• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.443-450
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• 2009

시스템 개발 초기 단계에 시스템의 기능적 요구사항이 제대로 반영되었는지를 검사하기 위해 시뮬레이션 기법을 이용한다. 일반적으로 시뮬레이션은 순차도에 나타난 추상적 시나리오를 바탕으로 상태머신을 직접 또는 랜덤으로 수행하는 행태로 진행된다. 시뮬레이션은 분석자가 직접 수행해야 하므로 많은 시간과 노력이 소요된다. 이 논문에서는 순차도 기반의 상태 머신의 시뮬레이션의 자동화 기법을 제공한다. 일반적으로 순차도와 상태머신의 추상화 레벨이 달라서 순차도에서 상세 시뮬레이션 트레이스를 추출하기가 쉽지 않다. 이 연구에서는 상태 머신을 LTS 모델로 변환하여 합성적 분석, 트랜지션 축약 등의 분석 방법을 적용하여 순차도와 동일한 추상화 레벨로 변환한 다음, 시나리오 포함여부를 검사한 후 해당 시나리오의 상세 시뮬레이션 트레이스를 생성한다. 이러한 시뮬레이션 트레이스는 순차도에 기술된 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 자동으로 수행할 뿐만 아니라, 특정 시스템 상태까지 자동 시뮬레이션할 수 있으므로 시뮬레이션을 효율적으로 진행할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.785-788
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• 2019

최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다.

• 한국기계가공학회지
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• 제8권4호
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• pp.41-47
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• 2009

This research deals with evaluation of machining accuracy for Parallel Kinematic Machine Tool(PKMT) applied parallel type robot system with high precision and stiffness. For this purpose, machine simulation is carried out to foreknow collision and interference between workpiece and tool. Furthermore, on the basis of machine simulation data, PKMT is manufactured. Machining accuracy such as cylindricity straightness, squareness, parallelism circularity, concentricity pitch error and yaw error, is measured by using coordinate measuring machine. Test piece for evaluation of machining accuracy is designed and manufactured under the standard of ISO 10791-7.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.367-372
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• 2003

This paper shows about the machine simulation embodiment when it happened NC equipment and between workpiece and interference collision at 5 axises processing of aircraft parts. And this research has been chosen because of the highest equipment interference occurrence rate at aircraft parts processing of 5 axises horizontal machine. It can verify simulation and machining process through correlation about their dynamic relations. interference, collision as embodied virtual manufacturing system of machining tool, workpiece, and holder etc. that is necessary element in shape of machine tool and function and processing in imagination ball. Also. it verified about interference and collision between NC equipment parts and workpiece, for applied machine simulation to NC Data of actuality aircraft parts of BULKHEAD and FRAME.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권11호
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• pp.30-35
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• 2021

In this study, a machine simulation system was built using the actual scale of an AC-type 5-axis machine tool for mold surface machining that can be used in applications, such as, modeling and machine building, stroke, and collision detection. The validity of the 5-axis machine simulation system was verified by performing tool path generation, post-processing, machine simulation, prototype motion simulation, and an actual cutting experiment. This entire process was intended to activate the 5-axis machining in mold surface machining.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권12호
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• pp.52-59
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• 2004

This paper shows about the machine simulation embodiment when it happens NC equipment and between workpiece and interference in 5 axises machining of aluminium alloy a vehicles parts. And this research has been chosen because of the highest equipment interference occurrence rate at a vehicles parts processing of 5 axises horizontal machine. It can verify simulation and machining process through correlation of their dynamic relations, interference, collision as embodied virtual manufacturing system of machine, workpiece, and holder etc. That is necessary element in shape of machine tool, function and processing in imagination ball. Also, it verifies about interference and collision between NC equipment and workpiece, as it applied machine simulation to NC Data of actuality aircraft parts of BULKHEAD and FRAME. As the result of this study, by removing the equipment interference and collision element which creates NC data, the virtual machine tool it the efficiency of machine process has increased.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.77-86
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• 2013

클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.47-54
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• 2024

현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.153-154
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• 2007