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A survey on coordinated power management in multi-tenant data centers
전력계통 : 해석 및 설계
Energy-efficient distributed computing systems
Advances in electric power and energy systems : load and price forecasting
Risk-based maintenance for electricity network organizations
Power management techniques for integrated circuit design
Control of power inverters in renewable energy and smart grid integration
Intelligent Microgrid Management and EV Control Under Uncertainties in Smart Grid
Operation of market-oriented power systems
배터리 관리 시스템.
Communication and control in electric power systems : applications of parallel and distributed processing
배터리 관리 시스템.
에너지전환 전력산업의 미래
Energy management in wireless cellular and ad-hoc networks
Multiple Access Techniques for 5G Wireless Networks and Beyond
GMPLS technologies : broadband backbone networks and systems
Energy storage
Handbook of web based energy information and control systems
전력전자공학
Smart meter data analytics : electricity consumer behavior modeling, aggregation, and forecasting
한국정보통신학회논문지
장영환, 이상순한국인터넷방송통신학회 논문지
장영환; 양승수; 박석천Journal of Electrical and Computer Engineering
S. Saravanan; S. ThangavelIEEE Transactions on Smart Grid
Garcia-Torres F.,Bordons C.,Tobajas J.,Marquez J.J.,Garrido-Zafra J.,Moreno-Munoz A.International Transactions on Electrical Energy Systems
Figueiredo R.E.,Monteiro V.,Ferreira J.C.,Afonso J.L.,Afonso J.A.IEICE Transactions on Information and Systems
Takashi MATSUYAMA; Takekazu KATO; Xinpeng ZHANG; Yusuke YAMADAIEICE Transactions on Information and Systems
ZHANG, Xinpeng; YAMADA, Yusuke; KATO, Takekazu; MATSUYAMA, TakashiIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Iwan Kustiawan; F Luthfi; Enjang A. JuandaProceedings of the IEEE, Proc. IEEE
Lawder, M.T.; Suthar, B.; Northrop, P.W.C.; De, S.; Hoff, C.M.; Leitermann, O.; Crow, M.L.; Santhanagopalan, S.; Subramanian, V.R.IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Nizamutdinova, T.; Mukhlynin, N.BULLETIN OF THE POLISH ACADEMY OF SCIENCES-TECHNICAL SCIENCES
Kapler, PiotrIEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, Very Large Scale Integration (VLSI) Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. VLSI Syst.
Kapoor, A.; de Gyvez, J. P.ELECTRONICS
Manowska, Anna; Wycisk, Artur; Nowrot, Andrzej; Pielot, JoachimIntelligent Decision Technologies
Liu, B.; Li, X.; Li, Z.; He, P.Energy Reports
Qin, Jing멀티미디어학회논문지
장영환, 박석천, 윤석환IEEE Transactions on Mobile Computing, Mobile Computing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. on Mobile Comput.
Qin, H.; Zhang, W.IEEE Circuits and Systems Magazine, Circuits and Systems Magazine, IEEE, IEEE Circuits Syst. Mag.
Guler, U.; Ghovanloo, M.Applied Energy
Watari D.,Taniguchi I.,Goverde H.,Manganiello P.,Shirazi E.,Catthoor F.,Onoye T.한국지식정보기술학회 논문지
이화정, 정민영, 김창근, 김현주전선 / 대학원
이 과목은 전력시스템의 계통 운영의 전반에 대해 다룬다. 전력시스템 운영의 목적은 경제성과 신뢰성을 확보하는 것으로서, 이 목적을 최대한 충족시키는 최적화 방법(optimization technique)을 배운다. 전력시스템의 안전도(security)에 대해 배우고, Cost model, 경제 급전(Economic dispatch), 최적 조류 계산(Optimal power flow) 등을 배운다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 계통 운영과 계획, 시장 연계, 성능평가와 신뢰도 평가 등을 위한 전력계통 분석기법을 소개한다. 전력 계통 예제를 통하여 convex optimization, 동적 최적화, 최적 제어 등에 대한 주요 알고리즘을 소개한다. 본 강의에서는 convex optimization에 대한 interior-point methods, decision theoretic planning, Markov decision processes, 선형 계획법, 동적 계획법, 최적 제어 기법과 비선형 최적화에 대한 최적화 조건과 같은 주제들을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 최근 농업기계, 건설기계 등의 노외기계에서도 이슈화되고 있는 전기트랙터의 구동시스템에 대한 것으로 총 3가지 주제로 구성된다. 첫 번째 주제는 배터리로서, 배터리의 작동 원리와 용량 선정과 같은 기본적인 이론뿐 아니라 BMS(battery management system), 열관리시스템에 대한 응용까지 배터리 개론에 대해 폭넓게 다룬다. 두 번째 주제는 인버터이며, 배터리의 직류 전류를 전기모터가 요구하는 3상 교류 전류로 변환하는 인버터(inverter)뿐 아니라 DC-DC converter에 대한 작동 원리 및 회로 분석에 대해 다룬다. 마지막 주제는 전기모터로서, 전기모터의 구동원리와 직류모터인 PMDC, BLDC 모터, 교류모터인 유도모터와 동기모터의 특성에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 과목에서는 높은 불확실성과 다양한 리스크 요인으로 인하여 불안정, 불규칙 시계열 특성을 가지는 에너지 및 자원분야 경영데이터의 고급계량분석기법을 학습한다. 수업에서는 실물옵션분석, 확률과정분석 등의 계량분석방법의 학습과 함께 에너지·광물 등 자원분야의 생산, 재고, 수요, 가격, 주가, 금융 등 경영데이터를 대상으로 사례분석을 수행하여 본다.전선 / 대학원
인류가 현재 이미 사용하고 있거나 미래 기술로 개발하고 있는 다양한 에너지 시스템에 대해 소개하고, 이를 이해하는 데 필요한 열역학적 개념 및 이론을 배운다. 이러한 지식을 활용하여 다양한 에너지 시스템에 대한 열역학적 모델링 프로젝트를 수행함으로써 이해를 깊이하고, 에너지 시스템 공학자로서 필요한 분석 능력을 배양한다.전선 / 학사
본 교과목에서는 MEMS를 위한 마이크로 세계의 역학 지배방정식의 적용 및 scale-down의 효과와 마이크로 스케일에서의 힘과 torque의 전달, 초정밀 기계 가공 등의 다양한 마이크로 구조물 성형 공정에 대한 지식을 공부하며, 이를 바탕으로 가속도계, 각속도계, 마이크로 구동기, 마이크로 유체 소자 등 mechanical transducer로서의 다양한 micro mechanical device의 설계, 제작, 응용에 대하여 공부한다.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.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.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 과목에서는 전력 소비자를 중심으로 연구되고 있는 에너지-ICT 융합기술의 이론과 응용방법을 학습한다. 우선 전력시스템과 전력 소비자와의 인터페이스가 되는 가정/빌딩/공장의 에너지관리시스템 기술을 살펴보고, 에너지관리시스템의 주요 기능인 수요반응에 대하여 학습한다. 또한 센서와 통신기술을 이용하여 전력사용량과 같은 전력 소비자 데이터를 수집하는 사물인터넷 융합기술을 살펴본다. 그리고 빅데이터 융합기술로서 많은 양의 전력 소비자 데이터를 효과적으로 처리/분석하고 응용하기 위한 전력 빅데이터 기술을 학습한다. 마지막으로 에너지-ICT 융합기술의 응용 사례를 통해 실제 전력시스템 적용시의 효과 및 이슈에 대하여 살펴본다.전선 / 대학원
본 강의에서는 융합전공 지속가능 고준위방폐물 관리에 소속된 전공자에게 해당 분야의 핵심적인 이슈를 소개하고 기술공학과 사회과학을 포함한 다양한 전공에서 고준위방폐물 문제해결에 어떻게 접근하고 있는지 융합전공 참여학과 교수를 중심으로 심도 있게 소개한다. 고준위방폐물 저장, 운반, 처리, 처분과 같은 관리기술을 기반으로 법, 제도, 규제, 소통, 갈등관리, 집단의사결정 등 고준위방폐물의 중요한 연관 문제들을 지적하고, 새롭게 떠오르는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결방안에 대한 토의가 이루어진다. 고준위방폐물 관리에 관한 여러 관련분야를 다루는 논문연구와 토론 및 프로젝트도 병행한다.전선 / 대학원
본 강의의 목적은 에너지자원 분야의 광범위한 주제들을 수강생들이 세미나 형식을 통해 접하게 하는데 있다. 에너지생산, 과정, 처리, 활용, 보존 및 환경, 안전, 정책, 경제, 관리 등 에너지자원의 전 분야에 걸친 주제들을 다룬다. 수강생들은 세미나 주제와 관련된 발표와 토론 등 적극적인 참여를 통하여 관련 주제에 대한 최신 동향과 전망을 학습한다.전선 / 학사
이 과목은 전력경제에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 탈 규제화된 전력시장에서 전력시장의 참가자들에 대해 소개한 다음 전력시장을 이해하기 위해 필요한 미시경제학에서 사용되고 있는 개념들에 대해서 배울 것이다. 그런 다음 경쟁 환경하에서 전력시장이 어떻게 운영되는지 알아 볼 것이다. 문제를 간단하게 하기 위해 강의 처음부분에는 송전선를 고려하지 않고 오직 경제적인 관점에 대해서만 다루기로 한다. 중간 부분에서는 계통의 안정도와 송전시스템이 어떻게 전력시장에 영향을 미치는가에 대해서 다룰 것이다. 강의 마지막 부분에서는 경쟁체제어서 발전회사의 투자전략과 송전선로의 투자전략에 대해서 다룰 것이다.전선 / 대학원
펌프와 팬과 같은 유체기계 시스템의 농업기계나 시설농업에 적용, 유체기계의 성능측정, 유공압시스템의 해석방법과 시뮬레이션 기법 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의에서는 융합전공 지속가능 고준위방폐물 관리에 소속된 전공자에게 해당 분야의 핵심적인 이슈를 소개하고 기술공학과 사회과학을 포함한 다양한 전공에서 고준위방폐물 문제해결에 어떻게 접근하고 있는지 융합전공 참여학과 교수를 중심으로 심도 있게 소개한다. 고준위방폐물 저장, 운반, 처리, 처분과 같은 관리기술을 기반으로 법, 제도, 규제, 소통, 갈등관리, 집단의사결정 등 고준위방폐물의 중요한 연관 문제들을 지적하고, 새롭게 떠오르는 이슈들에 대한 소개와 이를 다루는 연구분석기법 및 문제해결방안에 대한 토의가 이루어진다. 고준위방폐물 관리에 관한 여러 관련분야를 다루는 논문연구와 토론 및 프로젝트도 병행한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 최근 전력산업의 급격한 변화를 일으키는 요인을 살펴보고, 이러한 변화들이 가져올 전력산업의 미래에 대하여 학습한다. 이를 위해 먼저 국내외 전력산업의 구조를 살펴보고, 전력시스템과 전력시장의 운영절차에 대해 자세하게 분석한다. 또한 전력 신산업을 촉발하는 신재생에너지 발전비중 증가, 전기자동차 도입 확대, Energy-프로슈머의 등장과 같은 주요 요인의 동향을 살펴보고, 이러한 변화에 효과적으로 대응하기 위한 전력 신산업 관련 주요 기술과 적용사례에 대하여 학습한다. 마지막으로 국제 기후변화협약에 따른 환경규제를 비롯하여 전력 신산업에 관련된 여러 국가의 전력산업 정책 및 규제에 대해 학습한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 경영 ≪ 교수요목 ≫ 최근 전력에너지공학 분야에서 다루는 여러 문제들에 대해, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법의 적용을 통해 해결하려는 추세에 있다. 전력에너지공학 분야에서 해결해야하는 문제들은 무엇이며, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 강의를 진행한다. 강의는 전력에너지공학의 문제들에 대한 기본 개념, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법(일부) 소개, 이것에 대한 간단한 예제와 실습으로 구성된다. ※ 본 강의는 실습 위주의 강의로서, 수강생들은 필요한 GPU자원을 갖춘 학생만 수강하도록 강력히 권장합니다. ≪ 과목개요 ≫ - 전력시스템공학 개요 - 전력시스템의 산업계 현안 개요 - 간단한 머신러닝 기법 소개 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통한 전력시스템의 문제 해결 ≪ 학습목표 ≫ - 전력시스템공학에 대한 개론적 이해 - 전력시스템의 산업계 필요 인재 양성 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법에 대한 실습 능력 향상전선 / 대학원
본 과목에서는 에너지 산업에 대한 경영 전략과 정책을 소개한다. 또한 날로 무기화되고 있고 중요성이 커지고 있는 에너지 분야에 대한 경영 및 정책 전문가로서의 소양을 현장에 기반을 둔 경영정책을 공부한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 에너지분야에서 사용되고 있는 자원을 중심으로 1차자원 및 2차자원에서부터 유가금속을 회수하기 위한 선광, 제련, 및 리사이클링 공정을 학습한다. 에너지소재용 자원, 자원처리, 제련 및 리사이클링 상용공정을 소개하고 주요 공정의 원리에 대해 학습한다. 더 나아가 탄소중립 시대에 요구되는 친환경 금속회수를 위한 최신의 제련 및 리사이클링 기술을 소개하고 공정원리를 학습하여 저탄소·저에너지 공정에 대한 이해를 증진한다.