For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.
2004년 7월 단행된 서울시 대중교통 개편 정책 이후 통합거리비례요금제도와 함께 대중교통카드(스마트카드) 시스템이 새롭게 도입되었다. 이렇게 도입된 대중교통카드는 개개인의 통행, 환승 정보 및 이용 수단 등의 통행 정보를 포함하고 있기 때문에 기존에 불가능하였던 경로 기반의 개인 및 대중교통의 통행 특성을 정확히 파악할 수 있다. 따라서 통합된 대중교통망에서의 대중교통 평가에 크게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 아직까지 국내에서는 대중교통 평가를 시뮬레이션 및 자료 구축 등의 한계로 인하여 링크기반통행배정모형에 의존한 연구와 분석이 주를 이루고 있는 것이 현실이다. 앞에서 언급했듯이, 현재는 대중교통카드로부터 전수화된 경로 기반의 개인 및 대중교통 통행 특성 자료를 얻는 것이 가능하다. 결국 이는 기존의 링크 기반의 대중교통 분석 방안으로는 한계가 있었던 통합적 교통망 차원의 대중교통 평가를 경로 기반의 대중교통 분석으로 전환하는 데 크게 기여할 수 있으리라 판단된다. 따라서 본 연구에서는 향후 전개될 통합 대중교통 시대에 적합하며, 대중교통카드로부터 얻어진 통행 자료를 최대한 활용할 수 있는 경로 기반 통행배정 모형에 적합한 알고리즘을 제안하도록 한다. 이를 위해 본 연구에서는 기존에 연구된 경로 기반 통행배정 모형에서 선험적이지만 구현이 용이하고 안정적인 해를 도출하는 것으로 알려진 Column Generation 알고리즘을 활용하는 방안을 제시한다. 특히 본 연구는 출발지와 도착지에 탐색된 경로를 이용하여 구축된 부분 네트워크에 국부적인 균형 해법을 도출하여 전체적인 해법에 도달하게 하는 기법을 활용한다.
사장교 케이블의 손상은 사장교 전체의 안전에 가장 큰 영향을 주는 요인이 되므로 케이블의 손상에 대한 유지관리를 필수적으로 해야한다. 이러한 유지관리의 대표적인 방법으로 케이블의 고유진동수변화을 추적하는 방법이 있다. 지금까지 케이블의 고유진동수는 진동법에 의해 횡방향 진동으로 추정하여 왔으며 시스템인식기법은 반복법에 의한 민감도방정식으로 축방향강성을 추정하나 새그의 영향으로 종방향운동에 대한 고유진동수의 분포에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 종방향운동에 의한 고유진동수를 이용하여 손상을 추정함으로써, 종방향운동의 신뢰성을 향상시키는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과를 근사해인 유한요소해석결과와 비교하여 유사한 결과를 얻음으로써 제안된 방법의 신뢰성을 검증하였다. 따라서, 케이블손상과 고유진동수와의 관계를 분석한 결과는 손상률이 증가할수록 고유진동수는 낮게 나타났다. 따라서 케이블의 실측 고유진동수를 알 때 케이블손상과 고유진동수와의 관계식을 통해 케이블의 손상정도를 추정할 수 있으므로 케이블의 효율적인 유지관리가 가능하게 된다.
본 연구는 고등학교 과학영재의 특성에 맞는 '과학사 기반 화학자 탐구 프로그램'을 개발하고 과학의 본성에 대한 인식과 과학적 태도, 과학 진로지향도에 미치는 영향을 살펴보고자 진행되었다. 본 연구의 대상은 고등학교 부설 영재학급에 선발되어 교육받는 영재학생 1학급 17명이며, '과학사 기반 화학자 탐구 프로그램'은 22차시에 걸쳐 적용되었다. 본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과학영재의 과학의 본성에 대한 인식은 통계적으로 유의미한 향상을 보였다(근사유의확률 .005). 과학의 본성 하위 요소 중에서는 '과학적 모형의 속성'에서 유의미한 향상을 보였다(근사유의확률 .029). 이는 '과학사 기반 화학자 탐구 프로그램'이 고등학교 과학영재의 과학의 본성에 대한 인식을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 둘째, 과학영재의 과학적 태도에 통계적으로 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 과학적 태도의 7가지 하위 영역 중 개방성과 창의성은 통계적으로 유의미한 향상을 보였다(p<.05). 셋째, 과학영재의 과학 진로지향도에 통계적으로 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 그러나 과학 진로에 대한 가치 인식 수준은 유의미하게 향상되었다(p<.05).
말뚝지지 전면기초는 말뚝기초를 경제적으로 설계할 수 있는 개념으로 주목을 받고 있으나, 전면기초, 말뚝, 지반간의 상호작용이 복잡하여 아직 국내에서 쉽게 실용화가 되고 있지 않은 실정이다. 저자들은 말뚝지지 전면기초의 실용화를 위해 필수적이라고 할 수 있는 효율적인 근사해석 프로그램을 개발하였으며, 본 논문에 그 내용을 간략하게 소개하였다. 개발된 프로그램에 적용된 해석모델은 크게 두 부분으로 구성되는데, 하나는 스프링 위에 놓인 유한요소의 기초판 해석모델이고, 다른 하나는 다층지반에 대하여 말뚝의 비선형성 및 상호작용의 영향을 고려할 수 있는 군말뚝 해석모델이다. 두 모델간의 적합조건을 만족시키기 위한 반복계산과정을 통해 지반과 말뚝의 강성을 구하여 말뚝지지 전면기초의 설계에 필요한 거동 예측결과를 얻을 수 있다. 해석기법의 검증을 위하여 정밀한 3차원 유한요소해석 및 기존에 개발된 근사해석방법들과의 비교분석을 수행하였으며, 이를 통해 개발된 프로그램이 기초요소간의 상호작용을 합리적으로 고려하면서도 비선형 해석이 가능하고 다층지반에 대한 적용성이 좋아 말뚝지지 전면기초의 해석 및 설계를 위한 실용적 목적에 잘 부합하는 성능을 갖는 것을 알 수 있었다.
거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.
최근 하이브리드 전기자동차의 보급 확대에 따라 전기에너지 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 전기에너지 수요에 대응하기 위해 에너지 하베스팅 기술을 이용해 자가발전이 가능한 3가지 구조의 현가장치 적용 선형 발전 시스템을 ANSYS MAXWELL을 사용하여 전자기 시뮬레이션을 통해 각 구조의 발전 특성을 비교 분석 하였다. 다음으로 각 모델에 대해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization)툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)을 사용하여 최적설계를 수행하였다. 3가지 설계변수를 선정하여 실험계획법 기법 중 직교 배열표(Orthogonal Array)를 이용해 도출한 18개의 실험 점에 대해 전자기 해석을 통해 완성한 실험계획법을 바탕으로 근사 모델을 생성하였으며 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용한 최적 설계를 수행하였다. 마지막으로 초기 모델과 동일한 해석 조건을 사용해 최적 설계 결과 모델에 대한 전자기 시뮬레이션을 통해 최적설계 결과를 검증 하였다. 각 선형 발전기 모델에 대해 최적의 구조에 대한 발전 특성을 비교한 결과 8pole-8slot, 12pole-12slot, 16pole-16slot 구조에서 최대 발전량은 각각 366.5W, 466.7W, 579.7W로 slot, pole 조합 수가 많아질수록 발전량이 증가하는 결과를 확인하였다.
Many studies to cope with the present problems of Korean coastal and offshore fisheries has been performed, but these were done partly in necessities and general studies for Korean inshore and offshore fisheries are in early stage. Most of these studies adopted analytical way of approach for each fishery individually and they could not reflect the effect of correlated interaction among fisheries on the several common species/stocks, and thus optimal effort allocation was impossible. To consider general fisheries and optimal effort allocation among competing mixed species, a linear programming (LP) approach is applied in this study and introduced into 16 important inshore and offshore fisheries with 13 constraining species which were chosen by annual yield order. This study is not based on the biological interaction among species (i.e., prey - predator system) but the technological interaction between species and fishing efforts. For the application of LP model in these fisheries, the standardization of fishing efforts through different fishing gears could not be successful and a new way of effort standardization through CPUE for vessel tonnage was originated. Total standardized fishing effort on a particular species i, Ei, is computed as the linear summation of standardized fishing effort generated by each fishery j. That is, (equation omitted) where $f_{j}$ is the total vessel tonnage of fishery j and aij is the coefficients contributing to the standardized fishing effort per ton for species i taken in fishery j. The total fishing effort level on species i due to both directed fishing and by - catch can thus be accounted in the aij's. Optimal effort allocation among the j fisheries may be considered a minimizing problem (minimize $\Sigma$$f_{j}$), subject to the constraints that standardized fishing effort levels on particular species are maintained at, above, and below certain predefined levels. Fishing effort goals for individual species can be based on various biological and/or economic criteria, i.e., fishing effort level generating maximum sustainable yield and/or maximum economic yield. But in this study the $F_{0.1}$ criteria which was accepted as an approximate level for $F_{mey}$ by Outland and Boerema's (1973) study. The findings of this study are, (1) LP model can be applied to the Korean inshore and offshore fisheries giobally. (2) Through a new way of combining multiple different fisheries' efforts for a particular species together generating standardized fishing effort, Schaefer curve could be applied to the complex system successfully. (3) The results of this study for total reduction scale were mostly the same as those of prior studies, but different much from the individual scales of reduction. This study showed the necessities for exploitation of more concrete parameters to put into consideration of profitability of fisheries and social factors, and this model can be modified according to the actual constraints. Also, considering the age structure of stocks, this model can be developed into better one for better fisheries management.ent.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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