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본 연구에서는 SaaS 클라우드 인프라를 활용하여 풍력발전기 진동 특성을 분석하는 SW를 개발하고, MW급 풍력발전기에 측정 시스템을 설치하여 구조적 데이터를 클라우드로 수집했습니다. 클라우드 데이터 처리를 위한 알고리즘 및 압축 서비스를 개발하여 안정적인 빅데이터 처리 환경을 구축하고, 기어박스 진동 분석을 포함한 성능 향상을 확인했습니다.
Dynamic quality management for cloud labor services : methods and applications for gaining reliable work results with an on-demand workforce
Advances in intelligent systems : selected papers from 2012 International Conference on Control Systems (ICCS 2012), March 1-2, Hong Kong
Supervised machine learning in wind forecasting and ramp event prediction
클라우드 네이티브 패턴 : 변화에 잘 견디는 소프트웨어 개발
Measuring precipitation from space : EURAINSAT and the future
Wind effects on cable-supported bridges
Small wind turbines : analysis, design, and application
Wind energy systems : optimising design and construction for safe and reliable operation
아마존 웹 서비스 완벽 활용법
Management strategies for the cloud revolution : how cloud computing is transforming business and why you can't be left behind
Wind energy : fundamentals, resource analysis and economics
Cloud computing and big data : technologies, applications and security
해상풍력발전과 인공지능 : 머신 러닝과 데이터 사이언스 활용
Antarctic meteorology and climatology : studies based on automatic weather stations
Social data analytics in the cloud with AI
클라우드, 클라우드 네이티브 =
자동기상관측장비(AWS)의 성능 및 개선방안에 관한 연구
Wind energy handbook
한국산학기술학회논문지
이광세, 최정철, 강승진, 박사일, 이진재WIND ENGINEERING
Pandit, Ravi; Astolfi, Davide; Hong, Jiarong; Infield, David; Santos, MatildeENERGIES
Maldonado-Correa, Jorge; Martin-Martinez, Sergio; Artigao, Estefania; Gomez-Lazaro, EmilioApplied Sciences (Switzerland)
Beretta M.,Pelka K.,Cusidó J.,Lichtenstein T.NEUROCOMPUTING
Sheng, Li; Li, Chunyu; Gao, Ming; Xi, Xiaopeng; Zhou, DonghuaRenewable and Sustainable Energy Reviews
Igba, J.; Alemzadeh, K.; Durugbo, C.; Henningsen, K.IEEE Transactions on Sustainable Energy
Pandit R.,Infield D.,Santos M.Renewable Energy
Dao, P.B.; Staszewski, W.J.; Barszcz, T.; Uhl, T.Renewable Energy
Elforjani, M.; Bechhoefer, E.Renewable Energy
Qian P.,Zhang D.,Tian X.,Si Y.,Li L.Journal of Electrical Engineering & Technology
Pham DucKSII Transactions on Internet and Information Systems
Frank Elijorde, 김성호, Jaewan LeeIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Wang Z.,Wang L.,Huang C.IEEE Internet of Things Journal
Lipeng Zhu; Yue SongIEEE Transactions on Sustainable Energy
Xiaohang Jin; Shengye Lv; Ziqian Kong; Hongchun Yang; Yuanming Zhang; Yuanjing Guo; Zhengguo XuRenewable and Sustainable Energy Reviews
Chatterjee, J.; Dethlefs, N.Mechanical Systems and Signal Processing
Jablonski, A.; Barszcz, T.Journal of Solar Energy Engineering, Transactions of the ASME
Hu, W.; Letson, F.; Pryor, S.C.; Barthelmie, R.J.ENERGIES
Liu, Zongxu; Guo, Hui; Zhang, Yingshuai; Zuo, ZongliangEarth System Science Data
Ramon J.,Lledó L.,Pérez-Zanón N.,Soret A.,Doblas-Reyes F.J.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 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
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 / 학사
본 교과목은 AWS 클라우드 서비스를 활용하여 클라우드 컴퓨팅 기술을 심도 있게 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 실무 능력을 배양하는 강좌이다. 해당 수업에서는 클라우드 컴퓨팅의 기본 개념과 다양한 서비스 모델들(IaaS, PaaS, SaaS)에 대해 학습하며, 클라우드 계정 및 권한 관리, 데이터베이스 사용법, 데이터 분석, DevOps, 클라우드 네이티브 앱 개발 등 포괄적인 내용을 다룬다. 강의는 이론과 실습으로 구성되어 AWS 클라우드 플랫폼을 직접 사용하여 학습하며, 실제 데이터 세트를 활용한 프로젝트 수행을 통해 학생들은 이론적 지식과 실무 적용 능력을 동시에 배양한다. 또한, 강의는 최신 클라우드 컴퓨팅 동향을 반영하고 현업 엔지니어들과 협력하여 개발된 내용을 바탕으로 진행된다. 이 과정을 통해 학생들은 AWS 클라우드 컴퓨팅에 대한 심도 있는 지식을 습득하고, 실제 프로젝트를 통해 현장에서 적용 가능한 실무 능력을 키울 수 있다. 이를 통해 클라우드 컴퓨팅 분야에서 경쟁력 있는 전문가로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 학사
전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.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 / 대학원
대상지의 환경 상태를 과학적으로 진단하고 정확하게 평가하는 것은 더 나은 환경계획 수립을 위한 선결조건이다. 최근에는 다양한 환경모니터링 기술의 발전과 함께, 보다 높은 시공간적 스케일에서 양질의 환경자료를 보다 효율적으로 취득하는 것이 가능해지고 있다. 또한 다양한 환경분야에서 서로 다른 목적과 강도로 수집된 자료들 또한 빅데이터 기술을 통해 융합, 분석됨으로써 환경평가에 활용하는 것이 기대되고 있다. 본 수업에서는 이러한 생태환경을 구성하는 다양한 생물적, 비생물적 인자들에 대한 모니터링 방법론과 기술들을 소개하고, 워크숍을 통해 그 효용성과 한계를 토론하는 시간을 가진다. 이를 통해 수강자들은 환경자료에 대한 이해를 높이며, 이를 바탕으로 보다 합리적인 환경평가방법을 고민하게 된다.전선 / 학사
위성관측의 발달은 기상학과 기후학 분야에서 괄목할 만한 활용의 증대를 가져왔다. 위성자료는 자료동화를 통해 수치예보의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소로 대두되었다. 또한 장기간 위성관측 자료는 대기물리과정, 기후/환경변화 감시, 기후모델의 검증과 이해 등 기후변화연구에서 필요불가결한 부분이 되고 있다. 이 강의에서는 인공위성 관측이 어떻게 이루어지며, 기상/기후분야에서 어떠한 활용이 이루어지고 있는지에 초점을 맞추어 진행한다.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 학사
인공위성 및 해양 관측 기술의 발전으로 해양 관측 데이터는 급속히 증가하고 있으며, 다양한 해양 및 기후변화 연구에 광범위하게 활용되고 있다. 이 강의에서는 인공위성과 해양 현장 관측을 통해 생성되는 방대한 해양 빅데이터의 생산 과정을 학습하고, 이를 효과적으로 처리, 분석, 시각화하고 해석하는 과정을 이해한다. 해양 데이터 분석 이론과 컴퓨터 프로그래밍을 활용한 일련의 자료 처리 방법을 중등학교 교육과정 중 해양 데이터 기반 탐구 활동에도 적용한다.전선 / 학사
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 사용자 요구사항을 기반으로 임베디드 소프트웨어의 개발 process과 Documentation의 중요성에 대하여 학습한다. 상용으로 생산되는 embedded 시스템에 내장되는 임베디드 소프트웨어의 품질, 안전성 및 보안성, 그리고 소프트웨어의 오류 및 오동작이 사용자와 시장에 미치는 파급 영향등을 이해하고 고품질의 소프트웨어 완성을 위한 testing과 validation의 필요성과 완성된 제품을 사용자 요구사항의 변화 따라 유지 관리, 업데이트등에 관하여 배운다. 산업현장에서 industry embedded software 개발 projects 수행하면서 겪게 되는 여러 문제의 유형과 해결방안등에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 풍력발전시스템의 개요, 설계 및 실습을 다룬다. 풍력발전시스템은 기본적으로 블레이드, 동력전달장치, 전기변환장치, 타워 및 해상구조물로 이루어져 있으므로, 항공, 기계, 건설환경, 재료, 전기, 해양의 다양한 분야의 전문적 지식을 가진 전문가가 필요하다. 이에 이 과목에서는 이러한 지식을 활용하여 차세대 풍력발전 시스템의 설계에 필요한 프로세스와 설계실습을 수행하며, 외부 전문가를 활용한 정기 세미나를 통해 최신의 정보를 습득한다전선 / 대학원
본 과목에서는 고차원 데이터의 저차원 표현을 학습하기 위한 기하학적 방법을 소개한다. 미분 기하학의 기초(구체적 주제는 리만 다양체 및 Lie 그룹, 텐서, 커넥션 및 fiber 번들 포함)를 다룬 후, 고차원 데이터에 대한 기존 기계 학습 알고리즘(예: 매니폴드 러닝, 메트릭 러닝)의 기하학적 일반화 방법을 개발하여, 대칭적 구조가 존재하는 고차원 비유클리디언 데이터 문제에 적용한다. 위와 같은 방법을 구현하기 위한 효율적인 계산 알고리즘도 소개한다. 후반부에는 Ito 확률 미분 방정식의 관점에서 강화 학습과 확률 최적 제어 간의 관계를 고찰하여, 고차원 비유클리디언 데이터 강화 학습 문제에 적용 가능한 기하학적 방법도 개발한다.