본문 바로가기

한용하 (Yongha Han) 논문수  · 이용수 1,213

소속기관
현대자동차
소속부서
버추얼이노베이션리서치랩
주요 연구분야
공학 > 기계공학 > 자동차공학 TOP 10% 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반
연구경력
-
  • 저자정보 . 논문
  • 공저자 . 저널

저자의 연구 키워드

저자의 연구 키워드
#Acceleration-Time Curve
#ACL/PCL Elongations
#AI
#Autoencoder
#Autonomous Driving
#battery electric vehicle (배터리 전기차)
#Battery Fire Safety(배터리 화재안전)
#Bumper Energy Absorber
#combination of components(소재 조합)
#Component Mode Synthesis(부분구조합성법)
#Cowl Top Panel
#Crash box
#Crashworthiness Analysis(내충격해석)
#Crashworthiness(충돌 안전성)
#Deep Learning
#Deep Neural Network (DNN)
#Deformation Mode
#Design of Experiments(DOE)
#Driving Behavior
#Electrochemical analysis(전기화학 특성 분석)
#Energy Absorber
#Energy Absorption Efficiency(에너지흡수효율)
#Equivalent circuit model(등가 회로 모델)
#Explicit Numerical Method(외연적 수치기법)
#Fast Concept Modeller(FCM)
#Finite volume method(유한체적법)
#Flex-PLI Injury
#Force Injury(하중상해)
#Front Bumper Lower Stiffener
#Headform Impact Performance
#HIC(Head Impact Criteria) Injury
#High reliability properties(고신뢰성 물성치)
#kinetic model (반응 모델)
#Legform Impact
#li-ion batteries(리튬 이온 배터리)
#Lithium-ion battery(리튬 이온 배터리)
#Lithium-ion battery(리튬이온 배터리)
#Lower Stiffener
#LS-DYNA
#MCL Elongation
#Mechanical-Electrochemical-Thermal Coupling Simulation(기계-전기화학-열 커플링 해석)
#Modal Participation Factor
#Model Order Reduction(모델축차기법)
#Neural Architecture Search (NAS)
#optiSLang
#Performance Index
#physics-based equivalent circuit battery model(물리 기반 등가 회로 배터리 모델)
#Pseudo-two-dimensional model(P2D 모델)
#RCAR Low Speed Impact
#reaction mechanism(반응 메커니즘)
#Recurrent Neural Network (RNN)
#Response Surface Model(RSM)
#Risk Assessment
#Robust design
#Simple Non-linear Spring Model
#Sliding Mode
#Spectral Clustering
#state estimation and prediction(상태 진단/예측)
#State-space model(상태 공간 모델)
#Stochastic
#Thermal analysis(열적 특성 분석)
#thermal component modeling (열관리 계통 모델링)
#thermal management system(열관리 시스템)
#thermal runaway(열 폭주)
#Tibia Bending Moments
#Upper Legform Impactor

저자의 논문

연도별 상세보기를 클릭하시면 연도별 이용수·피인용수 상세 현황을 확인하실 수 있습니다.
피인용수는 저자의 논문이 DBpia 내 인용된 횟수이며, 실제 인용된 횟수보다 적을 수 있습니다.