실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
최근의 철근콘크리트 교량의 부식과 노후화에 대한 관심이 많다. 콘크리트 안의 부식되어진 철근은 교량구조의 안전뿐만 아니라 철근콘크리트 부재의 휨강도에도 영향을 준다. 기존의 성능평가를 고려한 철근콘크리트속의 부식율 및 휨강도 특성 경제성 분석은 명확하지 많았다. 본 연구의 목적은 철근의 부식감소에 따라서 철근콘크리트 교량의 저항강도기능과 생애주기비용을 연구하고자 한다 따라서 현재의 부식 및 휨강도 산출공식을 제시하고 부식된 철근 콘크리트 교량의 잔여수명을 정확히 평가하고자 한다.
헬리콥터 시뮬레이터용 엔진 제어/성능 모델은 비행 성능과 조종성에 직접적인 영향을 주는 핵심모델 중 하나로서, 헬리콥터 엔진 설계/제작사로부터 원천 및 모델을 확보하여 개발하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 통상적인 개발 방법을 따르지 않고, 가용한 자원을 활용하여 기본 모델을 구성하고 이를 지상/비행시험 결과와 비교 튜닝하여 검증하는 방법을 채택하였다. 대상 헬리콥터인 KA-327의 장착 엔진인 TB3-117 엔진의 엔진 제어 모델을 위해 TB3-117 정비교범에 기술되어 있는 엔진의 기능을 검토하여, 모의 대상 요소를 분류한 후 모델링을 수행하였다. 엔진 성능 모델은 Piece-wise Linear Model 방법을 사용하였으며, TB3-117 정비 교범에 포함된 엔진 성능 데이터를 활용하여 정상상태 엔진 성능 테이블을 구축한 후 이를 변환 함수를 기반으로 한 동적 모델에 통합하였다. 개발된 엔진 제어 모델 및 성능 모델은 지상/비행 시험 결과와 비교 튜닝하여, 개발 모델이 FAA AC120-63 규격에 적합한 충실도를 보유함을 검증하였다.
헬리콥터 시뮬레이터용 엔진 제어/성능 모델은 비행 성능과 조종성에 직접적인 영향을 주는 핵심 모델 중 하나로서, 헬리콥터 엔진 설계/제작사로부터 원천 및 모델을 확보하여 개발하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 통상적인 개발 방법을 따르지 않고, 가용한 자원을 활용하여 기본 모델을 구성하고 이를 지상/비행시험 결과와 비교 튜닝하여 검증하는 방법을 채택하였다. 대상 헬리콥터인 KA-32T의 장착 엔진인 TB3-117 엔진의 엔진 제어 모델을 위해 TB3-117 정비교범에 기술되어 있는 엔진의 기능을 검토하여, 모의 대상요소를 분류한 후 모델링을 수행하였다. 엔진 성능 모델은 Piece-wise Linear Model 방법을 사용하였으며, TB3-117 정비 교범에 포함된 엔진 성능 데이터를 활용하여 정상상태 엔진 성능 테이블을 구축한 후 이를 변환 함수를 기반으로 한 동적 모델에 통합하였다. 개발된 엔진 제어 모델 및 성능 모델은 지상/비행 시험 결과와 비교 튜닝하여, 개발 모델이 FAA AC120-63 규격에 적합한 충실도를 보유함을 검증하였다.
기존 홍수예보에 사용되는 일반적인 절차는 관측되는 강우를 이용하여 유역의 유출량을 계산하고 댐 저수량과 현 상황에서 발생할 수 있는 하천의 수위와 유량을 판단한 뒤 홍수예보 및 경보를 발령한다. 이러한 방법은 모형의 구동에 걸리는 시간으로 인한 의사결정 시간의 단축, 모형의 성능에 의존하는 홍수예측 결과 등의 단점이 존재하며, 관련 전문가가 상주하며 홍수 유무를 판단하고 상황을 전파해야하는 인적 재원이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출모형 기반의 강우강도-지속시간-홍수량(IDQ) 곡선을 활용하여 미계측 유역 홍수예보에 활용하는 기법을 평가하였다. 계측된 유역의 자료를 이용하여 분포형 모형의 검보정을 실시하고 하천의 예경보 홍수량에 준하는 한계강우량을 산정하였다. 이때. 다양한 지속시간의 강우를 적용하였으며 토양함수상태에 따른 IDQ 곡선을 산정하여 발생 가능한 여러 시나리오에 대비할 수 있는 홍수예보 기법을 제시하였다. 주요 홍수예경보지점에 적절한 IDQ 곡선을 보유하게 된다면 비전문가도 신속한 홍수예경보 의사결정이 가능하여 각 지자체와 유관기관에서 손쉽게 활용할 수 있으리라 판단된다.
최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.
본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.
포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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