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Hyunmi Ji
2018 / Global Business and Finance Review
Zhao J.,Cai R.,Fan Y.
2019 / Sensors (Switzerland)
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본 연구는 위성 고도계 자료를 이용하여 1993년부터 2016년까지 산동 반도 주변 해수면 변화를 분석하고, CEEMD-RBF 결합 모델을 통해 해수면 이상을 예측하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. CEEMD를 통해 다양한 해양 과정에 대한 다중 스케일 주파수 진동 모드를 추출하고, RBF 네트워크를 사용하여 각 모드의 미래 추세를 예측하여 최종 해수면 이상 예측 결과를 재구성합니다.
Relationships between coastal sea level and large scale ocean circulation
Tidal hydrodynamics
Nonlinear dynamics in geosciences
Simulation of the sea surface for remote sensing
Marine forecasting : predictability and modelling in ocean hydrodynamics : proceedings
Estimation of sea surface dynamic topography, ocean tides, and secular changes from topex altimeter data
Satellites, oceanography and society
Coastal altimetry
Hydrological modelling and the water cycle : coupling the atmospheric and hydrological models
Mathematical and physical fundamentals of climate change
Advances in nonlinear geosciences
Sea surface studies : a global view
Sea-level science : understanding tides, surges, tsunamis and mean sea-level changes
Data assimilation for atmospheric, oceanic and hydrologic applications
Advanced computing in industrial mathematics : revised selected papers of the 10th Annual Meeting of the Bulgarian Section of SIAM December 21-22, 2015, Sofia, Bulgaria
Remote sensing of the Asian Seas
Assessment of the fate and effects of toxic agents on water resources : [proceedings of the NATO Advanced Study Institute on Advanced Modeling Techniques for Rapid Diagnosis and Assessment of CBRN Agents Effects on Water Resources, Istanbul, Turkey, 4-16 December 2005]
Response of flood events to land use and climate change : analyzed by hydrological and statistical modeling in Barcelonnette, France : doctoral thesis accepted by the University of Vienna, Austria
Satellite altimetry over oceans and land surfaces
Climate and sea level change : observations, projections, and implications
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
Sun Q.,Wan J.,Liu S.Ocean Engineering
Song C.,Chen X.,Ding X.,Zhang L.International Journal of Remote Sensing
Fu Y.,Zhou X.,Sun W.,Tang Q.Future Generation Computer Systems
Accarino G.,Chiarelli M.,Fiore S.,Federico I.,Causio S.,Coppini G.,Aloisio G.Earth and Space Science
Shao Q.,Hou G.,Li W.,Han G.,Liang K.,Bai Y.Geocarto International
Adebisi N.,Balogun A.L.Remote Sensing
Ma C.,Li S.,Wang A.,Yang J.,Chen G.Journal of Coastal Research
Sooyoul Kim; Han Soo LeeMeteorology and Atmospheric Physics
Liu, Hanmin; He, Bo; Qin, Ping; Zhang, Xin; Guo, Shuai; Mu, XiaokaiClimatic Change
Kim, Kwang-Yul; Kim, YeonjooFrontiers in Marine Science
Doi T.,Nonaka M.,Behera S.Advances in Space Research
Peng, F.; Shen, Y.; Deng, X.Coastal Engineering Journal
Androulidakis Y.,Makris C.,Mallios Z.,Krestenitis Y.Continental Shelf Research
Chen, N.; Yang, J.; Han, G.Journal of Oceanology and Limnology
Sun, Qinting; Wan, Jianhua; Liu, Shanwei; Jiang, Jinghui; Muhammad, YasirRemote Sensing
Raj N.,Brown J.Environmental Science and Pollution Research
Miao T.,Lu W.,Guo J.,Lin J.,Fan Y.Continental Shelf Research
Simon, A.; Shanmugam, P.Ecological Informatics
Chang, Y.-S.; Huang, S.-T.; Haobijam, B.; Abimannan, S.; Kushida, T.Earth and Space Science
Jin T.,Xiao M.,Jiang W.,Shum C.K.,Ding H.,Kuo C.Y.,Wan J.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
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
분지해석은 퇴적분지의 거시적 지배요인을 규명하는 학문분야로서, 현생 및 고기의 퇴적분지 형성에 관한 모형을 만드는데 중점을 둔다. 현생 퇴적분지의 퇴적작용, 예를 들면 동해의 울릉분지, 서해의 서해분지 또한 고기의 태백산분지, 경상분지 등 발생에서 변형에 이르기까지의 지각의 활동, 지구조적 요인, 그리고 퇴적속성작용 등 지각의 자연현상을 이해하는 분야이다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전선 / 대학원
급변하는 지구의 기후변화, 해양변화 등 지구계의 상호작용으로 일어나는 다양한 변화들을 인공위성 자료를 활용하여 연구하는 원격탐사 원리, 자료처리 기술 및 방법, 응용 연구 사례 등을 학습한다.전선 / 대학원
디지털 영상 처리 및 분류를 통한 원격탐사 위성영상으로부터 추출 가능한 지리정보의 효과적인 판독 및 분류 기법을 습득하고 실제 실험 프로젝트를 통하여 위성영상의 판독 능력을 배양한다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.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
비선형조종성 운동방정식을 유도하고, 이 방정식의 계수들에 관한 이론적, 실험적 해석방법을 다룬다. 또 이 방정식의 해로부터 선박의 안정성을 판정하고 선형과 안정성과의 관계를 조사한다. 제한수로나 유한수심과 같이 특수한 해역에서의 배의 조종성방정식을 유도하고, 방정식의 해를 사용하여 배의 항적을 추정한다.전선 / 대학원
상전이 및 임계현상에 관련된 여러 모형계 및 통계역학적 방법을 다룬다. 중요 내용은 임계지수, 모형계의 정확한 성질, 평균마당 이론, 란다우 이론, 란다우-긴즈버그 이론, 급수 전개, 눈금잡기이론, 되틀맞춤 이론, 건드림 전개, 낮은 차원과 무질서등이며, 통계역학을 이수한 학생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
극한과 미적분학에 대한 발견과 엄밀한 연구(Real and Complex Analysis)에서 출발한 해석학은 함수들이 이루는 공간에 대한 연구(Functional Analysis), 함수에 작용하는 미분 연산자 같은 작용소와 그 공간에 대한 이론 (Operator theory), 푸리에 해석과 조화함수에 대한 연구(Harmonic Analysis), 이를 응용한 상미분 또는 편미분 방정식 이론(Ordinary or Partial Differential Equations)등이 있다. 본 특강을 통하여 현 수학 분야에서 활발히 연구되고 있는 여러 해석학 분야에 대한 주제를 정하여 기초 지식과 최근 연구 동향을 학습하려 한다. 그 구체적 내용들은 학기 전에 공고된다. 본 강의의 수강을 위하여 해석학에 대한 기초 지식을 요한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
해양에서 발생하는 각종 장단기 파동 즉 풍파, 지진해파, 켈빈파, 로스비파 등의 발생, 전파, 소멸에 대해 이론적으로 학습하고 해양에서 얻어지는 파동자료의 분석 및 해석법을 학습한다.전선 / 학사
본 강의에서는 통계적 추론에 기반한 기계학습의 기초에 대하여 학습하고 조선해양공학의 응용문제에 대한 프로젝트를 수행한다. 기계학습에 관련된 확률, 선형대수, 최적화의 기초에 대하여 학습한다. 확률에 기반한 최우추정법에 대하여 학습한다. 비지도 학습 분류 방법 및 선형 회귀법에 대하여 학습한다. Hidden Markov 모델과 Bayesian Inference의 개념, 이론 및 알고리즘에 대한 개요를 학습한다. Neural Network에 기반한 학습모델로 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network, 음성과 같은 time series 데이터의 학습을 위한 Recurrent Neural Network의 개요에 대하여 학습한다. 그리고 보상에 따라 학습하는 Reinforcement Learning에 대하여 익힌다. 마지막으로 조선해양공학 응용의 기계학습 프로젝트를 수행하도록 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.