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본 연구는 종이형 드론의 비행 시간에 영향을 미치는 주요 요인을 산업공학적 방법론을 통해 파악하고, 최적화된 설계를 제시하는 것을 목표로 한다. 반응표면분석(RSM) 기법을 적용하여 종이형 드론의 비행 시간 반응 표면을 분석하고, NASA에서 제공하는 표준 용지를 사용하여 6가지 요인을 설정하여 실험을 설계하였다. 연구 결과, RSM은 독립적인 실험 설계 방법이 아닌 최적 설계를 위한 조합의 완벽한 방법임을 확인하였다.
Response surface methodology : process and product optimization using designed experiments
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UAV cooperative decision and control : challenges and practical approaches
Response surface methodology : process and product optimization using designed experiments
Optimum experimental designs
Statistical methods in food and consumer research
Cooperative path planning of unmanned aerial vehicles
Understanding industrial designed experiments
드론 전쟁 : 고가 대형 무기체계 중심의 전쟁 패러다임을 바꾼 현대전의 게임체인저 드론의 모든 것
Computational approaches for aerospace design : the pursuit of excellence
Design of experiments : a no-name approach
Distributed computer control systems 1995 (DCCS'95)
Computational methods for optimal design and control : proceedings of the AFOSR Workshop on Optimal Design and Control, Arlington, Va., 30 September-3 October, 1997
드론 무인항공기 하늘의 산업혁명 : 개발의 기초산업별 활용비즈니스 전략
(실전에 강한) 드론 제작과 정비 : 이론부터 실무까지
드론 제작 완벽 가이드 : 기계 설계, 회로, 펌웨어, 조종 앱, 운용법까지
Multicopter Design and Control Practice : A Series Experiments based on MATLAB and Pixhawk
드론 제작 노트 : drone 실무자들의 현장 기법
(2013~2038) 미국의 무인체계 통합 로드맵
KOREAN MANAGEMENT SCIENCE REVIEW
Dong-Hyun Ko; Bong-Kyu Han; June-Young Bang; Young-Ho Cha한국기계기술학회지
이우람한국항공우주학회지
박선후; 이상구; 신상준한국군사과학기술학회지
최홍철, 여현구, 서중하, 조재봉, 전용균Iranian Journal of Science and Technology - Transactions of Mechanical Engineering
Manshadi, M.D.; Jamalinasab, M.Russian Engineering Research
Antsiferov, S. I.; Lozovaya, S. Yu.; Karachevtseva, A. V.; Sychev, E. A.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Cristea, G.; Andreescu, C.; Iozsa, M.D.; Constantinescu, D.M.대한산업공학회지
변재현; 김용태; 이민지대한산업공학회지
변재현, 김용태, 이민지International Journal of Thermofluids
Pedklah Kamonsukyunyong; Tossapon Katongtung; Thongchai Rohitatisha Srinophakun; Somboon SukpancharoenIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Asma Hanif; M. A. Raza; Huishu Li; M. Abdullah; M. KamranDrones
Mohamedzain A.O.,Chua H.,Yap K.,Uthayasurian P.,Jiehan T.International Journal of Mechanical Sciences
Yap Y.L.,Toh W.,Giam A.,Yong F.R.,Chan K.I.,Tay J.W.S.,Teong S.S.,Lin R.,Ng T.Y.Aircraft Engineering and Aerospace Technology
Shahmiri, F.; Sargolzehi, M.; Shahi Ashtiani, M.A.Engineering Optimization
Bouajila W.,Shimoda M.,Riccius J.Manufacturing and Service Operations Management
Boutilier J.J.,Chan T.C.Y.Acta Astronautica
Acosta G.,Hassanalian M.Journal of Mechanical Science and Technology
전상욱, YongManagement Decision
Dijoy Johny; Sidhartha S. Padhi; T.C.E. Cheng한국항공우주학회지
권형일, 이슬기, 최성임, 김근배전선 / 대학원
이 과목은 최근 항공공학분야에서 관심이 집중되고 있는 무인 드론, 도심교통항공(Urban Air Mobility)에 이용되는 수직이착륙기에 대한 공기역학적 특성, 비행 성능 해석, 형상 설계, 하이브리드 분산추진 및 운용환경과 관련된 다양한 기초 이론을 제공하고, 이를 바탕으로 주어진 설계 요구 조건에 대해 개념설계 프로그램을 이용하여 목표하는 수직이착륙기의 개념설계 실습을 해봄으로써 수직이착륙기의 성능과 체계에 대한 종합적인 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다.전선 / 학사
“항공드론빅데이터알고리즘”은 드론 기술과 인공지능의 융합을 탐구하는 수업이다. 드론은 자율비행, 데이터 처리, 기계학습 등 다양한 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 환경 속에서도 효율적으로 임무를 수행한다. 드론에서 인공지능의 궁극적인 목표는 대량의 데이터를 수집하고, 이를 임무에 맞게 최적화하여 운영하는 것이다. 본 과목에서는 드론이 수집하는 방대한 양의 데이터가 자동화된 방식으로 처리되는 방법을 이해한다. 학생들은 빅데이터 알고리즘의 기본 개념을 배우고, 이를 통해 실질적인 데이터 분석 기법을 습득한다. 특히, 수집된 빅데이터를 활용하여 실제 드론 임무에 적용할 수 있는 사례를 통해 이론과 실무의 연계를 강화한다. 또한, 데이터 분석 과정에서의 도전 과제와 해결책을 모색하고, 최신 기술 동향을 반영하여 학생들이 변화하는 드론 산업에 적응할 수 있도록 돕는다. 궁극적으로, 학생들은 드론의 데이터 분석 역량을 강화하고, 이를 통해 효과적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 배양한다.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 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 세미나는 경영전략 연구에 관심 있는 대학원생들을 대상으로 연구방법론의 이론과 실제를 학습하는 것을 목표로 한다. 세미나에서는 research design, construct measurement, causality establishment 등 연구방법론의 주요 주제를 수강생 자신의 프로젝트를 바탕으로 1) archival research , 2) survey research . 3) field research 등의 다양한 방법론을 통해 익히도록 한다. Quasi-experiment, panel construction, content analysis 등의 세부 주제 역시 다루어질 것이다.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
이 교과목은 드론 운용에 필요한 기본 이론과 실습을 함께 다루는 과목으로, 드론의 비행 원리, 제어 시스템, 관련 항공법규, 그리고 실제 운용 기술에 대한 체계적인 기초를 제공한다. 수강생들은 드론의 구조와 주요 센서 및 장비에 대한 기초 지식을 습득하고, 안전한 비행을 위한 규정과 절차를 학습한다. 또한, 시뮬레이션 및 실제 조종 실습을 통해 다양한 비행 모드와 임무 수행 방법을 경험할 수 있다. 본 강좌는 이론(2시간)과 실습(2시간)을 병행하여 진행되며, 이를 통해 학생들은 단순한 기기 조작을 넘어 드론 운용 전반에 관한 종합적 역량을 기를 수 있다. 나아가 항공우주공학적 관점에서 드론 기술의 발전 방향과 응용 가능성에 대한 이해를 확장하여, 향후 전문 분야 학습 및 연구로 이어질 수 있는 기반을 마련한다.전선 / 대학원
이 세미나는 다음 몇 가지 주제 중 하나로 구성될 수 있으며, 어디에 초점을 둘 것인지는 세미나 참가자들의 수요에 따라 결정한다. 첫째, 미국정치의 작동 원리를 이해하기 위해 다양한 기존 연구들을 검토한다. 둘째, 미국정치를 사례로 한 최근 정치 이론들을 분석, 평가한다. 셋째, 다양한 영역에서 미국의 행태를 파악한다. 특히 미국외교정책을 내정적 기반에서 이해한다. 넷째, 최근 정당, 선거 및 다양한 정책들을 중심으로 최근 미국정치의 변동을 파악하고 전망한다.전필 / 학사
본 과목에서는 항공우주공학 시스템에 대한 전반적 기초지식과 공학설계절차 및 기준을 강의를 통해서 학습하고 최신 CAD 기술과 3D 프린팅 제조기술 실습도 병행하여 공학설계기술을 배운다. 기계제도 이론 및 CAD 실습, 항공우주공학 시스템 개론, 구조 및 재료 이론, 3D 프린팅 제조기술 강의와 Idea Factory 3D 프린팅 워크샾을 통해 설계-제작-실험-평가로 구성된 팀 프로젝트를 수행한다. 팀 프로젝트를 위해서 경량이면서, 복잡한 형상을 갖는 엔진 부품, 무인기/드론 날개, 또는 CubeSat 등과 같은 항공우주공학 시스템을 위한 구조물 원형제작에 적합한 3D 프린팅 제조기술을 적극 활용한다.전선 / 대학원
항공기의 유도제어시스템 설계를 위한 기본원리를 다룬다. 선형시스템의 가제어성, 가관측성, 안정성 등 선형제어이론의 기본원리를 학습한다. 그리고 항공우주제어시스템 설계에 많이 사용되는 고유공간 지정법을 이용한 제어기 설계기법, 선형 최적제어이론 및 출력제어를 이용한 최적제어기 설계기법, 그리고 모델추종 제어기법 등 다양한 선형제어시스템 설계기법에 대한 이론 및 수치기법을 다루고 항공기, 인공위성 및 발사체의 유도제어시스템 설계에 적용한다.전선 / 대학원
항공기와 우주비행체에 대한 운동방정식을 유도하고 각 항의 물리적인 의미를 해석한다. 유도한 운동방정식을 자동비행 및 제어에 적용하기 적합한 식인 State Space 식으로 변형하고, 다양한 자동비행 모드에 대해 제어기를 설계하고 모사함으로서 항공우주비행체의 자동비행에 대한 전반적인 시스템을 이해한다. 또한 항공우주 시스템의 성능을 개선하기 위한 다양한 제어시스템을 공부한다. 항공우주 시스템의 동특성을 고려하여 모델링하고, 비선형제어이론, 적응제어이론, 지능제어이론, 신경망 이론 등의 개념을 배우고 이를 적용하여 시스템 특성을 해석하고 고급 유도 제어 시스템을 설계한다.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
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.논문 / 대학원
본 교과목은 (협동과정)우주시스템전공 소속의 대학원생들이 창의적이고 우수한 우주시스템 전공의 학위논문을 쓰기 위하여 지도교수와 적절한 주제를 선정하여 관련된 문헌을 강독하고 분석하여 연구한 바를 지도교수와 정기적으로 토론한다. 본 교과목은 우주시스템 관련 연구 분야인 위성시스템, 발사체시스템, 우주추진, 희박공기역학, 우주소재, 우주과학, 위성활용을 통한 지구과학, 대기과학 및 해양과학 등의 분야에서 특정 주제를 선정하여 이론, 실험, 모델링, 설계, 해석, 제작, 시스템 엔지니어링 등의 다양한 연구방법을 적용하여 해당분야에서 우주시스템 분야 진보를 위한 전문가와 리더가 되기 위한 기초 및 응용 연구를 하는 것으로 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 항공기 유도제어기의 설계 및 최적궤적 설계를 위한 최적화기법을 다룬다. 우선, 변분법을 이용한 최적해의 필수조건을 유도하고, 제어시스템 설계를 위한 형태로 공식화한다. 최적제어이론의 대표적인 문제인 최단시간 제어기법, 최소 연료소모 제어기법 등을 다룬다. 최적제어문제의 일반적인 유형인 두점경계치 문제에 대한 수치해법을 연구하고, 항공기/발사체의 최적궤적을 설계하기 위한 문제에 적용한다.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 / 학사
본 교과목은 항공기의 동적특성을 이해하고, 비행 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 항공기 조종성 및 안정성에 대한 내용을 다루고, 항공기가 정적으로 안정하도록 설계하기 위한 기하학적 및 공력특성을 해석적으로 다룬다. 뉴톤의 제2법칙을 이용하여 강체인 항공기의 비행운동특성을 묘사할 수 있는 비선형 운동방정식을 유도한다. 항공기의 동특성을 이해하고, 제어시스템을 설계하기 위해서 주어진 평형상태에 대하여 선형화하여, 단주기/장주기 운동 등의 항공기 운동특성을 학습한다. 동적 안정성 증대 및 조종성 증대를 위한 제어기 설계기법을 학습한다전선 / 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 / 학사
본 수업은 디자인관련 작업 시 디자인전반에 대한 리서치 방법론을 배운다. 특히 설문조사 기법, 인터뷰 기법, 자료 조사 방법을 익힌다. 또한 통계기법을 배워서 디자인에 관련된 데이터를 기초통계법을 배우며, 통계를 활용하여 선호도 조사나 만족도 조사 등이 가능하도록 한다.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.