| Deep concatenated residual network with bidirectional LSTM for one-hour-ahead wind power forecasting MS Ko, K Lee, JK Kim, CW Hong, ZY Dong, K Hur IEEE Transactions on Sustainable Energy 12 (2), 1321-1335, 2020 | 191 | 2020 |
| Remaining useful life prognosis for turbofan engine using explainable deep neural networks with dimensionality reduction CW Hong, C Lee, K Lee, MS Ko, DE Kim, K Hur Sensors 20 (22), 6626, 2020 | 75 | 2020 |
| Heat transfer measurement near endwall region of first stage gas turbine nozzle having platform misalignment at combustor-turbine interface H Chung, CW Hong, SH Kim, HH Cho, HK Moon International Communications in Heat and Mass Transfer 78, 101-111, 2016 | 39 | 2016 |
| Multivariate time series forecasting for remaining useful life of turbofan engine using deep-stacked neural network and correlation analysis CW Hong, K Lee, MS Ko, JK Kim, K Oh, K Hur 2020 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp …, 2020 | 29 | 2020 |
| Explainable artificial intelligence for the remaining useful life prognosis of the turbofan engines CW Hong, C Lee, K Lee, MS Ko, K Hur 2020 3rd ieee international conference on knowledge innovation and invention …, 2020 | 25 | 2020 |
| Exhaust temperature prediction for gas turbine performance estimation by using deep learning CW Hong, J Kim Journal of Electrical Engineering & Technology 18 (4), 3117-3125, 2023 | 10 | 2023 |
| Prognosis of the remaining useful life of a turbofan engine using deep neural network and pearson correlation coefficient CW Hong, K Hur Journal of the KNST 4 (1), 078-083, 2021 | 7 | 2021 |
| Convnet-based remaining useful life prognosis of a turbofan engine CW Hong, MS Ko, K Hur 2021 IEEE 4th International Conference on Knowledge Innovation and Invention …, 2021 | 6 | 2021 |
| CNN-RNN 기반의 DNN 을 활용한 DP 선박의 전력부하 예측 홍창우， 허견 Journal of the KNST 4 (2), 121-126, 2021 | 5 | 2021 |
| VSC HVDC 의 그리드 포밍 (Grid Forming) 제어를 이용한 제주계통 블랙스타트 모의 강지성， 홍창우， 진성훈， 허견 대한전기학회 학술대회 논문집, 272-273, 2020 | 2 | 2020 |
| 전기추진 선박의 발전 방향과 실데이터를 활용한 전력 부하 예측 진성훈， 홍창우 Journal of the KNST 5 (1), 97-105, 2022 | 1 | 2022 |
| Short-term power load forecasting of a large vessel using deep stacking network architecture CW Hong, MS Ko, HR Kim, S Kim, K Hur Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 69 (4), 534-541, 2020 | 1 | 2020 |
| 다중 잔차 방식의 딥러닝을 통한 태양광 발전량 단기 예측 고민승， 홍창우， 이광석， 허견 대한전기학회 학술대회 논문집, 381-382, 2019 | 1 | 2019 |
| 항공기용 고압터빈 1 단 노즐 냉각성능평가 정희윤， 김선호， 홍창우， 이동호， 조형희 유체기계 연구개발 발표회 논문집, 125-126, 2014 | 1 | 2014 |
| 다변량 데이터 분석을 통한 효과적인 전력부하 예측: Gas Carrier 사례 연구 홍창우， 김소연 Journal of the KNST 7 (3), 400-403, 2024 | | 2024 |
| 운용 및 정비실적 기반 기뢰탐색음탐기 RAM 목표값 설정 연구 전민규， 최영두， 홍창우， 한민석， 홍순국 Journal of the KNST 7 (2), 237-241, 2024 | | 2024 |
| 직류 배전 계통의 수상함 적용 필요성 및 적용 방안에 관한 연구 김소연， 홍창우 Journal of the KNST 6 (4), 380-386, 2023 | | 2023 |
| 인공지능과 빅데이터를 활용한 예지 정비 (Predictive maintenance) 적용 방안에 관한 연구: NASA Data repository 에 대한 적용을 중심으로 홍창우 국방정책연구 136, 197-228, 2022 | | 2022 |
| 계절적 특성을 고려한 CNN-LSTM 알고리즘 기반의 건물 단기 전력부하 예측 권규현， 홍창우， 진성훈， 허견 대한전기학회 학술대회 논문집, 686-687, 2021 | | 2021 |
| 인공신경망을 이용한 Dynamic positioning 선박의 전력부하 예측 진성훈， 홍창우， 김상현， 허견 대한전기학회 학술대회 논문집, 87-88, 2021 | | 2021 |
Kyeon HurYonsei University在 yonsei.ac.kr 的电子邮件经过验证
