In this paper, we proposes a method for assessing the effect of voltage sag in power distribution systems using fuzzy model. The proposed method is based on the reliability data of distribution system and specified computer business equipment manufacturer association(SCBEMA) curve that express the representative power acceptability curve by voltage sag for each customer type. The SCBEMA curves are made by using the CBEMA curves obtained from the experiment for the customers sensitive equipment. In order to transform SCBEMA curves to the differential damage by voltage sag, a fuzzy model is used. The proposed fuzzy model is composed to reflect two parameters of customers damage by voltage sag. One is the duration and magnitude of voltage sag and the other is the different risk due to the customer types. The Monte Carlo simulation method and the historical reliability data in KEPCO ae used for case studies.
생활공간에서 안전을 확보하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 기존의 지역별 시간별 사건발생 빈도 기반의 위험 알림 서비스에서 더 확장된 위험도 산출 방안을 제안한다. 시간외에도 생활공간의 조도, 유동인구 뿐 아니라 개인의 상태까지 위험도 산출에 포함하였다. 기존의 확률기반 증거이론은 상황과 관련있는 요소의 수가 증가할 때, 계산량은 급증하는 문제가 있는데 이를 피하기 위하여 퍼지이론을 도입하여 확장성을 확보할 수 있었다. 제안한 산출 방안으로 위험도를 산출한 계산 결과가 언어적 형용 표현까지 가능함을 볼 수 있었다.
현재 중소기업의 기술혁신을 촉진하기 위해 일정 비율 이상을 중소기업에 의무적으로 지원하도록 제도화하고 있다. 이에 따라 매년 3조원 이상의 정부 예산이 투입되는 중소기업 R&D 사업의 성공 가능성 여부를 판단하기 위하여 전문가의 기술적인 평가를 통해 해당 기술의 기술적 난이도에 대한 상용화 및 성공 가능성을 면밀히 검토하게 된다. 이를 검토하기 위한 방법으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 평가 항목에 대한 평가 기준을 객관적으로 판단할 수 없었으며, 해당 평가 기준이 모호성 및 불확실성이 내포되어 있어 중소기업 R&D 사업의 전문성 및 공정성을 확보할 수 없었다. 본 연구에서는 중소기업 R&D 사업의 성공 가능성을 판단할 수 있도록 평가 항목에 대한 가중치를 객관적으로 제시할 수 있는 Fuzzy-AHP 기반 중소기업 R&D 평가 시스템을 제안하였다. 삼각 퍼지 수를 이용하여 해당평가 기준을 구간 값으로 적용하여 객관화하였으며, 중소기업 기술개발 지원사업 관리지침에 따른 가중치를 배정하여 실제 평가에 반영될 수 있도록 이를 적용하였다. 본 연구를 통해 새로운 사업에 대한 전문가를 위촉하였을 때 위의 평가항목의 배점 가중치를 재반영할 수 있으며, 이를 이용하여 중소기업 R&D 사업의 전문성 및 공정성을 확보할 수 있을 것이다.
선박 연료로서 LPG는 현재의 기술과 경제성 등을 고려하였을 때 매력적인 연료이다. 하지만, 아직 LPG 연료 선박의 안전 지침을 개발 중에 있고, 국내에서는 중소형 선박에 LPG 추진 시스템을 적용한 사례가 없다. 본 연구에서는 국내 최초 개발된 해상용 LPG 엔진 시스템에 대해 보다 객관적인 위험성 평가를 수행하고 안전 운용 기준을 제안하고자 한다. 우선, 위험과 운전 분석 기법을 통해 동 엔진 시스템을 5개의 검토 구간으로 분할하고 총 58가지의 위험요소를 식별하였다. 그다음 정성적 평가인 HAZOP 기법의 주관성을 보완하기 위해 퍼지 이론을 사용하고 검출도, 민감도 등 위험 요인을 추가하여 퍼지 분석적 계층 과정을 통해 위험 요인의 상대적 가중치를 비교하였다. 그 결과, 5가지의 위험 요인 중, 위험성에 가장 큰 영향을 미치는 위험 요인은 발생 빈도와 심각도로 평가되었다. 마지막으로, 위험 요인에 대한 가중치를 고려하여 위험 순위를 세밀하게 선정하기 위해 퍼지 TOPSIS 기법을 적용하였다. 그 결과, 위험 등급은 47개 그룹으로 구분할 수 있었고, 동 엔진 시스템의 운용 중 가장 위험도가 높은 위험요소는 LPG 공급 라인 유지 보수 중 가스 누출로 분석되었다. 본 연구에 제안된 기법을 LPG 공급계통 등 다양한 설비에도 적용하여, 향후 LPG 추진 선박의 안전 기준 마련을 위한 위험성 평가의 표준절차로 활용할 수 있기를 기대한다.
The objective of this study is to estimate the occurrence probabilities of severe accident phenomena based on a fuzzy elicitation technique. Normally, it is difficult to determine these probabilities due to the lack of information on severe accident progression and the highly uncertain values currently in use. In this case, fuzzy set theory (FST) can be best exploited. First, questions were devised for expert elicitation on technical issues of severe accident phenomena. To deal with ambiguities and the imprecision of previously developed (reference) probabilities, fuzzy aggregation methods based on FST were employed to derive the occurrence probabilities of severe accidents via four phases: 1) choosing experts, 2) quantifying weighting factors for the experts, 3) aggregating the experts' opinions, and 4) defuzzifying the fuzzy numbers. In this way, this study obtained expert elicitation results in the form of updated occurrence probabilities of severe accident phenomena in the OPR-1000 plant, after which the differences between the reference probabilities and the newly acquired probabilities using fuzzy aggregation were compared, with the advantages of the fuzzy technique over other approaches explained. Lastly, the impact of applying the updated severe accident probabilities on containment integrity was quantitatively investigated in a Level 2 PSA model.
Shin, Gun-Yoon;Hong, Sung-Sam;Kim, Dong-Wook;Hwang, Cheol-Hun;Han, Myung-Mook;Kim, Hwayoung;Kim, Young jae
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3039-3056
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2020
Beaches have many risk factors that cause various accidents, such as drifting and drowning, these accidents have many risk factors. To analyze them, in this paper, we identify beach risk factors, and define the criteria and correlation for each risk factor. Then, we generate new risk factors based on Fuzzy theory, and define Situation Awareness for each time. Finally, we propose a beach risk assessment and prediction model based on linear regression using the calculated risk result and pre-defined risk factors. We use national public data of the Korea Meteorological Administration (KMA), and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). The results of the experiment showed the prediction accuracy of beach risk to be 0.90%, and the prediction accuracy of drifting and drowning accidents to be 0.89% and 0.86%, respectively. Also, through factor correlation analysis and risk factor assessment, the influence of each of the factors on beach risk can be confirmed. In conclusion, we confirmed that our proposed model can assess and predict beach risks.
A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.
미래전의 양상은 네트워크 중심전으로 전체계의 연결을 통한 전장상황 정보획득 및 공유가 주를 이룰 것이다. 따라서 전장에서 생성되는 정보의 양은 많아지지만, 정보를 평가하여 전장을 효율적으로 지휘하는 기술은 부족한 것이 현실태이다. 이를 극복하기 위해 대두되는 기술이 전장 위협평가이다. 전장 위협평가는 획득된 정보를 사용하여 지휘관의 신속 결심을 지원하는 기술이지만 획득된 정보에는 표적의 불확실성이 많고 점차 지능화되는 전장상황에 적용하기에 현재 기술수준이 낮은 부분이 있다. 본 논문에서는 표적의 불확실성을 제거하고 고도화되는 전장상황에서도 적용 가능한 인공지능 기반의 전장 위협평가 기법에 대해 제안한다. 사용된 인공지능 시스템으로는 퍼지 추론 시스템과 다층 퍼셉트론을 사용하였다. 퍼지 추론 시스템에 표적의 고유특성을 입력시켜 표적을 분류해내었고 분류된 표적정보를 다른 표적 변수들과 함께 다층 퍼셉트론에 입력하여 해당 표적에 맞는 위협도 값을 산출하였다. 그 결과, 시뮬레이션을 통해 두 가지 시나리오상에서 무작위로 설정된 불확실 표적들을 인공신경망에 훈련시켰고, 훈련된 인공신경망에 시험용 표적을 입력하여 산출되는 위협도 값으로 제안한 기술의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 지금까지 검사자에 의해 목시 검사로 이루어지고 있는 강구의 결함 여부를 자동으로 평가할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 먼저 결함 종류 판별을 위하여 특징값 6가지를 결정하고 퍼지 추론과 Choquet 퍼지 적분을 사용한다. 결함정도에 따라 분류된 결함을 Choquet 퍼지 적분을 수행하게 되면 결과 값에서 서로 상쇄가 발생하여 원하지 않는 결과를 제시할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 같은 특징을 갖는 계열들로 결함의 종류를 재분류하여 퍼지적분을 수행함으로서 상태 평가치의 상쇄를 최소화한다. 그리고 최종 상태 평가치와 계열의 평가치를 사용하여 결함 종류를 분류하는 하는 방법을 제시하며, 실제 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 타당성을 평가한다.
This paper aims to propose a method that helps maintenance engineers to evaluate the damage states of bridge structure systems by using a Fuzzy Fault Tree Analysis. It may be stated that Fuzzy Fault Tree Analysis may be very useful for the systematic and rational fuzzy reliability assessment for real bridge structure systems problems because the approach is able to effectively deal with all the related bridge structural element damages in terms of the linguistic variables that incorporate systematically experts experiences and subjective judgement. This paper considers these uncertainties by providing a fuzzy reliability-based framework and shows that the identification of the optimum maintenance scenario is a straightforward process. This is achieved by using a computer program for LIFETIME. This program can consider the effects of various types of actions on the fuzzy reliability index profile of a deteriorating structures. Only the effect of maintenance interventions is considered in this study. However. any environmental or mechanical action affecting the fuzzy reliability index profile can be considered in LIFETIME. Numerical examples of deteriorating bridges are presented to illustrate the capability of the proposed approach. Further development and implementation of this approach are recommended for future research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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