홍수범람도의 정확성은 입력자료, 모형변수, 모델접근방법 등을 포함한 전반적인 구축과정에 포함된 모든 변수들로부터 전달되는 불확실성에 의해 결정된다. 본 연구의 목적은 미국 Missouri주 Boonville시에 위치한 Missouri 강에 대한 홍수범람도 구축과정에서 모델 변수들 가운데 주 요소 (흐름조건, 조도계수)로부터 발생하는 불확실성을 조사하는 것이다. 본 연구를 수행하기 위하여 홍수범람면적의 불확실성 구간을 정량화하기 위한 GLUE (generalized likelihood uncertainty estimation)를 이용하였다. GLUE 수행과정에서 불확실성 구간은 두 개의 우도함수를 선택함으로 산정되었는데 선택된 우도함수는 제곱오차 합의 역 (1/SSE)과 절대오차 합의 역 (1/SAE)이다. GLUE의 결과는 제곱오차 합의 역에 의한 우도측정이 절대오차 합의 역에 의한 우도측정보다 관측 자료에 더 민감하였고, 두 개의 변수에 포함된 불확실성은 관측 자료의 약 2 %에 해당하는 홍수범람면적의 불확실성 구간에 전달되었다. 이러한 결과를 토대로, 본 연구는 홍수의 특성을 알아내는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
원자력발전소 주요기기의 교체에 대한 경제성평가는 대부분 결정론적 방법으로 수행하고 있으나 불확실성을 가진 입력변수에 따라 결과 값이 매우 가변적일 수 있다. 현실세계의 불확실성을 보다 면밀히 고려하기 위해 확률론적 방법을 활용하고 있다. 본 논문에서는 decision analysis를 이용하여 원자력발전소 기기 교체에 대한 경제성평가를 확률론적 방법으로 수행하였다. Decision analysis는 불확실성과 위험에 직면한 선택을 이끄는 기회를 이성적으로 개선하기 위한 방법론이며, 확률론과 통계이론이 복합되어 있다. Decision analysis의 주요요소는 여러 가지 방안 중 선택한 대안, 선택으로부터 결정된 결과, 그리고 다른 대안과 비교해서 상대적인 우선순위이다. 또한, decision analysis는 값, 불확실성, 그리고 위험도를 구조적으로 통합하는 원리를 제공한다. Decision analysis의 중요한 이점은 이러한 불확실성과 위험도에 대한 처리에 있으며, 모델은 influence diagram과 decision tree를 이용하여 작성한다. 본 논문에서는 decision analysis를 이용하여 국내 A형 원자력발전소 증기발생기의 최적교체시기를 결정하여 보았다. 이러한 방법은 향후 원자력발전소 주요기기의 교체에 관한 경제성평가시 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 레이돔과 같은 다층구조의 주파수 선택적 표면(frequency selective surfaces: FSS)을 설계하는데, 편파나 입사각 등 다양한 고려사항에 대한 유연성을 갖는 픽셀 형태의 주파수 선택적 표면을 설계하는 것에 관한 것이다. 픽셀 형태의 FSS를 설계할 때 이산 공간 문제를 해결할 수 있는 다양한 방법 중 이진 입자 군집 최적화(binary particle swarm optimization: BPSO) 알고리즘은 FSS의 주기구조 패턴을 결정하는데 쉽게 적용 가능한 기술 중 하나이며, 따라서 향상된 BPSO 알고리즘을 통해 롤 오프 전파 투과특성을 갖는 FSS를 효율적으로 설계하는 기법을 제안하였다. 원하는 솔루션에 입자를 유도하기 위한 적합성 함수 설계에 대하여 수렴속도 문제를 해결하기 위해, '기울기'를 입력 변수로 한 적합성 함수를 적용할 경우 쉽게 원하는 전파특성을 갖는 FSS를 얻을 수 있었다.
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되어 있다. 합성곱층과 완전연결층의 각 층에서는 비선형 활성함수를 사용하고 있다. 활성함수는 뉴런 간에 신호를 전달할 때 입력신호가 일정 기준 이상이면 신호를 전달하고 기준에 도달하지 못하면 신호를 보내지 않을 수 있는 뉴런의 정보전달 방법을 모사하는 함수이다. 기존의 활성함수는 손실함수와 관계성을 가지고 있지 않아 최적해를 찾아가는 과정이 늦어지는 점을 개선하기 위해 활성함수를 일반화한 민첩한 활성함수를 제안하였다. 민첩한 활성함수의 매개변수는 역전파 과정에서, 매개변수에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 최적의 매개변수를 선택하는 방법으로 손실함수를 감소시킴으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류문제를 통하여 민첩한 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
지국온난화에 의한 기후변화는 전 세계적으로 강수의 편중이나 이상기온 등의 현상들이 빈번하게 발생하여 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 점차 늘어나고 있다. 제주도는 수자원의 98% 이상을 지하수에 의존하고 있기 때문에 기후변화에 따른 수자원 영향에 대한 지속적인 관심과 연구가 필요한 지역이다. 본 연구에서는 표준강수지수를 활용한 제주도 가뭄의 공간적 특성을 분석하기 위하여 가뭄 속성 인자들 간의 상관관계가 높은 변수인 가뭄지속시간과 가뭄 심도를 변수로 선택하여 각 지역의 가뭄특성과 지역 분류를 수행하였다. 제주도의 4개 기상대(제주, 서귀포, 성산, 고산)의 관측소별 표준강수지수(SPI 3, 6, 9, 12)를 산정한 결과 SPI 12가 SPI6에 비해 비교적 단순한 경향을 가지고 있는 것으로 확인 되었으며 단기간 일수록 변동성이 심하고 장기간 표준강수지수는 비교적 극심한 가뭄을 판단하기 위한 자료로 활용이 가능한 것을 확인하였다. 지역별 가뭄의 특성을 고려하기 위한 지역을 구분하기 위하여 한가지 요소로만 구분할 수 없어 가뭄 속성 인자들의 동질성을 구분하였으며 가뭄 속성인자의 변량을 71.8%를 설명해 주는 2개의 요인을 주요인으로 산정하였다. 인자분석의 결과로 추출된 2개의 변수로 비계측적 군집방법 중 하나인 K-means 기법을 이용하여 군집분석을 실시하여 7번의 반복계산에 걸쳐 군집이 종료 되었으며 최종적으로 2개의 군집이 형성 되었다. 기후변화는 전 세계와 제주도 수자원에 지속적인 영향을 미칠 것으로 전망되어 수자원 정책 평가 및 관리에 매우 신중한 대비책을 요구하고 있다. 향후 다양한 입력자료를 활용하고 가뭄 산정기법과 가뭄 분류 등을 통하여 활발한 후속 연구가 필요하다.
본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.
본 논문에서는 본 연구논제(2007)에서 개발된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)으로부터 최적형태의 구조를 가진 모형을 구성하고, 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 불확실성 분석을 실시하였다. 훈련과정중에 가장 최소의 평활인자를 가진 입력층변수는 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)에서 제거되었으며, 변형된 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 기상학적 변수의 새로운 최소 평활인자를 구하기 위하여 재훈련된다. 최소 평활인자를 가지는 입력층 노드는 모형결과치에 대하여 가장 유용하지 않는 기상인자인 것을 암시하고 있다. 게다가, 민감하거나 민감하지 않은 기상인자들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어진다. 최적 COMBINE-GRNNM-GA(Type-1)은 최소 비용과 노력으로 결측 혹은 미계측 증발접시 증발량과 계측되고 있지 않은 알팔파 기준증발산량을 산정하기 위하여 개발되었다 마지막으로 치적 COMBINE-GRNNM-GA(TyPe-1)을 이용하여 우리나라에서 전반적인 가뭄해석 및 관개배수 시스템 구축을 위한 참고자료를 제공할 수 있는 증발접시 증발량 지도 및 알팔파 기준증발산량 지도도 구축되어질 수 있다.
중대사고시 LMFBR의 에어로졸(aerosol) 동특성을 살피기 위해 전산코드인 MCAD (Multicomponent Aerosol Dynamics)가 개발되었다. 사고경과에 따른 두 방사능원의 상대적인 충돌확률을 적용하여 에어로졸계를 모사할 수 있다. Brownian 확산과 중력작용에 의한 결합 및 제거과정을 고려했으며, 입자형태를 묘사하기 위해 밀도보정과 형태요소(shape factor)를 동시에 고려하였다. ORNL의 NSPP-300 계열 실험자료와 기존의 코드를MCAD의 입증에 이용하였다. 그 결과 MCAD의 계산치와 실험치 및 기존의 코드 계산값이 일치함을 보여준다. 여러 입력자료의 불화실한 값들을 정의하고, 그들값의 한계로 설정하기 위하여 불확실성 및 민감도해석을 수행하였다. 14개의 입력자료를 선택하여 실험계획법과 Latin hypercube sampling에 의한 입력자료를 조합하여 그 회귀 (regression) 정도를 반응표면 계획법(Response surface method)에 의해 구하였다. 각 변수들의 중요성 및 시간경과에 따른 그들의 상대적인 등위를 결정하기 위하여 단계식 회귀방법 (Stepwise regression method)을 고려했다. LHS에 의한 회귀모형에 Monte Carlo Method를 적용하여 계산값 및 변수들에의 신뢰도를 향상시켰다.
최근 한스타일이 추진되면서 한옥을 현대화 및 산업화하려는 노력과 기대가 커지고 있다. 이에 따라 정부 주도로 관련 기술 개발을 위한 대규모 장기 연구개발 사업이 진행 중이며, 건축정보모델링 기반 한옥 설계 지원 시스템 개발도 세부 과제 중 하나로 포함되어 있다. 그러나, 이러한 한옥 설계 지원 시스템에서는 한옥의 골조 및 지붕 등 구조 요소에 주안점을 두어 한국 전통건축의 주요 수장 요소 중 하나인 창호가 소흘하게 다루어지고 있다. 따라서 이 연구는 다양한 한옥 요소가 현대 건물에 통합 적용될 수 있도록 하는 접근으로서 한옥 창호의 건축정보모델링 기반 설계 도구를 개발하고자 한다. 이를 위하여 이 연구는 우선 한옥 창호의 위치, 개폐방식, 양식 및 부재 구성 등의 특성을 분석하고 아키캐드 시스템의 변수형 모델링 기능을 활용한 한옥 창호 설계 도구를 개발한다. 개발된 한옥 창호 설계 도구는 실내외구분, 살문양선택, 개폐방식 선택, 치수입력, 재료속성 선택, 도면속성 등 6가지 입력 항목을 포함함으로써 설계 과정에서 원활하게 원하는 창호를 설계할 수 있도록 하였다. 그리고 모의실험을 통하여 개발된 설계도구의 적용성과 효율성을 검증함으로써 한옥 창호를 현대 건물 설계에 손쉽게 적용함과 아울러 향후 한옥 통합 설계 시스템 개발의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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