NFPA-805 불확실도 분석 요건에 따른 경수형 원전 스위치기어실 모터제어반의 화재시나리오에 대한 입력변수 불확실도 평가를 수행하였고 이를 통해 화재모델링의 불확실도 평가방안을 제시하였다. 화재모델링은 FDS5를, 불확실도분석은 MOSAIQUE를 사용하였고 Wilks 방법에 근거하여 93회의 latin hypercupe 샘플링을 수행하였다. 스위치기어실 케이블의 최소 평균손상시간은 212초로 예측되어 화재발생시 스위치기어실의 화재진압은 약 4분 이내에 이루어져야 하는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 원자력발전소의 화재 안전성평가에서 제기되는 화재모델링 불확실성 분석 방법을 검토하고 논의하였다. 원자력발전소의 성능기반 화재 안전성평가에 대해서는 NUREG-1934를, 확률론적 화재 안전성 평가에 대해서는 NUREG/CR-6850를 중심으로 화재 모델링 불확실성 분석 방법을 소개하고 몬테칼로 시뮬레이션을 이용한 불확실성 분석 방법에 대해 논의하였다.
본 기사에서는 모델링불확실성(modeling uncertainty)에 따른 신뢰성 해석결과의 가변성(variability)을 가능성 분포함수(possibility distribution function)를 구성하여 해결하는 방법을 AISC(1998), AIJ(1985), CSA(1994)에서 제안된 3개의 최대 D/t 계산식을 예로 들어 소개하였다. 확신정도가 측정된 신뢰성지수 들을 얻을 수 있으며, 확신정도를 고려한 신뢰성지수의 결정이 가능하게 된다. 다양한 형태의 불확실성에 대하여 그 형태에 맞는 적합한 불확실성 모델링을 사용하는 것도 중요하지만, 확률적 표현에 익숙한 우리의 인지구조를 고려하여 기존의 신뢰성 해석에 어떻게 다양한 불확실성 모델링 방법을 접목시킬 것인지에 대한 연구도 중요할 것이다.
이 논문은 산업용 로봇의 모델링을 할 때 일어나는 불확실성을 측정하여, 이 불확실성이 야기하는 비선형 문제를 해결하는 데 필요한 정보를 얻는 데 목적이 있다. 우선 주어진 로봇모델에서 수학적 운동방정식을 유도하고, 불학실성의 물리적 현실에 가능한 가상모델을 접목하여 수학적 확장 모델을 세우고, 이를 바탕으로 불확실성을 측정 할 수 있는 관측자를 설계한다. 이 불확실성에는 모델링을 하기 어려운 모델링 오차, 중력, 마찰, 질량의 불균일 분포, 코리오리스 힘이 포함된다. 관측자와 관련된 조건들을 관측가능성 및 수렴 관계를 분석한다.
본 논문에서는 원자력발전소의 모터제어반 스위치기어실 화재 모델링에 대한 입력변수 불확실성 분석을 수행하였다. 화재모델링은 FDS 5.5를 사용하였고 FDS 입력변수 램던 샘플링은 라틴하이퍼쿠브 몬테칼로 방법을 이용하였다. 본 연구에서 수행한 입력변수 불확실성 분석 결과를 비교하기 위해 NUREG-1934의 화재모델링 결정론적 불확실성 분석과 민감도 분석 방법을 이용한 분석도 수행하였다. 분석결과, 본 연구의 모터제어반 스위치 기어룸 화재 모델링에 대한 입력변수 불확실성 분석방법이 NUREG-1934의 방법보다 보수적인 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 원자력발전소의 스위치기어실 화재로 인한 케이블 손상시간과 케이블 온도를 평가하기 위해 화재모델링 입력모수 불확실성 분석을 수행하였다. 화재모델링은 FDS 5.5를 사용하였으며 입력모수 샘플링은 Wilks 식에 따라 93회를 수행하였다. 단순히 입력모수 평균 값을 사용한 화재모델링 분석결과는 화재모델링 불확실성 분석결과보다, 케이블 손상시간은 최대 1.6배 늦게, 케이블 온도는 최대 0.45배 낮게 평가될 수 있는 것으로 나타났다.
과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.
접착제와 피착재의 물성치는 고정된 값을 가지기보다 항상 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으며, 이는 결합부의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 컨벤스 모델링을 이용하여 불확실한 물성치를 갖는 단일 겹치기 이음의 응력해석을 수행하였다. 불확실성을 고려한 수치해석 결과, 결합부에 작용하는 전단 및 수직 응력은 증가하였으며 이는 결합부의 강도 해석에 불확실성이 반드시 고려되어야 함을 보여준다. 또한 컨벡스 모델링의 신뢰성과 효율성을 입증하기 위해 몬테카를로 기법에 의한 응력 해석 결과와 비교하였으며, 두 방법에 의한 결과는 잘 일치함을 알 수 있었다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
최근 지리 정보 시스템이나 공간 데이터 베이스 시스템이 발전하면서 실세계를 효율적으로 모델링하려는 맡은 연구가 수행되고 있다. 기존의 단순한 point, line, polygon으로 모델링했던 방법들을 multipoint, multiline, multipolygon과 같은 복잡한 객체를 표현하기 위한 연구로 확장되었다. 또한 이러한 공간 객체의 이력을 효율적으로 관리하기 위해 공간 객체를 시간으로 확장하는 연구가 수행되고 있다. 이러한 모델들은 명확한 경계를 가진 시공간 객체를 대상으로 한다. 자연, 사회 문화 현상, 생태 같은 경계가 명확하지 않은 객체를 단순한 경계를 가진 공간 객체로 모델링하기에는 그 표현력이 부족하다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 불확실한 경계를 가진 시공간 데이터 모델을 제시한다. 이 논문에서 제시한 불확실한 경제를 가진 시공간 모델의 설계는 상호 운용을 증진하기 위하여 OGC(OpenGIS Consortium)에서 제시한 2차원 기하 객체 모델을 기반으로 불확실한 경계를 가지는 공간 데이터 모델로 확장한다. 또한, 이 불확실한 경계를 가지는 단순한 공간 모델을 시간 영역으로 확장하여 유효시간을 갖는 불확실한 시공간 데이터 모델을 설계한다. 또한, 이 논문에서 제시한 불확실한 경계를 가진 시공간 객체 모델을 바탕으로 실세계의 다양하고 복잡한 객체에 대한 효율적인 질의가 가능한 시공간 연산자를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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