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Dust
공간정보 및 IoT 기반의 대기질(악취, 미세먼지) 분석 시스템 최종보고서
The electronic nose : artificial olfaction technology
Handbook of machine olfaction : electronic nose technology
Mesoscale modelling for meteorological and air pollution applications
Air pollution control engineering : basic calculations for particulate collection
먼지 보고서 : 우주먼지에서 집먼지까지
Air quality modeling system II
기후변화를 고려한 미세먼지 예측 및 중장기 관리정책 수립 연구
먼지
(미세먼지) 미분방정식
Methods in inhalation toxicology
의사들이 들려주는 미세먼지와 건강 이야기
미세먼지의 과학과 정치 =
Electronic noses : principles and applications
Air pollution modeling and its application XIX
생활공간 음 환경의 감성 평가 및 관련 DB 개발 =
미세먼지에 관한 거의 모든 것
맑음, 흐림, 바람, 비 그리고 미세먼지
지능정보연구
조성주; 최우석; 최상현Journal of The Korean Data Analysis Society
김혁China Communications
Zheng H.,Cheng Y.,Li H.한국도시환경학회지
김성태; 구윤서IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Gu K.,Xia Z.,Qiao J.한국지능시스템학회 논문지
차혜령; 이승원Environmental Modeling & Assessment
Monteiro, A.; Ribeiro, I.; Tchepel, O.; Sá, E.; Ferreira, J.; Carvalho, A.; Martins, V.; Strunk, A.; Galmarini, S.; Elbern, H.; Schaap, M.; Builtjes, P.; Miranda, A. I.; Borrego, C.대한환경공학회지
이송은, 정아현, 조예원, 정세윤, 김성준, 박용균International Journal of Environmental Science and Technology
Emeç, M.; Yurtsever, M.IEEE ACCESS
De Mattos Neto, Paulo S. G.; Firmino, Paulo Renato A.; Siqueira, Hugo; De Souza Tadano, Yara; Alves, Thiago Antonini; De Oliveira, Joao Fausto L.; Da Nobrega Marinho, Manoel Henrique; Madeiro, FranciscoJournal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
조경우; 정용진; 강철규; 오창헌REMOTE SENSING
Yazdi, Mahdieh Danesh; Kuang, Zheng; Dimakopoulou, Konstantina; Barratt, Benjamin; Suel, Esra; Amini, Heresh; Lyapustin, Alexei; Katsouyanni, Klea; Schwartz, JoelThe Science of the total environment
Zhai B; Chen JEnvironmental Science and Pollution Research
Umar I.K.,Nourani V.,Gökçekuş H.Environment and Health
Ahn, S.; Park, J.; Kim, A.; Kang, C.; Kwon, D.; Oh, J.; Park, J.; Moon, J.; Song, I.; Kim, H.; Chung, Y.; Kim, S.; Lee, W.; Min, J.; Lee, H.J.Journal of Engineering, Design and Technology
Egwim, Christian Nnaemeka; Alaka, Hafiz; Pan, Youlu; Balogun, Habeeb; Ajayi, Saheed; Hye, Abdul; Egunjobi, Oluwapelumi OluwaseunEnvironmental Science & Technology
Shi, Su; Chen, Renjie; Wang, Peng; Zhang, Hongliang; Kan, Haidong; Meng, XiaScience
Peter SternEnvironment International
Di Q.,Amini H.,Shi L.,Kloog I.,Silvern R.,Kelly J.,Sabath M.B.,Choirat C.,Koutrakis P.,Lyapustin A.,Wang Y.,Mickley L.J.,Schwartz J.Quality and Quantity
Palma, M.; Distefano, V.; Giungato, G.; Mazuruse, G.전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 학사
지구환경변화 등 환경문제에 대응한 기업, 개인, 정부의 지속가능한 생산, 소비 및 정책의 당위성과 실천 가능한 대안을 소개하고, 국내외에서 현안과제가 되고 있는 기후변화, 생물다양성소실 등 환경문제에 대응한 환경규제, 친환경제품개발 및 환경인증제, 청정개발체제, 환경경영평가 등 환경경영의 접근방법에 대하여 강론한다.전선 / 대학원
공기중에 존재하는 입자상 물질은 먼지, 미스트, 스모그, 안개 등 여러 가지 다른 형태로 이루어져 있다. 이러한 에어로졸은 시정, 기후 및 우리들의 건강과 생활양식에 영향을 미친다. 이 과목은 이러한 에어로졸의 특성, 성질, 측정방법을 강의하여 산업위생, 대기오염제어, 방사선 방호, 기타 환경과학 분야에 종사하면서 공기 중 입자상 물질을 측정하거나 연구, 제어하는 사람에게 기초적인 지식을 제공하고자 한다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 환경공학 분야를 전공하거나 관심을 갖고 있는 대학원생들을 위하여 무기 및 유기물질로 오염된 하천, 호수, 토양, 그리고 지하수에서 오염물질의 이동, 흡착, 분해와 관련된 환경모델의 원리, 지식, 그리고 모델 적용을 다룬다. 이 강좌에서 다룰 주요 주제는 이동현상, 화학반응 동역학, 평형 화학물질 모델링, 호수의 부영양화, 하천에서 전통적인 오염물질, 독성 유기화학물질, 미량금속 모델링, 지하수 오염 등이다.전필 / 학사
이 과목은 대기에서 발생하는 다양한 현상들의 원인과 특성을 이해하는 데 중점을 두고 있으며, 이는 세분화된 대기 과학 분야의 기초 지식으로 활용된다. 학습 내용에는 대기의 구조 및 특성, 대기 복사와 에너지 균형, 대기의 안정성, 구름의 형성과 강수 과정, 대기의 수평/연직 순환, 기후 변화 등이 포함된다.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
세미나 형식으로 진행되는 이 과목은 환경미학의 이론적 논제를 탐구하고, 통합적 설계 실천을 위한 환경미학적 접근 방식을 탐색한다. 또한 이 과목은 현대 조경설계와 이론의 미학적 전략을 해석하고 전망하는 과제에도 초점을 둔다.교양 / 학사
이 강의의 핵심주제인 ‘공존’은 단순히 사회적인 공존을 뛰어넘어 환경과의 공존으로 확대함으로써 앞으로 인류의 삶이 인간 상호 간에 서로 소통하고, 환경과의 공존을 통해 보다 인간다운 삶을 살아갈 수 있는 삶의 생태계를 만들어야 한다는 점을 강조할 것임. 이에 ‘공존’을 핵심 키워드로 하여 서로 다른 학문영역의 교수 3명이 본인의 학문영역과 관련지어 환경, 사회, 소통이라는 하위 주제를 선정하여, 이를 ‘공존’의 관점에서 연결하여 나갈 것임. 이 교과목을 통해, 학생은 환경과 사회 속에서 공존하는 자신만의 삶을 설계할 수 있음. 그리고 다양한 영역(자연과학, 사회과학, 인문학)을 아우르는 주제토론 등을 통해, 주제에 대한 다양한 학문적 관점을 이해하고, 이를 바탕으로 융합적 사고력을 기를 수 있음. 더불어 영역별 여러 전문가의 이야기를 통해, 환경, 사회, 인간, 각 영역에 대해 포괄적이고 심층적으로 이해할 수 있음. 특히 수업 과정에서 학생이 교수와 동등한 위치에서 토론에 참여하도록 유도함으로써 창의와 도전 정신을 함양할 수 있음.전선 / 대학원
본 과목은 현장에서 적용 가능한 지능형 환경서비스를 제공할수 있는 실무인재로의 성장을 위해 필요한 지식, 태도, 기술 등을 습득하기 위해 현장실습교육 중심으로 설계된 교과목이다. 본 수업은 학기중 국내외의 4차 산업혁명 요소기술 (인공지능, 센싱, 모니터링, 예측, 빅데이터 분석, 플랫폼 구축 등)을 가진 환경산업분야 기업, 국제기구, 지자체, 특허법인에서 인턴십 또는 일·학습병행제의 형태로 이루어진다. 또한, 이론교육을 포함한 실습은 4주 이상 전일제로 운영되며, 실습을 위한 현장 및 기관은 담당교수가 제공한다.전선 / 대학원
이 과목은 ‘도시통계분석’의 고급과정으로서 도시 연구에서 제기되는 문제들을 계량적으로 분석하는 데 사용되는 방법의 원리와 응용방법을 심도 있게 살펴보는 데 목적이 있다. 이 과목을 수강한 학생들은 계량분석을 이용한 최신의 도시 연구 논문들을 이해할 수 있고, 자신의 연구 질문에 맞는 자료와 분석방법을 이용하여 스스로 접근할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 세부적으로 고전적 선형회귀 모형, 일반화 선형모형(generalized linear models), 연립방정식모형(simultaneous equations models), 패널자료 모형(panel data models), 다수준 회귀모형(multi-level regression models), 이산선택모형(discrete choice models), 시계열분석(time series analysis), 공간계량분석(spatial econometrics) 등을 학습하게 된다. 수업시간을 통해 기본 원리를 습득할 뿐만 아니라, 과제를 통해 Stata 등 통계 패키지(학생선택에 따라 R, Python, MATLAB 등을 이용할 수도 있음)를 이용하여 실제 자료에 분석방법을 적용하는 실습을 할 기회를 갖는다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.교양 / 학사
지구를 둘러싼 대기의 구조 및 그 속에서 일어나는 여러 가지 규모의 기상현상 및 대기운동 전반에 걸쳐 학습하고, 현대사회에서 중요한 관심거리가 되고 있는 기후변화, 대기오염, 오존층 등의 주제를 다루어 교양수준의 대기과학을 접할 수 있는 좋은 강좌로 폭넓은 지식을 접하는 것을 목적으로 한다.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.