경사각이 대기압하의 포화상태인 물의 풀비등에 미치는 영향을 조사하기 위해 실험을 통한 연구를 수행하였다. 연구를 위하여 5mm의 틈새간격을 가지는 하부유로개폐 상태인 환상공간을 고려하였다. 환상공간의 내부에 설치된 튜브를 가열하였으며 튜브의 직경과 길이는 각각 25.4mm와 500mm이다. 경사각은 수평부터 수직까지 변경하였다. 본 실험의 결과를 틈새간격이 더 큰 환상공간 및 단일튜브에 대한 결과와 서로 비교하였다. 작은 틈새간격을 가지는 환상공간의 경우 경사각이 열전달에 미치는 영향은 그다지 크지 않음을 확인하였다. 그러나 환상공간이 수평상태인 경우 80kW/$m^2$에서 임계열유속이 관찰되었다. 액체 교란의 정도와 기포군집형성이 환상공간 내부 풀비등의 주된 열전달 기구로 이해된다.
시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.
강화학습은 한 에이전트가 자신이 놓여진 환경으로부터의 보상을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 것이다. 따라서 강화학습은 입력(상태)과 출력(행동)의 쌍으로 명확한 훈련 예들이 제공되는 교사 학습과는 다르다. 특히 Q-학습과 같은 비 모델 기반(model-free)의 강화학습은 사전에 환경에 대한 별다른 모델을 설정하거나 학습할 필요가 없으며 다양한 상태와 행동들을 충분히 자주 경험할 수만 있으면 최적의 행동전략에 도달할 수 있어 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 하지만 실제 응용분야에서 Q-학습과 같은 강화학습이 겪는 최대의 문제는 큰 상태 공간을 갖는 문제의 경우에는 적절한 시간 내에 각 상태와 행동들에 대한 최적의 Q값에 수렴할 수 없어 효과를 거두기 어렵다는 점이다. 이런 문제점을 고려하여 본 논문에서는 로봇 축구 시뮬레이션 환경에서 각 선수 에이전트의 동적 위치 결정을 위해 효과적인 새로운 Q-학습 방법을 제안한다. 이 방법은 원래 문제의 상태공간을 몇 개의 작은 모듈들로 나누고 이들의 개별적인 Q-학습 결과를 단순히 결합하는 종래의 모듈화 Q-학습(Modular Q-Learning)을 개선하여, 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들의 학습결과를 적응적으로 결합하는 방법이다. 이와 같은 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습법(Adaptive Mediation based Modular Q-Learning, AMMQL)은 종래의 모듈화 Q-학습법의 장점과 마찬가지로 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 보다 동적인 환경변화에 유연하게 적응하여 새로운 행동 전략을 학습할 수 있다는 장점을 추가로 가질 수 있다. 이러한 특성을 지닌 AMMQL 학습법은 로봇축구와 같이 끊임없이 실시간적으로 변화가 일어나는 다중 에이전트 환경에서 특히 높은 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 AMMQL 학습방법의 개념을 소개하고, 로봇축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습에 어떻게 이 학습방법을 적용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.
오늘날 경제적 생활환경의 개선으로 인하여 현대인의 일상생활 대부분이 다양한 실내공간에서 이루어지고 있고 인구 및 산업의 도시집중화에 따른 지하생활공간의 이용이 확대되는 둥 생활양식과 거주환경에 많은 변화를 가져오고 있다. 실내공간은 현대 도시인들에게 있어서 대부분의 시간을 소비하는 공간으로서(Wily et at., 1991) 실내공간의 공기오염이 보건학적인 중요한 관심사로 대두된 것은 1970년대 이후이며(Spongier, 1983) 현재 국내에서도 실내공간을 대상으로 오염물질에 대한 오염도가 조사되고 있으나 아직 미진한 상태이다(김윤신, 1994). (중략)
다양한 특성의 도시공간의 확장은 경제 활동의 활성화는 물론 도시공간에서의 범죄발생 확대로 이어지고 있다. 이에 따라 국민의 생명과 재산보호, 사회질서유지 등을 위한 각종 대책과 경찰의 역할을 확대되고 있으나 효율적인 범죄예방 활동이 부족한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 체계적인 범죄 모니터링을 위한 기초연구의 일환으로 도시공간에서의 범죄가 발생하는 공간에 대한 패턴을 이해하고 분석하여 도시 내 안전구역을 분석하여 GIS 공간분석기법의 효용성을 나타내었다.
최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
모델 검사는 모델이 속성을 만족하는지를 판정하기 위해서 모델의 상태 공간을 철저하게 조사한다. NuSMV는 모델 검사를 자동으로 수행하는 도구로서 본 논문에서는 이와 같은 NuSMV를 이용하여 푸쉬 푸쉬 게임을 해결한다. 모델이 속성을 만족하지 않는 경우 NuSMV는 그 이유를 설명하는 반례를 생성하게 되는데 NuSMV에 구현되어 있는 반례 생성 방식은 상태 공간을 2번 탐색하기 때문에 게임 풀이에 비효율적이다. 본 논문에서는 반례 생성시 상태 공간을 한 번만 탐색하도록 NuSMV를 재 구현 하였다. 그 결과 게임 풀이에 있어서 원래 NuSMV 보다 약 62%의 시간 절감과 11%의 공간 절감이 있었다.
지하수 양수정 위치에 따라 대수층 및 하천바닥층의 수리지질학적 특성이 상이하여 양수로 인한 지하수위 저하 및 하천으로의 지하수 유출 감소의 시간적 반응과 그 크기가 공간적으로 다르게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 지표수-지하수 통합모형 SWAT-MODFLOW를 죽산천 유역에 적용하여 지하수 양수정 위치에 따른 하천수 감소량을 모의 분석하였다. 대상 유역내에 위치한 전체 지하수 양수정을 고려하여 현재 이용 상태의 하천유량을 모의한 후, 다시 지하수 관정을 모두 제거하여 자연 상태일 때의 하천유량을 산정하여 하천수 감소의 정도를 평가하기 위한 기준유량으로 삼았다. 이어서 하천변 양안 500m 이내 임의 위치에 지하수 양수정을 개별적으로 입력하여 반복 모의를 통해 하천유량을 산정하고 자연 상태의 하천유량과의 차이로부터 하천수 감소량을 산정하였다. 임의 위치 각각에 대해 산정한 하천수 감소량을 크리깅 기법을 통해 공간 보간하여 표출한 결과 양수정 위치에 따라 하천에 미치는 영향의 공간적 편차가 크게 나타났고, 특히 양수 5년후에는 양수량 대비 하천수감소량이 60%를 초과하는 지역이 대부분인 것으로 분석되었다.
We propose a control scheme to control the indoor zone temperature via variable air volume (VAV) unit. To control the room temperature, state space model of the conditioned zone which is partitioned into nine artificial sectional regions is derived. The nonlinearity of the damper motion and actuator are considered for the practical use in the state space system description. The temperature control of the room temperature is performed by manipulating the degree of openness of the damper in relation to the local room temperature and the supplied air flow rate. In general, since a local temperature in the conditioned zone is measured, it is required to estimate the temperature values in each regions for the precise temperature control. We thus design a state observer to estimate the regional temperature, and use these values in the controller. The overall control system consists of the state observer based state feedback with the integral control. We compared the control results of the proposed scheme with those of cascade proportional and integral (PI) control, and showed that the scheme achieved precise control of the conditioned system.
본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 분기이론에 관한 수치 해석적 기본 방법 및 경로 추적, pin-pointing, 경로 전환을 기술하고 있다. 비선형 탄성 불안정 상태는 극한점과 분기점으로 분류될 수 있으며, 평형경로상의 평형점의 계산 및 평형경로상의 특이점을 찾기 위한 pin-pointing 반복계산을 수행하는 일반적인 비선형 수치해석법으로 극한점을 계산할 수 있다. 그러나 분기좌굴 해석을 위해서는 좌굴 후 분기경로의 추적을 위한 분기경로 전환 알고리즘이 추가적으로 필요하다. 본문에서는 에너지이론에 기초한 일반 탄성안정이론을 소개하고, 평형경로 추적, 분기 좌굴점을 찾기 위한 직접법과 분기경로 전환에 관한 이론을 전개한다. 분기좌굴 해석예제로 트러스로 이루어진 스타돔, 핀지지의 평면아치, 평면프레임, 3차원 공간프레임의 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 실용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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