차세대 원자로 설계개발에 사용되는 설계전산코드에는 원자로 계통설계, 주요 기기설계등을 포함하여 약 440여개에 달한다. 이들 전산코드에 사용되는 프로그래밍 언어는 FORTRAN, COBOL, C/C++를 비롯하여 BASIC등 그 종류가 다양하다. 특히 개발된 주요 설계코드들이 구동되는 플랫폼은 그 종류가 훨씬 다양하여 같은 유닉스를 기반으로 한 프로그램도 H/W 제작사에 따라 전혀 동작되지 않음은 물론 심지어는 같은 제작사라하더라도 서로 다른 OS를 가지는 경우에는 사용할 수 없게 되어있다. 이들 원전설계전산코드들이 갖는 안정성 및 신뢰성, 유니크한 보안특성을 어느 정도 인정한다. 하더라도 향후 이들을 유지보수하거나 성능향상을 꾀한다든지 이들과 어울리면서 새로운 전산프로그램을 추가 개발하려고 할 경우 여러 가지 예기치 않은 문제가 발생할 수 있다. 최근 인터넷의 확산과 더불어 각광을 받기 시작한 JAVA는 이것이 갖는 특유의 객체지향성, 플랫폼 독립성 및 견고성, 이식성등으로 견주어 볼때 이를 향후 원전 설레코드의 개발에 적용할 경우 매우 이상적일 것으로 예상된다. 더구나 원전설계와 같이 고도의 기술집약적이면서도 여러 설계관련사가 대응되는 다원화된 업무구조를 갖는 경우 다양한 플랫폼을 지원하는 JAVA 프로그래밍이야 말로 최선의 선택이라 할 수 있다.
직립 케이슨 방파제에 대한 기존의 성능설계법은 임의의 시간 동안의 평균활동량을 산정하지만 허용활동량을 최초로 초과하는 사건의 발생확률(최초통과확률)은 계산하지 못한다. 설계자는 구조물이 최초로 피해를 입을 확률에 대한 정보를 구조물의 설계 단계뿐 아니라 관리 및 운영에서도 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 케이슨 활동의 최초통과확률을 산정하기 위해 확률과정에 기반한 시간의존 신뢰성 설계법을 개발하였다. 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파는 발생 시간과 강도의 임의성의 특징이 있기 때문에 Poisson spike process를 사용하여 케이슨 활동을 정식화할 수 있다. 여기서 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파의 발생률은 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률로 표현된다. 성능설계법으로 모의된 이들은 설계변수들의 다변량 회귀함수로 나타내진다. 결과적으로 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률은 유의파고, 케이슨 폭, 수심의 함수로 표현되어 케이슨 활동에 대한 최초통과확률을 손쉽게 산정할 수 있다.
항공 임베디드 시스템은 고신뢰성 설계가 매우 중요하다. 본 논문에서는 고신뢰성 항공 임베디드 시스템 연구를 위하여 Triple Modular Redundancy(TMR) 구조의 하드웨어를 설계하였다. TMR 구조의 하드웨어가 단일 프로세서 구조의 하드웨어보다 얼마나 신뢰성이 향상 되었는지를 연구하기 위하여, ARM 프로세서와 TMR ARM 프로세서의 축소된 형태의 시뮬레이션 모델을 개발하였고 각각의 신뢰성을 평가하는 연구를 수행하였다. 신뢰성 평가는 RTL을 이용한 시뮬레이션 기반 오류 주입 시뮬레이션 기법을 이용하였다. 주입된 오류별로 타겟 시스템의 상태변화를 분석하여, 오류 복구비율을 계산하였다. 실험결과 TMR ARM의 오류복구 능력은 ARM에 비해 최대 10배 이상 향상되었으며, 특히 permanent fault에서 더 강인함을 확인 하였다.
본 논문은 30kW, 95GHz 자이로트론 구동을 위한 $25kV_{max}$, $10mA_{max}$ 출력 사양의 Body Power Supply (BPS)와 $10V_{max}$, $10A_{max}$ 사양을 가지며 50kV 절연이 요구되는 Heater Power Supply (HPS)의 설계에 관하여 기술한다. 자이로트론 구동 효율 향상에 필요한 BPS는 높은 승압비 달성 및 절연에 대한 신뢰성 확보를 위해 8개의 분리된 코어를 사용하여 변압기를 구성하고, 각 코어간의 보상권선을 이용하는 방식을 제안하여 직렬로 구성된 8개의 고전압 정류부 간의 전압 불균형 문제를 해결 한다. HPS는 50kV 전위가 인가되는 코일 가열을 위해 사용되는 전원으로 내부 고주파 변압기를 이용하여 효율적인 절연 설계를 구현한다. 30kW, 95GHz 자이로트론 구동 시스템의 신뢰성 확보와 전원장치의 높은 전력밀도 달성을 위해 두 전원장치는 공진형 컨버터 토폴로지를 기반으로 설계하고, 시뮬레이션 및 실험을 통해 개발된 전원의 우수성을 검증한다.
원자력 발전소 내장형 시스템과 같이 시스템 오작동으로 인하여 엄청난 재난을 불러올 수 있는 시스템은 시스템을 구축하기 이전에 완전한 설계 및 검증이 절대적으로 필요하다. 이에 따라 원자력 발전소의 비상 차단 시스템과 같이 고도의 안정성을 요하는 부분에 대해 정형 명세 언어인 STATECHART 를 이용하여 명세하고 테스팅하는 연구가 있어 왔다. 하지만 테스팅 기법만으로는 시스템에서 생길 수 있는 예기치 못한 오류들을 정확히 검출해 낼 수 없다. 그래서 본 논문에서는 시스템의 보다 높은 안전성과 신뢰성을 제공하기 위해 원자력 발전소 비상 차단 시스템인 DPPS(Digital Plant Protection System)를 분석하여 이를 시각적 기반의 설계 명세 언어인 STATECAHRT를 이용하여 명세함으로써 설계자와 구현자간의 의사 소통을 원활하게 전달함은 물론 모델 체킹 검증 도구인 SMV 로 검증함으로써 실제 원자력 발전소 비상 차단 시스템의 신뢰성과 안전성을 높이고자 한다.
지중구조물의 내진해석에 자주 이용되는 방법으로 응답변위법이 있다. 응답변위법은 정적인 해석방법으로, 이 방법의 핵심은 지진시 지중구조물 측벽에 작용하는 지반변위를 산정하는 것이다. 이때 해석대상부지의 고유주기에 해당하는 기반면의 속도 응답스펙트럼 값을 결정하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 설계지반운동기준에 적합한 기반면의 속도 응답스펙트럼 산정과 지반응답해석 없이 응답변위를 신뢰성있게 산정하는 간편법에 대한 연구를 수행하였다. 해석결과 국내 내진설계 기준의 S$_A$ 지반의 지표면 가속도 응답스펙트럼을 적분하여 속도 응답스펙트럼으로 환산하는 방법과 지반을 두 개의 층으로 구분하여 지진시 지반의 응답변위를 산정하는 방법을 현업 설계에 적용할 경우 경제적으로 큰 잇점이 있을 것으로 판단된다.
2015년부터 정부에서는 한국형 스마트팜 보급에 노력하고 있다. 그러나, 기술 및 현행 재배 연구 데이터의 한계로 인해 대규모 시설 채소 농가에만 보급이 국한되고 있는 실정이다. 또한, 작물 생육 및 재배 환경을 고려하지 않은 IT 기술의 단순 적용으로 도입 비용 대비 효율성과 신뢰성이 낮은 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 공공 및 외부 데이터를 기반으로 데이터 분석 서비스를 수행하고 이를 시설 재배 농가의 실정에 맞는 데이터 기반의 타깃형 스마트팜 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 농장 위험 정보 알림 서비스를 개발하고, 적정 비료 시비를 위한 광환경지도를 제공하며, 시설 농장의 온습도 정보를 활용한 재배 작기별 병해 예측 모델을 설계하였다. 이를 통해, 기존의 스마트팜 센서 데이터와의 연계, 활용으로 스마트팜 데이터 서비스 구현이 가능하며, 데이터 활용에 경제적 효율성 및 데이터 신뢰성을 확보할 수 있다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
기업 및 공공기관의 클라우드 서비스 도입이 확산되면서 업무 시스템에 대한 보안 요구사항이 변화하고 있다. 기존에는 보호해야 할 정보자산이 물리적으로 외부와 분리된 내부 공간에 집중되었다면 클라우드 환경에서는 자산의 분포 범위가 넓어지면서 내부와 외부의 경계가 모호해진다. 따라서 경계 기반의 전통적인 보안 방식은 클라우드 기반 업무환경에 적합하지 않으며 정보 서비스를 이용하는 전 주기에서 암묵적인 신뢰를 배제하고 지속적으로 검증을 수행하는 제로 트러스트 기반의 업무 시스템 운영이 필요하다. 본 논문에서는 스토리지 클라우드 서비스인 아마존 웹 서비스 S3(Simple Storage Service)에 대하여 제로 트러스트 모델을 설계하고, 직접 서비스를 운영하며 제안된 제로 트러스트 모델의 안전성을 검증한다. 제로 트러스트 모델은 스토리지에 접근하는 사용자에 대한 인증 및 식별 기술, 스토리지 암호화 기술, 암호화 키 관리 기술을 활용하여 설계하였으며 제로 트러스트 기술 적용 시, 스토리지 보안성이 향상되는 것을 실제 서비스 운영을 통한 실험을 통해 확인하였다.
이 논문에서는 해안구조물에 대한 실질적이고 효율적인 구조신뢰성평가 기법을 제시하였다. 제안기법은 파랑, 조류 등의 하중관련 변수 그리고 콘크리트의 탄성계수와 압축강도, 지반정수 및 경계조건 등과 같은 저항관련 설계변수의 불확실성을 명확히 고려한 복잡한 해안구조물의 신뢰성을 평가할 수 있다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS), 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 및 유한요소법을 합리적으로 결합한 제안기법에서 LHS기반 MCS는 신뢰성평가에 필요한 샘플링 수를 대폭 줄여주므로 계산노력이 획기적으로 감소된다. 검증예제를 통하여 제안기법이 상대적인 정확도를 보장하며 계산상의 효율성이 우수한 것으로 확인되었다. 또한 실제의 케이슨형식 방파제 구조물을 대상으로 한 수치예제를 통하여 그 적용성과 효율성을 입증하였다. 특히 유한요소법 또는 유한차분법과 같은 알고리즘 형태의 암시적 한계상태함수를 갖는 경우와 비선형해석, 복합재료, 다양한 기하형상 등을 복잡한 구조거동을 고려해야 하는 실제적인 구조물의 신뢰성평가에 적합한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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