해수담수화(SWRO, Sea Water Reverse Osmosis) 플랜트는 장기적이고 지속적인 담수 생산을 위하여 설계단계부터 플랜트의 가용도를 고려하여야 하며, 시간의 흐름에 따라 다양한 형태의 노후 현상이 진행되어 시스템 성능의 저하가 발생하므로 가용도 유지를 위한 고장정비 및 예방정비 계획 수립 등이 필요하다. 해수담수화 플랜트와 같이 복잡한 공학구조로 구성된 플랜트 분야에서는 시스템의 신뢰도 혹은 가용도를 수리적인 방법으로 추정하는데 어려움이 있다. 본 연구는 해수담수화 플랜트에 특화된 소프트웨어 개발을 위하여, RAM 분석 프레임워크와 모델링 방법을 개발하고, 가용도 산출을 위한 이산사건 시뮬레이션 모델을 제안한다. 플랜트 정비의 특성을 고려하여 고장 정비 발생 시, 단일 부품의 수리/교체 뿐만 아니라 분해 정비 수준에 따라 접근 가능한 모든 부품을 동시 정비하는 예방정비 정책을 제안하고, 제안된 방법론에 따라 시뮬레이션 모델 및 프로토타입을 개발하였다. 이를 활용하여 국내외에 건설된 해수담수화 플랜트의 현장 데이터를 기반으로 시스템의 가용도 및 가동률 등을 추정 사례 연구를 수행하였고, 그 결과 실제 플랜트의 가용도와 근접한 결과를 얻었다.

본 논문에서는 반도체 FAB에서의 OHT의 제어기를 검증하는 HIL(Hardware-In-the-Loop) 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 반도체 FAB의 OHT 네트워크에는 수많은 OHT들이 동시에 운영될 수 있으므로 OHT 제어기에 대한 완벽한 검증은 물류 설비 안정성을 보장하는 데 매우 중요하다. 제어기는 정상적인 상황에 대해서 뿐 아니라 예측하기 힘든 비정상적인 상황에 대해서도 고려하여 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 제어기의 검증을 위해 비정상 상황을 생성할 수 있는 레일 네트워크와 OHT를 포함한 가상 환경을 사용하는 HIL 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 제안되는 HIL 시뮬레이션 방법은 구현되었고, 다양한 예제를 통해 테스트 되었다.

군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.

Link-16은 미 해군 및 공군, NATO에 합동 상호운용성을 제공하는 데이터링크로 국내 무기체계에서도 운용되고 있다. 현재 Link-16 운용을 위한 시험환경, 전술모의훈련 및 상호운용성 검증 시험은 해외 SW 및 도구를 통해 전적으로 의존하고 있다. 따라서 Link-16 기반의 운용환경시험 도구의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Link-16 해외도구 기능 분석을 통해 Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 개발하였다. 또한 연동을 위한 SIMPLE 표준 인터페이스를 구현하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석을 위한 기능모델은 사전분석, 실시간 운용분석, 사후분석 기능모델로 구성된다. 각 기능모델에 대한 시험은 해외 SW 및 도구와 SIMPLE 연동을 통해서 수행하였다. Link-16 네트워크 운용성능분석 시뮬레이터를 통해 해외 SW를 대체하게 된다면 우리 군에 맞는 전술훈련 및 네트워크 운용성능분석, 운용(시나리오)검증을 수행할 수 있을 것이다.

장치장 운영전략을 주제로 한 많은 선행연구들은 장치장에 도착한 트럭들을 대상으로 야드 크레인의 작업시간을 최소화할 수 있는 작업순서를 결정했다. 하지만 실제 현장에서는 이미 장치장에 도착한 트럭들의 작업순서를 바꾸는 것은 거의 불가능하여, 도착순서에 따라 작업을 처리해주는 비교적 단순한 전략을 주로 적용해왔다. 이 방식은 작업순서에 대한 혼잡을 줄일 수 있고 관리가 편하다는 장점이 존재하지만, 간섭대기시간과 공차시간의 증가로 작업시간이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 트럭이 야드 장치장에 도착하기 이전에 트럭의 작업 순서를 결정하는 스케줄링 방법을 제안했다. 트럭 도착 이전에 작업을 할당해 주기 위해 트럭의 도착 예정 시간을 추정할 수 있는 Container Pre-Information Notice 정보를 활용하였다. 연구에서 제안하는 스케줄링 방법의 효과성을 검증하기 위해 실제 부산컨테이너터미널의 설비 레이아웃 및 데이터를 이용하여 현업의 방식과 본 연구의 스케줄링 방식을 비교하였다. 그 결과 크레인 작업 시간에 영향을 미치는 공차이동 및 간섭 대기시간이 감소하여 평균 작업 처리 시간이 감소한 것을 확인하였으며, 또한 내부트럭의 대기시간과 외부트럭의 체감 대기시간이 감소하는 효과가 있었다.

최근 우리군은 급격한 인구절벽과 남북한의 화해모드로 인하여 현역 병력을 대폭 줄여나가고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 전시에 동원되는 예비군들의 역할은 갈수록 증대되고 있다. 전쟁 발발 시에 예비군들이 지정된 소집 장소에 도착하는 것은 초기 전투에서 매우 중요하다. 기존의 연구는 군 내부에서 보유하고 있는 극소수의 데이터를 활용하여 분석하였으며 병력동원 지정방법이 변경됨에 따라 실증분석이 제한되는 단점이 존재한다. 본 연구는 경기도 용인시에 거주하는 예비군들에 대한 국방 데이터와 민간의 데이터를 융합하여 전시에 예비군들의 이동경로를 분석하여 규정된 시간에 얼마만큼의 충원이 되는지에 대한 방안을 분석하였다. 분석결과 규정된 시간이내에 예비군들이 모두 소집될 수 없음을 알 수 있었다. 특히 강원도 지역은 70%이하의 결과를 보여주고 있으며, 전쟁초기에 심각한 전투력 약화의 원인이 될 수 있다. 주요원인으로 실거주지와 주소지의 거주지가 다른 점과 교통체증에 의한 과도한 시간이 소요됨을 알 수 있었다. 본 연구는 경기도 용인지역 예비군들을 대상을 분석한 점과 예비군들의 병과를 고려하지 않은 한계가 존재하며, 향후 이런 부분을 보완하여 추가 연구가 필요하다.

사물인터넷(IoT)의 시장 확대로 IoT 기기가 받아오는 정보에 대한 보안성이 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 IoT 센싱 데이터의 비밀성을 보장하기 위한 암호 라이브러리를 구현하고, Android Things 기반 서비스 환경 개발을 통해 이를 검증하였다. 본 연구의 라이브러리는 SEED 암호를 이용하여 데이터에 대한 암복호화 기능을 구현하였고, 센서 정보를 라이브러리에 넣으면 데이터가 데이터베이스에 안전하게 암호화되어 저장될 뿐만 아니라 웹 환경에서도 정상적인 복호화가 되도록 하였다. 본 연구의 기여점은 SEED와 같은 암호기술을 IoT 센서 기반 서비스 환경에서 라이브러리 형태로 구현하여 이의 활용성을 검증하는 데에 있다.