컴퓨터 기술이 발전함에 따라 3 차원 입력시스템을 통한 모델링이 가능하게 되었다. 2 차원 시스템은 평면 입력을 공간상의 데이터로 바꾸기 위한 많은 기능과 메뉴들이 존재하지만 3 차원 시스템에서는 그러한 복잡한 기능 없이 입력 데이터가 곧바로 모델링에 적용될 수 있다. 하지만 아직까지 3 차원 입력시스템에서 모델링을 수행하는 디자이너에게 익숙한 스케치 방법을 고려하지 못하고 있는 실정이다. 디자이너에게 가장 익숙한 모델링 방법은 스케치북에 선으로 그림을 그리는 것이기 때문에, 모델을 변형하는 방법은 이를 벗어나지 않도록 해야 한다. 평면 스케치에서 디자이너가 그리는 선은 모델의 윤곽을 잡아주고 모델의 특징이 되는 부분을 표현하게 된다. 이러한 선의 입력을 통한 스케치를 3 차원 모델링에서 그대로 사용하기 위해서는 공간에서의 점이나 면이 아닌 선의 입력을 모델링에 적용할 수 있어야 한다.
본 논문에서는 원자력발전소의 스위치기어실 화재로 인한 케이블 손상시간과 케이블 온도를 평가하기 위해 화재모델링 입력모수 불확실성 분석을 수행하였다. 화재모델링은 FDS 5.5를 사용하였으며 입력모수 샘플링은 Wilks 식에 따라 93회를 수행하였다. 단순히 입력모수 평균 값을 사용한 화재모델링 분석결과는 화재모델링 불확실성 분석결과보다, 케이블 손상시간은 최대 1.6배 늦게, 케이블 온도는 최대 0.45배 낮게 평가될 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 곡면을 포함할 수도 있는 얇은 물체를 모델링하기 위해 새로운 기법을 도입했는데, 그 기본 개념은 다음과 같다. Fig.(a)에서와 같이 먼저 사용자 는 박판으로 불리는 두께가 없는 얇은 판을 여러장 가지고 이들을 접거나, 오려내거나, 붙이는 등의 작업을 통해서 원하는 형상으로 모델링한다.각각의 박판의 형상의 입 력은 거의 모두 2차원 좌표계에서 이루어지기 때문에, 사용자는 마치 철판위에 선을 긋는 것과 같이 쉽게 박판의 형상을 입력할 수 있다. 또한 박판에서 임의의 부분을 오려내거나 임의의 박판을 붙이는 등의 작업을 통해서 원하는 형상으로 모델링한다. 각각의 박판의 형상의 입력은 거의 모두 2차원 좌표계에서 이루어지기 때문에, 사용자 는 마치 철판위에 선을 긋는 것과 같이 쉽게 박판의 형상을 입력할 수 있다. 또한 박판에서 임의의 부분을 오려내거나 임의의 박판을 붙이는 등의 작업이 기존의 시스템 에서와는 달리 복잡한 입력이나, 수행과정을 거치지 않기 때문에, 보다 편리한 모델링 을 할 수 있다. 또한 곡면으로 된 박판 형상의 경우는 해당되는 모서리들을 곡선으 로 바꿈으로써 모델링 되도록 하였다. 박판의 모델링이 끝나면, 입력된 박판에 일정 한 두께를 부여하여 Fig.2(b)에서와 같이 부피를 갖는 입체(솔리드)로 변환하게 되는 데 이 작업은 Stroud에 의한 것과 같이 시스템에서 자동으로 이루어진다.
본 논문에서는 원자력발전소의 모터제어반 스위치기어실 화재 모델링에 대한 입력변수 불확실성 분석을 수행하였다. 화재모델링은 FDS 5.5를 사용하였고 FDS 입력변수 램던 샘플링은 라틴하이퍼쿠브 몬테칼로 방법을 이용하였다. 본 연구에서 수행한 입력변수 불확실성 분석 결과를 비교하기 위해 NUREG-1934의 화재모델링 결정론적 불확실성 분석과 민감도 분석 방법을 이용한 분석도 수행하였다. 분석결과, 본 연구의 모터제어반 스위치 기어룸 화재 모델링에 대한 입력변수 불확실성 분석방법이 NUREG-1934의 방법보다 보수적인 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
비선형 시스템 제어에 TSK 퍼지 모델을 이용하는 연구가 많다. 그러나 비선형 시스템을 TSK 퍼지 모델로 표현하기 위해서는 대상 시스템의 비선형 동특성 방정식을 알고 있거나 시스템으로부터 실험으로 입출력 공간에 충분히 분포된 데이터를 얻을 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 TSK 퍼지 모델링에 계단 입력 응답과 GA만을 이용하는 방법을 제안한다. 연구 대상인 시스템은 제어 입력에 비선형인 경우와 출력에 비선형인 두 경우로 하였다. 제어 입력에 비선형인 경우 여러 입력 값에 대한 계단 입력 응답 데이터들로 모델링 하며, 제어 입력에 비선형인 경우에는 계단 입력 응답 데이터와 제어 입력 값이 0인 경우 응답 데이터를 이용하여 모델링 한다. 또한 제안한 방법으로 구해진 TSK 퍼지 모델로부터 퍼지 제어기를 설계하는 방법도 제시한다. 제안한 방법들을 예제들에 적용하여 모의 실험한 결과 원하는 제어 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 광대역 입력전압에 대응 할 수 있는 직류 변환 장치(DC-DC Converter)의 제어기의 모델링 및 제어 방법에 대해서 제안한다. 일반적으로 직류 변환 장치의 주된 목적은 입력되는 직류 전압에 대해서 출력전압을 지속적이고 안정적으로 유지해 주는 것이다. 따라서, 안정적인 출력 전압을 얻는 방법으로서 제어되지 않은 직류 변환 장치에 입력전압을 안정적으로 공급해주는 방법도 고려해 볼 수 있으나, 이릴 경우 입력전류의 변화나 입력 전압이 지속적으로 변하는 경우에 대처 하기 어렵다. 따라서, 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 출력전압을 궤환 시키고 이 신호에 의해 직류 변환 장치를 제어하는 방법을 고려한다. 또한, 단순한 제어기를 사용할 경우 그 입력전압의 범위가 소자의 한계와 안정성으로 인하여 국한적으로 한정되므로, 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 컨버터를 연결하고 이것을 프로세서를 사용하여 제어하는 방법을 설계한다. 모델링된 직류 변환 장치는 불연속선형 시스템(Piecewise Linear System)으로 해석되어 질 수 있으며, 아울러 각기 다른 입력 범위에서 동작하는 컨버터들에 대해서도 모델링되어야 한다. 또한 일정 간격의 입력 범위내에서 서로 다른 컨버터들을 동작시켜 줄 수 있는 방법도 고려한다. MATLab을 이용하여 파워 컨버터의 성능을 입증하고, 아울러 실제 회로의 실험을 통하여 결과를 검증한다.
복잡한 비선형 시스템을 모델링하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 모델링 출력을 생성한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 입력들 중에서는 다른 입력들보다 모델링 결과에 더 큰 영향을 줄 수 있는 입력들이 있을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영향이 큰 입력들을 층간 연결하여 모델링 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
구형파의 디지털 자료를 전송하기에 적합한 구조의 휘트스톤 브리지 형태로 GMR 아이솔레이터를 모델링하고, 여기에서 입력전류에 대한 출력전압특성을 시간영역에서 조사하였다. GMR 아이솔레이터를 자기적 부분과 전기적 부분으로 나누고 제조된 스핀벨브 소자의 측정결과를 대입하여 출력전압을 구할 수 있는 모델링 순서도를 설정하였다. 자기적 모델링으로는 평판코일의 3차핀 모델을 FEM방법으로 해석하여 입력전류에 의해 생성되는 자장의 세기를 구하였다. 전기적 모델링을 위해 평판코일의 저항과 인덕턴스 그리고 정전용량을 계산하여, 시간영역에서 입력전류파형과 이에 따른 자기장파형을 구하였다. 마지막으로 스핀밸브의 MR-H 측정곡선과 평판코일에서 발생된 자장의 세기를 조합하여 아이솔레이터의 출력전압파형을 계산하였다. 여기에서 GMR 아이솔레이터의 입력전류파형에 비해 코일전류파형의 진폭이 최고 100% 정도 증가하거나 90 % 정도 감소하고, 주기의 10% 정도에 해당하는 지연이 발생하였다. 그럼에도 출력전압 파형은 스핀밸브의 히스테리시스 특성 때문에 400 Mbit/s 이상의 전송속도에서 입력전류파형과 비슷하게 복원되어 전달될 수 있음을 예측할 수 있었다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
불확실성과 복잡성이 존재하는 제조시스템의 생산성 분석과 의사결정을 위하여 시뮬레이션 기법이 활용될 수 있다. 이러한 시스템의 시뮬레이션을 위해 대상의 특성을 반영하는 입력 모델링 과정이 필요하다. 하지만 건설기계 조립라인과 같은 수작업 중심과 긴 리드타임을 가지는 복잡한 환경에서는 시뮬레이션에 활용할 데이터의 수집이 제한된다. 본 연구는 입력 데이터의 수집이 어려운 환경에서 동영상 데이터를 이용한 시뮬레이션 입력 모델링 절차를 제안한다. 동영상 데이터 기반 작업분석을 통해 측정시간을 정미시간과 표준시간으로 산정하고, 시뮬레이션의 입력 분포로 활용할 수 있다. 제안하는 절차로 산정된 확률분포를 시뮬레이션에 이용하여 대상 시스템의 주요 생산성 지표를 분석하였다. 본 연구에서 제안하는 절차는 데이터가 적은 상황에서 시뮬레이션을 활용한 생산성 분석으로 의사결정 보조에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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