 평가하기 위한 일련의 과정인 선박계산에 대해 학습한다. 먼저 선박과 같은 부유체에 작용하는 다양한 힘과 모멘트를 이해하고, 선박의 횡복원성 및 종복원성을 학습한다. 선박의 정확한 무게 중심을 구하기 위한 자유 표면 효과와 경사 시험에 대해 학습한다. 이후 선박의 복원성 곡선으로부터 복원성을 평가하기 위한 다양한 기준에 대해 학습한다. 특히, 선박의 복원성 곡선을 생성하기 위한 여러 수치 적분 방법을 설명하고, 유체 정역학적 계수 및 배수량 등곡선도를 구하기 위한 방법을 학습한다. 이어서 선박이 손상을 입었을 때 복원성을 평가하기 위한 두 가지 방법, 즉 결정론적 방법과 확률론적 방법에 대해 심도 있게 학습한다. 본 강의는 선박과 관련한 다양한 계산 방법을 다루고 있으며, 최종적으로는 설계 과정에 적용하여 선박의 안정성 즉, 복원성을 평가하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
설계민감도는 시스템 응답의 설계변수에 대한 구배로 정의되며 이는 최적설계시 필수적이며 설계변경에 따른 시스템의 응답을 재해석 없이 예측가능하게 한다. 또한 몇 가지 응답에 대해서 설계변경의 요구가 상충이 될 때 최적화나 재해석 없이 절충점을 찾고자 할 때 유용하게 사용된다. 기존의 상업 코드(ANSYS, MSC/ NASTRAN 등)와 연계하여 사용될 수도 있으며 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있으므로 산업체나 대학원에서 최적설계를 수행할 때 매우 유용하다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.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 과목에서는 유한요소해법, 유한체적법, Spectral methods, A posteriori error estimate, Adaptive methods, Nonconforming methods 등 편미분방정식의 최근 발전된 수치해법, 선형 및 비선형 방정식의 직접 및 반복 해법, 최적화 문제의 수치해법, 확률 및 통계문제의 수치해법, 몬테 카를로 해법 등과 관련된 최신 과학계산 이론과 더불어 이러한 이론을 과학, 공학의 주요 방정식에의 적용한 응용사례에 대한 최신의 선택적 주제를 배우도록 한다.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
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
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
본 강좌는 의사결정 모델을 통하여 복잡한 경영문제들을 해결할 수 있는 기법들을 제공하고 정형화된 모델과 계량적 분석을 틀로 불확실하고 경쟁적인 경영환경들을 분석할 수 있는 모델을 제시한다. 이 과목은 확률론이나 의사결정 모형들을 기본으로 수송문제, 설비배치와 같은 문제들을 분석한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 해양공학분야에 새로이 제기되는 중요 기술 문제중 하나를 택하여 해당 기술의 역사적 전개, 내용, 세계의 수준과 우리의 위치 등을 전반적으로 소개한 다음, 기술의 핵심 내용에 대한 관련논문들을 세미나 형식으로 분석하고 토의한다.전선 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 대학원
환경규제와 탄소감축 문제가 강화됨에 따라 선박 및 해양시설에도 환경오염물질(NOx, SOx 배출 등) 저감, 온실가스(CO2) 저감, 차세대 연료(LNG, LPG, 수소 등)공급 시스템 등의 다양한 공정 시스템(process systems)이 요구되고 있다. 본 교과목에서는 선박 및 해양시설에 적용 가능한 환경오염물질 배출저감 공정, 온실가스 저감 공정, CCUS (carbon capture, utilization and storage) 공정, LNG, 수소 등 저온 연료 액화, 저장 및 공급 시스템에 대해서 학습하고, 그 핵심이 되는 공정 설계 기법에 대해서 배운다. 나아가 공정 모사 프로그램을 이용한 프로젝트 수행을 통하여 이를 구체화하고 그 경제성을 평가하는 기법을 습득한다.전필 / 학사
본 과목에서는 기계시스템 설계의 기본 개념과 방법에 대해 익히고 기계시스템의 구동을 위해 필수적인 로봇 프로그래밍의 기초를 배운다. 구체적으로, 설계 도면에 대한 이해와 설계안을 구체화하는 도면 작성법, 컴퓨터 이용 설계(Computer-Aided-Design, CAD) 프로그램을 이용한 설계 방법을 배운다. 이후 기계시스템을 지능적으로 구동하기 위한 프로그래밍을 학습한다. Matlab, python, C/C++ 등 다양한 프로그래밍 언어와 이를 통한 로봇 하드웨어 구동을 위한 미들웨어를 학습한다. 학기 말에 최종적으로 소프트웨어, 미들웨어, 하드웨어를 통합한 시스템을 설계한다. 본 과목에서 학습한 설계 및 프로그래밍은 향후 다양한 기계공학 전공과목의 효과적인 학습에 도움이 된다.전필 / 학사
인턴 참여기업에서 실제 AI 응용 문제를 정의하고 이를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 선택적으로 기업체 인턴을 대신해서 AI 이론 심화 연구 또는 응용 연구를 위해 대학 연구실 내 인턴을 통한 프로젝트를 수행할 수 있다. 기간은 해당 학기 또는 해당 학기 이전의 방학을 이용할 수 있다. 기업체/연구실/학생 수요조사를 통해 인턴 참여기업/연구실을 선정하고, 기업체/연구실-학생 간 미팅으로 인턴 프로젝트를 결정한다. 학기 초/중/말에 인턴 계획서/진행 및 결과 보고서를 제출한다. 학기말 연합전공 워크숍을 통해 인턴수행결과를 발표한다.전선 / 대학원
컴퓨터를 이용한 형상설계 개념과 방법을 소개한다. 곡선/곡면모델, 솔리드 모델, 볼륨 모델의 기본 개념과 수학적 표현 방법을 강의한다. 이를 토대로 선박형상 모델링, 선박구획배치 모델링, 선체구조 모델링 방법을 습득하고, Term project로서 3차원 모델링 구현 프로그램을 작성한다.전선 / 학사
선박 및 해양플랫폼 상부에 설치되는 일련의 공정시스템(Topside Process Systems)은 석유, 천연가스 등 원하는 제품을 얻기 위한 핵심 시스템인 동시에 환경오염물질(SOx, NOx 등) 및 기후변화 문제의 원인이 되는 온실가스(CO2 등)의 배출을 저감하기 위한 친환경 공정, LNG, LPG, 수소, 암모니아 등의 연료 처리 공정들을 포함하고 있다. 본 교과목에서는 유정유체를 석유/LNG등으로 생산하는 공정 및 친환경 선박에서 요구되는 배기가스 SOx, NOx 저감 시스템, LNG저장, 공급 및 재액화 시스템, CO2 배출저감 공정시스템의 개요에 대하여 학습한다. 나아가 개념설계 방법론을 통하여 주어진 시스템을 설계하고 공정 모사 프로그램을 이용한 프로젝트 수행을 통하여 이를 공학적으로 구체화하는 기법을 습득한다전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.