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허만규
2021 / Journal of The Korean Data Analysis Society
Hai
2018 / International Journal of Control, Automation, and Systems
곽현숙; 정해조; 김창경
2023 / Journal of Global and Area Studies
Eun, Y; Cho, Dong-il Dan
1999 / INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL
Kim, Dong Wan; Jun, Indong; Lee, Tae-Jin; Lee, Ji Hye; Lee, Young Jun; Jang, Hyeon-Ki; Kang, Seokyung; Park, Ki Dong; Cho, Seung-Woo; Kim, Byung-Soo; Shin, Heungsoo
2013 / Biomaterials
Amjad W; Alukal J; Zhang T; Maheshwari A; Thuluvath PJ
2021 / Digestive diseases and sciences
Lee JK; Mitchell PJ; Ang SB; Mercado-Asis LB; Rey-Matias R; Li J; Flicker L; Leung E; Choon D; Chandrasekaran SK; Close JCT; Seymour H; Cooper C; Halbout P; Blank RD; Zhao Y; Malhotra R; Unnanuntana A; Woo YL; Noor Z; Yang RS; Tabu I; Islam SS; Chinoy MA; Pande S; Thapa B; Wong RMY; Pande K; Chan DD
2024 / Archives of osteoporosis
나한길, 권용중, 강성용, 강우승, 최명식, 방재훈, 정택균, 이종무, 김현우
2016 / Journal of Ceramic Processing Research
Putra ON; Yulistiani Y; Soedarsono S; Subay S
2023 / International journal of mycobacteriology
Isao Muraki; Tomotaka Sobue; Kazumasa Yamagishi; Shoichiro Tsugane; Norie Sawada; Hiroyasu Iso
2025 / Journal of Epidemiology
de la Hoz, A.; Caripán, P.; Moltedo, B.; Ferrada, N.; Contreras, R.A.
2025 / International Journal of Gastronomy and Food Science
Morsi, Ahmed A.; Faruk, Eman Mohamed; Medhat, Engy; Taha, Neama M.; Ebrahim, Usama Fouad Ahmed
2023 / Journal of Histotechnology
Asadollahi, Mohammad; Alizadeh, Reza; Mahmudi, Reza; Labbaf, Sheyda; Sadrnezhaad, Sayed Khatiboleslam; Atari, Mehdi
2024 / Metals and Materials International
Kang, In-Sik; Kug, Jong-Seong; Lim, Mi-Jung; Choi, Da-Hee
2011 / Climate Dynamics
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본 연구는 DEMETER 모델 데이터를 사용하여 일시적 와류가 외대륙 계절 평균 예측 및 예측 가능성에 미치는 영향을 조사했습니다. 모델들은 와류 활동과 제트 기류 강도에 따라 두 그룹으로 나뉘었으며, 강한 와류 모델은 관측과 유사한 강도를 보였고 약한 와류 모델은 약한 강도를 보였습니다. 강한 와류 모델은 PNA 패턴을 강하게 예측하는 경향이 있는 반면, 약한 와류 모델은 약하게 예측하는 경향이 있으며, 이러한 차이는 와류 피드백 강도의 차이에서 비롯됩니다.
Periodicity and stochastic trends in economic time series
Advances in nonlinear geosciences
Analysis, modelling, optimization, and numerical techniques : ICAMI, San Andres Island, Colombia, November 2013
APCC MME 계절 예측 자료 특성 분석 : 기후변동모드, 영향, 그리고 다중 모형 비교
Comparative performance of U.S. econometric models
Device-level modeling and synthesis of high-performance pipeline ADCs
Dynamics and predictability of large-scale, high-impact weather and climate events
Climate change and climate modeling
An introduction to global spectral modeling
Stochastic physics and climate modelling
Sources of uncertainty in the tropical Pacific warming pattern under global warming projected by coupled ocean-atmosphere models : doctoral thesis accepted by Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Hydrometeorology
Large-scale atmosphere-ocean dynamics
High resolution numerical modelling of the atmosphere and ocean
Numerical modelling of eddy currents
Empirical methods in short-term climate prediction
Economic forecasting
Interhemispheric water exchange in the Atlantic Ocean
Sub-seasonal to seasonal prediction : the gap between weather and climate forecasting
npj Climate and Atmospheric Science
Hardiman S.C.,Dunstone N.J.,Scaife A.A.,Smith D.M.,Comer R.,Nie Y.,Ren H.L.International Journal of Climatology
Kalshetti M.,Chattopadhyay R.,Turner A.G.,Phani R.,Joseph S.,Sahai A.K.Climate Dynamics
Bayr T.,Latif M.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society
Strommen K.NATURE
Bethke, I.; Smith, D. M.; Scaife, A. A.; Eade, R.; Athanasiadis, P.; Bellucci, A.; Bilbao, R.; Borchert, L. F.; Caron, L. -P.; Counillon, F.; Danabasoglu, G.; Delworth, T.; Doblas-Reyes, F. J.; Dunstone, N. J.; Estella-Perez, V.; Flavoni, S.; Hermanson, L.; Keenlyside, N.; Kharin, V.; Kimoto, M.; Merryfield, W. J.; Mignot, J.; Mochizuki, T.; Modali, K.; Monerie, P. -A.; Mueller, W. A.; Nicoli, D.; Ortega, P.; Pankatz, K.; Pohlmann, H.; Robson, J.; Ruggieri, P.; Sospedra-Alfonso, R.; Swingedouw, D.; Wang, Y.; Wild, S.; Yeager, S.; Yang, X.; Zhang, L.Geophysical Research Letters
Saffin L.,McKenna C.M.,Bonnet R.,Maycock A.C.Climate Dynamics
Li, S.; Wu, L.; Zhang, L.International Journal of Climatology
Lee, Yun Young; Kug, Jong Seong; Lim, Gyu Ho; Watanabe, MasahiroGeophysical Research Letters
Thornton H.E.,Smith D.M.,Scaife A.A.,Dunstone N.J.Climate Dynamics
Ham, Yoo Geun; Kug, Jong SeongClimate Dynamics
Lee M.,Im E.,Bae D.Journal of Geophysical Research: Atmospheres
Srivastava S.,Chakraborty A.,Murtugudde R.Climate Dynamics
Chu C.,Hu H.,Yang X.Q.,Yang D.International Journal of Climatology
Jiang Y.,Zhu Z.,Li J.,Miao L.,Miao Z.Physical Review E
Pershin A.,Beaume C.,Li K.,Tobias S.M.Journal of Climate
Song K.,Zhao J.,Zhan R.,Tao L.,Chen L.Weather and Climate Extremes
Acacia S. Pepler; Leandro B. Díaz; Chloé Prodhomme; Francisco J. Doblas-Reyes; Arun KumarAdvances in Atmospheric Sciences
Song, Chentao; Zhu, Jiang; Li, XichenJournal of Climate
Freund M.B.,Brown J.R.,Henley B.J.,Karoly D.J.,Brown J.N.Earth Science Informatics
Sezen, Cenk전선 / 대학원
중위도 지방 저기압의 형성, 발달 및 소멸 과정을 강의한다. 전선 형성의 원리와 상층 제트 스트림과의 관계를 설명한다.저기압과 강수 형성 기구의 역학을 알아본다.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 / 학사
자연에서 발생하는 여러가지 대기현상을 컴퓨터를 이용하여 수치적으로 모의하는 기본적인 방법들에 대해서 소개한다. 실습시간에는 대기과학 연구에 필수적으로 쓰이는 프로그래밍 언어인 포트란을 공부하고, 이를 이용, 여러 가지 대기 물리방정식의 해를 수치적으로 구하고, 이를 가시화하는 연습을 실시한다.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 / 학사
편미분방정식의 가장 기초적 이론들을 고전적 방정식들의 예를 들어 소개한다. 구체적으로 다룰 내용들은 일계준선형 편미분방정식이론, 국소해의 존재성과 유일성, Cauchy-Kovalevsky 정리, Laplace 방정식, 최대치원리, Harnack 부등식, Hilbert 공간의 방법론, 변분원리 등이다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전필 / 대학원
‘정책사례연습’은 현장의 정책사례를 과학적 방법론의 시각에서 분석·토론하고 이를 보고서 실적물의 형태로 산출하는 것을 기본과제로 하며, 이를 통해 경험적 연구 역량의 함양과 문제해결 역량을 배양하는 데 그 목적이 있다. 이는 기존의 이론 중심의 교육에서 탈피하여 현장 밀착형, 사례 위주의 교육으로 전환하고, 이를 통해 세부 정책분야(공공관리·도시교통환경·국제·보건·융합과학기술·그 외 분야에서 정책 처방의 타당성과 실현 가능성을 제고하려는 취지이다. 따라서 정책분야 및 사례별 전문성이 요구되므로 해당 분야의 전문연구자인 여러 교수가 공동으로 순환하며 강의하는 것을 원칙으로 한다. ‘정책사례연습 1’에서는 정책사례를 분석할 수 있는 다양한 연구방법론과 적용례를 제시함으로써 수강생들로 하여금 본인의 관심 정책분야에서 실제 사례를 발굴하여 실적물을 작성할 수 있도록 안내하고, 연구계획서의 작성을 지원한다.전선 / 대학원
철근콘크리트의 내진설계를 강의하며 특히 접합부 및 프레임-벽체시스템에 대한 연구에 치중한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.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 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
미리 정해진 부제와 관련된 내용을 학습한다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학 연구를 설계하는 법과 연구의 다양한 방법론을 이해하는 것을 목표로 한다. 수강생들은 연구 질문을 선정하는 법, 논리와 이론에 기반하여 가설을 세우는 법, 개념을 조작하는 법, 자료를 수집하는 법, 그리고 논리를 검증하기 위해 적절한 연구를 설계하고 수행하는 법을 배우게 된다. 특히 연구설계와 자료 수집에 있어 사례연구, 과정 추적, 필드 인터뷰 등 질적 데이터의 수집 및 연구뿐만 아니라 행정 데이터, 설문조사, 무작위 실험 등 양적 데이터의 수집 및 연구를 모두 포괄한다. 즉 본 강의는 정치학 연구를 위해 선택할 수 있는 전반적인 메뉴(menu)를 소개하고, 연구 질문에 알맞은 방법론을 선택하는 것을 주된 목적으로 한다. 수강생들은 각 방법론적 접근이 갖는 강점과 약점을 이해하고, 과학적 연구의 패러다임 등 방법론적 진화 과정을 학습하게 될 것이다. 또한 수강생들은 한 학기 동안 각자 하나의 연구설계 계획서를 작성하여 평가받게 된다.교양 / 학사
과거 지구환경변화와 메카니즘, 현재의 변화가 과거와 다른점, 미래에 예상되는 지구환경 변화를 배운다. 중점적으로 다룰 내용은 (1) 지구온난화, 오존층파괴와 같은 현재의 인류에 의해 발생된 문제들, (2) 지구초기의 기후, 빙하기-간빙기 순환, 급격한 기후변화와 같은 자연적인 기후변화, 그리고 (3) 미래의 변화와 우리의 책임이다.