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본 연구는 데이터 수집이 어려운 건설기계 조립라인과 같은 환경에서 동영상 데이터를 활용한 시뮬레이션 입력 모델링 절차를 제안합니다. 동영상 데이터 기반 작업 분석을 통해 측정시간을 산정하고 시뮬레이션 입력 분포로 활용하여 시스템의 생산성 지표를 분석합니다. 제안된 절차는 데이터 부족 상황에서 시뮬레이션을 활용한 의사결정 지원에 기여할 것으로 기대됩니다.
Simulation modeling handbook : a practical approach
Simulation for nuclear reactor technology : proceedings
Discrete and continuous simulation : theory and practice
Analytical methods for dynamics modelers
Manufacturing scheduling systems : an integrated view on models, methods and tools
Performance analysis of manufacturing systems
Manned systems design : methods, equipment, and applications : proceedings
Transforming Schools into Community Learning Centers
Agent-based computer simulation of dichotomous economic growth
Interacting particle systems
Automatic algorithm selection for complex simulation problems
소성가공 공정의 거시적 모델링
Handbook of simulation : principles, methodology, advances, applications, and practice
Modelling and simulation of human behaviour in system control
Queueing theory in manufacturing systems analysis and design
Large-scale optimization with applications
Simulation modeling methods
(건축 시뮬레이션 시대와) 도면의 죽음
Simulation-based case studies in logistics : education and applied research
임베디드 시스템을 위한 소프트웨어 공학 총론
한국건설관리학회 논문집
황호정, 김경주, 김경민, 서형범Journal of Manufacturing Systems
Ruane P.,Walsh P.,Cosgrove J.IFAC PAPERSONLINE
Ruane, Patrick; Walsh, Patrick; Cosgrove, John한국시뮬레이션학회 논문지
임영현; 주학종; 김태경; 서경민Robotics and Computer-Integrated Manufacturing
Mo F.,Rehman H.U.,Monetti F.M.,Chaplin J.C.,Sanderson D.,Popov A.,Maffei A.,Ratchev S.International Journal of Engineering Business Management
AGGOGERI, Francesco; FAGLIA, Rodolfo; MAZZOLA, Marco; MERLO, Angelo GiovanniApplied Sciences (Switzerland)
Trebuna P.,Kliment M.,Pekarcikova M.Procedia CIRP
Mahmood, Kashif; Karaulova, Tatjana; Otto, Tauno; Shevtshenko, EduardInternational Journal of Computer Integrated Manufacturing
Fábio Coelho; Rodrigo Macedo; Susana Relvas; Ana Barbosa-PóvoaInternational Journal of Computer Integrated Manufacturing
Coelho F.,Macedo R.,Relvas S.,Barbosa-Póvoa A.Procedia Engineering
Bako, Branislav; Božek, PavolInternational Journal of Advanced Manufacturing Technology
Zareh P.,Urbanic R.J.Operations Research Perspectives
Yamashiro H.,Nonaka H.Procedia Manufacturing
Philipp Theumer; Alexander Zipfel; Daniel HerdegJournal of Systems Science and Systems Engineering
Kim, Junpil; Cho, HyunboJournal of Construction Engineering and Management
Colin, Jeroen; Vanhoucke, MarioProcedia CIRP
Chiò, Edoardo; Alfieri, Arianna; Pastore, EricaKSCE Journal of Civil Engineering
Yun, Seok-heon; Jun, Ki-hyun; Son, Chang-baek; Kim, Sang-chulProcedia CIRP
Illgen, Benjamin; Sender, Jan; Flügge, WilkoProduction Engineering
Greinacher, S.; Overbeck, L.; Kuhnle, A.; Krahe, C.; Lanza, G.전선 / 학사
본 과목에서는 시스템의 시간경과에 따른 상태변화를 컴퓨터를 이용하여 추적하고 분석하는 시뮬레이션 기법의 제반 사항을 컴퓨터 프로그래밍 언어와 시스템 이론, 그리고 통계학 이론을 중심으로 공부하게 된다. 우선 시스템과 모델링의 기본개념을 공부한 후 시뮬레이션의 이론적 배경이 되는 난수발생 기법, 적합도 검정 및 확률적 시뮬레이션의 기법, 결과분석 기법, 분사감소 기법을 공부한다. 그리고 두 세 종류의 시뮬레이션 팩키지를 공부하면서 산업공학과 관련이 깊은 제조 시스템이나 FMS(Flexible Manufacturing System) 등 자동화 시스템에 대한 응용연구를 시도한다. 시간이 허락할 경우 가상현실을 이용한 시뮬레이션도 취급될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 나날이 복잡해 지고 있는 최첨단 시스템들의 실제 개발 비용 및 기간을 단축시키기 위하여 인더스트리에서 널리 쓰이는 복합 시스템 모델링 기법들 및 이를 이용한 시뮬레이션 방법들에 대하여 공부한다. 학생들은 시스템의 모델링 컨셉 정의, 모델링을 위한 시스템 분할, 상세 모델링 및 통합 모델링에 대하여 공부한다. 그리고 기 구축된 시스템 모델들을 이용한 다양한 분석 기법들에 대하여 여러 예제들을 사용하여 공부한다. 또한 학생들은 본 강의에서 습득한 모델링 기법들을 이용하여 제조 시스템, 교통 시스템 및 유통 공급망 시스템 등의 복잡한 시스템 모델들을 구축하고 구축된 모델들을 과학적인 분석 방법들을 통하여 개선하는 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
컴퓨터 모델링에서는 컴퓨터를 구성하는 각종 자원을 정량적으로 모델링하여 여러 가지 환경하에서 어떻게 동작하는지를 이해하고 성능 분석을 하는 기법을 익힌다. 이를 위해 본 강의에서는 통계적 과정, 분포이론, 확률론등의 기본적 모델링 지식과 함께 실제 시스템에의 적용 방식, 적용 사례 등을 교육한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 나날이 복잡해 지고 있는 최첨단 시스템들의 실제 개발 비용 및 기간을 단축시키기 위하여 인더스트리에서 널리 쓰이는 복합 시스템 모델링 기법들 및 이를 이용한 시뮬레이션 방법들에 대하여 공부한다. 학생들은 시스템의 모델링 컨셉 정의, 모델링을 위한 시스템 분할, 상세 모델링 및 통합 모델링에 대하여 공부한다. 그리고 기 구축된 시스템 모델들을 이용한 다양한 분석 기법들에 대하여 여러 예제들을 사용하여 공부한다. 또한 학생들은 본 강의에서 습득한 모델링 기법들을 이용하여 제조 시스템, 교통 시스템 및 유통 공급망 시스템 등의 복잡한 시스템 모델들을 구축하고 구축된 모델들을 과학적인 분석 방법들을 통하여 개선하는 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
생체 시스템을 해석하기 위하여 컴퓨터 내에서 모델로 구현하고, 이 모델을 통하여서 생체 시스템의 특성을 연구하는 시뮬레이션 방법 등에 대하여 공부한다. 생체시스템에서 발생하는 데이터들을 수집하고 분석하여, 이 현상을 가장 잘 나타내는 모델을 컴퓨터 내에서 구현하는 과정과 방법들에 대하여 공부한다. 도출된 모델에 대하여 모델의 입력을 변화 시켜가며 출력으로 관찰하고, 이를 실제의 데이터와 비교하여 그 차이점을 다시 모델의 수정과정으로 feedback시킨다. 도출된 모델을 이용하여 임의의 입력 변수를 가하고, 이에 대한 모델의 출력을 통하여 생체에서의 현상을 유추한다.전선 / 대학원
의료정보시스템은 일반적인 정보시스템에 비교하여 매우 복잡한 데이터의 흐름을 관리하여야 한다. 또한 데이터의 용량이 많을 뿐만 아니라 전체시스템은 빠른 응답속도를 유지해야 하는 조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 병원에서 발생되는 업무의 흐름을 분석하고 이를 객체 관계형 모델 (entity relationship diagram)로 표현하는 기법을 배운다. 또한 객체관계모델을 토대로 관계형 데이터베이스를 설계하는 과정을 배우게 되며, 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 제약조건들의 의미와 구현방법들을 배운다. 또한 구축된 toy system을 이용하여 대용량 데이터베이스 평가 및 시스템의 성능 평가를 위한 평가모델의 설계 및 구현방법을 배운다.전선 / 대학원
본 과목은 산업 현장에서 발생하는 다양한 확률적 문제를 이해할 수 있는 통계적 지식을 소개하고, 소프트웨어를 활용하여 사례를 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기의 전반부에는 확률 변수 및 분포(이산분포, 뿌와송분포, 정규분포, 감마분포 등등), 통계적 추론·추정에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 제품 생산과 품질관리 등에 어떻게 활용할 수 있는지 배운다. 또한 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있는 다수의 예제를 학습하고, R 프로그램을 이용한 실습을 수행한다. 학기 후반부는 공학도로서 사례 중심의 문제 해결 능력을 배양하기 위한 강의가 제공된다. 제시된 사례를 바탕으로, 학생들은 스스로 문제 정의 – 변수 정의 – 가설 수립 – 통계 모형 설정 – 모형 분석 – 결과 해석의 과정을 거치게 되고, 이를 통해 산업 현장에서 발생하는 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있다. 이론 학습 위주의 기존 통계 강의와 대비했을 때, 공학자를 위한 통계는 제품의 품질관리, 신뢰도 향상 등과 관련된 다양한 사례를 직접 해결해 봄으로써 통계학을 이용한 공학적 문제 해결 능력을 실질적으로 높일 수 있다는 면에서 차별성이 있다.전선 / 대학원
이 강의는 다양하게 주어진 목표물의 설계 및 제작 실습을 사물인터넷(IoT)을 응용하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 사물인터넷 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷을 위한 응용 개발, 시스템 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습한다. 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습한다. 설계된 임베디드 시스템의 동작을 검증하고, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과보고서 작성 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
본 교과목은 빅데이터, 인공지능 등 데이터 과학 이론을 소개하고 다양한 방법론 및 모델들을 효과적으로 건설산업에 적용할 수 있도록 교육함으로써, 수강생들이 공정관리, 예산관리, 안전관리 등 성공적인 건설사업관리에 필요한 객관적인 의사결정 능력을 함양할 수 있도록 한다. 보다 구체적으로 공정 및 예산계획, 설계변경 서류, 각종 보고서 등의 기초적인 현장 데이터부터 물가지수, 수주액, 안전통계 등 산업 차원의 데이터까지 건설산업에 존재하는 다양한 종류의 데이터 및 그들의 특성을 파악하고, 데이터를 정보화/지식화하여 성공적인 의사결정을 지원할 수 있도록 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 분석 방법론을 교육한다. 또한, 가속도, 진동, 온도, 소음, 영상, 위치좌표 등 센서 및 카메라를 이용하여 실시간으로 수집되는 빅데이터를 분석하여 시시각각 변하는 현장 상황을 효과적으로 이해할 수 있는 첨단기법을 소개한다. 본 교과목은 지금껏 경험적이고 직관적인 의사결정이 주를 이뤄 온 건설현장에 데이터 중심의 사업관리 방법론을 소개함을 목표로 한다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 대학원
선박건조 과정의 주요 프로세스와 설비를 정의하고, 공정계획과 일정 계획을 소개한다. 선박건조과정의 목표를 생산성, 납기, 품질, 비용으로 구분하여 평가하는 기법을 소개한다. 최근의 생산경영 기법인 경영혁신(PI), 제약이론, 식스 시그마, 린 생산 이론을 소개하고 선박건조 과정에 적용한다. 수강생들은 그룹별로 프로젝트를 수행하여, 강의에서 배운 내용을 실제 적용하는 훈련을 한다.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
본 강좌는 시스템생물학 교과목으로 (1) 시스템 선정 및 교란, (2) 오믹스 데이터 생산, (3) 주요 분자 선별, (4) 네트워크 모델링 및 분석, (5) 주요 조절 메커니즘 가설 수립, (6) 실험적 검증에 해당하는 시스템생물학의 기본 방법론을 수업한다. 또한 방법론 이해를 위해 필요한 오믹스 기술, 기본/심화 통계, 데이터 통합, 네트워크 분석법, 시스템 디자인/오퍼레이션 원리 등을 함께 강의함. 마지막으로 학습한 방법론의 실제 문제에 대한 간접적 경험을 습득을 위해 실제 생물학적 문제에 적용한 사례를 강의함.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 대학원
지역에 위치하는 산업 시설은 각 지역의 무리 사회적 입지와 산업의 특성을 입체적으로 고려하여 계획, 설계, 시공 및 운영되어야 한다. 본 강좌에서는 이와 같은 지역산업시설의 계획 및 설계에 있어 제반 요소들을 복합적으로 고려하기 위한 시스템적 접근법과 기법들에 대하여 강의한다. 또한, 지역산업시설의 계획, 설계, 시공, 운영 및 유지 관리에 이르는 생애주기동안 최적의 효율을 발휘하도록 하기 위한 시스템공학적 기법들을 강의하고 실제 사례에 이를 적용하여 봄으로써 현실적인 지역산업시설 설계 방법론은 강의한다. 본 과목을 이수하기 위해서는 공학수학과 응용구조해석 등에 관한 기본적인 지식이 필요하다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 학사
통계분석 결과를 정확히 이해·해석하기 위한 확률과 기술통계, 가설검정, F 분포와 분산분석, 회귀·상관, 범주형·빈도 분석을 다룬 뒤, 머신러닝의 핵심 개념을 가볍게 소개한다. 간단한 분류·회귀·군집 알고리즘 및 기초적 모델 해석 가능성과 윤리·편향 이슈를 실습 중심으로 학습한다.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 내용을 주요 강의 내용으로 구성한다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.