최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.
고리 1호기 원전 수명 연장을 위한 가압열충격(Pressurized Thermal Shock : PTS) 해석은 확률론적 안전성 평가 방법에 따라 수행된다. 본 연구는 가압열충격 상세 해석 연구의 일환으로 가압열충격 해석을 위한 계통해석시 사용되는 최적 평가(Best Estimate) 방법과 기존의 PCT(Peak Cladding Temperature) 관점의 해석에 사용되는 결정론적 안전성 평가 방법간의 해석 방법론 차이에 의한 열수력 거동의 상이점을 평가하기 위함이다. 이를 위해 1998년 설치 예정인 고리 1호기 교체 증기발생기(Replacement Steam Generator ; RSG) 안전성 분석 보고서$^{[1]}$ 의 주증기관 파단사고 해석 결과와 동일한 파단 크기 및 운전 출력에 대해 최적 평가 방법론에 따라 해석된 본 연구의 해석 결과를 비교, 평가하였다. 해석 결과 전출력 소형 주증기관 파단 사고에서는 터빈 유량 모델링 및 반응도 계수, 고온 영출력 대형 파단 사고에서는 가압기 모델, 반응도 계수 및 정지여유도가 해석 방법론에 따른 열수력 거동의 차이에 영향이 큰 것으로 평가되었다
순간전압강하에 대한 다양한 전력품질 보상기기에 대한 투자 여부를 결정하기 위해서는 장비에 대한 기술적이고 경제적인 분석이 필요하다. 전력품질 보상기기에 대한 수명비용을 분석하기 위해 반복 수행에 있어 강력한 모델인 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 위험도 평가를 수행하였으며, 확정모델의 분석 결과와 비교하였다. 확률론적 분석을 통하여 불확실성을 반영한 보다 현실적인 위험도 평가 결과를 얻을 수 있다.
군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.
본 논문은 최근 이슈가 되고있는 창업화성화에 따른 대학 및 민간 창업교육에 있어 기술창업 분야에 가치 기반 비즈니스 모델을 교육하는 방법론에 대해 제안한다. 가치이론은 심리학자인 Rokeach와 Schwartz, 컨설팅회사인 Roper에 의해 다양하게 연구되어왔으며 사용되어 왔다. 가치란 인간이 요구하는 것으로써 제품이나 서비스에서 제공되고 있다. 이러한 가치에 따라 비즈니스 모델을 교육하는 방법은 가치의 결정, 시나리오의 작성, WWH 테이블의 작성, 비즈니스 프로세스의 작성, 가치 맵의 작성 과정을 거쳐 기술창업의 비즈니스모델화가 되는 과정을 실습함으로써 이루어진다. 본 연구는 이러한 교육 프로세스를 정의하며, 특히 현재 기술창업교육이 활발하게 이루어지고 있는 공학대학에서 사용할 수 있는 방법론을 제공한다.
파이로 처리 방사성 폐기물 처분 시스템 A-KRS에 대한 결정론적, 확률론적 안전성 평가가 가능하도록 골드심 프로그램을 개발하였다. 처분장에서 핵종이 유출되어 다양한 처분 시스템 내 매질을 이동하는 것에 관련된 주요 시나리오를 도출하기 위하여 처분 시스템을 구성하는 각 요소 별로, 그리고 처분 시스템 내 핵종의 이동에 관여하는 FEP을 인지 선별하여 수학적 모델을 개발하고 이를 골드심 템플릿 프로그램으로 개발하였다. 이 프로그램을 이용하여 폐쇄후 방사선적 안전성 평가를 결정론적으로 수행하여 5개의 정상 및 비정상 시나리오를 평가하여 그 결과를 상호 비교하였다.
최근 유지관리 단계에서 BIM (Building Information Modeling)을 이용하여 시설물 유지관리 효율성과 성능개선을 도모하기 위한 연구들이 시작되고 있다. 현행의시설물 유지관리 업무에서는 준공도서를 효과적으로 활용하고 있지 못하고 있으며, 유지관리 단계의 의사결정을 위한 정보체계 미흡, 자산관리 체계 미흡 등으로 효율성 측면에서 유지관리 운영의 한계를 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 시설물의 3차원 형상정보 관리체계와 능동적 의사결정 모델 등 BIM기술을 활용한 유지관리 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 핵심인 BIM모델을 활용함으로써 시설물의 유지관리 정보의 통합관리와 시설물 성능관리에 대한 효율적 의사결정을 지금보다 쉽게 할 수 있을 것이다.
본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
GIS에서 공간분석은 최종 사용자의 의사결정을 돕는 중요한 수단을 제공한다. 다라서, 분석을 위해 사용되는 질의 모델은 질의 자체의 구문구성이나 질의를 이용하는 최종 사용자와의 상호작용적인 측면에 있어서 사용자관점을 지원할 수 있어야 한다. 질의 모델의 구문구조에 있어서 기존의 설계방법은 속성 데이터 베이스 검색을 위한 속성연산을 위주로 하여 공간연산을 위한 연산자들을 기존의 구문구조에 추가하는 형태의 접근방식을 취하였다. 그러나 속성검색을 위해 정의된 구문구조를 확장하여 공간연산을 처리한 방식은 공간연산이 가지는 특성을 고려했을 때 질의의 구문구조가 비일관적이고 부자연스럽다는 문제점들이 많은 연구들에서 제기되었다. 본 논문에서는 공간 질의가 공간분석을 위한 방법론이라는 기본 개념에 기초하여 공간연산을 자연스럽게 처리할 수 있는 질의모델의 구문구조 설계에 대한 방법론을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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