본 연구는 제한된 수의 핵연료의 경험적 파손자료로부터 핵연료 파손 확률을 현실적으로 예측하기 위해 결정론적 모델로부터의 파손화률 예측치와 실제 경험적 자료로부터의 파손 확률 예측치를 접합하는 방법을 시도하였다. 이 접합 방법에 의한 파손 화률 예측치는 결정론적 모델 또는 경험적 파손 자료로부터의 독립적인 예측치보다 신뢰도가 높다. 본 연구에서는 핵연료 성능 예측코드인 SPEAR의 방법론을 응용한 핵연료 파손 패턴의 체계적 발견법 (hierarchical pattern discovery)이 접합 모델에서의 결정론적 모델로부터의 예측치에 대한 가중치와 패턴 경계를 체계적으로 찾기 위해 고안되었다. 이 연구에서 개발된 접합 방법을 PROFIT모델과 경험적 파손자료를 이용하여 CANDU형 핵연료 재장전중 출력 상승에 의해 수반되는 핵연료파손 예측에 적응시켜 보았다.
연약지반에 시공된 지반구조물의 거동은 구조물 하부의 연약지반이나 인접 지반의 특성에 크게 영향을 받는다. 지반 구조물 설계시 사용되는 지반 특성치는 결정론적인 모델이나 확률론적인 모델을 이용하여 나타낼 수 있다. 일반적인 지반구조물 설계시 사용되는 결정론적인 모델은 설계 파라메타로 단 하나의 대표값을 사용하는 반면, 확률론적인 모델은 이산통계나 확률 밀도함수를 이용한다. 연약지반의 압밀도나 침하량등의 산정 결과는 간극비, 압밀계수, 연직 및 수평방향 투수계수등의 불확실성 요소에 영향을 받는다. 본 연구에서는 연직 드레인을 이용한 개량지반에 대한 침하해석시 사용되는 불확실성 인자들에 대한 영향을 분석하여 보았다. 또한, 변동계수가 침하량에 미치는 영향을 분석하였으며 이들 파라메타들이 압밀도나 침하계산시 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다.
이 논문에서는 이산형 상태 공간 모델에서의 새로운 FIR 필터를 제안한다. 선형성, 무진동성, FIR 구조, 초기 조건과의 무관성등을 디자인 과정에서 고려해서 성능 지표를 최소화 하는 필터를 구한다. 성능지표로는 구간에서 외란 에너지와 현재 추정 에러의 최대 이득으로 생각하며, 이 지표는 일반적인 성능지표와는 다르다. 제안된 필터는 배치 형태로 먼저 구하고, 점화식 형태로 바꿀 수 있음을 보인다. 제안한 필터는 확률론적 시스템의 이동 구간 무편향 FIR 필터(RHUFF)와 유사함을 보인다.
실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.
현재 국내 표준열차하중은 일반철도와 고속철도로 나뉘어져 있으며, 일반철도의 경우 미국의 표준열차하중 혹은 과거 일본의 K하중을 기반으로 하는 L22, 고속철도의 경우 Eurocode의 LM71를 기반으로 하는 HL25 하중 모델을 적용하고 있다. 표준열차하중의 구조물 설계의 출발점이 되는 것으로 매우 중요한데 반하여 국내에서는 표준열차하중 개발과 관련한 연구가 진행된 바가 전무한 상황이다. 반면, 유럽과 일본에서는 선진 설계법 도입과 병행하여 합리적 표준열차하중에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 최근 유럽에서는 새로운 표준열차하중인 LM2000 모델 개발 시 결정론적, 확률론적, 비용효과 분석 등 종합적이고 합리적인 방법에 의해 표준열차하중을 개발한 사례가 있다. 본 논문에서는 국내 표준열차하중 개발을 위한 단계적 접근 중 하나로서 결정론적 분석에 의한 표준열차하중 결정 과정을 분석하였다. 현재 국내 운행 중인 실열차를 기반으로 교량 단면력에 대한 여유도를 평가하여 합리적인 표준열차하중을 제시하고자 하였다.
염해에 따라 발생하는 보수시기와 보수로 유지되는 내구수명은 보수비용 평가에 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 사용하는 결정론적 보수비용 평가는 사용기간의 연장에 따라 계단식으로 증가하게 되며, 보수로 인해 변동되는 내구수명의 변화를 고려하지 못한다. 본 연구에서는 확률론적인 보수시기 및 비용을 평가하기 위해, 염해에 노출된 콘크리트 교각을 선정하였다. 두 가지 배합과 염화물에 노출된 외부 환경조건을 고려하여 염화물 거동을 평가하였으며, 도출된 내구수명과 수명에 대한 확률변수를 변화시키면서 보수시기 및 비용 변화를 분석하였다. 변동계수의 변화에 따른 보수회수는 큰 차이가 발생하지 않았으나, 초기의 내구수명 연장이 구조물의 보수시기 및 비용에 큰 영향을 미치고 있었다. 또한 확률론적 보수비용 산정 모델은 결정론적 모델과 다르게 연속적인 보수비용이 평가되므로 목표내구수명에 따라 보수회수를 감소시킬 수 있는 효과적인 기법임을 규명되었다.
BPM에 대한 많은 관심은 표준의 필요성을 제기함과 동시에 제정된 표준의 보급을 위한 적절한 적용방법론을 요구하고 있다. 본 연구는 프로세스 모형화 측면에서 BPMN(Business Process Modeling Notation) 표준을 자사 BPMS 솔루션 개발에 적용하고자 하는 벤더들에게 유용한 적용 방법론을 제공하는 것을 목표로 시각화, 의미론 구현, 호환성 등의 관점에서 4단계의 표준 적용 수준을 정의하고, 각 단계에서의 수행 방법론과 이슈를 기술하였다. 본 연구를 통해 솔루션 벤더들이 자사의 BPMN 표준 적용 수준과 관련된 의사결정을 하는데 있어서 유용한 참조 모델로서 기능할 수 있을 것으로 기대한다.
암반사면의 대표적인 파괴유형인 쐐기파괴에 대한 확률론적 안정 해석 수행 과정에서 가장 주요한 불연속면의 특성인 전단 강도에 대해 Mohr-Coulomb 모델에 의한 선형적 강도특성과 Barton모델에 의한 비선형적 강도특성이 사면의 안정성 해석에 주는 영향을 비교하고자 하였다. 사면 안정성 해석의 방법으로 결정론적 해석과 Monte Carlo Simulation을 이용한 확률론적 해석을 수행하였으며, 불연속면의 통계적 분석을 수행한 후 $x^2$ 검증을 통해 분포함수를 검증하였다. 해석 대상 사면은 중앙선 O O공구로, 불연속면의 특성을 파악하기 위해 BIPS, DOM, Scanline, 절리면 직접전단 시험자료를 사용하였다. Mohr-Coulomb, Barton모델에 의한 결정론적 해석 결과는 모두 안정한 것으로 나타났으나, 확률론적 해석 결과 두 모델 모두 5% 이상의 파괴확률을 나타냄으로서 잠재적인 불안정성을 가지는 것으로 평가되었다. 또한 Mohr-Coulomb의 모델이 Barton의 모델보다 더 큰 파괴확률을 가지는 것으로 나타났다. 불연속면의 전단강도 정수 산정시 Mohr-Coulomb의 모델은 한정된 실내시험 자료를 가지게 되고, 정확한 점착력의 산정이 어려운 점, 파괴블록의 규모가 작은 경우 안전율이 지나치게 과대 평가될 가능성 등이 있으므로, 합리적인 사면 안정성 해석을 위해서는 강도정수 산정시 적절한 모델 선택이 중요하다.
가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.
상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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