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본 연구는 데이터 마이닝 기법과 의사결정나무 알고리즘을 활용하여 항공기 사고 및 준사고 사망 요인과 패턴을 분석하였다. NTSB 데이터에서는 항공기 완파 또는 고위험 임무 시 사망이 주로 발생했고, FAA 데이터에서는 조종사 숙련도 부족이나 미인가 조종사, 고공낙하점프 관련 사망 패턴이 발견되었다.
달라스 초기 한인 이민사
Aircraft safety : accident investigations, analyses, and applications
Survival models and data analysis
Beyond the black box : the forensics of airplane crashes
The limits of expertise : rethinking pilot error and the causes of airline accidents
Decision making in aviation
Conditional function control of aircraft
Should we risk it? : exploring environmental, health, and technological problem solving
Advanced structural safety studies : with extreme conditions and accidents
Strategic communication in crisis management : lessons from the airline industry
Human performance modeling in aviation
Aerospace physiology : aeromedical and human performance factors for pilots
Foreign object debris and damage in aviation
Aerodynamic data of space vehicles
Health monitoring of aerospace structures : smart sensor technologies and signal processing
The Statistical analysis of failure time data
Robust aeroservoelastic stability analysis : flight test applications
Spacecraft reliability and multi-state failures : a statistical approach
Decision making under uncertainty : theory and application
Life table techniques and their applications
AEROSPACE
Zhang, Chenyang; Liu, Chenglin; Liu, Haiyue; Jiang, Chaozhe; Fu, Liping; Wen, Chao; Cao, WeiweiIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
Guo Y.,Sun Y.,He Y.,Du F.,Su S.,Peng C.OPSEARCH
İnan, Tüzün Tolga; Gökmen İnan, NeslihanSafety Science
Zhang X.,Srinivasan P.,Mahadevan S.Ergonomics
Harris D.,Li W.The Aeronautical Journal
A. B. Arockia Christopher; S. Appavu alias BalamuruganAeronautical Journal
Arockia Christopher, A.B.; Shunmughavel Vivekanandam, V.; Antony Anderson, A.B.; Markkandeyan, S.; Sivakumar, V.Cluster Computing
Koteeswaran S.,Malarvizhi N.,Kannan E.,Sasikala S.,Geetha S.Journal of Aerospace Information Systems
Ayra, Eduardo S.; Insua, David Ríos; Cano, JavierOmega (United Kingdom)
Cankaya B.,Topuz K.,Delen D.,Glassman A.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
M Mohamed; N Mohd Nur; K.D. Mohd Aris; I. J. Baidzawi; S Ahmad Shukri; N L AsmadiJournal of Aerospace Information Systems
Ayra, E.S.; Insua, D.R.; Cano, J.International Journal of Transportation Science and Technology
Xing, Yingying; Wu, Yutong; Zhang, Shiwen; Wang, Ling; Cui, Haoyuan; Jia, Bo; Wang, HongweiIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Remedios de Dios Bulos; Pierre Pauline R. Abesamis; Michelle Renee D. ChingNeurosurgery
Nelson KS; Brearley AM; Haines SJRISK ANALYSIS
Malekjahan, Amirhossein Nosrati; Kashan, Ali Husseinzadeh; Sajadi, Seyed Mojtaba정보시스템연구
유경열, 문영주, 정대율Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting
John H. Mott; Chuyang YangTransportation Journal
Mark A. Friend; Hongyun Chen; Dothang TruongPrehospital and Disaster Medicine
Shekhar A.C.,Blumen I.J.전선 / 대학원
우리나라 사망원인 중 45세 미만의 연령층에서는 의도적 및 비의도적 손상이 가장 많은 사망원인이고, 특히 15세 미만에서는 22.7%를 차지하고 있지만, 역학적으로 많은 연구가 수행되어 있지 않다. 본 과목에서는 손상자료원, 손상중증도, 손상감시체계를 이해하고, 손상역학 연구 설계와 데이터 분석을 국민건강영양조사 자료나 국가응급환자진료정보망 자료, 그리고 병원기반 손상감시체계 자료와 같은 실제 데이터를 이용해 실증적 증거를 산출하여 비교해보고자 한다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
도로교통사고로 인한 국내 사망자 수가 연간 수천 명에 달할 만큼 교통사고는 현대사회의 심각한 문제이다. 이 강의는 교통사고의 원인을 데이터 분석을 통해 정리하고 교통사고의 감소와 예방을 위한 정책을 도로 이용자, 차량, 도로환경 차원에서 살펴본다. 이 강의를 통해 교통사고 예측 모델의 개발과 활용방안을 익히고, 안전체계(Safe System) 차원의 교통안전 정책을 이해할 수 있게 된다.전선 / 대학원
기술역학연구에 활용할 수 있는 자료원을 파악하고 사망률, 발생률, 유병률을 표준화, 경향성 분석, age-period-cohort modeling 등의 방법을 사용하여 자료를 해석하고 가설을 설정하는 과정을 학습한다. 기여위험도 및 기여위험분율 산출을 위한 관련성 지표의 메타분석 방법론을 학습한다.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 학사
생존시간(survival time)에 관한 추정과 검정을 하거나 생존시간에 관한 회귀모형을 사용하여 생존 시간에 영향을 미치는 위험인자를 찾아내는 통계기법을 공부한다. 개체가 생존할 확률을 나타내는 생존함수(survival function)를 추정하기 위한 생명표(life table)법과 카플란-마이어(Kaplan-Meyer) 추정법을 소개하고 여러 처리(treatment) 그룹을 비교하기 위한 검정법을 다룬다. 또한 회귀모형에 관한 대표적인 모형인 Cox의 비례위험모형 (proportional hazard model)과 가속화된 회귀모형(accelerated regression model)에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전필 / 대학원
‘정책사례연습’은 현장의 정책사례를 과학적 방법론의 시각에서 분석·토론하고 이를 보고서 실적물의 형태로 산출하는 것을 기본과제로 하며, 이를 통해 경험적 연구 역량의 함양과 문제해결 역량을 배양하는 데 그 목적이 있다. 이는 기존의 이론 중심의 교육에서 탈피하여 현장 밀착형, 사례 위주의 교육으로 전환하고, 이를 통해 세부 정책분야(공공관리·도시교통환경·국제·보건·융합과학기술·그 외 분야에서 정책 처방의 타당성과 실현 가능성을 제고하려는 취지이다. 따라서 정책분야 및 사례별 전문성이 요구되므로 해당 분야의 전문연구자인 여러 교수가 공동으로 순환하며 강의하는 것을 원칙으로 한다. ‘정책사례연습 1’에서는 정책사례를 분석할 수 있는 다양한 연구방법론과 적용례를 제시함으로써 수강생들로 하여금 본인의 관심 정책분야에서 실제 사례를 발굴하여 실적물을 작성할 수 있도록 안내하고, 연구계획서의 작성을 지원한다.전선 / 대학원
사망의 정의와 여러 사망기준을 익히고, 이와 관련하여 실제 의료에서 문제가 되는 여러 상황들을 들고 관련 문제점들을 분석한다.전선 / 대학원
확률이론의 기초를 이해하고 이를 바탕으로 상태변수를 추정하는 원리를 배운다. 또한 이를 비행체 제어에 응용한다. 칼만필터에 대한 상세한 식을 유도하고 그 특성을 연구한다. 비선형 시스템에 적용될 수 있는 Extended 칼만필터를 유도하고 실제 비행기나 인공위성에 응용한 예를 다룬다.전선 / 대학원
데이터와 컴퓨팅 역량의 폭발적인 증가로 인해, 비즈니스 의사결정에서 데이터 분석과 정량적 모델링의 활용은 필수적인 요소가 되었다. 이 과목은 데이터 과학과 고급 경영과학을 결합하여, 다양한 비즈니스 환경에서 데이터의 활용을 통한 효율적 의사결정 시스템을 구축하기 위한 기술과 도구들을 다룬다. 전통적인 데이터 처리 및 분석을 넘어, 데이터를 스마트하고 해석 가능하며 실행 가능한 비즈니스 의사결정으로 변환하는 '처방적 분석' 방법론에 중점을 둔다. 구체적으로는 머신러닝 알고리즘, 고급 의사결정 모델링, 최적화와 같은 기술을 결합하여 자원 배분, 공급망 관리, 불확실성 대응, 경제성 분석 등 다양한 문제들을 데이터와 정량적 근거에 기반하여 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 고급 엑셀 기능과 기본적이고 쉽게 이용 가능한 파이썬 모델링 기법 등 실무적인 도구들을 익히며, 코딩 기술이 요구되지 않는 상황에서도 이 도구들의 메커니즘을 이해하고 활용할 수 있는 매니저로서의 역량을 기르게 될 것이다. 이 과목은 처방적 분석 방법론의 실무적 유용성에 초점을 맞추어, 다양한 분야에서 해석 가능하고 실행 가능한 의사결정 시스템을 구축하려는 경영 매니저들에게 유용할 것이다.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 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 학사
일기와 관련한 지구상 각 지역의 특징적인 기상 현상을 설명한다. 특히 동아시아지역의 몬순, 중위도 고·저기압계, 태풍, 강수를 다룬다. 컴퓨터를 이용한 기본 일기도의 작성과 분석을 실험하며 기본 일기도를 이용하여 보조 일기도의 작성한다. 강의에서 다룬 일기계의 실제 예보법을 습득하고 일기예보 브리핑을 수행한다.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.전선 / 학사
본 교과목에서는 해양 플랫폼 설계 및 운영에 필수적인 장비에 대한 기초지식의 이해를 바탕으로 전체 시스템을 조망하고 안전 설계에 대한 지식을 갖출 수 있도록 학습한다. 해저에서 플랫폼 상부에 이르는 생산시스템을 이해하고 각 모듈 및 장비의 기능과 요구사항을 이해한다. 나아가 해양산업에서 어떤 사고가 발생했었는지를 살펴보고 위험도(risk)의 개념을 기반으로 위험요인을 색출, 사고 빈도 및 결과를 평가하는 위험도 기반 설계 방법론의 원리를 익힌다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.