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본 연구는 건축설계 분야에서 활용도가 높은 최적화 툴인 갈라파고스의 활용성과 성능을 평가하여, 건축설계에 대한 잠재적 활용 가능성을 확대하고자 한다. 갈라파고스의 두 연산기(진화연산기, 열처리연산기)를 활용한 최적화 과정을 분석한 결과, 각 연산기의 특징과 한계를 파악하고 복합적 활용 방안 및 다중목적 최적화를 위한 특화된 에드온 활용의 필요성을 제시한다.
Global optimization
Parametric design for landscape architects : computational techniques and workflows
High-level modeling and synthesis of analog integrated systems
(이공학적 설계를 위한) 인공지능 최적화 =
Evolutionary algorithms and agricultural systems
Algorithmic geometry
Adaptive computing in design and manufacture : the integration of evolutionary and adaptive computing technologies with productsystem design and realisation
최적설계입문
Computational optimization and applications in engineering and industry
Genetic algorithms and engineering optimization
Discrete structural optimization
Computational approaches for aerospace design : the pursuit of excellence
Gear cutting tools : fundamentals of design and computation
Constraint programming and decision making
Computer aided design : software and analytical tools
Integrated design by optimization of electrical energy systems
Essentials of tropical combinatorics
Introduction to optimum design
Probability applications in mechanical design
한국공간디자인학회 논문집
이우형한국공간디자인학회 논문집
이우형, 전태주IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
S. Tsala; I. P. KoronakiEnergy and Buildings
Wortmann T.,Cichocka J.,Waibel C.한국공간디자인학회 논문집
이우형; 전선혜한국공간디자인학회 논문집
이우형한국공간디자인학회 논문집
김범승, 이우형한국공간디자인학회 논문집
유재용, 이우형, 이문연Mobile Information Systems
Dong Liang; Feng JingJournal of Building Engineering
Lotfabadi P.,Hançer P.Coastal Engineering Journal
Somervell, L.T.; Thampi, S.G.; Shashikala, A.P.APPLIED ENERGY
Zhan, Jin; He, Wenjing; Huang, JianxiangLi, J.; Bi, X.; Yang, W.
Applied Sciences (Switzerland)
Masdías-Bonome A.E.,Orosa J.A.,Vergara D.Journal of Computing in Civil Engineering
Dino, Ipek Gürsel; Üçoluk, GöktürkInternational Journal of Architectural Computing
Elien Vissers-Similon; Theodoros Dounas; Johan De WalscheBuilding and Environment
Yi Y.K.Journal of Building Engineering
Panagiotis E. MergosAdvances in Engineering Software
Esfandiari, M.J.; Urgessa, G.S.; Sheikholarefin, S.; Manshadi, S.H.D.Buildings
Maksoud A.,Hussien A.A.,Tatan L.,Soliman E.B.A.B.A.,Elmaghraby S.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.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
공공 시설물 및 비즈니스 시설물 입지, 도시 계획, 네트워크 계획 등과 같은 공간의사결정을 위한 수리계획 모델링과 공간 최적화의 최신 연구 동향과 방법론을 검토하는 것을 목표로 한다. 학기에 따라 최적화 방법론, 다중시설물 입지 문제, 경쟁적 입지 문제, 센터 문제, 네트워크 최적화, 공간 최적화와 GIS, 공간 재현 문제 등의 다양한 이슈들을 선택하여 집중적으로 다룬다. 이론의 실제적 응용을 익히기 위해 공간 최적화와 GIS 방법론을 활용하여 실제적인 공간 문제를 해결하기 위한 기말 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
엔지니어의 꿈은 새로운 것을 잘 설계/생산해보는데 있다. 좋은 설계를 하기 위해서는 엔지니어의 상상력을 필요로 한다. 하지만, 실제 많은 제약 조건 속에서 설계를 하기 위해서는 체계적인 설계방법을 필요로 한다. 이와 관련하여 본 교과목에서는 최적의 설계를 수행해나는 체계적인 최적설계기법을 다루고자 한다. 이를 위해서, 설계 문제의 정식화과정, 최적화에 사용되는 핵심 수치알고리즘 등을 다룬다. 배운 이론과 지식을 활용하여, 간단하지만 공학적 통찰력을 얻을 수 있는 설계 프로젝트를 수행하게 된다. 이 과정을 통해 이론적으로 배운 최적화기법이 실제로 어떻게 적용되는지, 그리고 그 효과가 무엇인지를 경험해보게 된다. 후반부에서는 위상최적설계기법을 다루며, 유전자알고리즘의 개념과 응용예제도 소개한다.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
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 요인들에 대한 실험으로 구성한다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
구조물의 최적화라는 면에서 항상 안정의 문제가 대두되므로, 이러한 여러 가지 문제점을 인식시키고 그 해결방법을 모색하는 것이 본 강좌의 목적이다. 에너지에 의한 방법, equilibrium approach, dynamic approach 등을 통해, beam, column, plate, shell, arch의 안정성을 해석한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.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.전필 / 학사
디자인/엔지니어링 교육과정의 핵심이 되는 본 스튜디오는 건축과 환경의 관계성에 초점을 맞춘다. ‘House + Creative Studios’ 프로그램을 통해 가법적이 아닌 포괄적인 접근법으로 건축적 지속가능성을 탐구한다. 학생들은 여러 디지털 모델링 툴을 응용하여, 각각의 디자인 단계(Massing, Envelope, and Interiors)에서 건축적 효과와 공학적 기능의 결합을 고려해야 한다. 예를 들어 소재의 두께, 개구(開口), 아티큘레이션, 순서 배열 등을 태양 입사각, 패시브 기법, 통풍, 채광, 음향 등에 연관 짓는 것이다. 즉, 이후 단계에서만 가능했던 공학적 계산과 피드백에 의지하지 않고, 디자인 단계에서 즉각적인 개선을 돕는 디지털 툴을 사용해 종합적으로 접근하는 것이다. 이번 학기 종국의 교육 목표는 구획 설정, 필지 디자인, 재현 기술, 이론 수립, 건축과 공학적 개념의 통합, 그리고 디지털 툴의 사용법을 익히는 데 있다.전선 / 대학원
반도체 공정이 지속적으로 발전하고, 집적회로와 시스템-온-칩 설계가 복잡해지고 다양해짐에 따라, 아이디어 도출에서부터 최종 설계의 완성까지의 전과정을 수행하기 위한 배경지식, 설계노하우, 툴사용법 등을 반도체 설계를 처음 배우려는 학생들에게 체계적으로 가르쳐주고 최신 동향을 소개해주는 교과목이 필요해졌다. 특히, 본 교과목은 스키메틱 및 레이아웃 편집기 등 기본적인 툴사용법에만 치중했던 기존 설계실습 강좌의 틀에서 벗어나, 모델 및 추상화(abstraction)을 활용한 복잡한 시스템의 효율적인 설계 및 검증의 수행 방법을 다루고, 이를 토대로 아날로그 커스텀 회로와 설계 플로우와 디지털 ASIC 설계 플로우의 장점을 조합하는 다양한 방법들을 탐색하는 것을 목표로 한다. 또한, 한치의 실수도 용납하지 않는 집적회로 설계의 특성을 강조하여, 최종설계 도출 이후 post-layout 검증을 철저하면서도 효율적으로 수행하기 위한 다양한 방법, 이후 측정 및 테스트를 용이하게 하기 위한 고려방법(Design for Test) 등을 다룬다. 수강생들은 2인 1조의 프로젝트를 통해 아날로그와 디지털 회로가 모두 포함된 집적회로 설계의 전과정을 익히게 된다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능(AI)과 도시계획 및 설계 과정 시리즈 중 두 번째 과정이다. 이 수업은 심화 AI 알고리즘, 알고리즘의 응용프로그램, AI 응용프로그램의 문제와 같은 3가지 주요 부분을 포함한다. 이 과정에서는 다목적 최적화, 딥러닝, 강화학습을 포함한 정교하고 강력한 AI 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 단순화된 계획 및 설계 사례에서 예시로 제시된다. 또한, 해석 가능성, 책임성, 투명성 및 공정성과 같은 계획 및 설계에서 AI 적용의 근본적인 문제를 논의하고 설명가능한 AI 및 해석가능한 머신러닝(ML)의 개념을 소개한다. 마지막으로 도메인 지식과 AI 기술의 통합 및 도시분야의 미래 방향에 대한 토론으로 마무리된다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 수업은 Rhino와 Grasshopper를 활용한 파라매트릭(매개변수 기반) 모델링 기법을 배우고, 이를 도시설계에 어떻게 적용할 수 있는지 중점적으로 다룬다. 학생들은 토지이용, 밀도, 도로망, 공공 편의시설 등 다양한 도시적 요소를 고려하여 데이터 기반의 동적인 모델을 만드는 방법을 익힌다. 수업에서는 파라매트릭 설계와 도시 계획을 결합해 현실적인 문제를 해결하고, 공간을 효율적으로 구성하며 복잡한 도시 문제에 대한 유연한 전략을 제시한다. 학생들은 과제와 튜토리얼을 통해 파라매트릭 소프트웨어 사용 능력을 키우고, 이러한 기술이 효율적이고 혁신적인 도시 개발에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐구한다. 또한, 파라매트릭 모델을 통해 설계 과정 일부를 시각화하고, 매개변수를 효과적으로 통합해 설계 결정을 내리는 방법을 익혀 현대 도시설계에서 직면하는 문제들을 해결하는 역량을 기른다. 이 수업은 전 세계 다양한 도시에서 적용된 파라매트릭 설계 프로젝트 사례를 통해 학생들에게 실질적인 인사이트를 제공하며, 이를 바탕으로 심도 있는 토론을 진행한다.전선 / 학사
주택단지를 비롯한 다양한 목적의 단지개발을 위하여, 계획과 설계, 엔지니어링 차원에서 해야 할 일들을 두루 다루어 본다. 특히, 단지계획의 이론과 실행되어지고 있는 지침 및 기준에 대해서 탐구하고, 실제 단지를 대상으로 직접 가상적 계획을 해 봄으로써 계획 및 설계 능력을 향상시킨다.전선 / 대학원
본 강의는 각종 천연자원의 이용에 관한 경제학적인 제 모형들을 연구하는 것을 그 목적으로 한다. 특히 지하자원을 비롯한 재생불가능자원과 수산자원, 수자원, 임업자원 그리고 기타 야생자원 및 농업자원의 이용에 적용된 최신분석기법들을 연구하며, 분석기법으로는 최적제어이론이나 동태계획법등과 같은 동태최적화기법과 아울러 게임이론이나 세대교차모형과 같은 균형이론이 함께 이용된다.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.