원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.
In a vacuum circuit breaker mechanism, a spring-actuated linkage system is used to satisfy the desired opening and closing characteristics of electric contacts. If the type and structure of the linkage system required to the circuit breaker is predetermined, the stiffness, free length and attachment points of a spring become the important design parameters. In this paper, based on the energy conservation that the total system energy is constant throughout the operating range of the mechanism, a systematic procedure for optimizing the spring design parameters is developed and applied to the simplified mechanism of a circuit breaker. Then, in order to consider the complex dynamics of the circuit breaker mechanism rather well, the developed procedure is converted to the environment of a multi-body dynamics program ADAMS.
솔레노이드 밸브는 구조에 따라 스풀 밸브와 포핏 밸브로 구분된다. 구조가 단순하고 오염에 민감한 스풀 밸브에 대하여 연구가 많이 진행되고 있는 반면 오염에 덜 민감하고 장시간 작동에 용이한 포핏 밸브는 구조가 복잡하여 여전히 많은 연구가 필요하다. 포핏 밸브를 설계하기 위해서 고려해야 하는 사항으로 포핏의 직경, 포핏의 각도, 디스크의 지름, 스프링 강성, 스프링 예하중, 유로 구조 등 다양한 설계변수가 있다. 기존 연구에서는 설계변수를 한가지로 선정하여 연구가 진행되었고, 설계변수가 포핏 밸브의 유동특성에 미치는 영향에 대한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 3/2Way 솔레노이드 밸브용 포핏 밸브의 설계변수 변화에 따른 유동특성의 변화를 분석하였다. 포핏 밸브의 설계변수 선정은 선행연구된 사례와 초기모델해석결과를 참고하여 진행하였다. 그리고 설계변수에 따른 최대압력, 최소압력, 압력강하의 영향을 평균분석(ANOM)을 사용하여 살펴보았다. 향후 3/2Way 솔레노이드 밸브용 포핏 밸브를 설계할 때 주효과를 파악하여 설계변수 선정에 사용하면 효율적인 설계변수 선정이 가능할 것으로 예상된다.
본 연구는 개수로 흐름에서 조류발전단지의 터빈 최적 배열의 거시적 특성에 관한 연구를 수행하였다. 천수방정식을 통해 직사각형 개수로의 흐름장을 해석하였고, 상류와 하류단에 대해 각각 유입경계조건(inlet boundary condition)과 Flather 형식의 개방경계조건(open boundary condition)을 부여하여 일정 유량으로 흐르는 개수로 흐름을 구현하였다. 더불어, Strickler의 법칙을 확장한 반력공식을 연계하여, 개수로 흐름에 대한 조류 터빈의 영향을 반영하였다. 주어진 상류의 흐름 조건에 대해 조류발전량을 최대로 하는 최적 배열을 구하기 위해 터빈 반력모형을 연계한 천수방정식, 터빈간 최소간격, 그리고 발전단지영역을 제한조건으로 하는 발전량 최대화 문제를 구성하였다. 여기서 조류 터빈의 위치를 나타내는 벡터를 설계변수로 두었는데, 설계되는 터빈의 수가 증가함에 따라 최적화 문제의 계산량이 증가하지 않도록 수반법(adjoint method)을 경사도기반법(gradient-based method)에 연계한 방법이 이용되었다. 다수의 터빈초기배치로 상당한 수치실험이 수행되었고, 발전량 최대화를 이루도록 최적화된 터빈의 배치들이 큰 규모에서 고유한 형상으로 수렴함을 확인하였다. 이러한 특성은 발전단지의 너비와 터빈의 최소간격의 함수로 정의된 무차원수 E를 바탕으로 설명되었다. 구체적으로, E가 1보다 작을 때에는 선형배열이 최적배열로 나타났고, E가 1을 넘어 점차 커짐에 따라 하류에 오목한 형상을 보이다가 V-형태로 발전하는 양상을 보였다. 또한, 어느 임계 수 이상의 터빈이 배치되는 경우 일열 배열을 유지하지 못하고 이열 배열로 분리됨이 관찰되었다.
실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
본 논문에서는 대표적인 NP 문제의 하나인 강의시간표 문제를 분산 제약조건 만족 문제로 해결하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 복잡하고 방대한 강의시간표 문제를 여러 개의 작은 모듈 단위의 에이전트로 분할한 후 개별 문제외 해를 구하고 이들을 결합시켜 가능해(feasible solution)를 찾는다. 한편, 분리된 에이전트에 의해 해결되는 부-문제들이 상호 의존적이면서 중첩된 경우에 해들 사이의 모순을 해결하면서 최종 해를 구한다. 제안한 시스템에서는 다음과 같은 방법으로 문제를 해결한다. 제약조건을 점진적으로 추가하여 탐색공간을 줄여 나간 후, 국소 탐색을 통해 변수에 일관된 도메인 값을 할당한다. nogood에 대하여 점진적인 제약조건 완화로 탐색공간을 확장하여 모든 변수에 도메인 값을 배정한다. 제약조건 완화는 제약조건들을 몇몇 단계로 정의하고, 휴리스틱 순서와 제약조건의 중요도에 따라 되추적 탐색 기법을 이용하여 순차적으로 완화한다. 만일 과잉-제약조건이 발생할 경우 가중치의 합이 최소로 하는 값을 배정한다. 즉 모든 변수에 도메인 값은 모든 제약조건을 만족하든 초기의 부-문제에 가능해가 될 수 있는 제약조건을 만족해야 한다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
본 연구는 충청남도를 대상으로 도시권과 농어촌권을 구분하고, 고령자 및 비고령자의 여가통행시간 영향요인의 이질성을 정량적으로 규명하고자 하였다. 분석자료는 2011년 가구통행실태조사를 활용하여 도심 및 농어촌권역의 통행자특성을 추출하고, 도심 및 농어촌권의 지역경제적특성 및 교통환경적특성을 활용하여 PLS(Partial least square) 회귀모형을 구축하였다. 분석결과, 도시권과 농어촌권 고령자의 여가통행시간에 영향을 미치는 주요변수는 버스배차간격, 버스노선수, 가구원수, 가구월평균수입으로 나타났다. 비고령자의 경우에는 고령자의 중요 영향변수 이외 지역경제(GRDP, 경제활동참가율)환경과 고용형태도 여가통행시간에 영향을 미치는 중요 변수로 나타났다. 한편, 농어촌권에 거주하는 여성고령자는 남성고령자 보다 여가통행시간에 더 민감하나 비고령자그룹은 남녀별로 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다.
STELF 기술의 핵심의 되는 IMPEX 블록의 잔류 공급률, 겉보기 밀도, 흑연의 혼합비 등 여러 가지 주요 변수가 블록의 특성에 미치는 영향을 조사하여 실제 반응기를 설계하는데 필요한 자료를 구하였다. 대표적인 염들에 대하여 물질전달 및 열전달 문제를 일으키지 않는 영역에서 최소의 부피를 갖는 값들을 계산하였고, 각각의 물질이 갖는 특정 전도도에서의 최대 냉방 및 난방 에너지 밀도를 계산하였다. 이로부터 얻은 값들을 8시간 동안 사용할 수 있는 6kW 냉방용 반응기 설계에 적용하여 본 결과 SrCL2-8/1 NH3가 최적의 염임을 확인하였다.
본 논문에서는 분석적인 방법을 통하여 퍼지 제어기의 안정성을 증명할 경우에 고려해야하는 근사화 에러를 슬라이딩 모드 제어 기법과 적응 제어 법칙을 이용하여 보정하는 방법을 제시하고 있다. 특히 본 논문에서는 퍼지 제어기의 안정성에 관한 이전의 연구들과는 달리 주어진 시스템의 각각의 상태 변수들에 대한 최대 민감도(Upper Bound of Sensitivity)에 관한 정보만이 미리 주어진 경우를 다루고 있다. 모의 실험은 라이프노프(Lyapunov)함수를 사용하여 안정성이 증명될 수 있으며, 모의 실험(Simulation)을 통하여 성능을 확인할 수 있다. 또한 제어기의 적용 방법에 따라서 퍼지 제어기의 특성을 강조하거나 또는 슬라이딩 모드 제어기의 특성을 보다 더 부각 시킬 수 있도록 설계할 수 있다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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