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La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Lee, Jae-Hoon / Lee, Jaehak / Kim, Yonghwan / Ahn, Yangjun (2023): Application of Machine Learning for Prediction of Wave-induced Ship Motion. Dans: International Journal of Offshore and Polar Engineering, v. 33, n. 2 (1 juin 2023).

    https://doi.org/10.17736/ijope.2023.mt33

  2. Ahn, Yangjun / Lee, Jeoungkyu / Park, Taehyun / Kim, Yonghwan / Kwon, Chang Seop / Jung, Jun Hyung / Choi, Mun-gwan / Kim, Sang-Yeob (2023): Long-term approach for assessment of sloshing loads in LNG carrier, Part I: Comparison of Short- and Long-term approaches. Dans: Marine Structures, v. 89 (mai 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2023.103381

  3. Ahn, Yangjun / Lee, Jeoungkyu / Park, Taehyun / Kim, Yonghwan (2023): Long-term approach for assessment of sloshing loads in LNG carrier, part II: Grouping method. Dans: Marine Structures, v. 89 (mai 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2023.103398

  4. Lee, Jeoungkyu / Ahn, Yangjun / Kim, Yonghwan / Jung, Junhyung (2022): Sloshing Phenomenon Occurring in the Foremost Two Tanks of LNG Carrier. Dans: International Journal of Offshore and Polar Engineering, v. 32, n. 4 (1 décembre 2022).

    https://doi.org/10.17736/ijope.2022.pf23

  5. Ahn, Yangjun / Kim, Yonghwan (2021): Data mining in sloshing experiment database and application of neural network for extreme load prediction. Dans: Marine Structures, v. 80 (novembre 2021).

    https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2021.103074

  6. Ahn, Yangjun / Kim, Sang-Yeob / Kim, Jieung / Lee, Jeoungkyu / Kim, Yonghwan (2019): Experimental Comparison of Sloshing Loads on Weather Side and Lee Side for LNG Carrier Cargo Tanks. Dans: International Journal of Offshore and Polar Engineering, v. 29, n. 3 (1 septembre 2019).

    https://doi.org/10.17736/ijope.2019.jc742

  7. Ahn, Yangjun / Kim, Yonghwan / Kim, Sang-Yeob (2019): Experimental Study and Method of Sloshing Model Test Considering Gas-Liquid Density Ratio. Dans: International Journal of Offshore and Polar Engineering, v. 29, n. 3 (1 septembre 2019).

    https://doi.org/10.17736/ijope.2019.ts18

  8. Ahn, Yangjun / Kim, Yonghwan / Kim, Sang-Yeob (2019): Database of model-scale sloshing experiment for LNG tank and application of artificial neural network for sloshing load prediction. Dans: Marine Structures, v. 66 (juillet 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.marstruc.2019.03.005

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