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본 연구는 선박 및 해양 플랜트 화재 시 인명 보호 및 화염 확산 방지를 위한 A60 급 격벽 관통 관의 방화 설계를 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용한 이산변수 근사최적화 기법으로 수행했습니다. 관통 관의 길이, 직경, 재료 유형, 단열 밀도를 설계 변수로, 온도, 비용, 생산성을 제약 조건으로 고려하여 최적 설계를 도출했습니다.
Adaptive computing in design and manufacture : the integration of evolutionary and adaptive computing technologies with productsystem design and realisation
Computational optimization and applications in engineering and industry
Metaheuristics and optimization in civil engineering
Trends in the analysis and design of marine structures : proceedings of the 7th International Conference on Marine Structures (MARSTRUCT 2019, Dubrovnik, Croatia, 6-8 May 2019).
Automotive, mechanical and electrical engineering : proceedings of the 2016 International Conference on Automotive Engineering, Mechanical and Electrical Engineering (AEMEE 2016), Hong Kong, China, 9-11 December 2016
Computational methods for optimal design and control : proceedings of the AFOSR Workshop on Optimal Design and Control, Arlington, Va., 30 September-3 October, 1997
Computational approaches for aerospace design : the pursuit of excellence
Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning : A Practical Guide
Conventional warhead systems physics and engineering design
Proceedings of the International Conference on Data Engineering and Communication Technology : ICDECT 2016
Nature of computation and communication : International Conference, ICTCC 2014, Ho Chi Minh City, Vietnam, November 24-25, 2014, Revised selected papers
Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks ; International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN'99, :proceedings
Numerical methods and applications : 8th International Conference, NMA 2014, Borovets, Bulgaria, August 20-24, 2014, Revised selected papers
Handbook of neural computation
Advanced engineering materials and modeling
Electric, electronic and control engineering
Computational intelligence : theory and applications : International Conference, 6th Fuzzy Days, Dortmund, Germany, May 25-28, 1999 : proceedings
Soft computing in engineering design and manufacturing
Group technology and cellular manufacturing : methodologies and applications
한국산업융합학회논문집
박우창, 송창용해양환경안전학회지
박우창, 송창용한국해양공학회지
박우창, 송창용한국해양공학회지
박우창, 송창용, 나옥균한국해양공학회지
박우창, 송창용한국산학기술학회논문지
박우창, 송창용한국마린엔지니어링학회지
송창용, 김영훈Marine Structures
Hulin T.,Karatzas V.,Mindykowski P.,Jomaas G.,Berggreen C.,Lauridsen D.,Dragsted A.한국생산제조학회지
고재천, 이종수, 최하영한국자동차공학회 논문집
진성완, 박도현, 이갑성, 김창원, 양희원, 김대승, 최동훈Structures
Afranur Yaren Aydoğdu; Musa Artar; Mustafa ErgünComposite Structures
Ehsani A.,Dalir H.Journal of Marine Science and Technology: Official Journal of the Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers (JASNAOE)
Lyu, Zhenwang; Ma, Kun; Liu, FeiStructural Health Monitoring
Ismail Z.,Mustapha S.,Fakih M.A.,Tarhini H.Marine Structures
Zhang F.,Yang D.,Qiu W.Composites Part B: Engineering
Lieu Q.,Lee J.Structural and Multidisciplinary Optimization
Azari Nejat A.,Held A.,Seifried R.Structures
Zhou, Bocheng; Zhang, Huihua; Han, Shangyu; Ji, XiaoleiStructural Design of Tall and Special Buildings
Orhan T.,Taşkın K.한국항공우주학회지
김주현, 김병곤, 전상욱, 전용희, 이동호전선 / 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 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 교과목은 석사과정 대학원생을 대상으로 하며 상호작용을 하는 무인이동체의 복수분야에 대해 임무분석을 통해 도출된 요구조건을 충족하는 최적의 설계안을 선정하는 역량을 배양하는 것을 추구한다. 무인이동체의 공력과 구조, 형상과 소음 등은 매우 밀접하게 연관되어 있으므로 복수분야 최적화 설계는 단일분야에 비하여 실용적이며 고난도이다. 상호작용을 하는 설계변수를 도출한 후 효율적인 DSM을 작성하고 설계문제로 구체화할 수 있는 능력을 요구한다. 이 교과과정에서 대학원생은 최적화 대상이 되는 무인이동체의 개별분야에 대한 해석모듈을 학습한 후 임무분석을 통해 도출된 설계목적과 요구조건에 따라 설계변수와 공간을 설정하고 통계적 또는 확정적 방법론에 따라 최적화를 수행한다. 확정적 또는 신뢰성 기반, 강건 최적설계를 통해서 도출된 최적안들에 대해 평점모형 등 다속성 의사결정기법 또는 다기준 의사결정기법을 적용하는 과정을 학습하게 된다. 이 교과를 통해 석사과정 대학원생은 최적설계 기반 의사결정 과정을 실제 산업현장에 활용하는 방법을 실습할 수 있다.전선 / 대학원
재료 및 기하학적 비선형특성을 갖는 구조물의 이론, 모델링, 해석법과 비선형 특성의 원인 및 정적, 동적 하중에 대한 해석방법을 강의한다. 비탄성 재료와 부재의 모델링, P-◁효과, 대변형, 안정성, 실무에의 응용등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 친환경 선박 전원 공급용 연료전지 시스템의 설계 및 모델링을 실습한다. 친환경 선박의 동력 부하 프로파일을 만족시킬 수 있도록 다양한 유형의 연료전지 시스템 또는 연료전지 하이브리드 시스템 구성안을 도출하고, 물질 및 에너지 밸런스를 해석하여 최적의 시스템 구성안과 용량을 도출하는 방법을 학습한다. 본 강의에서는 Aspen Plus를 사용하여 열역학, 열전달, 유체역학을 기반으로 연료전지 스택의 전기화학 모델, 연료 개질 시스템, 연료 공급 시스템, 공기 공급 시스템, 그리고 열관리 시스템 등을 모델링할 것이다. 스택의 전기화학 모델은 스택의 평형 전압과 전압손실(활성화, 오옴, 농도 손실)을 고려하여 실제로 가용할 수 있는 순출력을 계산할 수 있도록 개발할 것이다. 개발된 모델링을 활용하여 정립된 친환경 선박의 동력 부하 프로파일과 연계하여 시뮬레이션을 수행할 것이다. 본 강의를 학습하게 되면 친환경 선박 전원용 연료전지 시스템의 최적 설계를 도출할 수 있는 플랫폼을 개발할 수 있는 능력을 함양하게 된다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.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 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.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.전선 / 대학원
무인이동체의 형상 최적화는 공기나 물과 같은 유체의 흐름을 효과적으로 통제하거나 또는 전파의 반사량, 소음 등을 최소화하는 목적에 부합하는 모양을 결정하는 과정으로 유체역학 등에 대한 이해와 지식에 기반을 두고 있다. 무인이동체의 구조는 탑재중량을 이겨내고 주변의 다양한 충격에 강건함을 유지할 수 있도록 설계 되어져야 한다. 구조역학은 무인이동체가 받는 하중을 계산하여서 안전하고 효율성이 고려된 구조를 제시한다. 아울러 형상과 구조는 밀접하게 연계되어 있어 동적인 해석이 필요한 다분야 최적화의 대상이다. 본 교과를 통해 대학원생은 무인이동체 형상과 구조 등과 같은 요소분야의 이론을 학습하고 분야 간 상호작용을 이해함으로써 다분야 최적설계를 수행하는 능력을 함양하게 된다. 무인이동체의 추진엔진으로 주로 배터리에 의한 전기모터를 사용하고 있으며, 배터리는 기술 발달에 따라 미래 도심에서의 주요 교통수단으로 부각되는 UAM의 주요 추진동력으로 평가되고 있다. 본 교과에서는 배터리 기반의 추진장치 외에 수소엔진, 내연기관 등 다양한 엔진에 대해 학습을 하게 된다.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
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 무인이동체와 같이 복합체계로 이루어진 시스템에 대한 실용적인 설계기법을 제시하고, 대학원생들이 임무를 성공적으로 수행하는 무인이동체의 형상과 내부시스템을 설계하는 문제를 해결할 수 있도록 기본역량을 배양한다. 공력, 구조, 열전달, 센서 등의 분야의 다양한 요구조건들을 만족하면서 시스템이 추구하는 목적을 최대화하는 개별 시스템을 설계할 수 있는 기법과 노하우를 제시함으로써 무인이동체를 시스템 관점에서 이해할 수 있게 된다. 또한, 이 과정을 통해 대학원생은 확정적 뿐만 아니라 불확실성 기반의 최적설계 기법을 학습함으로써 불안정 환경 하에서 강건한 성능을 보장할 수 있는 시스템을 도출할 수 있는 능력을 가지게 된다. 한편, 설계 목적에 따른 수개의 최적안 중에서 적정안을 선택하기 위해 다속성 의사결정 기법을 학습하며 이를 통해 지식기반 의사결정 설계의 기초역량을 배양한다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 비선형시스템 식별에 관련된 각종 실용적 기법들을 소개한다. 또한, 비선형 목적함수의 최적문제의 해를 구하는 각종 비선형프로그래밍기법도 소개한다. 단, 비선형궤환제어와 컴퓨터 네트워크 등에 효과적으로 사용될 수 있는 기법들에 국한하여 심도 있게 공부하고 실제 응용 예를 통하여 그 가능성을 토의한다.전선 / 대학원
최근 AI, 빅데이터, 사물인터넷등 새로운 응용 도메인이 대두되면서, 이를 효율적으로 실행하기 위한 새로운 컴퓨터 구조에 대한 수요가 높아지고 있다. 또한, 무어의 법칙에 따른 반도체 스케일링이 한계에 도달하면서, 이를 극복하기 위한 새로운 프로세서, 메모리 시스템 구조, 소프트웨어 스택의 혁신이 요구되고 있다. 이 과목에서는 이러한 맥락에서 컴퓨터 구조 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 중심으로 진행되며, 기존의 범용 컴퓨터 아키텍처뿐만 아니라, 특정 도메인에 특화된 아키텍처 및 시스템 수준의 설계 이슈도 함께 다룬다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.