선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소론 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 ]nM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델을 20년간(1993-2012) 시뮬레이션을 수행하였다.
선박충돌사고는 많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하여 발생하고 있으며, 특히 인적요인에 의한 충돌사고가 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 선박충돌사고 원인분석은 선박의 안전 운항상의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스법을 이용하여 선박충돌사고 인적요인 모델을 구축하고, 선박충돌사고를 감소시키기 위한 가장 효과적인 대책을 수립하기 위한 정책요소를 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 FSM법에 의한 충돌사고원인의 구조분석을 인과지도상의 정량적, 정성적, 피드백 루프로 변환하였다. 그리고 시뮬레이션 기간을 20년간(1993-2012)으로 설정하여 표준시뮬레이션모델과 8가지 정책시뮬레이션모델에 대해 시뮬레이션을 수행하였다.
폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill & Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 질량-스프링 모델 기반의 직물 모델에서 질점의 움직임을 분석하여 실시간 직물 애니메이션이 가능한 퍼지 추론 기법을 제안한다. 지금까지 직물과 같은 탄성체를 표현하기 위한 많은 기법들은 질량-스프링 모델을 사용하였다. 직물은 다수의 질량과 스프링의 조합으로 구성되어 변형 가능한 면을 이루게되고, 면의 움직임은 운동법칙을 기반으로 수치적분을 통해 계산될 수 있다. 제안된 방법과 동일한 직물구조에서 Explicit 오일러 방법은 ${\Delta}t$ > 0.01 일 경우 불안정성 문제가 나타났으며, Implicit 오일러 방법은 ${\Delta}t$ = 0.03 에서도 애니메이션이 생성되지만 많은 양의 선형 시스템을 계산해야 하는 단점을 가지고 있어서 실시간 처리에 부적합하다. 본 연구는 질량-스프링 모델에서 질점의 움직임을 계산하기 위하여 ${\Delta}t$ = 0.03을 가지면서도 실시간 처리가 가능한 방법을 제안한다.
본 논문은 3차원구조물의 유한요소해석을 위한 자동 유한요소 생성에 관한 것으로 퍼지이론과 버블요소 생성기법, 상용 솔리드모델러로 구성되어진다. 새로운 요소생성과정은 (a) 해석모델인 형상모델링 정의, (b) 버블생성, 그리고 (c) 요소생성으로 이루어진다. 형상모델링에는 상용 솔리드모델러를 이용하였으며 버블은 각 지점에서의 버블간격함수에 의해 생성되어진다. 버블간격 함수는 지식처리수법에 의해 조절되어 진다. 요소생성을 위해서는 기본적으로 데로우니방법을 도입하였다. 이러한 3차원 구조물에 대한 유한요소의 자동생성은 해석을 위해 큰 잇점이 있다. 실제적인 현 시스템의 효용성을 검증하기위해 3차원 형상에 대한 예를 제시하였다.
본 논문에서는 퍼지모델의 최적 입-출력 소속함수들(membership functions) 및 규칙기반(rulebase) 얻기 위한 자율가변구조의 신경망 알고리즘을 제안하였으며 구륜 이동 로봇(WMR : Wheeled Mobile Robot)의 위치, 속도 방향제어를 위한 퍼지-신경망 제어기 설계를 설계하였다. 제안된 알고리즘에서 입-출력 소속함수의 파라미터들을 찾기 위하여 유전알고리즘을 응용한다. 유전알고리즘에 의해 출력술어의 원소가 증가되며, 규칙기반이 원소의 증가에 의하여 조절된다. 새롭게 조절된 제어기는 출력술어의 증가를 수행하지 않은 제어기와 경쟁하며. 만약 새롭게 조절되어진 퍼지-신경망 제어기가 경쟁에서 진다면, 그 제어법칙은 소멸한다. 그 반대로 조절된 제어기가 생존한다면, 출력술어의 증가된 각 원소들 및 변화된 시스템의 규칙기반이 제어기에 적용된다. 출력술어 및 규칙의 조절이 완료된 후 입력소속함수들에 대한 탐색이 제약조건을 가지고 수행되며 입력소속함수들의 탐색이 완료된 후 출력소속함수의 미세 조정이 수행된다.
지금까지 IMO를 비롯한 해운산업분야에서는 해상의 인명 재산, 해양환경보호에 항상 큰 관심을 가지고 해양사고예방을 위한 많은 노력들이 견주되어 왔다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 크고 작은 해양사고가 지속적으로 발생하고 있는 것이 오늘날의 현실이다. 한편, 선박충돌사고는 수많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하고 있어서 사고예방대책마련에 어려움이 많다 따라서, 선박충돌사고의 정량적인 분석을 위해서는 이들 상호작용요소간의 관계를 시스템적으로 파악하고 분석하는 것이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 먼저, 지난 10년(1991-2000)간 국내에서 발생한 선박충돌사고에 대한 위험성을 분석하였고, 또한 사고발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM기법을 이용하여 인적 위해요소를 계층화한 후 각 요소 상호간의 관련성을 분석하였다. 그 결과로써 인적요소에 의한 선박충돌사고의 발생과정과 각 계층에 속한 요소가 사고에 미치는 영향력을 규명하고, 각 요소간 상호관계를 파악하여 사고예방대책마련을 위한 우선순위를 결정할 수 있는 선박충돌사고의 인적요소 구조그래프를 제시하였다.
본 논문에서는 퍼지-PI 제어 알고리즘을 이용하는 무인 항공기용 터보제트 엔진 제어기를 제안한다. 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 퍼지-PI 제어기로 생성한다. 가속도 오차의 로그함수를 사용하여 퍼지 추론 규칙을 만듦으로써 추종오차를 줄이도록 하였다. 제안된 제어기의 성능확인을 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 선형 엔진 모델에 적용하였으며 엔진 출력이 기준 가감속 명령에 잘 추종함을 보였다.
본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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