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장영현, 고창배
2019 / The International Journal of Advanced Smart Convergence
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 기존 원격 BEMS 에너지 진단 기술과 달리 공공 데이터를 활용하여 빅데이터 기반의 통합 관리 환경으로 전환, 건물 에너지 관리 효율을 극대화하는 것을 목표로 한다. 다양한 네트워크 관리 환경에서 생성되는 데이터를 빅데이터 플랫폼을 통해 수집하고, HDFS에 저장하여 실시간으로 내부 및 외부 변화를 분석하고 자동 효율적인 관리를 수행한다.
Building Information Modelling, Building Performance, Design and Smart Construction
A survey on coordinated power management in multi-tenant data centers
Handbook of web based energy information and control systems
Energy management in wireless cellular and ad-hoc networks
IP-enabled energy management : a proven strategy for administering energy as a service
Integrated ME design : building systems engineering
Energieautarke Gebäude : Auf dem Weg zu Smart Energy Systems
(빅데이터 전문가의) 하둡 관리 : 스파크·얀·HDFS 관리, 튜닝 및 보안 비법 대공개!
Building energy management systems : an application to heating and control
Intelligent buildings and building automation
(건축가, 건축주, 시공사를 위한) 스마트 빌딩 시스템
Data-centric regenerative built environment : big data for sustainable regeneration
Building energy management systems : applications to low-energy HVAC and natural ventilation control
Energy management in buildings using photovoltaics
Web based energy information and control systems : case studies and applications
Energy management in buildings
Big data analytics for sensor-network collected intelligence
Green information technology : a sustainable approach
IEEE Transactions on Industrial Informatics
Ruiz M.D.,Gomez-Romero J.,Fernandez-Basso C.,Martin-Bautista M.J.IEEE Transactions on Industrial Informatics
Maria J. Martin-Bautista; Juan Gómez-Romero; Carlos Fernandez-Basso; M. Dolores RuizJournal of Network and Computer Applications
Shabestari F.,Rahmani A.M.,Navimipour N.J.,Jabbehdari S.Cluster Computing
Yang C.T.,Chen S.T.,Liu J.C.,Liu R.H.,Chang C.L.Sustainable Cities and Society
Ibaseta D.,García A.,Álvarez M.,Garzón B.,Díez F.,Coca P.,Pero C.D.,Molleda J.Energy Procedia
Fütterer, J.; Müller, D.; Kochanski, M.에너지공학
김성민; 윤종돈; 권오인; 신성은에너지공학
김성민, 윤종돈, 권오인, 신성은IEEE Industrial Electronics Magazine
Shen Z.,Jin J.,Zhang T.,Tagami A.,Higashino T.,Han Q.L.디지털콘텐츠학회논문지
김훈, 최대규, 조수환, 최형진, 박시삼, 김동근RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS
Zhao, Yang; Li, Tingting; Zhang, Xuejun; Zhang, ChaoboJournal of the Architectural Institute of Korea
Kim D.W.,Oh S.M.,Yang H.Y.,Lee S.E.BUILDING SIMULATION
Fan, Cheng; Yan, Da; Xiao, Fu; Li, Ao; An, Jingjing; Kang, XuyuanArtificial Intelligence Review
Himeur Y.,Elnour M.,Fadli F.,Meskin N.,Petri I.,Rezgui Y.,Bensaali F.,Amira A.Journal of Physics: Conference Series
Brümmendorf, E.; Ziegeldorf, J.H.; Fütterer, J.P.전기학회 논문지 P권
온병원, 조영탁, 이원진, 이인규, 최중인Journal of Grid Computing
Yousefi, M.H.N.; Goudarzi, M.Sustainability (Switzerland)
Kang T.한국건축친환경설비학회 논문집
오수현, 이승언, 유기형, 신혜리Cluster Computing
Pandey V.,Saini P.전선 / 대학원
ICT 및 AI와 같은 4차 산업혁명 기술의 발전은 인간행동과 건축시스템 사이의 상호작용 방식을 크게 변화시키고 있으며, 이는 스마트 홈, 스마트 빌딩, 그리고 스마트 도시와 같이 새로운 유형으로 제시되고 있다. 따라서 인간과 물리적 시스템 간의 새로운 관계를 정의하고 이를 바탕으로 건축물을 설계, 관리, 운영하는 방안이 필요함. 해당 강의에서는 (1) 시스템 모델링 기법을 활용하여 가상의 건축 시스템을 구축하고 사람과 시스템 간의 상호작용을 실험 및 분석하는 방안에 대해서 학습하며, (2) 비선형 최적화 기법을 통해 설계 및 관리방안을 최적화하는 방안에 대해서 학습한다. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들은 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능하다. (1) 주요 시스템 이론의 개념을 이해하고 설명할 수 있다. (2) 이산사건 시뮬레이션(DES), 행위자기반 모델링(ABM), 및 Multi-Method Modeling 등, 시스템 모델링 기법의 특징과 차이, 장단점을 이해하고 설명할 수 있다. (3) 시스템 모델링 툴을 활용하여 시스템을 모형화하고 정량적 분석을 위한 실험 설계가 가능하다. (4) 시스템 모델링 기법을 적용하여 스마트 홈, 빌딩, 그리고 도시의 설계, 관리, 운영에 활용한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 높은 불확실성과 다양한 리스크 요인으로 인하여 불안정, 불규칙 시계열 특성을 가지는 에너지 및 자원분야 경영데이터의 고급계량분석기법을 학습한다. 수업에서는 실물옵션분석, 확률과정분석 등의 계량분석방법의 학습과 함께 에너지·광물 등 자원분야의 생산, 재고, 수요, 가격, 주가, 금융 등 경영데이터를 대상으로 사례분석을 수행하여 본다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 빅데이터, 인공지능 등 데이터 과학 이론을 소개하고 다양한 방법론 및 모델들을 효과적으로 건설산업에 적용할 수 있도록 교육함으로써, 수강생들이 공정관리, 예산관리, 안전관리 등 성공적인 건설사업관리에 필요한 객관적인 의사결정 능력을 함양할 수 있도록 한다. 보다 구체적으로 공정 및 예산계획, 설계변경 서류, 각종 보고서 등의 기초적인 현장 데이터부터 물가지수, 수주액, 안전통계 등 산업 차원의 데이터까지 건설산업에 존재하는 다양한 종류의 데이터 및 그들의 특성을 파악하고, 데이터를 정보화/지식화하여 성공적인 의사결정을 지원할 수 있도록 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 분석 방법론을 교육한다. 또한, 가속도, 진동, 온도, 소음, 영상, 위치좌표 등 센서 및 카메라를 이용하여 실시간으로 수집되는 빅데이터를 분석하여 시시각각 변하는 현장 상황을 효과적으로 이해할 수 있는 첨단기법을 소개한다. 본 교과목은 지금껏 경험적이고 직관적인 의사결정이 주를 이뤄 온 건설현장에 데이터 중심의 사업관리 방법론을 소개함을 목표로 한다.전선 / 대학원
건설 사업에는 다수의 이해관계자가 연관되어 있기 때문에, 건설정보를 효과적으로 관리하고 상호 소통하는 것은 사업 성공여부에 큰 영향을 준다. 이 교과목은 기본적인 건설정보의 유형에 대해 소개하고, 효과적인 정보관리, 전달 및 소통의 방법을 건설실무분석 및 실습을 통해 전달한다. 또한 이 강좌는 건설정보 분석을 위한 데이터 마이닝 기술도 소개한다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 대학원
건설 사업에는 다수의 이해관계자가 연관되어 있기 때문에, 건설정보를 효과적으로 관리하고 상호 소통하는 것은 사업 성공여부에 큰 영향을 준다. 이 교과목은 기본적인 건설정보의 유형에 대해 소개하고, 효과적인 정보관리, 전달 및 소통의 방법을 건설실무분석 및 실습을 통해 전달한다. 또한 이 강좌는 건설정보 분석을 위한 데이터 마이닝 기술도 소개한다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 경영 ≪ 교수요목 ≫ 최근 전력에너지공학 분야에서 다루는 여러 문제들에 대해, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법의 적용을 통해 해결하려는 추세에 있다. 전력에너지공학 분야에서 해결해야하는 문제들은 무엇이며, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 강의를 진행한다. 강의는 전력에너지공학의 문제들에 대한 기본 개념, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법(일부) 소개, 이것에 대한 간단한 예제와 실습으로 구성된다. ※ 본 강의는 실습 위주의 강의로서, 수강생들은 필요한 GPU자원을 갖춘 학생만 수강하도록 강력히 권장합니다. ≪ 과목개요 ≫ - 전력시스템공학 개요 - 전력시스템의 산업계 현안 개요 - 간단한 머신러닝 기법 소개 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통한 전력시스템의 문제 해결 ≪ 학습목표 ≫ - 전력시스템공학에 대한 개론적 이해 - 전력시스템의 산업계 필요 인재 양성 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법에 대한 실습 능력 향상전선 / 대학원
본 강의에서는 융합전공 지속가능 고준위방폐물 관리에 소속된 전공자에게 해당 분야의 핵심적인 이슈를 소개하고 기술공학과 사회과학을 포함한 다양한 전공에서 고준위방폐물 문제해결에 어떻게 접근하고 있는지 융합전공 참여학과 교수를 중심으로 심도 있게 소개한다. 고준위방폐물 저장, 운반, 처리, 처분과 같은 관리기술을 기반으로 법, 제도, 규제, 소통, 갈등관리, 집단의사결정 등 고준위방폐물의 중요한 연관 문제들을 지적하고, 새롭게 떠오르는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결방안에 대한 토의가 이루어진다. 고준위방폐물 관리에 관한 여러 관련분야를 다루는 논문연구와 토론 및 프로젝트도 병행한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 융합전공 지속가능 고준위방폐물 관리에 소속된 전공자에게 해당 분야의 핵심적인 이슈를 소개하고 기술공학과 사회과학을 포함한 다양한 전공에서 고준위방폐물 문제해결에 어떻게 접근하고 있는지 융합전공 참여학과 교수를 중심으로 심도 있게 소개한다. 고준위방폐물 저장, 운반, 처리, 처분과 같은 관리기술을 기반으로 법, 제도, 규제, 소통, 갈등관리, 집단의사결정 등 고준위방폐물의 중요한 연관 문제들을 지적하고, 새롭게 떠오르는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결방안에 대한 토의가 이루어진다. 고준위방폐물 관리에 관한 여러 관련분야를 다루는 논문연구와 토론 및 프로젝트도 병행한다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 저장/변환 ≪ 교수요목 ≫ 신재생 에너지의 품질과 사용효율을 제고할 수 있는 거대에너지 저장의 필요성을 확인하고, 다양한 방식의 거대에너지 저장 시스템에 대한 이해와 거대에너지 저장 시설의 부지조사, 설계, 시공에 대한 기술을 학습한다. ≪ 학습목표 ≫ - 거대에너지 저장의 필요성을 이해한다. - 다양한 거대에너지 저장 방법을 이해한다. - 거대에너지 저장시설의 부지조사, 설계 및 시공에 대한 특징을 파악할 수 있다.전선 / 대학원
본 과목에서는 전력 소비자를 중심으로 연구되고 있는 에너지-ICT 융합기술의 이론과 응용방법을 학습한다. 우선 전력시스템과 전력 소비자와의 인터페이스가 되는 가정/빌딩/공장의 에너지관리시스템 기술을 살펴보고, 에너지관리시스템의 주요 기능인 수요반응에 대하여 학습한다. 또한 센서와 통신기술을 이용하여 전력사용량과 같은 전력 소비자 데이터를 수집하는 사물인터넷 융합기술을 살펴본다. 그리고 빅데이터 융합기술로서 많은 양의 전력 소비자 데이터를 효과적으로 처리/분석하고 응용하기 위한 전력 빅데이터 기술을 학습한다. 마지막으로 에너지-ICT 융합기술의 응용 사례를 통해 실제 전력시스템 적용시의 효과 및 이슈에 대하여 살펴본다.전선 / 대학원
동 교과학습을 통해 지구 차원의 좌표계의 설정원리를 먼저 이해하고 무선통신의 기본원리와 무선망에 대해 공부한다. 또한 GPS, WiFi, RFID, 셀룰라 네트워크를 통한 실내외 위치결정을 공부한 후 이를 토대로 대표적인 LBS 서비스인 지오포털과 네비게이션에의 응용에 필요한 요소기술인 아키텍처, 맵매칭, 경로탐색 등을 차례로 학습한다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.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 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.