인적오류는 해양사고의 주요한 원인을 차지하고 있으나 그동안 이에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 해양사고의 인적요소 중 혼잡해역이나 협수로 등에서 타 선박에 대한 다양한 조우 상황별 항해사가 받는 스트레스 값을 실험하였다. 또한 GEV distribution을 적용하여 인적오류 평가모델을 개발하고자 하였고 선박 실험을 통하여 도출된 데이터를 통하여 분포함수와 스트레스 수치 사이의 오차를 계산하고 평가하였다. 향후 본 모델의 개발을 통하여 선박 운항자의 스트레스 정도를 예측 할 수 있고 이에 따른 사고 예방 조치 및 적절한 교육훈련 실시 등 다양한 인적 오류 저감을 위한 대책마련에 도움이 되고자 하는 목적이다.
본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층의 활성함수로서 Fuzzy C-Means 클러스터링을 사용하며 더 나아가 모델의 최적화를 위해 PSO 알고리즘을 사용하여 은닉층의 노드 수와 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 NOx 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.
본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.
본 논문은 소프트웨어 공정에 대하여 기호코팅을 이용한 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Genetic Algorithms-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; gFPNN)의 모델을 제안한다. 유전자 알고리즘에는 이진코딩, 기호코팅, 실수코딩이 있다. 제안된 모델은 스트링의 길이에 따른 해밍절벽을 기호코딩으로 극복하였다. gFPNN에 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 그리고 규칙의 후반부는 간략, 선형, 이차식 그리고 변형된 이차식 함수에 의해 설계된다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능이 근사화 능력과 일반화 능력이 우수함을 보인다.
본 연구에서는 신경망을 이용하여 SiN 박막의 특성을 예측하는 모델을 개발하였다. 신경망으로는 일반화된 회귀 신경망 (generalized regression neural network-GRNN)을 이용하였고, GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 최적화 하였다. 개발된 모델을 이용하여 증착률과 굴절률 및 균일도를 공정변수의 함수로 예측하였다.
최근 제안된 관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 committee를 구성하는 각각의 학습 모델들이 다른 학습 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상데이터를 실제 데이터와 결합시켜 학습에 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, UCI 데이터 셋의 분류(classification)와 예측(regression)문제에 대하여 다층 퍼셉트론을 학습 모델로 설정하고, 이에 대하여 OLA와 bagging, boosting의 성능을 비교, 분석하였다.
천해파랑의 변형을 추정하기 위한 광각 포물형 근사식이 제시되었다. 완경사 파랑식으로부터 분리행별법을 사용하여 유도된 포물형 근사식은 기존에 비해 일반화된 형태를 취하고 있다. 유한차분법에 의한 수치모델을 제시한 후 모델의 검증을 위해 원형천퇴 및 타원형천퇴의 수리모형 실험결과와 비교하였다. 수치결과는 거의 모든 점에서 실측치에 잘 부합되었고, 특히 회절현상이 뚜렷이 나타나는 천퇴 뒤편의 파랑특성을 잘 재현해 주었다.
지능형 서비스 로봇은 일상의 환경 내에서 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공해야 한다. 그러나 로봇 환경은 매우 복잡하고 역동적으로 변화하고 로봇의 크기나 비용, 기술의 한계 등으로 인해 로봇 작업의 실패나 오류와 같은 예외 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 예외 상황을 효과적으로 극복하기 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론을 제시한다. 이 방법론은 프레임워크 형태로 정의되며 예외 모델과 대응 계획, 예외 극복 방법으로 구성된다. 예외 모델은 계층 구조로 정의하여 다양한 예외 상황을 일반화시키고, 대응 계획은 신속한 상황 대처를 가능하게 한다. 예외 모델과 대응계획이 극복 방법에 독립적으로 정의되어 로봇 지식으로 활용되므로 운용 중에 지속적인 추가 및 유지보수가 용이하다.
본 연구에서는 상태변수에 시변 시간지연을 가진 선형시스템의 모델 차수축소를 취급한다. 이를 위하여 시간지연 시스템의 일반화 가제어성/가관측성 그래미안을 선형행렬 부등식의 해를 이용하여 정의하고 균형화된 상태공간 구현을 정의한다. 균형화된 상태공간 구현으로부터 상태변수론 절삭하여 차수축소된 시간지연 시스템을 구하고 모델 축소오차의 상한치를 제시한다. 수치예를 통하여 제시된 방법의 효용성을 입증한다.
구조 건전성 모니터링에 사용되는 기존 센서들의 문제점을 극복하고 높은 분해능과 동특성 모니터링에 대한 이점을 지닌 FBG센서는 구조물 모니터링에 있어 큰 이점을 지니고 있다. FBG 센서는 점 센서라는 한계 때문에 구조물의 전체적인 변형률 및 응력 평가에 어려움이 있을 수 있다. 본 연구에서는 FBG 센서로부터 계측한 변형률 값들로부터 임의의 하중조건에서 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 임의의 개별 하중조건에 대해 FBG 센서로 계측된 값을 통해 센서의 부착 위치와 최소 필요 개수를 결정하고 변형률 추정식을 유도함으로써 FBG 센서의 계측 기법에 대한 기준을 세웠다. 나아가 임의의 조합 하중이 작용하는 실제의 경우를 고려하여 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 보다 일반화된 수학적 모델을 제시하였다. 그리고 예제를 통하여 본 연구에서 제시한 변형률 분포 추정 모델을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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