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철도시설물 검측 자동화를 위한 Robo-rail system 개발 =
교량의 LCC 분석모델 개발 및 DB 구축방안 연구
교량 구조물의 전산구조해석
교량공학
철도시설물 검측 자동화를 위한 로보레일 시스템 기초기술 연구 =
교량 구조물의 동적 유한요소 모델 업데이팅 =
합성구조와 복합교량
교량의 LCC 분석모델 개발 및 DB 구축방안 연구 : 요약보고서
고속전철 교량기술 개발 : 2차년도 연차보고서
Building information modelling (BIM) in design, construction and operations III
산업별 자동화 현황 및 과제
고속전철 교량터널구조 및 유지관리 시스템 개발 : 교량부문 : 1단계 보고서
橋梁管理 電算化
보·판·트러스 기계구조물의 자동 최적설계 시스템개발
교량기초 장수명화 기술 개발 =
철도 신공간 창출 기반기술 개발 =
건설정보기술 BIM =
교각 내진성능 평가 및 교량 비선형 내진해석프로그램 개발 =
(2D 3D) AutoCAD 기계설계제도
철도시스템 성능향상 핵심기술개발 : 궤도토목분야 =
한국산학기술학회논문지
이헌민; 김현승; 이일수IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Yang Liu; Yu Li; Junchun Feng; Ziwei Yan; Yuhuan Gui; Zuxian Yang; Ying Liu; Yongbing Li; Peng LiApplied Sciences (Switzerland)
Seo M.B.,Lee D.Journal of Performance of Constructed Facilities
Abbas Rashidi; Ebrahim KaranJournal of Computing in Civil Engineering
Akanbi T.,Zhang J.建材与装饰 / Construction Materials & Decoration
周顺雨建材与装饰 / Construction Materials & Decoration
王月新한국CDE학회 논문집
김태민, 김웅진, 문소영铁道运输与经济 / Railway Transport and Economy
菅云硕; 范文杰; 许海丰; 李扬; JIAN Yunshuo; FAN Wenjie; XU Haifeng; LI Yang运输经理世界 / Transport Business China
薛洲한국통신학회논문지
이헌민, 이일수, 문현석, 김현승BAUTECHNIK
Mischo, Hendrik; Seifried, Joerg; Thiele, Klaus; Schanzenbach, Stephan; Grassl, MartinIOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Fuqiang Chen福建质量管理 / FUJIAN ZHILIANG GUANLI
郭都城International Journal of Advanced Robotic Systems
Wenping Liu; Hongling Guo; Heng Li; Yan Li한국전산구조공학회논문집
박연수, 이병근模型世界 / Model World
黄子兴Journal of KIBIM
Jae-Hun Jo; Dong-Wook Kim; Kwang-Myong Lee; Sang-Hyeok NamProcedia Engineering
Anisimov, Vladimir; Malykh, Kseniia; Anisimov, Aleksandr; Edigarian, Arkadii模型世界 / Model World
张辛未전선 / 대학원
최근 건설 산업에서는 IT 기술을 접목한 지능형 사업관리 및 건설 자동화에 대한 그 중요성이 강조되고 있다. 이 교과목은 일반적인 건설 IT관련 기술 및 3차원 설계정보를 이용한 예산, 공정, 품질, 안전 관리 기술을 소개한다. 또한 이 강좌는 컴퓨터를 이용한 건설 공정 시뮬레이션 기술과 건설 자동화 이론 및 적용사례를 소개, 분석한다.전선 / 대학원
공간구조물, 장력구조물, 판과 쉘구조물, 박막구조물, 적응구조물, 그리고 종이접기에 기반한 전개구조물 등을 통하여 경량 가변 구조물의 해석 및 설계를 학습하고, 기계, 항공우주, 바이오, 건축, 그리고 환경 분야로의 응용을 모색한다. 추가로 프로그래밍을 통한 시뮬레이션, 외부 하중에 따른 구조물의 변형 메커니즘과 기계적인 특성의 변화를 분석하고 프로토타입 제작을 위한 첨단 장비 사용 등을 학습한다.전선 / 대학원
최근 건설 산업에서는 IT 기술을 접목한 지능형 사업관리 및 건설 자동화에 대한 그 중요성이 강조되고 있다. 이 교과목은 일반적인 건설 IT관련 기술 및 3차원 설계정보를 이용한 예산, 공정, 품질, 안전 관리 기술을 소개한다. 또한 이 강좌는 컴퓨터를 이용한 건설 공정 시뮬레이션 기술과 건설 자동화 이론 및 적용사례를 소개, 분석한다.전선 / 대학원
본 워크숍은 학생들이 앞으로 나타날 도시에 대한 다양한 상상력을 기르고, 이를 바탕으로 미래도시의 공간과 삶을 그려보는 것을 목표로 한다. 최근 출판된 책, 소설, 논문뿐만 아니라 이상도시 계획안, 도시 관련 영화나 게임 등 다양한 매체의 콘텐츠를 함께 읽고 토론하며 사회의 변화를 예측한다. 특히, 기술 발전이 가져올 공간의 변화와 그 속에서 살아갈 사람들의 삶의 행태, 라이프스타일, 관계, 소비패턴 등을 심도 있게 탐구함으로써, 미래도시에 대한 통합적이고 비판적인 시각을 함양한다. 개인 혹은 팀 기반 프로젝트를 통해 학생들은 미래도시의 공간과 그곳에서의 삶을 구체적으로 기획하고, 그 결과물을 공유함으로써 공간 기획의 역량과 내용을 전달하는 전문성을 기를 수 있다.전선 / 학사
경량 구조물은 우주태양광패널, 우주서식지, 재난구조물 등의 대형 구조물로부터 스포츠 레저 그리고 바이오메디컬 디바이스에 이르기까지 광범위한 공학 분야에 활용되고 있다. 본 과목은 트러스 구조물, 스레이스 프레임, 박막구조물을 포함한 기존 경량 구조물뿐만 아니라 종이접기에 기반한 최첨단 구조물의 해석 및 설계를 다룬다. 이와 관련된 수학적, 물리학적, 역학적 지식을 학습할 것이며, 설계와 관련된 소프트웨어 및 제작 기술을 습득할 것이다. 학기말 프로젝트를 통하여 경량 구조물의 설계, 해석 및 제작을 수행할 것이며, 그 과정 및 결과물을 동영상으로 제작하여 수강생들과 공유 및 상호 학습할 것이다.전선 / 학사
본 강좌는 BIM (Building Information Modelling), Reality Capture, VR/AR 등의 스마트 건설 기술에 대한 주요 이론을 습득하고, 건설 관리 프로세스 내에서의 다양한 활용 사례를 배우며, 실제 실습을 통해 스마트 건설 기술의 활용법과 현재 기술의 제약점을 이해하도록 한다. BIM 모델 구축 프로세스를 이해하고, 이를 통해 시공성 검토(Constructability review), 4D Simulation, 디자인 간섭 검토(Clash detection)을 실습한다. 또한 LiDAR와 Photogrammetry을 통한 Reality Capture를 통한 측량과 Scan-to-BIM을 실습하고, VR/AR 기술의 활용 사례를 고찰한다.전선 / 대학원
우리는 생성형 AI의 시대에 살고 있으며, 생성형 AI가 생성하는 컨텐츠들은 실제와 구별하기 어려울 정도로 발전하고 있다. 본 수업은 생성형 AI의 발전 과정, 수학적 표현법, 대표적인 최신 생성 모델을 다룬다. 본 수업은 두 개의 세션(강의 세션 및 발표 세션)으로 나뉘어진다. 수업의 절반은 생성 모델의 기본 아이디어와 컨셉에 대해 탐구하고, 두 번째 세션에서는 학생이 직접 추천된 논문을 읽고 발표하는 시간을 가진다. 최종적으로 선택된 논문을 바탕으로 새로운 아이디어를 제시하고 발표하는 시간을 갖는다. 본 수업 수강을 위해서, 확률 통계, 랜덤프로세스, 머신러닝, 및 딥러닝 교과목 수강을 선행으로 수강하는 것을 추천한다.전선 / 대학원
건축공사의 신기술, 공법 및 자재의 개발과 초고층 건축시공의 현장사례를 소개하고 건축공사의 과학화와 자동화를 위한 가치공학, 씨뮬레이션, 건설전물가시스템, 전설로보틱스, 건설경영정보시스템, 건설통합시스템 등에 대하여 강의한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
교량의 해석/설계/시공에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 여러 분야 전문가들의 세미나가 함께 이루어지므로, 분야별 연구현황, 설계 및 시공상의 문제점 등에 대해 파악할 수 있다. 교량의 개념적 설계(Conceptual Design) 개념을 우선적으로 학습하여 공학적 측면에서의 교량 뿐만 아니라, 미적 관점에서 접근한 교량의 역학적 거동에 대해서 교육한다. 이후, 케이블 구조의 역학적 거동에 대해서 학습하며 나아가, 케이블 지지된 구조물의 정적 동적 해석 이론을 학습한다.전선 / 대학원
석유, 석탄, 천연가스, 신재생에너지를 비롯한 에너지 및 광물자원을 개발하기 위한 플랜트 및 운송망, 부지 설계에 필요한 GIS의 최신기술을 다룬다. GIS 분석 알고리즘 및 최근 연구사례를 분석한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 현대 사회의 근간을 이루고 있는 복잡한 시스템 (Complex Systems) 들의 개념 구상 및 향후 상세설계를 효율적이고 체계적으로 할 수 있도록 하는 시스템 아키텍처의 모델링 및 최적화 방법들을 소개한다. 학생들은 ISO/PAS 19450-2015 표준으로 등록된 시스템 모델링 언어인 Object Process Methodology (OPM)를 사용하여 시스템의 기능 아키텍처, 형상 아키텍처, 그리고 통합 아키텍처를 체계적으로 모델링 하는 것에 관하여 학습한다. 이러한 모델링 과정을 통해 생성된 아키텍처들을 이용하여 시스템 특성들을 최적화 하는 아키텍처들의 집합체인 파레토 전선을 구축하고 이를 통해 최적화된 시스템 아키텍처를 도출해 내는 방법론에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
지난 수십 년간 발전해 온 CMOS 공정은 최신의 고성능 및 모바일 시스템을 설계하는데 중요한 역할을 수행하고 있다. 이 강의에서는 나노미터 스케일의 미세 공정에서 효율적인 디지털 시스템을 설계하기 위한 다양한 회로 설계 기법을 다루고 하드웨어 설계 과정에서 고려해야 할 신뢰성, 에너지 효율성 등의 요소를 자세히 살펴봄으로써 학생들의 디지털 시스템 설계에 대한 이해를 높인다.전선 / 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 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
교통계획은 대상구역의 현황을 파악하기 위하여 연구 수행자의 전문적 능력에 의해 교통망을 수립함에서 비롯된다. 본 과목을 통하여 교통공학적 입장에서 교통망을 중점 연구하며 그래프이론, 통행배분이론, 선형계획이론 등을 종합적으로 소개한다. 수요예측 4단계 중에서 주로 통행배정에 관련한 내용을 다룬다.전선 / 학사
본 과정에서는 인공지능에 대한 개요 및 deep learning에 대해 이해하며 TensorFlow 개념 및 기초 programming 실습을 진행한다. 그리고 Deep Learning 기반 Object Detection 방법과 무인점포 개발 응용을 위한 학습 trainset 자동 생성 방법을 실습을 통해 익힌다. 또한 AI Chip이 내장된 NPU 가속기 Board와 nVidia Jetson TX2 Board를 이용하여 YOLO V3 Object Detection 실습을 진행한다. 마지막으로 nVidia CUDA를 이용한 GPU Programming 개념 및 병렬 Programming 실습을 통해 GPU 구조에 대해 배운다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 「무인이동체 제작 및 성능평가 1, 2」에서 제작한 시제품을 대상으로 성능평가와 이에 따른 수정 및 보완과정을 통해 완제품을 만드는 과정을 실습하게 된다. 성능평가는 구조, 공력, 동수력, 추진, 소음, 임무성능 등의 분야에 대해서 시험시설 및 운용환경에서 이루어진다. 시험을 위해 시흥캠퍼스 지능형무인이동체연구동 시설을 이용하며, 운용환경 평가는 임무에 따른 구체적인 시나리오 기반으로 수행되어 대학원생이 제작한 무인이동체에 대한 실질적인 평가를 추구한다. 또한, 최적설계 과정에서 예측되었던 성능이 발휘되지 않는 경우에는 시스템 공학 측면에서 문제를 식별하고 수정소요를 최소화하면서 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 대학원생은 본 교과를 통해 임무분석에서 부터의 시작된 최적설계의 결과가 실제 무인이동체의 완제품으로 구현되는 전 과정을 체험함으로써 이론과 실무를 겸비한 문제 해결형 인재로 발전할 수 있을 것이다.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.