• 제목/요약/키워드: Dynamic-FSM

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퍼지구조모델을 이용한 선박충돌사고 원인의 구조분석 (Structure Analysis of Ship′s Collision Causes using Fuzzy Structural Modeling)

  • 양원재
    • 한국항해항만학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.137-143
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    • 2003
  • 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.

SD법에 의한 선박충돌사고의 인적요인 분석 (System Dynamics Analysis for Human Factors of Ship's Collision)

  • 장운재;금종수
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2003년도 추계학술발표회
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    • pp.7-11
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    • 2003
  • 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.

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Markov 확률모델을 이용한 저전력 상태할당 알고리즘 (FSM State Assignment for Low Power Dissipation Based on Markov Chain Model)

  • 김종수
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권2호
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    • pp.137-144
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    • 2001
  • 본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

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Don′t Care 정보를 이용한 임베디드 소프트웨어의 최적화 (Embedded Software Minimization Using Don′t Cares)

  • 홍유표
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제37권3호
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    • pp.48-54
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    • 2000
  • 이 논문은 임베디드 소프트웨어를 위한 소프트웨어 합성시 don't care 정보를 이용하여 합성된 소프트웨어의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 임베디드 시스템은 주로 실시간 처리가 요구되는 분야에 사용되기 때문에 매우 까다로운 실시간 및 코드 크기의 제한이 있기 때문에 그에 관한 최적화는 매우 중요하다. 우리는 BDD 기반의 유한상태기계 전달 함수의 표현으로부터 확장된 유한상태기계를 유도하는 소프트웨어 합성의 경우에 돈 케어정보를 추출하고, 그를 이용한 BBD를 최소화하여, 일차적으로는 코드크기를 줄이고 결과적으로는 코드가 실행되는 임베디드 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그러한 방법이 적용된 실험적 결과를 제시하고, don't care 기반의 BDD 최소화와 BDD 변수의 동적 재배열의 결합 등 관련 연구 방향을 제안한다.

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FSM에 의한 다층 원통쉘의 동적 특성에 관한 연구 (Dynamic Characteristics of Laminated Shells by Finite Strip Mehod)

  • Park, Sungjin
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제11권4호
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    • pp.534-541
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    • 2015
  • 본 연구는 양단이 단순지지된 조건을 갖는 다층 원통쉘을 해석하는 방법을 제시하였고, 3차원 응력 특성을 규명한 것이다. 지배방정식은 편미분방정식을 상미분방정식으로 변환을 가정한 유한요소 개념을 이용하여 유한대판법 해석법을 이용하여 수치해서하였다. 특히 단순지지 조건을 갖는 3차원 다층원통쉘에 대해서는 시행함수로서 삼각함수로 구성되는 보의 고유함수로 구성되는 경우에 대해 해석하였다. 층 재료는 강재 또는 콘크리트로하고 층두께, 원통길이 등 파라메터를 다양하게 변화시켜 다층원통쉘에 미치는 영향을 검토한다.

효율적인 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 나이브 베이지만 기반 상대 정책 모델 (A Naive Bayesian-based Model of the Opponent's Policy for Efficient Multiagent Reinforcement Learning)

  • 권기덕
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.165-177
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    • 2008
  • 멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 나이브 베이지안 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델은 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 나이브 베이지안 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

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적대적 멀티 에이전트 환경에서 효율적인 강화 학습을 위한 정책 모델링 (Policy Modeling for Efficient Reinforcement Learning in Adversarial Multi-Agent Environments)

  • 권기덕;김인철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권3호
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    • pp.179-188
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    • 2008
  • 멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.

무선 센서 노드를 위한 FSM 기반 운영체제의 구현 (Implementing Finite State Machine Based Operating System for Wireless Sensor Nodes)

  • 하승현;김태형
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.85-97
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    • 2011
  • 무선 센서 네트워크는 단거리 무선 통신으로 연결된 지능 센서가 사람과 실세계 객체간의 효과적인 매개자 역할을 하므로 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 가능하게 할 수 있는 핵심적인 기술 중 하나로 각광을 받고 있다. 무선 센서 네트워크는 대량으로 분산된 극도의 내장형 시스템으로 볼 수 있다. 이 시스템은 분산 시스템으로서 병행성과 비동기적 이벤트 처리 능력에 대한 요구사항과 함께 내장형 시스템으로서 자원제한성에 따른 심각한 요구사항을 갖고 있다. 이러한 일견 상충하는 두 가지 요구사항을 갖는 무선 센서 네트워크의 운영 환경과 구조는 시스템 개발자에게 매우 독특한 어려움을 제기하고 있으므로 우리는 유한상태기계에 기반을 둔, 매우 새로운 형태의 센서 네트워크용 운영체제를 제안한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 특성을 감안한 설계 목표를 명시하고, 간결하고 효율적인 상태기반 운영체제인 SenOS 설계와 구현의 핵심 사항을 제시한다. 또한 이러한 SenOS가 심각한 자원제한성을 갖는 센서 노드 상에서 원하는 반응성을 갖으면서도 적은 비용으로 동적 재구성이 가능하다는 것을 설명한다. 이러한 성능은 대표적인 센서 노드용 운영체제인 TinyOS의 성능평가에 사용된 벤치마크 프로그램을 수행하고 그 결과를 TinyOS의 경우와 비교한다.