본 연구에서는 증류공정의 제품 생산단 온도 예측을 위한 머신러닝 기반 모델을 개발하였다. 증류공정의 제어는 제품 생산단의 온도를 통해 이루어지고 있어 제어를 위해 정확한 온도 예측이 필요하다. 증류공정에서 온도는 다양한 변수들과 복잡한 비선형의 관계를 형성하고 있으며 시계열 데이터의 특성이 있어 이를 예측하기 위해 순환신경망 기반 알고리즘을 이용하였다. 모델 개발 과정에서 적절한 예측 알고리즘을 선정하기 위해 세 가지 순환신경망 기반 알고리즘과 배치 사이즈 조절하여 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적저한 모델을 선정하였다. LSTM128 모델이 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적절한 모델로 선정되었다. 선정된 모델을 활용하여 실제 공정 운전데이터에 적용한 결과 RMSE 0.0791, R2 0.924의 성능을 보였다.
건축공사가 대형화됨에 따라 대규모의 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 사례기반추론기법을 활용한 흙막이 공법 선정 모델을 구축하여 제안하고, 이를 실제 시공된 사례를 이용하여 모델을 평가하였다. 사례연구 결과 유사사례와 추천사례에서 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 흙막이공법의 선정과 같이 의사결정과정에서 고려해야할 요소가 많고, 이러한 영향요소를 정량화하기 어려운 분야에서는 본 연구에서 활용된 사례기반추론기법이 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
전력계통의 부하를 모델링하기 위해서는 부하 모델 구조의 선정과 부하모델 구조의 파라미터를 추정하는 방법이 필요하다. 부하 모델의 구조는 ZIP모델을 사용하고, 부하 모델의 파라미터를 추정하는 방법으로는 Levenberg-Marquardt방법을 사용하여 한국전력공사 변전소이차 측에서 측정된 실측 데이터를 이용하여 부하를 모델링하였다. 또한 모델링된 부하의 대표파라미터를 선정하고 대표파라미터를 실제 계통에 적용하였을 때의 오차를 분석하였다.
본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 데이터모델 표준 개발을 위해 시설물분야 기본지리정보와 관련된 국내ㆍ외 사례분석과 사용자요구사항 및 시설물분야 전문가의 의견수렴을 통해 시설물분야 기본지리정보의 항목 선정을 수행하였으며, 선정된 범위에 대해 개념설계와 정보구조설계를 통한 데이터모델 설계를 수행하고, 최종적으로 설계된 데이터모델의 표준안을 제시하였다. 시설물분야 기본지리정보의 데이터모델 설계는 주제 및 부 주제를 정의하고 항목리스트를 작성하는 개념설계와 지형지물 Class 및 Type정의, 속성 및 도메인리스트정의, 관계정의 및 Class 다이어그램을 작성하는 정보구조 데이터모델 설계를 수행하고 설계된 내용은 데이터모델 통합설계서로 작성하였다.
본 연구에서는 국도 아스팔트 포장의 포장파손예측모델을 개발하기 위한 장기 공용성 관측 구간을 선정하였다. 관측 구간의 선정을 위하여 신설 포장 구간 및 덧씌우기 포장 구간에 대한 실험계획표를 작성하였고, 실험계획표의 각 셀에 해당되는 구간은 국도 데이터 베이스를 이용하여 예비 관측 구간을 선정하였고, 현장 조사를 통하여 최종 관측 구간을 선정하였다. 선정된 관측 구간의 단위 연장은 200m이며, 신설 포장 구간 47개소 및 덧씌우기 포장 구간 48개소가 선정되었다. 선정된 관측 구간에 대하여 시간의 변화 또는 교통량의 변화에 따른 포장 상태를 바탕으로 균열 및 러팅에 관한 1차 분석 작업을 진행하였다. 향후 포장 관련 다양한 정보가 데이터 베이스에 구축된 후 통계분석을 통하여 포장 파손 예측 모형이 개발되어야 할 것이다.
최근 전 세계적으로 친환경 및 저탄소에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이에 따라 대표적인 친환경연료인 천연가스의 사용량이 급속도로 증가하고 있다. 특히 국내에서도 산업용, 발전용, 가정용으로 사용되는 천연가스 수요증가에 대비하여 도입 물량을 확대하기 위한 전략을 수행하고 있으며, 이에 따른 LNG 저장용량의 확보를 위해 저장기지 증설을 계획하고 있다. 그러나 기존의 LNG 저장기지의 입지선정은 기업의 내부적인 절차나 용역을 통해 수행되어 LNG 및 LNG 저장기지의 특성을 반영하는 데는 미흡하였다. 또한 해외에서도 LNG 저장기지의 입지선정과 관련하여 주요 요인들에 대한 연구가 수행되고 있으나 프로세스 및 모델 등 체계적인 분석은 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 LNG 저장기지의 특성을 고려한 입지선정 모델을 구축하고자 한다. 이를 위해 관련기업의 과거 사례를 분석하여 저장기지 입지선정 과정에서 요구되는 요인들과 기존에 연구되어온 플랜트시설, 공장, 산업단지, 관청청사 등의 입지선정에 대한 요인들을 취합하여 전문가 인터뷰를 실시하였고 최종적으로 47개의 입지선정요인을 도출하였다. 이후 기 수행된 5개 지역(PT지역, IC지역, TY지역, SC지역, BR지역)의 사례에 대한 설문을 기반으로 요인분석, 다중회귀분석을 통하여 지역별 입지선정에 대한 우선순위를 도출하였고 이를 토대로 LNG 저장기지 후보지에 대한 입지선정 모델의 활용 가능성을 검토하였다. 향후 LNG 저장기지의 추가 건설과정에서 본 연구를 기초자료로서 활용한다면, 보다 효과적이고 체계적인 입지선정이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 사회적으로 관심이 증가하고 있는 해양자원을 활용한 해양치유활동을 지원하기 위한 해양치유산업을 대상으로 지역별 해양치유자원을 활용한 지자체 비즈니스모델 개발을 위한 협력지자체 선정을 위한 선정 방안을 개발하는 것을 목적으로 한다. 따서 본 연구에서는 국가 정책적으로 실행된 공공개발사업, 시범사업 대상지 등 기 실행된 입지선정 방안을 조사, 분석하여 해양치유산업 협력지자체 선정을 위한 평가방안을 개발하여 제시하였다.
모델 기준 제어(MRC)는 플랜트가 주어진 기준 모델의 거동을 추종하도록 플랜트를 제어하는 제어 기법이다. 기준 모델은 플랜트가 추종할 이상적인 궤적을 제공한다. 지금까지 많은 종류의 MRC가 제안되었지만, 본 논문에서는 모델 기준 슬라이딩 모드 제어(MRSMC)에 대해 제어 대상 플랜트가 불확실성을 갖는 단일 입출력 2차 시변 선형 시스템인 경우에 대해 연구를 수행하였다. 본 논문에서 MRSMC를 위한 기준 모델의 설계 방법이 제안하였다. 제안된 방법은 제한된 제어 입력, 기준 입력, 시스템 파라미터에 대한 정보를 사용하여 기준 모델을 선정한다. 이러한 선정 결과는 고정된 기준 모델의 선정, 계단 입력 인가시의 가변 기준 모델 갱신, 매 샘플링 시간마다 순간 기준 모델의 갱신 등으로 이용할 수 있다. 모터의 위치 제어 시스템에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법의 효용성을 보여준다.
영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.
본 논문에서는, 퍼지 측도와 퍼지 적분을 이용한 상호 작용 시스템의 모델 및 이의 식별볍을 제시한다. 모델 식별은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 이루어 지는데, 그 첫번째는 모델의 구조 식별이고 두번째는 식별된 구조를 갖는 모델의 파라메터 식별이다. 그리고 마지막으로는 식별된 구조와 파라메터를 갖는 모델의 최적성을 판단하여, 최적의 모델을 선정하게 된다. 본 논문에서는 최적 모델의 식별을 위하여 유전자 알고리즘 및 통계적 모델 선택 기준을 이용하여, 최적 모델들의 후보군으로부터 최적모델을 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 모델 및 이의 식별법의 타당성을 보이기 위하여, 주관적 평가 데이타 및 시계열 데이타에 적용하여 그 결과를 나타내었으며, 또한 기존의 다른 모델들로부터 얻어진 결과와 비교 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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