• 제목/요약/키워드: 시뮬레이션 기반 검증

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신경망기법을 활용한 선박 가치평가 모델 개발 (Development of Ship Valuation Model by Neural Network)

  • 김동균;최정석
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.13-21
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

다양한 위협 하에서 복수 무인기의 경로점 계획을 위한 계층적 입자 군집 최적화 (Hierarchical Particle Swarm Optimization for Multi UAV Waypoints Planning Under Various Threats)

  • 정원모;김명건;이산하;이상필;박춘신;손흥선
    • 한국항공우주학회지
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    • 제50권6호
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    • pp.385-391
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    • 2022
  • 본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.

핵 활동 탐지 및 감시를 위한 딥러닝 기반 의미론적 분할을 활용한 변화 탐지 (Change Detection Using Deep Learning Based Semantic Segmentation for Nuclear Activity Detection and Monitoring)

  • 송아람;이창희;이진민;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.991-1005
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    • 2022
  • 위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.

백스테핑 기법을 이용한 항공기용 이중화 비대칭형 직렬 전기-정유압 구동기의 위치제어 (Position Control of Dual Redundant Asymmetric Tandem Electro-Hydrostatic Actuator for Aircraft based on Backstepping Technique)

  • 김대연;박형준;김상석;김대현;김상범;이준원;최종윤
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.1-10
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    • 2021
  • 전기-정유압 구동기(EHA)는 독립적으로 유압 동력원을 운용할 수 있고, 효율이 높다는 장점으로 다양한 산업분야에서 사용되고 있다. 특히 항공분야에서는 고장 대비 및 장착공간의 최소화를 위해 이중화 비대칭형 직렬 구동기 형태로 설계된 EHA를 주로 사용하고 있다. 하지만 이중화 비대칭형 직렬 구동기 형태로 설계된 항공용 EHA는 포스 파이팅(force fighting)현상이 발생하여 내구성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 항공용 EHA의 제어성능 향상 및 포스 파이팅 문제를 해결하기 위해 대표적인 비선형 제어 기법인 백스테핑을 기반으로 제어기를 설계하였고, 제어에 필요한 상태를 추정하기 위해 추가 상태 관측기를 제안하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 검증으로 제안한 제어기는 일반적인 PI제어기에 비해 제어성능이 우수하고, EHA의 포스 파이팅 현상을 현저히 감소시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

메타버스 조경 공간의 이용자 경험 분석 - 메타 에버랜드를 중심으로 - (Analysis on Connecting User Experience of Metaverse Related with Landscape Architecture - Focused on Meta-Everland -)

  • 윤희진;김영민
    • 한국조경학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.16-30
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    • 2023
  • 메타버스의 개념이 주목받게 됨에 따라 조경 분야에서 메타버스 활용에 대한 관심도 커졌다. 본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼의 조경 가상공간의 이용자 경험을 분석하여 메타버스의 조경적 활용 가능성과 과제를 밝히는 데 있다. 본 연구는 현재 가상현실로 구현된 국내의 조경 공간 중 가장 이용도가 높은 로불록스 기반으로 만들어진 메타-에버랜드를 대상으로 메타버스의 연구를 진행하였다. 에버랜드 이용 경험이 있는 30명을 대상으로 메타-에버랜드 체험 후 실제 에버랜드를 추천할 의향이 있는지를 NPS 지수로 평가하여 메타버스의 효용성을 평가한 후 인터뷰를 진행하였다. 메타버스 체험 전의 NPS는 -16이었고 체험 후는 -24로 나타나 오히려 메타버스 체험 후 실제 공간에 대한 추천 의사는 더 낮아진 것으로 나타났다. 추천 의사가 낮아진 이유는 이용자의 부족, 낮은 그래픽 수준과 조작성, 콘텐츠의 부족으로 분석되었다. 이 중 이용자 부족은 다른 두 문제 원인의 결과로 볼 수 있으며 낮은 그래픽 수준과 조작성은 기술적인 문제로 단기간의 구조적 해결은 어렵다. 따라서 현실적으로 조경 공간 메타버스의 활용성을 높이기 위해서는 메타버스 콘텐츠에 대한 개발이 중심적 과제로 판단되었다. 메타버스의 콘텐츠는 현실과의 정합성을 높이기보다 현실과 연계된 메타버스 고유 콘텐츠의 개발이 더 바람직하다고 판단되었으며 AR, VR 기기의 결합, SNS적 성격의 소통 기능 강화, 시뮬레이션 검증 장치로서의 가능성을 고려할 필요가 있었다.

컨테이너 터미널의 야드 장치 상태 생성을 위한 생성적 적대 신경망 모형 (Generative Adversarial Network Model for Generating Yard Stowage Situation in Container Terminal)

  • 신재영;김영일;조현준
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.383-384
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    • 2022
  • 4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.

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이웃해 탐색 알고리즘 기반의 특수화물 팔레트 크기 최적화 (Pallet Size Optimization for Special Cargo based on Neighborhood Search Algorithm)

  • 신현수;김창현;하창완;김환성
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.250-251
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    • 2023
  • 팔레트는 낱개의 여러 화물을 동시에 묶어 운송할 수 있게 하는 하역 장비로써 원자재 조달에서부터 소비자에게 전달되기까지의 흐름을 통합적으로 연결하는 중요한 요소이다. 더불어 일관수송을 통한 비용 절감, 거래단위의 표준화, 운송수단의 효율적인 운영, 하역작업 개선을 목적으로 팔레트 표준화가 활발히 진행됨에 따라 T-11형, T-12형 등의 표준 팔레트가 우리나라 물류 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있다. 그러나 대형·중량화물을 비롯한 특수화물의 경우, 크기 및 중량 등의 이유로 표준 팔레트에 적재하는 것이 불가능하기에 대부분 자체 팔레트를 개발하여 사용하고 있다. 본 연구는 다양한 특수화물을 취급하는 팔레트의 크기를 결정하는 문제로써, 특수화물의 종류, 크기 및 중량, 보관 수량 등을 고려하여 최적 팔레트 크기를 산출하고자 한다. 이를 위해, 이웃해 탐색 알고리즘을 변형하여 전역 최적해를 찾을 수 있는 최적화 기법을 제안하였으며, 입력 데이터로서는 특수화물의 종류별 제원 및 보관 수량 정보, 제약조건 관련 정보가 사용되었다. 또한, 특정한 특수화물을 대상으로 최적화 시뮬레이션을 수행하여 최적해 도출 여부를 확인함으로써 본 최적화 기법의 최적성을 검증하였다.

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O2 플라즈마 표면 처리 공정 후 라미네이션 공정으로 제작된 흑연 페이스트 기반의 저비용 및 고감도 유연 압력 센서 (Low Cost and High Sensitivity Flexible Pressure Sensor Based on Graphite Paste through Lamination after O2 Plasma Surface Treatment Process)

  • 남현진;강철;이승우;김선우;박세훈
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제29권4호
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    • pp.21-27
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    • 2022
  • 저렴한 전도성 흑연을 인쇄전자 공법으로 유연 압력 센서를 개발하였다. 유연 압력 센서는 의료, 게임, AI 등 미래 산업에 활용될 소재로 각광받고 있다. 유연 압력 센서용 인쇄전극을 다양한 전기-기계적 특성을 평가한 결과 최대인장률 20%, 30°의 인장/굽힘, 간이 맥박 시험에서 일정한 저항 변화율을 보였다. 이렇게 검증이 완료된 전극을 시뮬레이션하여 더 적합한 matrix 패턴을 설계하였다. Serpentine 패턴을 활용하여 matrix 패턴 제작과 인캡슐레이션을 동시에 진행할 수 있는 공정을 활용하였다. 인쇄된 흑연 전극의 한쪽 면에 접착력 증가를 위한 O2 플라즈마 표면처리하고, 90°회전시켜, 라미네이션 공정을 통해 2개의 전극을 하나로 제작하였다. 이렇게 제작된 matrix 패턴을 인체의 손목 맥박 위치에 부착하여 실측을 진행한 결과 남녀 상관없이 일정한 저항 변화율을 보였다.

교통류 모형을 이용한 도로 점용공사 구간의 지체비용 산정방안 (A Study on the Estimation Measure of Delay Cost on Work Zone Using the Traffic Flow Model)

  • 김윤식;이민재
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제17권5호
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    • pp.120-129
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    • 2016
  • 이용자 비용은 SOC 시설물의 효율적 자산관리를 위한 LCCA에서 시설물의 생애주기, 관리자 비용 그리고 할인율과 함께 반드시 고려되어야 하는 주요한 분석 항목이다. 특히, 도로분야에서는 청소 및 유지보수 등의 공사구간(Work zone)으로 인해 이용자들에게 막대한 지체비용이 발생되는 경우가 많으며, 이와 같은 경우 관리자는 보다 합리적인 의사결정을 위해 관리자비용 뿐만아니라 이용자비용까지도 고려해야만 한다. 그러나 최근까지도 대부분의 의사결정 단계에서 이용자 비용은 고려되지 않고 있으며, 이에 관한 연구들도 활발하지 못한 실정이다. 본 연구에서는 교통류 모형과 교통시설 투자 평가 지침의 직접편익 산정 모델을 이용하여 의사결정 단계에서 필요한 이용자 비용 및 지체비용을 산정 하는 방법론을 제안한다. 그리고 2014년 실제 유지보수가 시행되었던 국도 4개구간에 대해 VISSIM을 이용하여 교통류 모형을 추정하고 제안된 방법론을 토대로 이용자 비용 및 지체비용을 산정하였다. 분석결과, AADT 약 3만대의 A구간은 공사구간 발생 전 평균 17,569천원/$km{\times}day$의 이용자 비용이 발생하는 것으로 분석되었으며, 유지보수로 인해 1차로를 차단 할 경우 추가적으로 평균 10,193천원/$km{\times}day$(158%)의 지체비용이 발생하는 것으로 분석 되었다. AADT 약 2만대의 B구간과 D구간에서는 각각 1,507천원/$km{\times}day$(115%), 1,985천원/$km{\times}day$(119%)의 지체비용이 발생되는 것으로 분석되었으며, AADT 약 1만대의 C구간에서는 262천원/$km{\times}day$(105%)의 지체 비용이 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 교통류 모형을 시뮬레이션 기반으로 추정함으로서 실제 적용에는 한계가 있다. 향후 실제 관측 자료를 이용한 적정성 높은 모형의 개발과 시뮬레이션 검증을 통해 적용 가능성을 높이는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

스마트팩토리 환경의 개인맞춤형 제품 구매의도의 영향요인에 관한 연구 (A Study on Personalized Product Demand Manufactured by Smart Factory)

  • 우수한;권순동
    • 경영과정보연구
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    • 제38권1호
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    • pp.23-41
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    • 2019
  • 스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.