본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.
작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.
실시간 시스템에서 태스크가 공유 자원을 사용할 때 제한되지 않은 우선순위 역전이 발생할 수 있다. 이는 실시간 태스크의 스케줄링 가능성 보장을 불가능하게 한다. 따라서 우선순위 역전을 제한하는 자원 접근 프로토콜들이 연구되었으며 주기적 태스크 집합의 스케줄링 가능성 분석을 위한 충분조건이 제시되었다. 본 논문에서는 동적 우선순위 상한 프로토콜을 사용할 경우 개선된 스케줄링 가능성 충분조건을 제시한다. 제시된 방법에서는 높은 우선순위의 태스크들의 마감시간을 놓치지 않는 범위 내에서 낮은 우선순위를 가진 태스크가 계속 수행될 수 있다는 사실을 이용하였다. 이렇게 함으로써 높은 우선순위를 가진 태스크가 낮은 우선순위를 가진 태스크를 위해서 허용해 줄 수 있는 시간은 높은 우선순위를 가진 태스크의 최악 블록킹 시간에서 제외될 수 있다. 태스크의 최악 블록킹 시간이 감소하게 되므로 동적 우선순위 상한 프로토콜의 스케줄링 가능성 충분조건은 개선된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권4호
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pp.421-428
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2011
최근 지구 온난화와 더불어 급격한 기후 변화 등으로 여름철 주간 냉방 수요가 급격히 증가하여 이에 따른 전력 수요량이 증가하고 있다. 또한 주간 전력 피크로 인한 급격한 전력부하 상승은 전력 수급의 불균형을 가져 와 사회적 문제로 대두되고 있다. 이를 위해 개발된 축냉시스템은 전력사용량이 상대적으로 적은 심야시간에 냉열을 만들어 탱크에 저장해 두었다가 그것을 주간 냉방 전력 사용 피크시간에 이용함으로써, 냉동기의 용량이 작아지고 냉동기를 고효율로 운전할 수 있으며, 갑작스런 부하 증가에 적절히 대응할 수 있는 등 여러 가지 장점을 갖고 있다. 이로 인하여 주간전력 피크를 줄여주는 효과를 가진다. 축냉시스템 중 하나인 슬러리아이스형은 슬러리아이스가 과냉되지 않은 작은 입자형태를 갖고 있어 해빙특성이 뛰어나므로 부하변동에 빠르게 반응할 수 있으며, 그 저장과 재생 및 수송 분야에서 그 장점과 기능이 입증되었다. 본 실험에서는 슬러리아이스 생성 효율을 높이기 위하여 역전유동층을 이용하였다. 이러한 역전유동층은 냉각관 표면에 얼음 부착이 심화되기 전에 얼음 입자를 분리시켜 수 내지 수십 미크론 단위(0.1~0.001 mm)의 슬러리아이스를 생성하도록 하였다.
이 논문에서는 신경회로망을 이용한 원전 금속파편 시스템에 적용하여 진단 가능성을 제시한다. 첫 번째로, 오경보 감소에 대해 역전파 신경망을 적용하여 오경보 감소에 대한 가능성을 제시하였다. 즉, 전처리 단계에서 이동 평균 필터를 적용하여 저주파수인 배경잡음을 소거하였으며, 충격신호의 시작시간, 상승시간, 반주기, 전체시간을 신경망의 입력 값으로 사용하였다 발전소 운전가동시의 오경보 및 충격시험시의 신호를 적용한 결과 오경보가 1/4 이내로 줄어드는 유용한 결과를 보임을 알 수 있었다. 두 번째로 신경회로망 이론을 금속파편 진단(질량추정)에 적용하여 진단 가능성을 제시하였다. 신경회로망에서 사용된 알고리즘은 역전파 알고리즘(Back Propagation Network)을 사용하였으며, 세 가지의 입력변수(Rising Time, Half Period, Maximum amplitude)를 이용하였다. 영광 3호기 시운전시 강구의 충격 데이터로 미리 학습을 시킨 후 실제 금속파편 신호와 비교/분석하여 질량값을 추정하였다. 분석한 결과 비교적 만족할 만한 결과를 얻어 금속파편 진단에 신경회로망의 적용이 가능할 것으로 판단하였다.
선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.
본 연구의 목적은 산사태 취약성 분석을 위하여 인공신경망을 이용하여 산사태 요인의 가중치를 결정하는 것이다. 산사태 발생 지역은 항공사진, 현장조사와 지형도 등으로부터 위치를 파악하였다. 용인 지역에 대해서 산사태에 영향을 주는 지형경사, 지형곡률, 토양배수, 토양 유효심도, 토양 종류, 식생 경급과 영급 등의 자료가 사용되었다. 이들 자료를 이용하여 인공신경망의 층간 가중치가 역전파 트레이닝 알고리즘에 의해 계산되었으며, 이는 산사태 요인의 가중치를 결정하는데 사용되었다. 죽, 트레이닝 후 층간 가중치를 해석하여 분류에 미치는 영향을 고려함으로서 각 산사태 요인의 가중치가 결정되게 된다. 가장 높은 값은 지형경사로서 5.33의 값을 나타냈으며 지형 곡률과 토질은 각각 1과 1.17로 낮은 값을 나타냈다. 역전파 알고리즘을 이용한 가중치 결정 방법은 분석에 중요하지 않은 요인을 제거함으로 계산시간을 단축시킬 수 있어 GIS를 이용한 중첩 분석 연구에 활용되 수 있다.
본 논문은 시변 해수면을 생성하고 KA(Kirchhoff Approximation) 기반으로 산란계수를 시뮬레이션하여 결정론적 모델인 벨홉 임펄스 응답에 적용함으로써 시변동성 채널을 생성한다. 1D Pierson-Moskowitz 해수면 스펙트럼과 가우시안 상관 함수를 이용하여 일정한 속도로 변화하는 시 변동성 해수면을 사용하였다. 산란계수는 벨홉의 채널 임펄스 응답의 신호 응답 강도에 적용한다. 실제 실측 데이터에서 해수면 반사 성분을 분리하여 시 변동성 특성에 대한 도플러 파워 스펙트럼을 구하고, 해수면 산란계수 시뮬레이션의 결과와 비교하여 해수면에 사용된 가우시안 상관 함수의 상관 시간을 추정하였다. 최종적으로 생성된 시변동성 채널에 수동 시역전 통신 시나리오를 가정하고 기법을 적용하여 비트에러율 및 채널응답 상관계수 시뮬레이션을 수행하였다.
수중에서는 다중 경로로 인한 인접 심볼 간 간섭의 영향으로 통신 성능이 저하되며, 수동형 시역전 처리는 다중 경로를 완화하기 위한 가장 효율적인 기법이다. 수동형 시역전 처리의 성능을 향상시키기 위해 다이버시티 결합기법이 이용되고 있으며, 본 논문에서는 여러 각도로의 빔 조향을 통해 획득한 신호들을 결합하는 빔 다이버시티 결합기법을 이용하여 통신 성능을 분석하였다. 수직 선 배열 센서에 수신된 탐침 신호로부터 추정한 빔-시간 그래프를 통해 음파의 전달 각도들을 추정하였으며, 추정된 각도 중 결합 개수 및 방식에 따른 통신 성능을 분석하였다. 분석을 위해 2018년 10월 포항 동방 해역에서 수행된 Biomimetic Long range Acoustic Communications 2018(BLAC18) 실험 데이터를 활용하였으며, 통신 성능 지표로써 출력 신호 대 잡음비를 이용하였다.
시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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