강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 VHF 대역 능동 위상 배열안테나를 구현하기 위한 $2{\times}2$ 부배열 안테나 설계에 대해 연구하였다. 야기-우다 안테나가 복사소자로 적용되었으며, 복사소자의 투사기 굵기 및 도파기 길이 등을 최적화하여 대역폭 확장 및 소형화를 달성하였다. 또한, 그리드 반사기를 사용하여 전후방비를 개선하였고, 무게와 바람저항을 감소시켰다. 제작된 $2{\times}2$ 부배열 안테나는 목표대역($0.98{\sim}1.02f_c$)을 충분히 만족하며, 10.61 dBi의 최대 이득 및 26 dB 이상의 양호한 전후방비 특성을 가진다.
교통연계 및 환승 센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통하여 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해서 보행자의 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기술을 검토하였다. 하지만 현재까지 개발된 상용 기술은 장치의 설치 및 서비스 장소에 따라 위치 추적 오차가 일부 서비스에 적용하기에는 그 범위가 너무 크다. 다양한 상황이 발생할 수 있는 교통연계 및 환승 서비스에 적용하기에는 여러 가지 문제점이 있다. 실험을 실시한 광명역의 경우에도 각종 철골 구조물과 타 무선 장비가 혼재해 있는 악조건이었으며, 실질적으로 설치될 곳은 이보다 더 조건이 나쁠 수 있다. 그래서 우리는 정확도를 높일 수 있는 방법으로 교통 연계 및 환승 시스템에 적합한 위치보정알고리즘을 연구하였고, 위치보정알고리즘은 그리드 좌표 맵매칭, 모델링 좌표 및 칼만 필터링을 통해 설계되었으며, 환승 센터로 구성될 수 있는 유형의 다양화에 따른 최적화에 대비하여 향후 알고리즘의 인수를 결정하는데 도움을 주고자 시뮬레이터 형태의 알고리즘을 개발하였다.
에너지 소비의 효율화를 위한 그린 기술로서 스마트 그리드와 지능형 교통 시스템 등이 주목받고 있다. 이러한 기술의 구현에는 다수의 센서, 액츄에이터 (actuator), 그리고 컨트롤러들이 필요하다. 이러한 구성요소들 간의 machine-to-machine (M2M)통신의 중요성은 높아지고 있다. M2M 통신의 특징은 다수의 machine-type-communication(MTC) 디바이스들이 참여하고, 통신 트래픽 패턴과 QoS 요구조건이 다양하다는 것이다. 이러한 M2M 통신을 효율적으로 지원하기 위한 호 수락 방법들에서는 동일한 시간관련 QoS 조건을 갖는 MTC 디바이스들을 클러스터 단위로 그룹핑하고, QoS 조건 만족여부에 따라 호 수락을 결정하는 방법을 제안하였다. 하지만 이 방법은 데이터 전송주기와 최대 전송지연 시간이 같을 경우에만 적용 가능하다. 본 논문에서는 이러한 제한 없이 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 전송 주기와 최대 전송지연 시간이 특별한 관계에 있을 때 최적화할 수 있는 호 수락 제어방법을 제안한다. 제안방법의 QoS 만족 적합성에 대한 증명을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해 실제 동작 가능하고, 기존 방법들보다 호 수락 확률에서 우수함을 보였다.
초전도 한류기는 초전도 전이를 이용하여 전류를 제어하는 전력기기로, 수 msec 이내에 고장전류를 정상전류로 변환하여 전력계통의 유연성, 안정성 및 신뢰성을 높일 수 있는 기기이다. 고온초전도 선재는 상전이 속도가 빠르고 임계전류밀도가 높으며 교류손실이 적어 초전도 한류기에 적합한 소재이지만 최적화 연구가 부족함에 따라 고온초전도 선재 특성에 의존하는 기존 방식은 한류소자의 설계, 투입 선재의 양 등에 있어 비효율적이다. 따라서 초전도 한류기에 적합한 선재를 개발하기 위해 임계전류 균일도 향상, 최적의 안정화재 재료 선정 및 균일 적층 기술 개발 연구가 수행되었다. 본 연구를 통하여 개발된 고온 초전도 선재는 710m 길이에서 평균 804 A/12mm-w의 임계전류를 가지는 선재제조 기술을 확보함에 따라 효율성 향상, 비용 절감 및 크기 축소로 경제적 성과를 확보할 수 있었다.
납축전지는 가장 오래된 충전식 배터리 시스템으로 현재까지 충전식 배터리 분야에서 자리를 지키고 있다. 이 배터리는 다양한 이유로 열폭주 현상이 생기는데 이는 큰 사고로 이어질 가능성이 있다. 그렇기 때문에 열폭주 현상을 예방하는 것은 배터리 관리 시스템의 핵심부분이다. 최근에는 열폭주 위험 배터리 셀을 기계학습으로분류하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 비지도학습인 DBSCAN 클러스터링과 통계적 방법을 사용하여 열폭주 위험 셀 탐지 및 검증 알고리즘을 제안하였다. BMS에서 측정한 lead-acid 배터리의 저항 값만을 사용하여 열폭주 위험 셀 분류 실험을 진행하였고 본 논문에서 제안한 알고리즘이 열폭주 위험 셀을 정확히 검출해 냄을 보여주었다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 배터리 내 열폭주 위험이 있는 셀과 노이즈가 심한 셀을 분류할 수 있었으며 그리드 서치를 통한 DBSCAN 파라미터 최적화를 통해 열폭주 위험 셀을 초기에 검출해 낼 수 있었다.
서울시 등의 국내 주요 도심은 지역적 팽창에 따라 도로망 체계가 급격하게 발전하였고 도시민이 안락하고 풍요로운 생활을 영위하도록 전력, 통신, 상수도, 하수도, 냉 난방관로, 가스관 등이 무분별하게 개별 매설되었으며 비효율적으로 개별 관리되고 있다. 국토계획법에서는 Life-Line을 공동 수용함으로써 도로의 반복 굴착을 줄이고 도시 미관의 개선, 포장 내구성 향상에 따른 주행성능 향상 그리고 원활한 교통소통 등을 기대하는 도시계획 시설물로 공동구를 정의하고 있다. 최근 기존 도심지의 재정비 측면에서 쾌적한 도시공간 조성, 지하공간 이용 효율과 도로관리 효율 향상, 지진 및 도로함몰에 대한 재난안전성, 스마트 그리드와 전기자동차 보급과 같은 미래 생활환경 변화에 대한 신속한 대응 등을 기대할 수 있는 기존 도심지의 공동구 설치 필요성이 증가하고 있으나 국내에 설치된 모든 공동구는 신도시 개발에 따라 계획된 Life-Line을 모두 수용하도록 설치한 개착식 공동구 형태이다. 기존 도심지에서는 현재 가동중인 모든 Life-line을 모두 수용할 수 없으므로 도심지 유형별 공동구 설치 타당성 평가시스템을 활용한 설계용량 최적화 등의 새로운 연구가 필요하다. 본 연구는 신도시 공동구를 탈피하고 기존 도심지를 대상으로 평가지표에 의한 정량적 평가모델을 제시 하는 등 유형별 타당성 평가시스템을 세분화하며 정량적 평가시스템의 구현이 가능한 프로그램을 개발해 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 디지털 X-선 영상시스템의 최적화 설계를 위하여 몬테카를로 방법을 이용한 영상모의실험용 코드를 visual $C^{++}$ 프로그래밍 언어를 사용하여 개발하였다. 디지털 X-선 영상시스템으로 Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체 및 광센서 어레이를 고려하였으며, 일반적인 실험 환경을 모사하기 위해 2차원 평행 그리드를 포함시켰다. X-선과 피사체, 그리드 및 섬광체와의 반응, 그리고 섬광체에서 발생된 빛의 거동 및 광센서 어레이에서의 수집을 몬테카를로 방법을 이용하여 모사하였다. Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체의 두께는 66$\mu\textrm{m}$로 설정하였으며, 광센서 어레이의 픽셀 피치는 48$\mu\textrm{m}$ 그리고 픽셀의 포맷은 256${\times}$256으로 가정하였다. 다양한 모의실험조건에서 X-선 영상을 획득한 후 객관적인 영상시스템의 성능평가 지표인 SNR(signal-to-noise ratio), MTF(modulation transfer function), NPS(noise power spectrum), DQE(detective quantum efficiency) 등을 계산하였으며, 이를 통해 화질을 평가하였다. 본 연구에서 개발된 영상모의실험 코드는 다양한 디지털 X-선 영상시스템에 대해 여러 설계변수들에 대한 성능을 예측함으로써 영상시스템 최적설계에 활용될 수 있다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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