본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
본 논문에서는 다수의 승강기들이 서로 협력하여 운영되는 대형 고층 빌딩의 승강기 시스템에 대해서 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션한다. 다수의 독립적으로 운영되는 승강기로 이루어진 기존의 승강기 시스템과는 달리, 제안된 시스템에서는 사용자의 요구에 따라 승강기의 스케쥴이 생성, 변경, 삭제되는 동적 스케쥴링 기능을 갖도록 하였다. 제안된 시스템은 승강기 시스템을 나타내는 ELEVATOR 모델과 시뮬레이션 수행에 필요한 실험장치인 EF 모델로 구성된다. ELEVATOR 모델은 빌딩을 나타내는 BUILD 모델, 승강기를 나타내는 ELEV 모델과 각 승가기의 스케쥴을 다이나믹하게 제어하는 SCHED 모델로 구성된다. EF 모델은 실험용 데이터를 생성하는 GENR 모델, 이동하는 승객의 데이터를 추적하고 결과를 수집하는 TRANSD 모델로 구성된다. 모델링된 시스템의 시뮬레이션을 위해 DEVSim++를 이용하여 구현하였다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++로 구현한 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 효율, 수행 시간을 기존의 승강기 시스템과 비교, 분석하였다.
고밀도 유도결합 플라즈마 장치의 $SiH_4/O_2/Ar$방전에 대한 공간 평균 시뮬레이터를 제작하였다. 제작된 시뮬레이터는 $SiH_4/O_2/Ar$ 플라즈마 방전에서 발생되는 전자, 양이온, 음이온, 중성종, 그리고 활성종들에 대해 공간 평균한 유체 방정식을 기반으로 하고 있으며, 전자가열 모델은 anomalous skin effect를 고려한 파워 흡수 모델을 적용하여 전자가 흡수하는 고주파 파워량을 결정하였다. 완성된 시뮬레이터에서 RF-파워와 압력 변화에 대한 하전입자, 중성종, 활성종들의 밀도 변화 및 전자 온도 의존성을 계산하였다.
본 논문에서는 본 연구진이 개발 중인 INPROS 3차원 반도체 공정 시뮬레이터 시스템에 이온주입된 불순물의 과도 확산(TED, transient enhanced diffusion) 기능을 첨가하여 수행한 계산 결과를 발표한다. 실리콘 내부에 이온주입된 불순물의 재분포를 시뮬레이션하기 위하여, 먼저 몬테카를로 방법으로 이온주입 공정을 수행하였고, 유한요소법을 이용하여 확산 공정을 수행하였다. 저온 열처리 공정에서의 붕소의 과도 확산을 확인하기 위하여, 에피 성장된 붕소 에피층에 비소와 인을 이온 주입시킨 후, 750℃의 저온에서 2시간 동안 열처리 공정을 수행하였다. 3차원 INPROS 시뮬레이터의 결과와 실험적으로 측정한 SIMS 데이터와 그 결과가 일치함을 확인하였다. INPROS의 점결함 의존성 과도 증속 확산 모델과 소자 시뮬레이터인 PISCES를 이용하여 역 단채널 길이 효과(RSCE, reverse short channel effect)를 시뮬레이션하였다.
AIP를 설정하는 방법에서는 국가에 따라 일부 차이를 보이고 있지만, 본 고에서는 종주국이라 할 수 있는 영국에서의 최소비용대체법을 사용한 한계가치 산출방식을 사용하여 2011년에 주파수 재할당 대상이 되는 800MHz 대역을 대상으로 모형을 제시하고 적용결과를 분석하였다. 먼저 추가주파수를 사용하는 시스템과 주파수 대신 기지국 투자를 추가하는 시스템의 비교를 통하여 두 시스템간 셀간 면적비를 기준으로 한계가치를 도출하는 모형을 제안하고, 새로 도입될 기술인 LTE의 시스템 성능을 평가할 수 있는 시스템 레벨 시뮬레이터를 3GPP에서 제안하고 있는 이동통신 시스템 환경 및 요구조건에 따라 제작하였으며, 이 시뮬레이터를 바탕으로 시스템 도입 지역 또는 운영 주파수 대역에 따라 시뮬레이션을 통하여 시스템 용량을 산출하였다. 마지막으로 제안된 한계가치 모형과 시뮬레이션 결과를 결합하여 최종적으로 한계가치 산정의 기준이 될 추가기지국의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시하였다.
최근 기업활동의 일부로서 물류의 중요성이 급속히 부각되고 있고, 물류의 전략 개발과 모델링 방면에서 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이산 사건 시스템을 기술하는 언어인 DEVS 형식론을 이용하여 물류 시스템의 성능을 측정하는 시뮬레이터를 구현한다. 본 논문의 대상 시스템은 다수의 차량을 이용하여 다수의 창고에서 다종의 물건들을 다수의 판매처로 운송하는 시스템이다. 각각의 창고에서는 판매처에서 요구한 물건들을 적재하여 판매처에서는 원하는 물건들을 하차하고 정해진 시간 내에 배달되는지를 검증한다. 모델링된 시스템을 시뮬레이션화하기 위해 DEVSim++를 이용한다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++ 언어로 표현한 것이다. 여러 가상의 데이터로 시뮬레이션한 결과 적절히 동작하는 것을 알 수 있었다. 향후 모델을 확장해서 전국적인 규모에서 시뮬레이션할 수 있는 무류 시뮬레이터를 구현하면 물류 관련 업무에서 필수적으로 쓰일 도구가 될 것이다.
본 논문에서는 커넥터의 S-파라미터로 특성임피던스를 계산하고 커넥터의 성능개선을 위해 설계변경을 한다. FEM(Finite Elements Method) 시뮬레이터로 커넥터의 S-파라미터를 계산하고 회로 시뮬레이터에서 동일한 R, L, C 값을 가지는 등가 회로모델을 추출한다. 인덕턴스와 커패시턴스로 특성임피던스를 계산하고 임피던스 부정합 상태를 확인한다. 특성임피던스 공식으로부터 커패시턴스를 증가시켜 임피던스 정합을 유도하고 커패시턴스는 신호선의 평행한 면적을 확장하여 증가시킨다. 결과적으로 반사손실이 약 5 dB 개선되었고 신호선 유효면적의 증가로 임피던스가 감소하여 삽입손실도 개선되었다.
본 논문은 계통연계형 열병합발전의 동작특성을 모의하는 시뮬레이션모델에 관해 기술하고 있다. 계통연계형 열병합발전은 가스엔진, 영구자석발전기, 전력변환기로 구성되어 있는데 본 연구에서는 가스엔진은 일정출력을 공급하고 다극형 영구자석발전기에서 생산되는 400Hz 출력을 컨버터와 인버터를 통하여 상용주파수의 교류로 전력계통과 연계하는 것으로 가정하였다 개발된 시뮬레이션모델은 PSCAD/EMTDC를 이용하였고 전력회로는 내장모듈을 그리고 제어기는 C 프로그램으로 직접 개발하였다. 개발된 PSCAD/EMTDC 시뮬레이션모델을 이용한 다양한 시뮬레이션을 실시하여 하드웨어 시뮬레이터를 설계하였다.
RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 모델의 경우 Min-Max, HCM(Hard C-means)클러스터링 그리고 FCM(Fuzzy C-means)클러스터링 중 한가지를 통해 데이터 입자는 로드 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정점을 정의한다. 본 논문은 기존의 방법과는 다르게 Min-Max와 FCM클러스터링을 혼합하여 로드의 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정정을 정의하는 방법으로 사용하고자 한다. PSO최적화 알고리즘을 이용하여 같은조건에서 최적화한 기존의 방법으로 모델링된 RBFNNs와 Min-Max와 FCM 클러스터링을 혼합하여 사용한 방법의 비교를 통하여 어떤 모델의 성능이 더욱 좋은지 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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