Support Vector Machine(SVM)을 이용한 회전기계 진단 연구가 많이 수행되어 왔으나 결함 분류성능은 입력 특징과 더불어 다중 분류 방법, 이진분류기, 커널함수 등에 따라 다르다. SVM 을 이용한 대부분의 기존 연구들은 한번 입력 특징들을 선정하면 결함 분류시 동일한 특징데이터를 이용한다. 본 논문에서는 회전기계의 다양한 결함조건에서 측정한 진동신호로부터 추출한 통계적 특징들을 이용하여 각각의 결함을 분류하기 위한 최적 특징들을 선정한 후, 해당 결함상태를 분류하기 위한 SVM 학습과 분류에 각각 이용하였다. 실험자료를 이용한 검증 결과, 제안한 단계 분류 방법이 상대적으로 적은 학습시간으로 단일 다중 분류 방법과 유사한 분류 성능을 얻을 수 있었다.
전력연구원에서 개량중인 한국원자력교육원 제 2호기 (KNPEC#2) 시뮬레이터의 검증을 위해 출력 연속변화 등 시나리오를 선정하여, 이에 대한 기준 데이터를 최적평가용 전산코드인 RETRAN과 MARS를 이용하여 생산하였다. 선정된 시나리오를 정확히 모사하기 위해 KNPEC#2 시뮬레이터의 대상호기인 영광 1,2호기 노심냉각계통 및 증기 계통을 상세 분할하였으며, 주요 기기 및 제어 계통을 모델링하였다. 모델링을 위해서 발전소 실제 운전자료를 활용하였으며, 필요시 설계자료와 유사호기인 고리 3,4호기 자료를 참고하였다. 끝으로 정상상태 및 비정상상태 운전조건과의 비교를 통해 모델링의 타당성을 확인한 후 각 시나리오에 따른 데이터를 생성하였다.
본 연구는 공대공 미사일 조종날개의 공력 및 구조를 동시에 고려한 구동력 최소화에 대한 최적화를 수행하였다. 본 연구에서는 조종날개의 공력 및 구조적 특성을 동시에 고려하기 위하여 공력-구조 연계 시뮬레이션을 사용하였으며 공력 및 구조 시뮬레이션에 각각의 전용 소프트웨어를 사용하고자 비정상-약결합 방식 연계기법을 적용하였다. 전역 최적화에는 많은 반복 계산이 필요하므로 빠른 계산을 위하여 수학적 모델링을 이용하였으며 이를 위하여 면 중앙 합성 실험계획법으로 실험점을 선정하였다. 선정된 실험점 및 그에 대한 공력-구조 연계 시뮬레이션 결과를 토대로 2차 다항식 반응면을 생성하였으며 생성된 수학적 모델링을 이용, 유전자 알고리즘 기반 전역최적 설계를 수행하였다. 최적화 목적함수는 마하 0.7 및 마하 2.0 사이의 압력 중심점 이동거리 최소화로 설정하였으며 최적화 결과 압력 중심점 이동거리가 7.5% 감소된 최적형상을 도출하였다.
열차 증수선 시설은 편성, 차량, 차체, 대차 등으로 구분하여 프로세스를 수행하게 되는데 각각의 수선 방법 및 프로세스가 상이하여 일반적인 수리적 기법으로 분석하는 것은 한계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 열차중수선 시설의 시뮬레이션 모델링 및 분석에 관한 체계적인 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 분석은 종속 변수와 설계 변수를 구분하여 시뮬레이션 모델링에 반영 한 후 다 기준 의사결정 기법을 사용하여 설계 대안을 선정하게 된다. 그리고 선정 된 대안에 관한 최적화를 수행하여 실제 설계에 적용하게 된다. 이 분석 방법에 관한 예로 전기기관차 중수선 시설에 관한 시뮬레이션 설계 및 분석 방법을 제시하였다. 시뮬레이션에 기반 한 분석은 실제 시스템의 설계 전에 설계변수의 최적화를 위하여 꼭 수행하여야 하며, 최적의 설계를 구축하는 하나의 중요한 단계로 고려되어져야 하고, 본 논문에서 제시된 방법은 시뮬레이션의 체계적인 접근에 활용이 될 수 있다.
현재 유역종합치수계획의 구조적 홍수방어시설의 평가는 다차원홍수피해액 산정방법에 의해 수행되어지고 있으며, 건설교통부(2004)에서 제시한 경제성 분석과 안전 위험성, 지속 가능성을 고려하여 계층화분석(AHP)기법을 통하여 최적대안이 선정되고 있다. 그 결과 홍수방어시설의 정책성 분석의 결여로 인해 사회적 문제, 민원발생, 정부기관간의 마찰 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이같은 문제를 해결하기 위해 유역종합 치수계획을 위한 계층화분석(AHP)기법의 정책성 평가의 계층구조를 재구성하고, 구조적 홍수방어시설의 최적대안 선정을 위해 정책적 세부 평가항목별 가중치를 설정하여 계층화분석(AHP)기법에 적용할 수 있는 정책적 평가기법을 개발하였다. 정책적 평가기법을 개발하기 위해서 치수사업의 정책성 평가 항목과 가중치 설정에 대해 전문가 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과와 한국개발연구원에서 제시한 국가 공공사업의 예비타당성 조사를 위한 가중치를 비교 분석하였다. 치수경제성에 높은 가중치를 부여하였던 과거와 달리 설문조사 결과는 치수경제성이 중요하지만 정책성 분석 역시 중요하다는 인식의 변화와 기본 평가항목을 추가하여 정책성 분석의 세부 평가항목의 다양성이 필요하다고 나타났다.
함정설계 시에는 초기 운용요구 능력의 불확실성을 고려하여 무수히 많은 대안 중에서 최적의 무장시스템과 플랫폼의 제원을 선정하기 위해서는 시스템적인 접근 방법이 필수적이다. 미 해군은 초기단계 설계 시 최적 설계조합을 시행착오 없이 효율적으로 선정하기 위하여 집합기반 설계를 차기 공기부양정 초기단계 설계에 성공적으로 적용한 바 있다. 집합기반 설계를 적용하기 위해서는 설계조합에 필수적인 모델인 함정통합모델이 필수적이나 아쉽게 현재 실질적인 함정통합모델을 보유하고 있는 국가는 미국, 영국 정도의 극히 일부 국가이며 관련된 기술의 타국으로의 이전도 전혀 허용하지 않고 있다. 본 연구에서는 기존 함정설계 데이터의 벤치마킹을 통해서도 미국을 중심으로 선진화된 최신 설계기법인 집합기반설계가 가능할 수 있도록 유전자알고리즘과 의사결정 방법론인 TOPSIS를 통합한 우리나라의 여건과 역량을 고려한 한국형 집합기반 설계 프로세스를 구축하였으며 현재 연구 및 교육 목적으로 일반에 공개된 DDG-51급 통합함정모델을 이용하여 함정의 무장시스템 초기단계 설계 최적화에 적용하여 제안된 한국형 집합기반설계의 적용 가능성을 검증하였다.
홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
최근 들어 인공 지능을 이용한 영상 객체 인식에 대한 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그 연장선상에서 도로 유지 및 관리 분야에도 관련 연구의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다. 그 중에서도 특히 도로 노면 파손 객체 인식 (Object Detection) 을 위한 인공 지능모델이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 객체 인식 알고리즘을 개발하려면 우선적으로 특징지도를 생성하는 Backbone Network가 반드시 필요한데, 본 논문에서는 이를 선정하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 6,000여 장의 도로 노면 파손 영상 데이터를 확보하고, 근래에 많이 사용되는 4종류의 심층 신경망을 활용하여 성능을 비교한다. 3가지의 성능 평가 방법을 적용하여 심층 신경망의 특징을 분석하고 최적의 심층 신경망을 결정한다. 또한 하이퍼 파라미터의 최적 조율을 통해 성능을 향상시키고, 최종적으로 도로 노면 파손 영상 분류를 위하여 85.9%의 정확도로 수행이 가능한 경량화된 Backbone Network용 심층 신경망을 제안한다.
본 논문에서는 반작용휠 미소진동시험 결과 및 유한요소모델 기반 광기계해석 통합모델을 이용해 영상품질저하 예측을 실시하고 해석결과를 바탕으로 기준 회전수에서 영상품질관점에서 최적의 반작용휠 배치조합을 찾는 것을 목적으로 한다. 위성은 적절한 기동성능을 위하여 여러 개의 반작용휠을 장착하는데 반작용휠에서 발생하는 미소진동은 위성영상품질 열화에 원인이 된다. 같은 반작용휠이라도 제조과정상 발생하는 제품의 진동특성차이가 있으며 이를 반영한 반작용휠의 배치설계는 최종 위성영상 성능품질 열화를 최소화시킬 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 모든 반작용휠의 배치상태를 선정하고 이에 따른 영상품질 열화해석을 실시하여 최소의 열화가 일어나는 반작용휠 배치조합을 찾아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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