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Deng, Tan; Jia, Yingzi; Liu, Ni; Tang, Xiaoyong; Huang, Mingfeng; Liu, Wenzheng; Hu, Xinjiang; Gu, Yanling
2024 / Journal of Environmental Chemical Engineering
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본 연구는 개선된 적응 부스팅 회전 포레스트 알고리즘과 베이지안 최적화를 결합하여 미세먼지 농도 다중 분류 예측 모델을 제안합니다. 제안된 모델은 가중치 기반 특징 선택 및 데이터 불균형 완화를 통해 예측 정확도를 향상시켰으며, SHAP 방법을 활용하여 모델의 해석 가능성을 높였습니다. 실험 결과, 베이징, 톈진 등 주요 도시에서 평균 10%의 정확도 향상을 확인했습니다.
Atmospheric modeling
Data science for supply chain forecasting
Bringing Bayesian models to life
Wind climate in cities
Tools and applications with artificial intelligence
Handbook of neural computation
geoENV IV: geostatics for environmental applications : proceedings of the Fourth European Conference on Geostatistics for Environmental Applications held in Barcelona, Spain, November 27-29, 2002
Indoor air quality in naturally ventilated schools : indoor air quality in schools
Multivariate analysis, design of experiments, and survey sampling
Meteorological and air quality models for urban areas
Advances in intelligent data analysis : third international symposium, IDA-99, Amsterdam, The Netherlands, August 1999 : proceedings
Electronics, Communications and Networks IV : Proceedings of the 4th International Conference on Electronics, Communications and Networks (CECNET IV), Beijing, China, 12-15 December 2014.
Quantitative risk analysis of air pollution health effects
Handbook of parallel computing and statistics
Traffic simulation and data : validation methods and applications
Intelligent Computing Theories and Application : 15th International Conference, ICIC 2019, Nanchang, China, August 3–6, 2019, Proceedings, Part II
Complex models and computational methods in statistics
Bayesian analysis for population ecology
International Journal of Environmental Research and Public Health
Zou Y.,O’Neill S.M.,Larkin N.K.,Alvarado E.C.,Solomon R.,Mass C.,Liu Y.,Odman M.T.,Shen H.Concurrency and Computation: Practice and Experience
Wu A.,Harrou F.,Dairi A.,Sun Y.International Journal of System Assurance Engineering and Management
Banga, Alisha; Ahuja, Ravinder; Sharma, Subhash ChanderMathematics
Chen Y.C.,Lei T.C.,Yao S.,Wang H.P.Sustainable Cities and Society
Sun W.,Xu Z.Machine Learning with Applications
Ming Wei; Xiaopeng DuAerosol Science and Engineering
Anand M, D.; Sahu, A.; Prakash, J.Entropy
Lin S.,Zhao J.,Li J.,Liu X.,Zhang Y.,Wang S.,Mei Q.,Chen Z.,Gao Y.Environment International
Aguilera R.,Luo N.,Basu R.,Wu J.,Clemesha R.,Gershunov A.,Benmarhnia T.Renewable Energy
Dudáš, A.; Udristioiu, M.T.; Alkharusi, T.; Yildizhan, H.; Sampath, S.K.Atmospheric Research
Li J.,An X.,Li Q.,Wang C.,Yu H.,Zhou X.,Geng Y.a.Environmental research
Wei Q; Chen Y; Zhang H; Jia Z; Yang J; Niu BAerosol and Air Quality Research
Karimian H.,Li Q.,Wu C.,Qi Y.,Mo Y.,Chen G.,Zhang X.,Sachdeva S.IEEE Transactions on Consumer Electronics, Consumer Electronics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Consumer Electron.
Wang, L.; Jin, X.; Huang, Z.; Zhu, H.; Chen, Z.; Liu, Y.; Feng, H.Expert Systems with Applications
Hu K.,Che J.,Xia W.,Xu Y.,Li Y.INDUSTRIAL CROPS AND PRODUCTS
Yu, Min; Yan, Jia; Chu, Jiawei; Qi, Hang; Xu, Peng; Liu, Shengquan; Zhou, Liang; Gao, JunlanAerosol and Air Quality Research
Xianfeng Zhang; Chunlin Wu; Yanlin Qi; Gong Chen; Yuqin Mo; Hamed Karimian; Qi Li; Sonali SachdevaAPPLIED SCIENCES-BASEL
Cihan, PinarAir Quality, Atmosphere and Health
Islam A.R.M.T.,Al Awadh M.,Mallick J.,Pal S.C.,Chakraborty R.,Fattah M.A.,Ghose B.,Kakoli M.K.A.,Islam M.A.,Naqvi H.R.,Bilal M.,Elbeltagi A.Environmental monitoring and assessment
Bian C; Huang G전선 / 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
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.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 / 대학원
본 강좌는 다양한 머신러닝기법을 활용한 기후환경데이터 분석 방법을 소개한다. Linear regression, Logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost, LightGBM 등과 같은 지도 학습 기법에 더불어,K-mean clustering, Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition,Self-Organizing Map (SOM) 등의 비지도 학습 머신러닝 기법들의 구동 원리를 파악할 수 있는 이론 강의와, 이 중 일부를 활용한 실습 과정으로 구성된다. 다양한 머신러닝 기법 기반의 데이터 분석 방법을 비교함으로서 머신러닝 기법들의 장단점을 파악할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
선형시스템의 최적추정자인 칼만필터를 기본으로 하여 모델의 불확실성을 고려한 적응필터 및 강인필터, 계산량을 줄이기 위한 슈미트필터, 다양한 측정치에 대한 내고장을 높이기 위한 분산필터를 소개한다. 또한 비선형 모델에 대한 확장칼만필터를 기반으로 최근에 많은 연구가 되고 있는 무향 칼만필터 (Unscented Kalman Filter)에 대한 특성을 분석한다. 마지막으로 상태변수가 정규분포를 가지지 않을 때 최적의 필터로 최근에 각광을 받고있는 다양한 입자필터 (Particle Filter)를 소개한다. 수업에서 소개된 필터는 INS/GPS 결합시스템과 레이더 추적문제에 적용한다.전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.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
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 학사
건축물의 환경생태학적 특성에 대한 이해를 바탕으로 다양한 환경성능을 만족시킬 수 있는 건축적 요구사항, 건축환경이론에 근거한 환경시스템의 분석, 평가에 의하여 건축환경시스템의 개념 및 기본원리를 파악하고 건축환경계획에 응용하는 방법에 대하여 학습한다.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 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.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
대기 및 생활 환경 내 주요 현상들은 이해하기 위한 다양한 최신의 미량 원소 및 실시간 분석 기술 (MS & Chrom. techniques) 들의 물리 화학적 원리등을 소개하고자 한다. 뿐만 아니라 해당 기술들의 적용 분야. 데이터의 활용 범위, 장점 및 한계등에 대해 소개하여, 기기 활용의 능력을 배양하고자 한다. 또한 실제 측정을 통해 얻어진 데이터를 분석함으로써, 필요한 프로그래밍, 결과 도시법등의 데이터 분석법등의 기술을 익힘으로써, 데이터 해석의 기본을 습득할 수 있도록 한다.전선 / 학사
인공지능의 발전 및 데이터의 축적으로 최근 재료공학분야에서 기계학습이 활발히 적용되고 있고 새로운 재료설계방법으로 떠오르고 있다. 본 강좌에서는 학생들에게 기계학습 및 통계추론에 대한 기초 이론 및 파이썬을 이용한 라이브러리 활용 방법을 강의한다. 이를 바탕으로 학생이 실제 재료 데이터에 기계학습을 적용하고 해석하는 방법을 익히도록 한다.전선 / 학사
유엔 생물다양성협약의 타깃중의 하나인 17% 육상 보호지역 지정은 생물다양성과 생태계서비스 측면에서 뿐 아니라, 경제 사회적 의미에서도 실현가능하다. 최근 연구에 의하면, 생태계보호를 통해 창출되는 편익은 비용을 훨씬 상회한다. 이 강의를 통해 수강생은 보호지역의 현황과 문제점, 그리고 중요성을 이해하고, 보호지역의 지정과 관리를 위한 생태계서비스 지불방식이라는 새로운 형태의 지원 메카니즘에 대한 이론과 실행을 습득한다.