열화수신포에 있어서 확률론적 신뢰도설계 및 단순스트레스와 강도의 고장모형은 렌덤 수치들로 구성된 각 분포의 간섭(Interference) 확률에 의해 이루어진다. 현재까지 이러한 분포모형들의 신경도는 분석적, 수치적 또는 모의실험방법론학에 의해서 단일추정치를 계산및 해석하여 왔으나 현실적으로는 스트레스 강도함수 분포의 간섭구간에 있어서 그 렌덤 변수들에 대한 완전한 실제의 분포들을 파악하기란 너무 복잡하고 때로는 불가능하다. 이를 위해서는 신뢰도의 상·하한 결정으로 신뢰도설계를 하는 방법이 고려된다. 본 연구에서는 스트레스와 강도의 렌덤 변수들에 대한 중복부분(Overlapping tails) 내에 있어서 각각의 주어진 구간확률을 제약조건으로 하여 최적신뢰도 한계를 결정 및 설계하는 새로운 기법을 제시한다. 설계신뢰도의 최적상한 및 하한 값은 제공하기 위하여 비선형모형인 Quadratic programming optimization 기법을 이용하여 신뢰도분석관점에 입각한 특수구조모형을 설정하고 이에 대한 수치예를 들어 예증하였다.
설명 가능한 심층 강화 학습 지식 증류 방법(ERL-KD)이 제안하였다. 이 방법은 모든 하위 에이전트로부터 점수를 수집하며, 메인 에이전트는 주 교사 네트워크 역할을 하고 하위 에이전트는 보조 교사 네트워크 역할을 한다. 글로벌 최적 솔루션은 샤플리 값과 같은 해석 가능한 방법을 통해 얻어진다. 또한 유사도 제약이라는 개념을 도입하여 교사 네트워크와 학생 네트워크 간의 유사도를 조정함으로써 학생 네트워크가 자유롭게 탐색할 수 있도록 유도한다. 실험 결과, 학생 네트워크는 아타리 2600 환경에서 대규모 교사 네트워크와 비슷한 성능을 달성하는 것으로 나타났다.
기존의 패턴 탐사 기법들은 제한된 시간 및 공간영역에서 발생하는 다양한 이동 패턴들 중 단순히 사용자 요구에 적합할 것으로 추정되는 불특정한 빈발 이동 패턴만을 탐사하기 때문에 특정지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간 내의 스케줄링 경로 탐색과 같은 복합적인 시간 및 공간 제약 조건을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제를 보이고, 적용 가능한 위치 기반 서비스로서 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 패턴 탐사 기법인 STOMP-F를 제안한다. 제안된 기법은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 패턴들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로로 결정하는 패턴 빈발도를 이용한 탐색 방법으로, 최적 이동 패턴 탐사 과정의 이동 시퀀스 생성 단계에서 객체의 위치 값과 공간영역 간의 위상 관계를 고려하여 이동 객체의 위치 속성에 대한 최하위 수준에서의 공간 일반화를 통해 보다 효율적으로 패턴 탐사를 수행할 수 있다. 제안 방법을 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 대상으로 실험 평가한 결과 $A^*$ 알고리즘의 휴리스틱 가중치에 따라 차이는 있으나 연산 처리 시간을 기준으로 타 알고리즘들 보다 효과적임을 알 수 있다.
저류층 감시(reservoir monitoring)를 위해서는 시간경과(time-lapse) 탄성파 자료들을 비교하는 방법이 주로 사용되며, 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화에 의한 차이만을 추출해 내는 기술이 핵심이라 할 수 있다. 본 논문에서는 시간경과 탄성파자료로부터 저류층에서의 변화만을 추출하기 위한 방법으로 기존의 교차균등화(crossequalization) 방법과 개선된 최적화 방법을 실험 및 비교해 보았다. 기존의 방법론으로는 주파수 띠폭 균등화(bandwidth equalization)와 위상보정(phase rotation)을 주파수 영역과 시간 영역 그리고 혼합영역에서 각각 구현하여 그 성능을 비교해 보았으며, 이러한 방법들이 갖고 있는 고주파수가 손실되는 한계를 극복할 수 있는 제약적 최적화 필터링(constrained optimum filtering) 방법론을 제안 및 실험해 보았다. 새로이 제안된 제약적 최적화 필터링 방법은 최적화된 맞춤필터를 구함으로써 저류층 변화성분의 주파수띠폭을 넓히는데 개선된 결과를 보여주었다.
KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Reseach)장치는 차세대핵융합연구장치로써 30개의 초전도자석으로 구성된다. 이 초전도자석에 전원을 공급하게 되는 PF (Poloidal Field) MPS(Magnet Power Supply)는 12상 Pulse 운전을 하게 되는데 이때 $h=kp{\pm}1$의 특성고조파와 90%에 가까운 무효전력이 발생되어 KSTAR 전력계통과 인근 부하장치에 치명적인 영향을 줄 수 있어 고조파와 무효전력을 동시에 보상할 수 있는 최적의 무효전력보상장치의 도입은 필연적이다. 본 논문에서는 KSTAR 1st Plasma 실험시의 무효전력과 고조파를 저감하기 위해 설치했던 즉, 1단계 기계식 스위칭에 의한 RPC(Reactive power compensator)의 보상특성의 평가결과를 기반으로 KSTAR 2009년 Plasma 실험에 대비하여 이의 운전특성과 설치 공간에 따르는 제약 등을 고려하여 최적의 RPC 설계를 도출하기 위해 실시한 TSC(Thyristor Switch Capacitor)기반의 RPC[1] 모의해석 결과와 기술적 사항을 소개하고자 한다.
두유박 시리얼을 제조하는데 최적 배합비를 산출하기 위하여 혼합물 실험 계획법을 사용하였다. 두유박 $30{\sim}80%$과 옥분 $20{\sim}70%$의 제약조건으로 실험디자인을 하여 압출성형을 한 결과, 두유박 함량이 증가할수록 시리얼의 팽화율은 작아지고 용적 밀도는 높아진 반면에 옥분의 함량이 증가할수록 팽화율과 절단강도, 수분용해지수, 수분흡수지수를 증가시켰다. 시리얼의 색도에서는 두유박을 첨가할수록 어두워지고, 옥분은 $L^*$값과 $b^*$값에 큰 영향을 주었다. 모델화 및 분석을 통한 반응 결과는 팽화율, 절단강도, 수분흡착지수는 quadratic 모델이 설정되고, 용적밀도, 수분용해지수, 색도는 linear 모델이 설정되었다. 색도의 $a^*$을 제외한 모든 반응결과에서 5% 이내의 유의차를 보여주어 모델에 대한 적합성을 입증하였고, 예측된 반응식을 통하여 혼합물내의 성분들이 시리얼에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었다. 결과적으로 각 반응의 모델에서 나타난 계수를 이용한 수치 최적화를 하였을 때, 두유박 46.19%, 옥분 53.81%의 최적 배합비가 산출되었다.
조선 산업에서의 이익 극대화를 위해서는, 공기 단축을 통한 매출 증대, 주어진 생산 자원(인력, 설비 등)의 효율적인 이용을 통한 생산비 절감이 필수적인 사안이다. 다시 말하면, 효율적인 자원의 이용으로 선박의 건조 공기를 줄임으로써 조선 산업에서의 이익 극대화를 도모할 수 있고 이는 효과적인 생산 계획과 관리를 통해 얻을 수 있다. 조선 산업에서의 생산 계획과 관리는 내업, 선행, 선내 등 선박 건조의 전 과정에서 이루어지고 있는데, 조선 산업은 타 산업에 비해 환경변화에 따른 단기간의 불확실성은 비교적 적은 반면에, 가공, 절단, 조립, 의장, 도장, 선행탑재, 탑재, 안벽 작업 등 다단계 제조 프로세스가 장기간에 걸쳐 상당히 복잡하게 구성되어 있다. 또한, 유연하게 적용할 수 있는 인적자원과 공정순서, 그리고 각종 시간적 공간적 자원 제약 등으로 인하여 효과적이고 일관된 생산 계획을 신속하게 수립하기가 어려울 뿐만 아니라, 주문 생산 방식이기 때문에 정확한 일정계획 데이터의 생성도 어려운 실정이다. 본 연구는, 조선의 혁신적인 생산관리 능력 향상을 지원하기 위한 "조선 통합 생산계획 시스템 개발" 에 관련된 연구이다. 본 연구에서는 조선 생산계획에 적합한 일정계획 방법론 및 엔진 소프트웨어를 활용하고 총체적인 생산계획 및 일정계획 업무의 개념 재정립을 통하여, 통합 최적화를 실시간에 지원하는 조선 최적 일정계획 시스템 구축에 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 조선 프로세스와 일정계획 업무규칙을 분석하고 이를 바탕으로 "조선 최적 일정계획 시스템"을 개발하였다. 조선 최적 일정계획 시스템은 블록, PE, 탑재, 선내 단계의 일정계획 최적화와 What-if Simulation을 지원하기 위하여 ILOG Solver/scheduler로 구현하였으며, 구현된 시스템에 대해 실제 계획에서 사용하는 데이터를 대상으로 다양한 최적화 기능에 대한 실험을 실시하였다. 실제 데이터를 이용한 실험결과, 풀이시간과 최적해 측면 모두에서 비교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.
LNG고압펌프계통은 천연가스 고압 송출에 있어 가용도가 매우 중요한 계통이다. 본 연구에서는 현재 적용되고 있는 예방(계획)정비주기를 가용성 측면에서 재검토했다. 확률적인 운전대수와 운전 및 보전 형태에 연관된 여러제약이 고려할 때 계통 불가용도를 정량화하기 위하여 시뮬레이션 기법을 적용했다. 중도 절단된 형태의 펌프 수명 데이터를 분석해 욕조형의 고장율 함수를 도출했으며 보수시간 데이터를 분석해 확률분포모수를 구했다. 또한 주요 펌프부대설비에 대해서는 상수형의 고장율과 보전율을 도출했다. 분석된 확률모수를 작성된 시뮬레이션 모형에 입력하고 과거의 운전대수 시나리오를 설정해 실험한 결과와 실제 보수 및 운전 자료를 비교해 모형의 유효성을 보였다. 그리고 차후 예상되는 운전요구대수 시나리오를 기정하고 각 예방정비주기별로 반복 실험하여 계통의 불가용도를 보이고 적합한 예방정비주기를 도출했으며 펌프부품 교체비용의 기대 절감액을 보였다.
신뢰도란 임의 시스템이 주어진 운용환경 하에서 의도한 기간 동안 의도된 기능을 정상적으로 수행할 확률로 정의된다. 신뢰도-중복 최적화 문제(RROP)는 비용, 무게 등의 제약내에서 시스템의 신뢰도를 최대화할 수 있는 최적의 부품을 선택하고, 부품수와 중복전략(활성/대기중복)을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 아리랑위성 2호의 다채널광학카메라(MSC) 시스템의 설계 구조를 바탕으로 RROP의 수리모형을 제시하고, NP-hard인 RROP의 해법으로써 병렬 개체군집최적화(PPSO) 알고리즘을 제안하였다. RROP 예제의 수치실험 결과는 계획된 수명기간에서 신뢰도를 최대화하는 시스템의 설계 구조를 제시한다.
PDA나 휴대폰 단말로 여러 속성의 데이터를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 위치기반 서비스는 물류/운송 정보 서비스, 버스/지하철 노선 안내 서비스 등에 사용된다. 여기에서 제공하는 데이터들을 최적 경로를 구하는 외판원 순회문제 (Traveling Salesman Problem)에 사용한다면 더 정확한 경로 서비스 제공이 가능하다. 하지만 데이터의 수가 많아질수록 비교 횟수가 기하급수적으로 늘어나는 외판원 순회 알고리즘의 특성상 일반 단말기에서 활용하기에는 배터리의 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위해서 최적 경로의 후보군을 줄일 수 있는 스카이라인 질의를 이용하여 n차원 속성에 대한 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 실험에서 정확도와 오차율을 통해 제안한 방식의 유용성을 보였으며 기존방식과 연산시간 차이를 비교하여 다차원방식의 효율성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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