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Mechatronics and intelligent systems for off-road vehicles
Mechatronics and intelligent systems for off-road vehicles
미래 물류환경 고도화를 위한 지하물류체계 구축 연구
Adaptive and multilevel metaheuristics
Autonomous robots : modeling, path planning, and control
Distribution logistics : advanced solutions to practical problems
The concrete delivery problem
HCI International 2023 Posters : 25th International Conference on Human-Computer Interaction, HCII 2023, Copenhagen, Denmark, July 23–28, 2023, Proceedings, Part V
The inverse method : parametric verification of real-time unbedded systems
A View of Operations Research Applications in Italy, 2018
(AI & ADAS 융복합)자율주행차량의 하이테크
I-DEAS를 이용한 3차원 설계
(MATLAB 활용)전기자동차
Metaheuristics for vehicle routing problems
Semantic 3D object maps for everyday robot manipulation
Implementing automated road transport systems in urban settings
Disrupting logistics : startups, technologies, and investors building future supply chains
운전자 운행행태 분석을 통한 사업용 화물차 안전관리방안 : 화물차 운전자의 근로 및 운행·휴게시간 관리를 중심으로
Image technology : advances in image processing, multimedia and machine vision
物流技术与应用 / Logistics & Material Handling
许茜; 曹晓燕; 辛莉; 张桂林技术与创新管理 / Technology and Innovation Management
蒲荣雪; 吴铃; 李国柳; 贾春玉; PU Rong-xue; WU Ling; LI Guo-liu; JIA Chun-yu한국빅데이터학회 학회지
김지연, 강영진, 정석찬, 이훈物流科技 / Logistics Sci-tech
蓝机满; LAN JimanThe International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
박재민, 이상민, 김영민物流技术
张宝华; 刘振宇; 严凤斌; 郭毅; 李创新; Zhang Baohua; Liu Zhenyu; Yan Fengbin; Guo Yi; Li Chuangxin物流技术 / Logistics Technology
赵鹏; 张宏志; 冉艳琼; 李玲; Zhao Peng; Zhang Hongzhi; Ran Yanqiong; Li LingJournal of Computational Design and Engineering
Joung, Youn-Kyoung; Do Noh, Sang物流技术 / Logistics Technology
胡贵彦; 吕丽静; Hu Guiyan; Lv Lijing物流技术 / Logistics Technology
刘宏伟; Liu Hongwei上海管理科学 / Shanghai Management Science
林永昊; 姚明山; 赵磊; 朱道立; LIN Yonghao; YAO Mingshan; ZHAO Lei; ZHU Daoli한국산업경영시스템학회지
정승환物流技术与应用 / Logistics & Material Handling
陈宏程; 贾江鸣; 崔志军工业工程 / Industrial Engineering Journal
林云鹏; 宋爽; 江志斌; 张大力; LIN Yunpeng; SONG Shuang; JIANG Zhibin; ZHANG DaliInternational Journal of Production Research
Mahvash, B.; Awasthi, A.; Chauhan, S.长春大学学报(社会科学版) / Journal of Changchun University
贾春玉; 朴惠淑; 温良; JIA Chunyu; PIAO Huishu; WEN Liang物流技术 / Logistics Technology
刘铁男; Liu TienanTransportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
Chi J.,He S.IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING
Yang, Shuo; Song, Shuai; Chu, Shilei; Song, Ran; Cheng, Jiyu; Li, Yibin; Zhang, Wei软件导刊 / Software Guide
李伟; 邓红涛; 陈红莉; 戴建国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 / 대학원
본 강의는 도로, 철도, 항만, 항공 등의 교통 시스템을 효율적으로 운영하고 관리하기 위한 다양한 방법과 전략을 다룬다. 교통시스템의 최적화는 시스템의 효율성을 향상시키고, 혼잡을 저감하며, 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데에 중요한 영향을 미친다. 이를 위해 본 강의에서는 교통시스템에 대한 기본 개념을 설명하고 신호 제어, 도로 확장, 교통시스템 개선 등을 위한 선형, 비선형 계획법, 동적 계획법, 정수 계획법 등 다양한 최적화 기법들을 사례를 중심으로 설명한다. 또한 최근 이슈가 되고 있는 C-ITS와 스마트모빌리티 서비스를 소개하고 다양한 문제점과 해결방안을 토론한다. 학생들은 각자 교통시스템과 관련한 연구 주제를 선정하고 이를 최적화하는 방안을 제시하는 텀프로젝트를 한 학기 동안 수행한다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전필 / 학사
전기,전자분야와 관련된 프로젝트를 수행한다. 디자인에서부터 기술적인 보고서 제작에 이르기까지 적절한 모든 과정들을 수행할 것이다. 프로젝트는 학생이나 교수진에 의해 주어진다. 프로젝트의 성공적인 완료를 위해서는 제작품에 대한 자세한 설명과 자세한 결과 보고와 프리젠테이션이 필요하다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 학사
이 과목은 학부 고학년생들을 대상으로 한 과목으로, 다양한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 최적화 기법을 다룬다. 본 강의는 수학적 최적화 이론과 이를 구현할 수 있는 알고리즘을 중심으로 구성되어 있다. 강의의 목표는 학생들이 실제 문제에서 최적화 문제를 정의하고, 적합한 알고리즘을 적용하여 효율적으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 주요 토픽으로는 미분과 그래디언트, 괄호법, 국지적 경사, 1계 도함수법, 2계 도함수법, 직접법, 확률적 방법, 모집단 방법, 다중 목적 최적화 등을 포함한다.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.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
“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
이 강좌는 대표적인 친환경 녹색교통수단인 철도교통에 대한 철도공학적 이해 및 교통체계적 분석을 다룬다. 이를 위하여 철도계획 일반, 철도교통수요분석 및 평가, 시설 및 시스템, 운영 및 유지보수 등을 살펴본다. 아울러, 지속가능발전의 교통체계적 내재화를 위한 철도교통의 역할을 논의한다.전선 / 대학원
본 강좌는 차세대 반도체의 고집적·고성능화를 위한 3차원 적층 기술을 소재, 공정, 소자 관점에서 폭넓게 다룬다. 반도체 집적 한계를 극복하기 위한 새로운 설계 패러다임과 이를 구현하기 위한 다양한 기술적 접근을 이해하고, 구조적 특성, 성능 향상 원리, 설계 및 제조 시 고려해야 할 요소를 학습한다. 또한 최신 연구 동향과 응용 가능성을 살펴봄으로써, 수강생이 기초 이론부터 실제 적용까지 통합적인 관점을 갖출 수 있도록 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 / 학사
본 교과목은 이론과 실습으로 구성된다. 이론 부분에서는 생물생산을 위한 기계시스템을 구성하는 주요 장치와 매니퓰레이터 로봇에 대한 운동과 힘 분석의 기초 이론인 운동학(기구학)과 운동역학을 배우고, 실습 부분에서는 기계시스템의 3차원 설계를 위한 3D CAD, 운동과 힘 분석을 위한 다물체 동역학(Multi-BodyDynamics, MBD), 응력 해석을 위한 FEA(Finite Element Analysis)에 대한 기본 원리와 사용법을 익힌다. 또한, 이론과 실습에서 배운 지식을 프로젝트 수행을 통해 활용해본다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
발사체의 관련 기본 원리에 대한 이론적 지식을 습득하고 최신 재사용 우주 발사체 기술과 관련된 설계 원리, 재사용성의 이점 및 기술적 도전 요소들을 이해한다. 재사용 발사체의 시스템 개요부터, 재사용 발사체 설계 기초, 핵심 원칙, 발사 및 회수 방법 등을 배운다. 추진 시스템의 요구사항과 재점화 시스템 설계 및 추진제 관리 등에 대해 학습하고 재사용 발사체에 적합한 구조 설계, 피로와 열 손상 관리, 열 보호 시스템을 학습한다. 또한, 재진입 및 착륙 중의 공기역학적 안정성, 공력 제어 장치 설계, 고도 및 속도 변화에 따른 비행 제어 시스템에 대해 배운다. 시스템 통합과 다학제적 설계 최적화 방안을 이해하고, 최신 기술 및 사례 연구를 통해 재사용 발사체 시스템의 실제 설계 문제 해결 능력을 배양한다. 마지막으로 학생들이 재사용 발사체의 설계 과정과 고려 사항을 깊이 이해할 수 있도록 개념 설계 임무 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
자율주행 이동 로봇공학은 로봇이 임의 공간에서 무인으로 이동하면서 주변을 탐색하고 현재 위치를 추정하면서 동시에 주위 공간의 지도를 작성하는 문제와 경로 계획 및 경로 최적화를 다룬다. 작성된 지도는 로봇이 주변 환경을 인식하는데 사용되며 로봇은 환경과 연속적으로 상호작용하게 된다. 이 내용은 기계 학습의 확률적 추론에 기반하고 있으며 수상/수중 로봇, 지능형 제조 작업 수행, 물류 처리 로봇의 핵심 알고리즘으로 사용된다. 베이즈 필터, 칼만 필터, 입자 필터, 동시적 위치추정 및 지도작성, 확장칼만필터 SLAM, 빠른 SLAM, 그래프 SLAM, 경로 계획 등에 대하여 학습토록 한다. 파이썬/C++ 프로그래밍의 기초 지식을 필요로 한다.전선 / 대학원
도공기술의 고속화와 저평량화에 대응할 수 있는 각종 도공원료, 도공 설비, 계측 및 공정관리 기술을 살펴보고, 특수지 시장의 전망과 국내외 특수지 개발 방향을 토의한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.