의사결정시스템을 웹 상에서 구현하기 위한 시스템의 설계요건, 시스템 구성, 처리과정에 대해 기술하였다. 각 선택 대상에 따라 각 선택요소의 확률을 기반으로 하여 사용자로부터 받은 데이터를 처리하는 시스템을 구현하였다. 각 선택대상간 의사결정값의 차이변수, 판별변수를 정의하였고, 이론 기초로 의사결정 메시지를 출력한 수 있는 알고리즘을 제안한다.
대부분의 중소규모 하천 유역에서는 수위 또는 유량 등의 실측자료가 빈약한 상태이기 때문에 홍수시의 유출량을 정확히 추정하고, 홍수피해를 경감시키기 위한 적절한 대책을 세우기가 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 부산지방에 위치한 온천천 유역을 대상으로 하여 중소 하천 유역에 대한 선형 이산화 입력-출력 모형의 매개변수를 추정하고자 하였으며, 1993년 6월부터 실측한 유출량 자료와 저류함수법에 의해 산정한 유효강우량을 사용하여 선형 이산화 입력-출력 모형의 매개변수를 최소자승법과 상관함수법에 의해 추정하였다. 선형 이산화 입력-출력 모형에 의한 유출 수문곡선은 실측 수문곡선을 잘 재현한 것으로 나타났다. 또한 추정된 매개변수와 강우자료만을 사용하여 모의발생시킨 수문곡선 역시 실측 수문곡선과 잘 일치함을 알 수 있었다.
본 연구는 자료포락분석(DEA) 기법을 이용하여 우수감정평가법인의 효율성을 분석하고자 한다. DEA는 복수의 입력과 출력변수를 가지고 상대적인 효율성을 평가하는 기법이다. 우수감정평가법인의 상대적인 효율성을 평가하기 위하여 CCR-O와 BCC-O 모델을 사용하였다. 입력변수는 평가사의 수이고 출력변수는 매출액과 당기순이익이다. 국내의 13개 평가법인을 대상으로 연구를 수행하였으며 2008년 회계연도의 재무자료를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. CCR-O 모델을 적용한 결과 우수감정평가법인의 기술적 효율성은 약 88.3%로 나타났다. BCC-O 모델을 적용하면 순수 기술적 효율성은 약 90%이고 규모의 효율성은 약 98.2%로 나타났다. DEA 분석결과 비효율성의 원인은 순수 기술적 효율성으로 나타남에 따라 경비절감 등을 통해 순수한 기술적 비효율성을 줄여나가야 할 것이다.
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 최적제어기법을 이용한 원자로 출력 제어시스템을 다루었다. 시스템 변수들을 상태변수로 표시하면 관측치 뿐만 아니라 시스템 내부의 모든 상태변수를 동시에 다룰 수 있으므로 설계의 자유도가 증가될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원자로의 동특성식과 열수력학적 에너지 평형식을 사용하여 원자로를 모델링한 후 이를 상태변수로 나타내었다. 다음으로는 LQR 및 LQG 시스템을 설계하여 제어봉 및 출력의 거동을 동시에 만족시킬 수 있는 설계조건을 결정하였다. 또한 서보 시스템의 설계를 위해 보통의 휘드백 시스템과 차수를 증가시킨 레귤레이팅 시스템을 만들어 비교하였으며 그 결과 증가차수 레귤레이팅 시스템이 보통의 휘드백 시스템에 비해 우수한 제어 특성이 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 관측기-제어기의 독립 설계 원리를 조사한다. T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 가능하거나 출력으로부터 계산 가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 관측기와 T-S 퍼지 모델 기반제어기는 독립적으로 설계 가능하며, 이에 따른 관측기 기반 출력 궤환 제어기는 전역적 안정화 가능성을 보장한다. 한편 T-S 퍼지 시스템의 전건부 변수가 측정 불가능하거나 출력으로부터 계산 불가능한 경우에는, T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기를 구현하기 위하여 퍼지 추론 시스템의 전건부 변수를 추정해야 한다. 본 논문은 전건부 변수가 측정 불가능한 경우 T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 T-S 퍼지 모델 기반 관측기의 독립적 설계 가능성을 조사한다. T-S 퍼지 모델 기반 제어기와 관측기의 수렴속도가 충분히 빠를 경우 전역적인 독립 설계가 가능함을 보이며, 그렇지 않은 경우 국소적인 독립 설계가 가능함을 보인다.
제지공정의 지절 현상은 많은 공정 변수들이 복합적으로 작용하여 발생하는 가장 큰 공정 트러블 중의 하나이다. 지절은 생산량 감소 뿐만 아니라 발생 후 공정의 복구 와 정리, 생산재가동 및 공정의 재안정화를 위해 많은 시간과 비용, 그리고 노력이 투 입되어야 하므로 공정의 효율과 생산성을 크게 저하시키는 요인이다. 그러나 지절 현상 의 복잡성 때문에 이에 대해 쉽게 접근하거나 해결하지 못하고 있는 것이 현실이지만 그 필요성은 더욱 더 증대되고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 각종 산업분야에서 복잡 한 공정상의 결점 발견 및 진단에 효과적이라고 인정받고 있는 예측 분석기법인 인공 신경망(artificial neural network) 시율레이션과 일반적인 통계기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하여 제지 공정의 지절 현상의 검토 가능성을 타진하였다. 인공신경망이란 인간두뇌에서 일어나는 자극-반응-학습과정을 모사하여 현실세계에 존재하는 다양한 현상들의 업력벡터와 출력상태 간의 비선형 mapping올 컴퓨터 시율 레이션을 통하여 분석하고자 하는 기법으로, 여러 가지 현상들을 학습을 통해서 인식하 는 신경망 내의 신경단위들이 병렬처리에 의해 많은 양의 자료에 대한 추론이나 판단 을 신속하고 정확하게 해주는 특징이 있으며 실시간 패턴인식이나 분류 응용분야에도 매우 매력적으로 이용되고 있는 방법이다. 이러한 인공 신경망 기법 중에서도 본 연구 에서는 퍼셉트론의 한계점을 극복하기 위하여 입력총과 출력층에 한 개 이상의 은닉층 ( (hidden layer)을 사용하여 다층 네트워으로 구성하고, 모든 입력패턴에 대하여 발생하 는 오차함수를 최소화하는 방향으로 연결강도를 조정하는 back propagation 학습 알고 리즘을 사용하였다. 지절의 원인으로 추정 가능한 공정인자들을 변수로 하여 최적의 인 공신경망을 구축하기 위해 학습률과 모멘트 상수의 변화 및 은닉층의 수와 출력층의 뉴런 수를 조절하는 동의 작업을 거쳐 네트워크의 정확도가 높은 인공신경망을 설계하 였다. 또한 이러한 인공신경망과의 비교분석을 위해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.
토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비점오염모형이 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적관리기법이 수문 수질에 미치는 영향을 평가하기위한 통합모형시스템을 개발하였다. 통합모형시스템은 DANSAT (Dynamic Agricultural Non-point Source Assessment Tool)과 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. DANSAT은 분포형 연속 강우사상 모형으로서 농업소유역에서의 유출량, 유사량, 농약 물질의 이동기작 등을 모의한다. DANSAT은 크게 동적변수 부모형, 수문 부모형, 유사 이용 부모형, 농약 물질 이동 부모형등 4개의 부모형으로 구성되어있다. 동적변수 부모형은 토양의 특성, 작물의 생장 및 작물 잔여물질의 분해 등을 모의하는 하부모형으로 구성되어있으며, 토지 이용 변화에 관계되는 내부 변수들의 시간적 변화를 모의한다. 수문 부모형은 차단, 증발산량, 침투량, 침루량 등을 모의하는 격자 단위 프로세스와 지표유출, 중간유출, 기저유출 및 하천에서의 물의 이동을 모의하는 유역 단위 프로세스로 구성되어있다. 유사 이동 부모형은 세류간 (interrill) 토양입자의 분리, 세류 (rill) 및 하천내의 토양분리, 운송가능량 등을 모의하며, 농약 물질 이동 부모형은 농약의 분해, 평형, 식물에 의한 흡수, 침출 등을 고려하여 농약 물질의 이동을 모의한다. 입력변수는 최적관리기법의 시 공간적인 변화를 고려할 수 있도록 계층구조로 구성하였다. 유역출구에서의 결과 출력 뿐만 아니라, 유역전체에 걸쳐 지표면과 지하수면 사이에서 물 및 오염물질의 이동량 분석을 위한 출력 및 격자단위의 상세 결과 출력을 통하여 최적관리기법을 평가하고 분석할 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스는 모형의 구동을 위해 요구되는 광범위한 시 공간 입력 자료를 기존에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 생성할 수 있도록 개발되었다.
원자력발전 비율이 증가함에 따라 전기에너지의 효율적인 이용과 원자력발전의 경쟁력 제고를 위하여 원자력발전소(이하 원전)의 부하추종운전 필요성이 점점 커지고 있다. G7과제의 하나로 개발되고 있는 차세대원자로(KNGR, Korean Next Generation Reactor)는 경쟁력 있는 원전의 설계를 위하여 "일일부하추종운전 능력의 확보"를 기본 성능요건의 하나로 하여 개발되고 있다. 그러나 수동으로 원자로출력분포를 제어하는 기존 원전의 제어방식으로는 상기목표를 충족시키기 어려워 원자로의 출력분포와 출력을 동시에 제어하는 새로운 자동 제어방식을 도입하였다. 본 논문에 기술된 제어방법은 원자로 출력분포 상태에 따른 비선형 제어방법이 적용되며 목표출력 부근에서의 Oscillatory Behavior 방지를 위해 설정된 Deadband 내에서의 다른 상태변수를 제어하기 위한 알고리즘도 포함된다. 개발된 제어방법의 성능을 확인하기 위해 원자로 증기공급계통 전체를 모델링한 성능분석 Simulator를 이용한 Numerical Simulation을 수행하였다. 일일부하추종운전은 100-50-100%P[$(10{\sim}16)-2-(10{\sim}4)-2$ hr] power cycle over a 24-hour period, 주파수제어는 일반적인 Grid Follow에 대해 Simulation하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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