현재 컨테이너 항만은 최신의 정보통신 기술을 활용한 자동화된 운영시스템에 의해 규격화된 컨테이너들은 최적의 적부계획(Stowage Planning)에 의해 체계적으로 이루어지고 있다. 그러나 단위 중량이 수십 톤에 이르는 철강 코일의 적부는 현재까지도 수작업으로 이루어지고 있어서 작업이 매우 비효율적이다. 그 결과로 작업들은 지연되고 안전사고들도 자주 발생되고 있다. 본 연구에서는 수작업에 의한 철강코일의 적부 과정에서 일어나는 판단착오, 체선, 안전사고 등을 방지하기 위하여 철강코일 적부 자동화 시뮬레이션 시스템을 설계하였다.
우리나라는 지난 반세기 동안 6ㆍ25전쟁과 무분별한 국토의 개발로 인하여 문화재가 많이 파괴되고 유실되는 피해를 입어왔다. 한번 손실된 문화재는 기존 데이터 없이는 완전복구가 어려운 실정이지만, 이러한 문화재의 복원을 위해서 오늘날 아직도 일제시대의 지적도를 아무런 검증 없이 사용하고 있는 것이 현실이다. 또, 일제시대 지적측량의 기술상의 착오, 지적도면의 신축에 따른 오차를 무시하고 고분의 복원작업에 그대로 사용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 TS를 이용하여 일제시대의 지적도와 현재의 현황측량을 바탕으로, 일제시대의 지적도가 오늘날에 와서 고분들을 복원할 때 얼마나 이용가치가 있는지 판단 할 수 있는 토대를 만들기 위함이고, 또 과거와 현재의 자료를 비교 분석함으로써 역사적 사실을 알 수 있는 기초 자료기반을 구축하는데 있다.
강화 학습이란 개체가 동적인 환경에서 시행착오를 통해 자신의 최적 행동을 찾아내는 기법이다. 특히 Q-learning과 같은 비(非)모델 기반의 강화학습은 사전에 환경에 대한 모델을 필요로 하지 않으며, 다양한 상태와 행동들을 충분히 경험한다면 최적의 행동 전략에 도달할 수 있으므로 여러 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 로봇의 행동을 효율적으로 제어하기 위하여 Q-learning을 이용하였다. 로봇 축구 시스템은 공과 여러 대의 로봇이 시시각각 움직이는 시변 환경이므로 모델링이 상당히 복잡하다. 공을 골대 가까이 보내는 것이 로봇 축구의 목표지만 때로는 공을 무조건 골대 방향으로 보내는 것보다 더 효율적인 전략이 있을 수도 있다. 어떤 상황에서 어떤 행동을 하여야 장기적으로 보았을 때 더 우수한지 학습을 통해 로봇 스스로가 판단해가도록 시스템을 구현하고, 학습된 결과를 분석한다.
내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.
최근 들어 빅데이터 처리 속도에 대한 관심이 높아지면서 처리 성능을 높이기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 기존의 빅데이터 전문 업체들도 전통적인 빅데이터 처리 방법이 아닌 새로운 기술에 대한 투자를 통해 경쟁을 가속화 하고 있다. 이러한 이유로 최적의 처리 엔진을 선택하는 것은 점차 중요한 부분이 되고 있다. 하지만 실제로 환경을 구성하여 운영해보기 전까지는 시행 착오를 겪을 수 밖에 없는 상황이다. 그래서 본 논문에서는 최근 발표된 빅데이터 처리 엔진 기술들이 어느 정도 성능을 보이는지에 관한 연구를 수행하여 빅데이터 처리 엔진 선택 및 판단에 도움이 될 근거를 제공하고자 한다.
건물 및 주택의 가구배치나, 인테리어 디자인 등을 신규로 구성하거나 재배치하는 것은 고비용의 작업일 뿐만 아니라, 사용자가 정확히 판단하기 어렵다. 가상현실 시스템을 적용하면 공간적, 물리적 제약에 의해 현실 세계에서는 직접 경험하지 못하는 상황을 간접 체험할 수 있어 재배치에 대한 비용 및 시행착오의 오류를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 EON Studio를 이용하여 건물 내부의 인테리어를 바꿔가며 디스플레이 할 수 있는 실내 인테리어 시스템 프로토타입을 제시하고자 한다. 현실 건물 내부와 가구를 EON Studio를 통해 구축한 후 회전 및 이동을 통해 재배치 도록 하였다. 구현된 시스템을 통해 제안된 인터페이스가 공간 배치 응용 분야에서 유용성 이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 우리나라 채권시장의 변동성 분석과 추정을 위하여 Markov-Switching ARCH (SWARCH)모형과 GMM모형 및 I-GARCH모형을 적용하였다. 관측된 자료는 1993년 1월에서부터 1996년 4월까지의 주별 91일물 양도성 예금증서 수익률이다. 본 연구에서 채권 수익률 분산과정의 추정을 위해 사용하는 SWARCH 모형은 경제나 채권시장의 국면전환으로 말미암아 채권수익률의 변동성이 이질적인 분포에서 오는 경우 서로 다른 분산 국면의 확률적 식별이 가능할 뿐만 아니라 지속성이 GARCH모형보다 작아서 조건부 변동성의 예측력이 뛰어난 모형으로 알려져 있다. 또한 SWARCH모형은 베이즈이론에 의한 확률의 개념으로 국면전환을 추정하기 때문에 주관적인 국면전환시점의 판단이 불필요하다는 장점을 가진다 여러 가지 모형들의 추정결과 I-GARCH 모형과 SWARCH 모형등이 우리나라 단기 채권수익률의 조건부 변동성을 비교적 잘 설명해 내는 것으로 나타났으며 우리나라 단기 채권시장은 1993년 6월부터 1993년 12월초까지, 1994년 7월경부터 1995년 5월경까지 비교적 높은 변동성을 유지하였으며 그후로는 변동성이 등락을 계속하는 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과 아직은 태동단계에 머물러 있는 한국 채권시장의 시계열적 특성을 체계적으로 문서화하고 정교하고 다양한 최근 계량기법을 체계적으로 정리하고 응용하여 시장 참가자들의 기회비용과 시행착오의 기간을 단축시키는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
폐차잔재를 시멘트제조공정의 열원으로 활용하기 위해서는 연료로 사용하기 위한 경제성과 더불어 시멘트제조공정 및 품질 그리고 환경기준을 만족해야 한다. 따라서 폐차잔재의 최적투입방법과 폐차잔재의 연소시 염소물질의 거동특성에 대한 연구가 선행되어야만 한다. 본 연구에서는 이러한 폐차잔재의 시멘트 킬른 현장적용에 따른 위험요소와 시행착오를 최소화하기 위하여 최적 연료화 조건에 대한 전산모사 연구를 하였으며 전산모사의 대상공정으로는 폐차잔재가 투입될 Precalciner와 염소제어를 위하여 Bypass unit가 설치될 Precalciner의 하단부 그리고 Cyclone을 선정하여 입자 및 가스상의 거동 특성을 고찰하였다. 본 연구로부터 폐차잔재의 투입위치로는 현재의 석탄 투입위치를 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단되었으며 Precalciner의 하단부에 대한 가스상 및 입자상의 거동특성을 활용하여 Bypass unit를 설치할 최적의 위치를 선정할 수 있었다. 또한 Cyclone의 입자 거동특성 결과로부터 염소 제어를 위한 각 Cyclone의 입자회수율에 대한 정보 및 공정의 개선 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 지금까지 수행되어진 폭발볼트 몸체에 대한 검사방법의 신뢰성을 향상시키고 또한 각각의 검사에서 얻어진 기계적 물성수치의 비교 분석을 가능하게 함으로써 검사할 때 발생될 수 있는 착오 및 일반적인 방법만으로는 검사할 수 없는 부분들의 검사 방법을 확보하는데 있다. 볼트 몸체 검사를 위한 충격시험에 대한 충격치 기준을 마련하였으며 경도와 충격치와의 상관관계를 확인함으로써 검사항목간의 상호 확인이 가능하게 되었고, 폭발볼트 소재물성의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
도로 색과 대비를 이루는 계수선을 도로위에 그려놓고 영상을 이용하여 통과 차량을 계수 하는 영상기반 교통량 측정 기술을 제안하였다. 기존의 컴퓨터 영상을 이용한 차량 계수 장치들은 대부분 도로와 차량의 gray level차이를 이용하는 방식이기 때문에 도로와 차량간의 구분이 쉽지 않고 그림자와 차량의 식별도 어려우며 조명에 의해 착오를 일으키기 쉬운 문제를 안고 있었다. 제안한 계수방법은 도로 위에 도로 색과 뚜렷한 대비를 이루는 띠를 도로를 가로질러 그려 놓은 다음 이를 통과하는 차량에 의해 띠의 형상이 절단되는지의 여부를 판단하여 차량을 계수 하는 방법이다. 이를 위해서 계수선을 포함하는 영상의 창을 설치하고 수시로 에지를 추출한 후, 에지의 절단 여부를 검사한다. 이때 계수선의 색과 동일한 차량이 통과할 경우에는 계수선의 에지는 절단되어 도로방향으로 연장되게 되며 계수선의 색과 다른 차량인 경우에는 계수선의 에지가 계수선의 내부로 연장되게 된다. 계수선 상에 그림자가 있는 경우에도 도로와 계수선 간의 색상변화가 뚜렷하므로 계수선의 에지 검출에는 영향을 받지 않게 된다. 제안한 알고리즘을 실험실에 설치된 모형도로와 모형 차량들을 이용하여 실험하고 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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