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Dong‑Dong Chen, Y. C. Lin
2019 / Metals and Materials International
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본 연구에서는 노화된 초합금의 등온 단조 시 원하는 미세구조를 얻기 위해 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘 기반의 다단계 공정 변수 최적화 방법을 개발했습니다. 최적화된 초기 δ상 부피 분율, 변형 온도 및 변형 속도는 각각 12.95%, 1000 °C 및 0.001 s−1이며, 이를 통해 재결정 부피 분율, 평균 입자 크기 및 δ상 부피 분율이 설계 목표와 잘 일치하는 결과를 얻었습니다.
Optimal design and control : proceedings of the Workshop on Optimal Design and Control, Blacksburg, Virginia, April 8-9, 1994
Superalloys, supercomposites, and superceramics
Science and technology of rapid solidification and processing
Particle swarm optimisation : classical and quantum perspectives
IUTAM Symposium on Multiscale Modeling and Characterization of Elastic-Inelastic Behavior of Engineering Materials : proceedings of the IUTAM Symposium held in Marrakech, Morocco, 20-25 October 2002
Computer science and applications : proceedings of the 2014 Asia-Pacific Conference on Computer Science and Applications (CSAC 2014), 27-28 December 2014, Shanghai, China
Algorithms--ESA '94 : Second Annual European Symposium, Utrecht, The Netherlands, September 26-28, 1994 : proceedings
High temperature strain of metals and alloys : physical fundamentals
Computational optimization, methods and algorithms
Advances in friction stir welding and processing
Industrial crystallization process monitoring and control
Optimal control of complex structures : international conference in Oberwolfach, June 4-10, 2000
Microstructural design of advanced engineering materials
Fringe 2005 : the 5th International Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns
Control and estimation of distributed parameter systems : nonlinear phenomena : international conference in Vorau (Austria), July 18-24, 1993
5th International Symposium on High-Temperature Metallurgical Processing : proceedings of a symposium sponsored by The Minerals, Metals & Materials Society (TMS), held during TMS2014, 143rd Annual Meeting & Exhibition, February 16-20, 2014, San Diego Convention Center, San Diego, California, USA
Delaunay mesh generation
Engineering optimization in design processes : proceedings of the international conference, Karlsruhe Research Center, 1990
Large-scale scientfic computing : third international conference, LSSC 2001, Sozopol, Bulgaria, June 6-10, 2001 : revised papers
Computational optimization and applications in engineering and industry
Advances in Manufacturing
Chen D.D.,Lin Y.C.,Chen X.M.Journal of Alloys and Compounds
Cui H.,Tan Y.,Bai R.,Ning L.,You X.,Cui C.,Li P.Discrete Dynamics in Nature and Society
Cuiyu Wang; Wenwen Wang; Yiping Gao; Xinyu LiApplied Sciences (Switzerland)
He Y.,Yang K.,Wang X.,Huang H.,Chen J.Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing: AIEDAM
Hu, Y.-J.; Wang, Z.-L.; Zhang, B.-C.; Wang, Y.; Wang, Y.-Q.Journal of Materials Research and Technology
Wang J.,Zhao J.,Jia Y.,Fan X.,He F.,Luo X.,Li J.,Wang Z.,Wang J.Journal of Reinforced Plastics and Composites
Jianglin Liu; Fucheng Guo; Qiang Li; Ting Wu; Haifeng Gao; Yinhui Li; Zhanchun Chen; Jianguo LiangAdvances in Engineering Software
Esfandiari, M.J.; Urgessa, G.S.; Sheikholarefin, S.; Manshadi, S.H.D.Materials and Manufacturing Processes
Durul Ulutan; Tuğrul ÖzelJournal of Chemical Physics
Christensen R.,Sørensen S.S.,Liu H.,Li K.,Bauchy M.,Smedskjaer M.M.Journal of Mechanical Science and Technology
NhatTan Nguyen, ShaoHui Yin, FengJun Chen, HanFeng Yin, VanThoan Pham, TrongNhan TranInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Panigrahi D.,Rout S.,Patel S.K.,Dhupal D.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture
Lv N.,Yue H.,Guo C.,Zhao L.,Li Q.,Zhang J.,Zhang Y.International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence
Liu, Y.-C.; Hsu, T.-W.Journal of Manufacturing Processes
Wang W.,Wang S.,Zhang X.,Chen F.,Xu Y.,Tian Y.Materials Research Express
Pradeep V Badiger; Vijay Desai; M R Ramesh; B K Prajwala; K Raveendranpj Computational Materials
Liu P.,Huang H.,Antonov S.,Wen C.,Xue D.,Chen H.,Li L.,Feng Q.,Omori T.,Su Y.INDIAN JOURNAL OF ENGINEERING AND MATERIALS SCIENCES
Kumar, Sagar; Singh, Amit Kumar; Pathak, Vimal KumarFrontiers of Structural and Civil Engineering
Shan, Wenchen; Liu, Jiepeng; Ding, Yao; Chen, Y. Frank; Zhou, JunwenWater (Switzerland)
Zhao W.,Wang Z.,Zhang H.,Wang T.전선 / 대학원
반도체, MEMS와 같은 다양한 미세소자에서의 결정입 특성, 집합조직, 기계적 성질, 신뢰성 등의 문제에 대해 반도체회로(ULSI)에 사용되고 있는 알루미늄과 구리 배선을 중심으로 살펴본다.전선 / 대학원
수치해석적 해석방법과 최적화 이론을 도입한 전기기기의 최적설계 과정을 다룬 과목이다. 최적화 기초 이론으로 여러 가지 결정론적 탐색법 및 절대최소점 탐색 알고리즘을 다룬다. 그리고 등가 자기 회로법을 이용한 설계 방법이 다루어지며, 설계 민감도 해석, 유한요소법 및 경계요소법을 이용한 알고리즘들을 응용하여 최적 설계하는 방법들이 다루어진다.전선 / 대학원
멀티스케일 가공공정의 기초지식 및 배경 이론을 학습한다. 나노스케일에서 벌크스케일까지 적용되는 다양한 가공 방법의 특징 및 원리를 파악한다. 분자/입자를 조립하는 Bottom-up 방식, 벌크물질을 식각하여 원하는 구조를 제조하는 top-down 방식 및 두 방법을 결합하는 hybrid 방법 등의 각각의 특징을 파악하고 각각의 공정을 최적화할 수 있는 방법 및 핵심 동향을 학습한다.전선 / 대학원
이 과목은 (1) 비전통적 방식의 특수제조공정 및 적층가공 등 다양한 첨단제조공정에 대한 포괄적인 이해, (2) 각 공정에 적용되는 기본적인 물리 현상, 재료 과학 및 공정 모델에 대한 학습, (3) 첨단제조공정을 이용한 기존 및 새로운 응용 분야에 대한 소개를 그 목적으로 한다. 가공 정밀도를 평가하는 주요 정밀계측법에 대해 소개하고 연삭가공, 초음파가공, 레이저빔가공, 전해가공, 방전가공, 이온/전자빔가공 등 특수가공 공정에 대해 학습한다. 또한 다양한 방식의 적층가공 기술에 대해 학습하고 각 방법의 특성 및 활용범위, 한계에 대해 논의한다. 인공지능을 이용한 공정변수 최적화 방안 및 네트웍으로 연결되어있는 제조공정 생태계에서 첨단제조공정의 활용방안에 대해 논의한다.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
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
비선형시스템의 특성을 이해하고 비선형시스템의 안정도 분석 및 제어를 위한 여러 방법들에 대해 공부한다. 이들 중에는 Phase Plane Method, Describing Function Method, Liapunov Direct & Indirect Methods Popov/Circle Criteria, Singular Perturbation Technique, Feedback Linearization Technique 등과 기타 최근의 주요 연구결과들이 포함된다.전선 / 대학원
최근 신소재의 발달로 나노복합소재가 항공, 에너지, 기계, 건설환경, 조선해양과 같은 다양한 산업에서 활용되고 있다. 복합소재의 구성재료는 물성, 기하학적 형상과 함유율이 다를 뿐 아니라 길이 스케일도 나노에서 마이크로, 메소스케일까지 다양하기 때문에 복잡한 손상모드와 재료거동을 보인다. 따라서 기초물성 뿐 아니라 부품의 설계를 위해 나노-마이크로-메소-매크로의 멀티스케일 접근이 필요하다. 수강생들은 연속체역학 이론, 선형/비선형 유한요소해석, 균질화이론, 전산균질화, Eshelby 텐서기반 미소역학이론, 소성이론과 손상소성이론 기반 멀티스케일 재료구성법칙 이론을 배운다. 기초이론을 기반으로 연속섬유, 텍스타일, 단섬유 복합재료의 마이크로/메소-스케일 대표체적요소의 통계적 재구성방법을 컴퓨터 프로그램을 통해 실습한다. 또한 마이크로스케일 파손이론, 섬유파단, 기지균열, 섬유-기지분리, 인터라미나 박리 등의 손상이론을 학습한 후 점진적 멀티스케일 피로손상 예측방법을 배운다.전선 / 대학원
공정설계, 운전, 스케줄링, 플래닝과 같은 화학 공정 및 플랜트 산업에서 의사결정문제는 동적최적화 문제로 표현된다. 이러한 문제들은 내재적인 불확실성과 계산의 복잡성으로 인해 모델을 이용한 방법으로는 접근하기가 어렵다. 이 수업에서는 이러한 문제를 해결하고 최적 운영해를 얻기 위한 통합된 방법론으로서 추계적 동적최적화를 핵심 주제로 다룬다. 최근에는 복잡한 동적최적화 문제를 해결하기 위해 인공지능과 기계학습 기법이 동적최적화 이론과 결합하고 있고 대표적인 예가 강화학습이다. 이 수업에서는 이러한 방법론을 다루기 위해 동적계획법을 배경 이론으로 설명하고 화학공정 최적화에 적용 가능한 강화학습 방법론을 언급한다. 또한, 회분식 공정에 적합한 학습기반 제어 기법인 반복학습제어도 다룬다.전선 / 대학원
직접회로 전반에 관한 공정에 대한 과목으로서 화학적인 방법과 물리적인 방법으로 세분되어 기본원리에 의한 공정 분석 및 디자인을 다룬다. 모래로부터 시작해서 완성된 직접회로에 이르기까지의 흐름을 따르나 화학증착 및 플라즈마 공정에 중점을 두며 직접회로 공정에 특유한 도핑(doping) 및 lithography도 포함된다. 공정방법에 대한 자세한 기술보다는 각 공정에서의 기본 원리를 다루는 것이 특징이다.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 / 학사
이 과목은 Deep-Submicron CMOS 디바이스 특성에 검토하고 디지털 집적회로의 분석 및 설계에 대해서 다루며 로직게이트, 산술회로, 그리고 메모리의 설계 및 최적화에 대해서도 다룬다. 마지막으로 인터커넥트, 전력소모, 클럭분배, 그리고 다양한 주제를 다룬다.전선 / 학사
기계가공의 대표적인 공정인 주조, 절삭, 연삭, 단조, 판재성형 등 전통적인 제조공정과 함께 에너지 가공, 전기화학적 가공 등 특수공정의 원리를 이해한다. 이러한 공정들에서 사용되는 금속, 폴리머, 세라믹, 복합재료 등 다양한 재료의 구조 및 특성에 대한 기본적인 지식을 습득함을 목표로 한다.전선 / 대학원
최근의 분리공정, 생물화학공정, 석유화학공정, 고분자 공정, 재료과학, 응용수학, 전자계산기를 이용한 공정설계 등 정규교과목에서 강의되지 않는 과제 중에서 선별하여 최근의 연구 동향과 그 내용을 광범위하게 소개한다.전선 / 학사
이 과목은 학부 고학년생들을 대상으로 한 과목으로, 다양한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 최적화 기법을 다룬다. 본 강의는 수학적 최적화 이론과 이를 구현할 수 있는 알고리즘을 중심으로 구성되어 있다. 강의의 목표는 학생들이 실제 문제에서 최적화 문제를 정의하고, 적합한 알고리즘을 적용하여 효율적으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 주요 토픽으로는 미분과 그래디언트, 괄호법, 국지적 경사, 1계 도함수법, 2계 도함수법, 직접법, 확률적 방법, 모집단 방법, 다중 목적 최적화 등을 포함한다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.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 최적화하는 아키텍처들의 집합체인 파레토 전선을 구축하고 이를 통해 최적화된 시스템 아키텍처를 도출해 내는 방법론에 대하여 학습한다.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.