본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.
광범위한 네트워크의 연결과 이를 이용하는 조직이나 개인의 증가로 인터넷은 정보를 교환하고 거래를 수행하는 주요한 수단이 된 반면에 해커나 바이러스의 침입 또한 증가하여 공격에 쉽게 노출되어있다. 이러한 보안상의 문제점을 해결하기 위하여 컴퓨터나 네트워크 시스템의 활동을 감시할 수 있는 침입 탐지 시스템(IDS)과 같은 보안 요소를 도입하였으며, 탐지에 대한 성능을 향상시키기 위하여 네트워크를 기반으로 하는 다중 침입 탐지 시스템을 응용하여 네트워크에 분산된 에이전트들 중에서 발생된 침입에 알맞은 에이전트를 선택하도록 하여 침입 탐지를 효과적으로 할 수 있게 하였다. 본 연구에서는 보안 시스템의 연동을 위하여 계약망 프로토콜을 적용하였다. 계약망 프로토콜은 분산된 에이전트들 중에서 입찰과정을 통하여 최상의 에이전트를 선택하는데 이때, 에이전트를 선택하는 과정에 있어서 퍼지 규칙 기반 시스템을 적용한 퍼지 컨트롤러를 설계하여 시뮬레이션 한다.
순차 논리 회로를 설계하기 위하여 설계용 틀을 이용해 설계하고 그 결과를 시뮬레이션 한 것을 검토하여 실제 회로로 구현한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 하기 위한 회로설계 방법 중 Statatable를 작성하여 틀에 입력하고 심볼로 만들어, 이것을 이용하여 시스템을 구성 후 시뮬레이션을 하였다. 특히 설계 예제로 선택한 교통 신호제어 시스템은 대기차량이 없는 차로와 있는 차로를 구분하여 선택적으로 신호를 제공하므로써 교통소통의 효율을 물론 앞으로 교통 신호 제어체계의 새로운 모델을 제시하고 있다.
볼 베어링 선택조립 시스템에서 잉여부품을 최소화하기 위해서는 각 부품의 치수 분포를 파악하여 선택 확률을 최적화하여야 하지만, 복잡한 시스템은 생산 공정에 지연이 일으킨다. 본 논문에서는 볼 베어링 선택조립 시스템에서 빠르고 간단하게 선택 우선순위를 결정할 수 있는 군집 우선 선택 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 볼 베어링 선택조립 공정에서 수집한 데이터로 모의 상황을 가정하고, 군집 우선 선택 알고리즘과 기존 알고리즘을 시뮬레이션하여 잉여부품 발생률과 연산소요시간을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 군집 우선 선택 알고리즘이 기존 알고리즘에 비하여 83.8% 적은 잉여부품을 발생하였고, 연산소요시간도 39.7% 단축되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.853-861
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2010
선박운항 안정성 평가를 위한 시뮬레이션 설계 시 선박운항에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 실험조건을 설정한다. 배속 시뮬레이션에서는 이론적으로 수많은 실험조건도 수행 가능하나, 동일 실험조건 하에서는 동일 항해위험 관련 측정치를 얻으므로 확률모형이 아니다. 실시간 시뮬레이션은 실험에 참여하는 선박운항 전문가로 인한 변동이 발생하여 확률모형 분석이 가능하나 소요되는 실험시간으로 인하여 실험회수의 제한이 있다. 그리하여 배속 시뮬레이션을 활용하여 항해 위험도가 높은 실험조건을 선택하고, 선택된 실험조건에서만 실시간 시뮬레이션을 실시하여 항만 항해 위험도를 산정하고 있다. 이전 연구에서는 전문가의 주관적 판단이나 확률분포함수 개념을 활용하여 항해 위험도가 높은 실험조건을 선택하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법들은 최종 횡단 데이터를 활용하여 시뮬레이션 과정에서 발생하게 되는 위험도를 측정하는 방법으로는 적절하지 못하다. 본 연구에서는 시뮬레이션의 항적 데이터로부터 얻는 주성분 점수를 활용하여 이상 실험조건을 진단하고 항해 위험도 높은 지점을 판단하는 방법을 제안하고 실증분석 결과도 제시하였다.
정적 기 종점 통행량을 가정함으로써 갖는 동적 시뮬레이션 모형의 현실 모사 능력의 한계를 극복하기 위하여 동적 기 종점 통행량 추정 모형을 개발하였다 동적 기 종점 통행량 추정은 통행자의 출발시간, 통행수단. 통행경로 선택 행태모형을 결합한 복합통행행태 수요시뮬레이션 모형을 이용하였다 본 연구에서 개발된 수요 시뮬레이션 모형과 기 개발된 공급 시뮬레이션 모형인 LiCROSiM-P를 결합하여 통합 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 단속류/연속류가 공존하는 다경로 가로망에서 출발시간/수단선택/통행경로 선택모형은 AGtt(기 종점통행시간의 시뮬레이션 시간과 기대치의 차이 백분율)는 수렴하지 않고, 평균스케줄지체는 안정 상태로 수렴하는 것으로 나타났다. 통합 시뮬레이션 모형은 교통시설공급 변화와 통행자의 속성 변화에 따른 기 종점 통행량 변화 추정과 효과분석이 가능함을 모형의 적용을 통해 제시하였다. 따라서 통합시뮬레이션 모형은 수요관리정책, 교통시설변화, 교통정보제공 등이 가져오는 출발시간, 통행수단, 통행경로변화를 반영한 시스템의 효과분석이 가능하다
최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션에서는 훈련 비용과 개발 비용을 절감하기 위하여 재구성 가능한 시뮬레이션 모델의 연구를 추진하고 있다. 기존 연구에서는 소프트웨어 프로덕트 라인 공학을 적용하여 BCM(Basic Component Model)을 정의하고 이들을 재구성 할 수 있는 도구를 개발하였다. 하지만 프로덕트를 생성하기 위한 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사를 체계적으로 반영할 수 없으며, 각각의 컴포넌트들의 정량적 요소를 비교,평가 후 컴포넌트를 선택하여 프로덕트를 구성하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사결정과정을 지원하고자 컴포넌트들의 메타데이터를 조사하고 계층적으로 분석하여 컴포넌트를 선정할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이것을 기반으로 컴포넌트 재구성 조합 모형을 도출 할 수 있도록 하는 의사결정체계를 제시한다. 먼저 의사결정의 한 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Procedure)를 이용하여 컴포넌트를 선정하고, 다음으로 선정된 컴포넌트를 검색하고 선택할 수 있는 의사결정지원시스템을 설계 하였다.
최근 시뮬레이션 최적화를 통한 입 출력 변수의 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 연구에서 메타모델을 활용한 기법이 많이 제시 되고 있는데, 대부분은 중요(종속) 변수를 목적함수로, 설계(독립) 변수를 제약 조건으로 다목적 최적 함수를 구성하여 실험을 진행하고 최적해를 찾는다. 본 논문에서는 직접적인 설계 변수의 선택을 하기 위하여 설계 변수를 벡터의 형태로 전환하여 목적함수로 구성하고, 설계 변수의 정의역과 회귀 메타모델을 이용하여 제약조건을 구성하여 다목적 최적 함수를 구성하여 파레토 최적해 집합을 산출 하는 방법을 제시 하였다. 이와 같은 분석을 사용하여 최적해의 개념이 아닌 최적해 집합을 제시함으로서 설계자가 자신의 시스템에 가장 적당한 설계 변수의 선택이 가능해 지며, 메타모델의 에러 변수($\epsilon$)를 줄이기 위한 대안의 선택도 가능 할 것이다. 이와 같은 분석 기법은 관련 분야뿐 아니라 일반적인 시스템 설계 변수의 적용에도 충분히 이용이 가능 할 것이다.
본 연구에서는 노천광산 쇼밸-트럭 운반 시스템의 장비선택을 위해 활용할 수 있는 Windows용 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. Visual Basic.NET 2012를 이용하여 프로그램의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였고, GPSS/H 시뮬레이션 언어를 이용하여 시뮬레이션 엔진을 구현하였다. 사용자가 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 시뮬레이션 조건을 설정하면, 프로그램은 시뮬레이션을 반복적으로 수행하기 위해 시뮬레이션 엔진을 호출하며 운반 시스템을 가장 효율적으로 운영할 수 있는 장비의 조합을 분석하여 사용자에게 알려준다. 개발된 프로그램을 강원도에 위치한 (주) 쌍용자원개발 동해 석회석 노천광산에 적용한 결과 각각의 적재지점에 대하여 트럭을 4대씩 배차하고 1,500 tph 처리용량을 가진 파쇄기를 사용할 때 쇼밸-트럭 운반 작업의 하루 평균 수익을 88,552 USD로 최대화할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 퍼지기반 Segment-Boost 방법을 소개하고, 이를 이용한 효과적인 얼굴인식 방법을 제안한다. 퍼지기반 Segment-Boost는 기존의 Segment-Boost가 갖고 있던 문제점과 성능의 한계요소들을 제거함으로써, 향상된 학습 성능뿐만 아니라 학습 성능의 안정성과 신뢰성을 보장하여 준다. 퍼지기반 Segment-Boost는 퍼지이론을 이용함으로써 서브벡터 선택개수를 최적화하고, 이를 통해 최상의 학습 성능이 유도될 수 있도록 설계되었다. 또한, 퍼지기반 Segment-Boost 내에서의 퍼지추론을 위해 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능을 측정하고, 최적화된 서브벡터 선택개수를 추론함으로써 서브벡터 선택개수를 제어한다. 시뮬레이션 결과, 본 논문에서 설계한 퍼지 제어기는 실제 최적의 서브벡터 선택개수에 매우 근접한 값을 추론하였다. 그 결과, 퍼지기반 Segment-Boost는 비교 실험한 boosting 방법보다 높은 얼굴인식률을 보여줌과 동시에 기존 Segment-Boost 만큼의 빠른 특징선택 속도를 유지하였고, 이러한 실험결과를 통해 퍼지기반 Segment-Boost의 학습 성능과 이를 이용한 특징선택 및 얼굴인식 방법에 있어서의 성능향상 및 안정성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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