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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
Park, Kyo Hoon; Lee, Kyong-No; Cho, Iseop; Lee, Min Jung; Choi, Bo Young; Jeong, Da Eun
2024 / American Journal of Reproductive Immunology
문윤수
2013 / 정치커뮤니케이션연구
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Risk assessment and decision analysis with Bayesian networks
Bayesian networks and influence diagrams : a guide to construction and analysis
Bayesian network technologies : applications and graphical models
Strategic economic decision-making : using Bayesian belief networks to solve complex problems
Bayesian networks and decision graphs
Bayesian regression modeling with INLA
Bayesian hierarchical models : with applications using R
Bayesian statistical modelling
Data mining with decision trees : theory and applications
Bayesian and frequentist regression methods
Bayesian forecasting and dynamic models
Bayesian forecasting and dynamic models
Decision making under uncertainty : theory and application
Financial risk management with Bayesian estimation of GARCH models : theory and applications
Bayesian decision analysis : principles and practice
Influence diagrams, belief nets, and decision analysis
Flexible Bayesian regression modelling
Applied Bayesian modelling
Energyenvironment management : application of decision analysis
한국건축시공학회지
조예림, 김연철, 신윤석Reliability Engineering and System Safety
KIM J.,ZHAO X.,SHAH A.U.A.,KANG H.G.Renewable Energy
Abaei, M.M.; Arzaghi, E.; Abbassi, R.; Garaniya, V.; Penesis, I.한국산업경영시스템학회지
양희중, 이근부, 오세호한국건설관리학회 논문집
최정원, 김한수Journal of Environmental Management
Penman T.D.,Cirulis B.,Marcot B.G.Journal of Risk Research
Couce-Vieira A.,Rios Insua D.,Houmb S.H.한국산업경영시스템학회지
양희중Civil Engineering and Environmental Systems
Elms, DavidEuropean Journal of Operational Research
Salo A.,Andelmin J.,Oliveira F.대한안전경영과학회지
양희중Journal of Loss Prevention in the Process Industries
He S.,Zhou J.,Reniers G.한국산업경영시스템학회지
양희중ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering
Bensi, M.; Kiureghian, A.D.; Straub, D.대한안전경영과학회지
양희중한국조직학회보
이종범, 윤견수Procedia Manufacturing
Boring, Ronald L.; Thomas, Kenneth D.; Ulrich, Thomas A.; Lew, Roger T.Computational Psychiatry
Ahn, Woo Young; Lei Zhang; Nathaniel HainesProgress in Nuclear Energy
Bensi M.T.,Groth K.M.한국데이터정보과학회지
전유택, 조형준전선 / 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 / 학사
베이즈 추론은 베이즈 정리를 이용하여 불확실성을 가진 정보를 확률로 표현하고 이를 이용하여 추론을 하는 방법이다. 이 과목에서는 베이즈 추론의 역사적 배경, 베이즈 추론의 기본 요소를 다루고, 현실적인 베이즈 추론을 위해 필요한 베이즈 계산 방법들, 즉 마르코프 체인 몬테 카를로와 변분방법 등을 다룬다. 또한 베이즈 추론을 이표본 검정, 선형 회귀모형, 로지스틱 회귀모형 등 기본적인 통계모형에 적용하여 데이터 분석하는 방법을 배운다.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 / 대학원
건설 사업을 수행함에 있어, 사업관리 과정 중 발생하는 다양하고 복잡한 리스크를 분석, 관리하는 것은 사업 성공에 직접적인 영향을 준다. 이 교과목은 계획, 설계, 시공, 유지보수에 이르는 건설사업 전 생애주기에 걸쳐 발생 가능한 리스크를 이해, 분석하고, 이에 맞는 합리적인 의사결정, 대처, 관리방안을 제시하는 방법을, 사업관리 이론 및 사업 성공/실패 사례 분석을 통해 전달한다.전선 / 대학원
건설 사업을 수행함에 있어, 사업관리 과정 중 발생하는 다양하고 복잡한 리스크를 분석, 관리하는 것은 사업 성공에 직접적인 영향을 준다. 이 교과목은 계획, 설계, 시공, 유지보수에 이르는 건설사업 전 생애주기에 걸쳐 발생 가능한 리스크를 이해, 분석하고, 이에 맞는 합리적인 의사결정, 대처, 관리방안을 제시하는 방법을, 사업관리 이론 및 사업 성공/실패 사례 분석을 통해 전달한다.전선 / 대학원
경영 시스템을 운영하기 위한 전략 계획 및 통제에 대한 기법들을 바탕으로, 기업 모형을 기반으로 한 보다 상위의 의사 결정을 지원하는 전략적 운영 기법들과 적용사례들을 다루고 있다.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.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 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 기후위기시대 탄소중립을 위해 요구되는 에너지 전환의 의미를 이해하고 에너지 전환을 위해 무엇을 어떻게 변화시켜야 하는지, 그러한 전환을 더디게 하는 걸림돌이 무엇인지를 확인하고 에너지 전환 정책을 제안할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 우선 에너지의 역할과 의미, 에너지 관련 법칙, 에너지체제와 에너지 패러다임의 정의를 이해하고 인류 역사를 통해 에너지가 사회 안에서 어떻게 이용되어 왔는지를 살펴보면서 현대 산업사회와 에너지는 어떻게 연결되어 있는지 에너지와 정치, 사회, 경제, 과학기술, 자원, 환경의 관련성을 중심으로 탐색한다. 이러한 과정을 통해 에너지(energy)와 환경(environment), 경제(economy), 형평성(equity)의 관계를 고려할 때 지속가능한 발전이 가능함을 이해하고 그러한 맥락 속에서 탄소중립과 에너지 전환의 관계를 이해하도록 한다. 나아가 시기별 국가별 다양한 에너지정책을 검토하면서 에너지정책의 내용을 이해하고 에너지정책이 어떤 과정과 누구의 참여를 통해 수립되는지, 에너지정책 결정의 주요행위자는 누구인지 등을 살핌으로써 에너지정책의 결정과정에 대해 이해하도록 한다. 수강생들은 이 과목을 통해 에너지와 관련된 기본개념과 에너지체제에 대한 기초지식을 축적하고 에너지정책의 주요한 쟁점들을 이해함으로써 탄소중립을 향한 에너지정책의 분석을 시도할 수 있는 능력을 가질 수 있게 될 것이다.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.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 / 학사
본 교과목은 최근 농업기계, 건설기계 등의 노외기계에서도 이슈화되고 있는 전기트랙터의 구동시스템에 대한 것으로 총 3가지 주제로 구성된다. 첫 번째 주제는 배터리로서, 배터리의 작동 원리와 용량 선정과 같은 기본적인 이론뿐 아니라 BMS(battery management system), 열관리시스템에 대한 응용까지 배터리 개론에 대해 폭넓게 다룬다. 두 번째 주제는 인버터이며, 배터리의 직류 전류를 전기모터가 요구하는 3상 교류 전류로 변환하는 인버터(inverter)뿐 아니라 DC-DC converter에 대한 작동 원리 및 회로 분석에 대해 다룬다. 마지막 주제는 전기모터로서, 전기모터의 구동원리와 직류모터인 PMDC, BLDC 모터, 교류모터인 유도모터와 동기모터의 특성에 대해 다룬다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.전선 / 학사
본 교과목은 최신 사회정책 분석·평가 기법에 대한 이해를 통한 실무적 응용 능력 배양을 목표로 한다. 수강생들은 사회정책이 기획, 집행, 평가되는 전 과정에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 정책의 효과성을 과학적으로 분석하고 평가하는 데 필요한 핵심적인 '평가·분석 도구상자(analytical toolkit)'를 실무적인 관점에서 체계적으로 학습한다. 구체적으로 과목의 전반부는 교수자의 실무경험에 근거하여 정책 집행의 동학, 정책 네트워크, 정책 실패의 원인 등을 이론과 사례를 통해 학습하여 비판적 시각을 배양한다. 중반부는 미시적 차원 정책평가·분석 방법인 무작위 통제실험(RCT), 이중차분법(DiD), 회귀불연속설계(RD) 등 인과추론(causal inference) 방법론에 집중한다. 후반부는 거시적 차원의 정책평가·분석 방법인 비용편익분석(CBA), 계층화 분석법(AHP) 등 정책 대안을 비교·평가하는 틀을 학습한다. 실무·응용 능력 배양을 목적으로 하는 본 교과목은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 운영되며, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 실제 사회정책 데이터를 분석하거나 평가 사례를 심층 분석함으로써, 이론적 지식을 실천적 문제 해결 능력으로 전환하는 경험을 하게 될 것이다. 이를 통해 미래의 사회정책 전문가로서 데이터에 기반하여 합리적인 정책적 판단을 내리고, 그 결과를 효과적으로 소통하는 능력을 갖추게 될 것을 기대한다.전선 / 대학원
불확실성 하에서 기대효용가설에 입각한 위험분석과 포트폴리오 분석 등 위험분석 이론을 소개하고 이를 농업부문에 응용한다. 특히 의사결정과정에서 기대효용가설 및 이후에 개발된 위험분석이론을 다룬다전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
"오늘날과 같이 기술간제품간 융합이 활발히 이루어지고, 소비자들의 신제품에 대한 수요가 다양해지는 환경에서, 신기술 혹은 신제품의 성패는 기술적인 요인에 의해서 결정되어 진다기보다는 시장에서의 성공에 좌우된다고 할 수 있다. 따라서, 신기술 및 신제품에 대한 수요분석 및 예측은 기업전략은 물론 국가의 연구개발정책에 있어서도 그 중요성이 더욱더 커진다고 할 수 있다. 본 교과는 이와 같은 신 기술경제 패러다임(New Techno-Economics Paradigm) 하에서 빠른 기술혁신과 불확실한 시장으로 정의될 수 있는 신기술 및 신제품의 수요를 분석하는데 필요한 기초적인 지식을 교육한다. 교과내용은 크게 2가지로 나누어지는데, 첫번째는 신기술의 개별속성에 대한 소비자의 선호구조를 분석하는데 필요한 다양한 이산선택모형(discrete choice model)과 이를 추정하는데 필요한 여러 가지 시뮬레이션 기법 및 베이지안적 접근에 의한 추정법이 포함되고, 두번째는 위험함수(hazard function)의 정의에 기반한 광범위한 형태의 확산모형(diffusion model)을 이용한 수요예측모형이 포함된다."