• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.573-576
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• 2005

This research presents a three-dimensional modeling technique for a flexible sheet. A relative coordinate formulation is used to represent the kinematics of the sheet. The three-dimensional flexible sheet is modeled by multi-rigid bodies interconnected by out-of-plane joints and plate force elements. A parent node is designated as a master body and is connected to the ground by a floating joint to cover the rigid motion of the flexible sheet in space. Since the in-plane deformation of a sheet such as a paper and a film is relatively small, compared to out-of-plane deformation, only the out-of-plane deformation is accounted for in this research. The recursive formulation has been adopted to solve the equations of motion efficiently. An example is presented to show the validity of the proposed method.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3295-3300
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• 2012

3차원 유한요소법은 구조물에 존재하는 표면균열과 내재균열들의 응력확대계수를 구하는데 이용되어 진다. 기하모델, 즉 솔리드모델은 3차원 균열들을 포함하고 있다. 국부적인 절점밀도가 선택되어 지면 자동적으로 기하모델 영역에 중첩되어 지며 절점은 버블패깅 방법에 의해 생성되어지고 10절점 사변형 솔리드요소는 데라우니 삼각화 기술에 의해 생성하였다. 시스템의 정확도와 효용성을 체크하기 위해 인장하중을 받는 평판에 하나의 균열이 존재하는 경우의 응력확대계수를 구해 Raju-Newnam식과 비교하여 5%이내의 차이를 보였다. 또한, 인장하중을 받는 평판에 두개 균열이 존재하는 경우의 해석을 통해 상호 간섭 효과를 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2017

상수관망 수리해석 기법은 절점의 사용량 및 누수량을 기지의 값으로 고려하여 총 수요량이 모두 공급될 수 있다고 가정하여 해석하는 수요기반해석(Demand Driven Analysis, DDA)과 사용량과 누수량은 절점 압력수두에 의해 달라질 수 있어, 공급가능량 및 누수량과 절점의 압력수두 모두를 미지수로 고려하여 해석하는 수압기반해석(Pressure Driven Analysis, PDA)으로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 수압기반사용량 모의(Pressure Dependent Demand, PDD)와 수압기반누수량 모의(Pressure Dependent Leakage, PDL)기능이 모두 구현되고, 다양한 시나리오 분석이 가능한 소프트웨어(SW)인 K-NRisk를 개발하였다. K-NRisk는 2016년 7월에 공개된 상수관망 해석범용모형인 EPANET3 소스코드 기반으로 개량 개발되었으며, 기존 EPANET2와 비교하였을 경우 사용자 편의성 증대를 위한 입출력 기능 및 SW 활용도 제고를 위한 대표업무분석 기능이 신규 개발, 강화되었다. 개발된 SW를 관망정비 및 공급안정성 확보 목적을 위한 수리해석 시 적용하여 그 결과를 분석하였다. 적용결과 기존 수요기반해석이 가지고 있는 한계점을 보완하고, 실제업무 시 활용가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2023

강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2023

상수도관망은 사용자에게 고품질의 물을 안정적으로 공급하는 것을 목적으로 하며, 이를 평가하기 위한 지표 중 하나로 압력을 활용한다. 최근 스마트 센서의 설치가 확장됨에 따라 기계학습기법을 이용한 실시간 데이터 기반의 분석이 활발하다. 따라서 어디에서 데이터를 수집하느냐에 대한 센서 위치 결정이 중요하다. 본 연구는 eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) 모델을 활용하여 대규모 상수도관망 내 센서 위치를 최적화하는 방법론을 제안한다. XGBoost 모델은 여러 의사결정 나무(decision tree)를 활용하는 앙상블(ensemble) 모델이며, 오차에 따른 가중치를 부여하여 성능을 향상시키는 부스팅(boosting) 방식을 이용한다. 이는 분산 및 병렬 처리가 가능해 메모리리소스를 최적으로 사용하고, 학습 속도가 빠르며 결측치에 대한 전처리 과정을 모델 내에 포함하고 있다는 장점이 있다. 모델 구현을 위한 독립 변수 결정을 위해 압력 데이터의 변동성 및 평균압력 값을 고려하여 상수도관망을 대표하는 중요 절점(critical node)를 선정한다. 중요 절점의 압력 값을 예측하는 XGBoost 모델을 구축하고 모델의 성능과 요인 중요도(feature importance) 값을 고려하여 센서의 최적 위치를 선정한다. 이러한 방법론을 기반으로 상수도관망의 특성에 따른 경향성을 파악하기 위해 다양한 형태(예를 들어, 망형, 가지형)와 구성 절점의 수를 변화시키며 결과를 분석한다. 본 연구에서 구축한 XGBoost 모델은 추가적인 전처리 과정을 최소화하며 대규모 관망에 간편하게 사용할 수 있어 추후 다양한 입출력 데이터의 조합을 통해 센서 위치 외에도 상수도관망에서의 성능 최적화에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 건축사
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• 3호통권41호
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• pp.2-11
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• 1972

• 기술사
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• 제4권15호
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• pp.16-29
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• 1971

• 기술사
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• 제3권11호
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• pp.3-11
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• 1970

• 건축사
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• 4호통권42호
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• pp.18-23
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• 1972

• 물과 미래
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• 제44권2호
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• pp.70-74
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• 2011