문화기술의 개발과 활용은 문화콘텐츠 분야에서 다양한 서비스 시나리오 생성과 비즈니스 모델 출현을 촉진할 것으로 예상된다. 문화기술의 다양한 적용 범위와 확장 가능성을 고려하면, R&D 예산 투자 우선순위 결정에 유용한 다면 평가 방법 설계가 필요하다. 평가에 포함되는 기준은 경제적인 측면의 실현 가능성, 기술로 파생되는 서비스의 이용자 편익 등을 골고루 반영하도록 정의되어야 한다. 본 연구에서는 퍼지 TOPSIS 방법을 이용하여 7개의 주요 평가속성을 바탕으로 5개의 핵심 문화기술을 비교 평가하였다. 평가 속성의 중요도 평가 결과에서 서비스 유용성 항목이 가장 높은 가중치를 갖는 것으로 확인되었다. 또한 핵심 문화기술에 대한 우선순위 평가 결과, 컴퓨터 그래픽스와 UI/UX 기술이 높은 순위로 판정되었다. 연구의 결과는 문화콘텐츠 산업의 성장을 이끌 수 있는 문화기술의 선별적인 투자 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 세계 각국의 항만들 간에는 중심항만이 되기 위한 치열한 항만경쟁이 이루어지고 있다. 이에 경쟁력 확보를 위해 무엇보다도 항만시설을 확충을 통한 대폭적인 수용능력의 증대에 최선을 다하고 있으며 이러한 시설, 입지, 서비스 등 하드웨어적 측면이 항만경쟁력 평가요소로 중요시되어 왔다. 그러나 최근 선진해양국에서는 항만을 포함한 연안의 미래 잠재성을 인식하고, 이의 보전과 지속적인 개발을 위한 연안통합관리에 관심을 집중하고 있다. 또한 항만을 단순한 화물유통공간 뿐만 아니라 도시 및 시민여가공간으로 활용코자 하는 수요가 급증하고 있어 선진항만들은 친 수공간을 갖춘 환경친화적인 항만개발을 적극 추진하고 있는 실정이다. 따라서 지금까지는 고려되지 않았지만, 앞으로는 기존의 항만경쟁력 평가요소 뿐만 아니라 환경이나 도시문제 등을 포함한 보다 폭 넓은 관점에서의 항만평가가 필요하다. 그러므로 이 논문에서는 항만의 모든 조건을 평가하기 위하여 경쟁력보다 포괄적인 가치개념을 도입하여 항만가치를 평가하고자 한다. 이를 위해 첫째, 항만가치의 평가요소를 조사하고, 이의 평가속성을 파악하고자 한다. 둘째, 이러한 항만가치 평가요소 및 평가속성을 이용하여 동북아시아의 6대 항만을 대상으로 항만가치를 평가·분석하고, 이를 토대로 우리나라 항만의 지속적인 발전방향을 제시한다.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
교통상충기법 Traffic Conflict Technique(TCT)은 사고자료가 부족한 경우나 단기간내에 교차로의 안전도를 진단해야 할 경우에 유용하게 사용되는 방법으로 알려져 있다. 상충기법에 사용되는 자료는 조사원에 의해 수집되기 때문에 조사원의 개인적 특성과 지식(Knowledge)정도에 따라 다르게 나타난다. 이와 같은 조사원의 개인적 오차는 그 양이 최소화되어 상충분석 계산과정에서 다루어져야 하지만. 이를 명백하게 최소화하는 방안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 조사원 개인의 오차를 최소화하는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위해 퍼지추론이론을 기존의 교통상충모형에 적용하여, 새로운 교통상충모형을 개발하였다. 퍼지추론은 사물에 대한 인간의 인식이 정확하지 않아 발생되는 불확실성을 근사추론구조를 적용함으로써 계산을 객관화할 수 있기 때문에 조사원 개인의 인지 오차량을 최소화 할 수 있는 방법으로 적합하다. 퍼지추론을 적용한 교통상충모형을 개발한 후, 사례연구를 실시한 결과 조사된 상충데이터가 합리적으로 정제되고 그 분산영역이 전체적으로 약 53% 정도 줄었음을 확인할 수 있었으며, 기존의 교통상충모형에 비하여 정도가 약 2배 정도 향상되었음을 전환계수의 비교를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 도로 및 교차로의 안전도 평가, 교통사고 잦은 지점 개선사업 전·후의 효과분석 등에 유용하게 이용될 수 있다.
경인항은 국가관리 무역항임에도 불구하고 인지도, 항만 배후 인프라가 부족하며, 주변항에 비해 경쟁력을 갖추고 있지 못하다. 이에 본 연구에서는 경인항의 활성화를 위한 전략적 개선방안을 제시하기 위해 경인항을 이용 중인 화주사의 인식을 반영한 Fuzzy-IPA분석을 실시하였다. 이를 통해 향후 경인항 운영활성화를 위한 실증적인 개선방안을 제시하고자 했다. 분석결과 최우선 투자영역에 비용적인 측면의 요인인 하역보관 비용, 항만시설 사용료, 인센티브 및 지원 등 3개 요인이 도출되었다. 유지강화 영역에는 화물 안전성, 인프라 설비, 내륙운송비 3개의 요인이 도출되었으며, 현상유지 영역과 점진적 개선영역에서는 화물처리에 관련된 요인과 서비스 요인이 도출되었다. 본 연구는 경인항을 이용하는 화주사를 대상으로 계량화 방법을 사용하여 인식을 분석하였으며, 이를 바탕으로 실증적 활성화 방안을 제시하였다. 향후 연구에서는 선박의 기항빈도, 항로 다변화 방안 등을 추가하여 분석에 반영할 필요가 있다.
There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.
Purpose - This study focuses on the use of evaluative criteria software for imprecise market information, and product mapping relationships between design parameters and customer requirements. Research design, data, and methodology - This study involved using the product predicted value method, synthesizing design alternatives through a morphological analysis and plan, realizing the synthesis in multi-criteria decision-making (MCDM), and using its searching software capacity to obtain optimal solutions. Results - The establishment of product designs conforms to the customer demand, and promotes the optimization of several designs. In this study, the construction level analytic method and the simple multi attribute comment, or the quantity analytic method are used. Conclusions - This study provides a solution for enterprise products' multi-goals decision-making, because the product design lacks determinism, complexity, risk, conflict, and so on. In addition, the changeable factor renders the entire decision-making process more difficult. It uses Fuzzy deduction and the correlation technology for appraising the feasible method and multi-goals decision-making, to solve situations of the products' multi-goals and limited resources, and assigns resources for the best product design.
A Photovoltaic (PV) system's power output varies with the change of climate. Frequency deviations, tie line voltage swings are caused by the varying PV power when large PV power from several PV systems is fed in the utility. In this paper, to overcome these problems, a simple coordinated control method for smoothing the variations of combined PV power from multiple PV systems is proposed. Here, output power command is formed in two steps: central and local. Fuzzy control is used to produce the central smoothing output power command considering insolation, variance of insolation and absolute average of frequency deviation. In local step, a simple coordination is kept between the central power command and the local power commands by producing a common tuning factor. Power converters are used to achieve the same output power as local command power employing PI control law for each of the PV generation systems. The proposed method is compared with the method where conventional Maximum Power Point Tracking (MPPT) control is used for each of the PV systems. Simulation results show that the proposed method is effective for smoothing the output power variations and feasible to reduce the frequency deviations of the power utility.
최근 여러 나라에서 자본과 운영기술을 앞세운 GTO에게 항만 운영권과 개발권을 개방하고 있으며, 이들 GTO의 글로벌 네트워크 확충 전략은 각 국가의 항만 정책과 맞물려 항만의 발전에 큰 역할을 하고 있다. 근래 급성장하고 있는 중국의 항만 시장은 GTO에게 엄청난 기회로 부상하고 있다. 그러나 현재로서는 GTO의 해외 진출 시 어떤 요인이 주요하게 작용하는지에 대한 연구가 미비하고, 신규 터미널 후보지 선택에 대한 정형화된 방법론이 없는 실정이다. 이런 배경에서 본 연구에서는 GTO의 해외 진출 시 고려되는 요소들을 평가해보고 이들 평가요소들을 이용하여 중국항만을 대상으로 신규 터미널 후보지를 평가해 보고자 하였다. 먼저 선행연구를 토대로 항만의 발전 잠재력을 포함한 14개의 측정변수들을 선정하였고, 요인분석(factor analysis) 방법을 통하여 운영 및 화물 창출 능력, 항로 보유 및 교역량, 대형선 기항 가능성 및 연계성, 기존 인프라 활용가능성의 4가지로 추출할 수 있었다. 그리고 퍼지계층분석법을 통하여 각 평가요인 및 측정변수들의 가중치를 산정하였다. 그 결과 4개의 평가요인 중 운영 및 화물 창출능력(0.343)이 가장 중요한 요인으로 선정되었으며, 14개의 측정변수 중 항만의 발전 잠재력(0.107)이 가장 중요한 변수로 나타났으며, 다음으로 해당 항만의 환적화물 비중(0.104), 대형선박의 기항빈도(0.090), 다양한 항로의 보유(0.089), 항만의 교역량 정도(0.087) 순으로 파악되었다. 평가요소를 이용하여 중국 항만을 평가해 본 결과 상위 5위권 중국 항만 중 상하이항(0.307)로 가장 우수한 항만으로 확인되었다.
Ali, Nur Syazwani Mohd;Hamzah, Khaidzir;Idris, Faridah;Basri, Nor Afifah;Sarkawi, Muhammad Syahir;Sazali, Muhammad Arif;Rabir, Hairie;Minhat, Mohamad Sabri;Zainal, Jasman
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.608-616
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2022
Power peaking factors (PPF) is an important parameter for safe and efficient reactor operation. There are several methods to calculate the PPF at TRIGA research reactors such as MCNP and TRIGLAV codes. However, these methods are time-consuming and required high specifications of a computer system. To overcome these limitations, artificial intelligence was introduced for parameter prediction. Previous studies applied the neural network method to predict the PPF, but the publications using the ANFIS method are not well developed yet. In this paper, the prediction of PPF using the ANFIS was conducted. Two input variables, control rod position, and neutron flux were collected while the PPF was calculated using TRIGLAV code as the data output. These input-output datasets were used for ANFIS model generation, training, and testing. In this study, four ANFIS model with two types of input space partitioning methods shows good predictive performances with R2 values in the range of 96%-97%, reveals the strong relationship between the predicted and actual PPF values. The RMSE calculated also near zero. From this statistical analysis, it is proven that the ANFIS could predict the PPF accurately and can be used as an alternative method to develop a real-time monitoring system at TRIGA research reactors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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