본 연구는 컨테이너 선박의 교체시기를 경제적 관점에서 결정하기 위한 것이다. 특히 컨테이너선에서의 경제수명의 산출을 위한 비용자료에는 수많은 애매성이 존재하였다. 이러한 비용자료에 대한 애매성을 표현하기 위해 퍼지수를 이용하였다. 또한 퍼지수를 이용한 퍼지비용모델을 개발하였고, 기존의 비용모델 보다 더욱 현실적으로 분석하였다. 그리고 다양한 종류의 컨테이너선을 대상으로 제안된 퍼지모델을 이용하여 경제적 수명을 결정하였다.
본 연구는 컨테이너 선박의 경제적 교체주기를 퍼지 연등가 비용법을 이용하여 결정하였다. 특히, 선박의 경제수명의 산출을 위한 비용에는 수많은 애매성이 존재하는데 이러한 애매성을 퍼지수로 표현하였다. 또한 퍼지수를 이용한 퍼지 비용모델을 개발하여 기존의 비용모델 보다 현실적으로 분석하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 퍼지모델을 이용하여 다양한 크기의 컨테이너선을 대상으로 경제적 수명을 결정하였다.
지난 해 롤스로이스의 무인 선박 개발 프로젝트(AAWA) 본격화 등 선박과 관련된 무인 자동화 기술 개발이 활발해지면서 국내의 R&D 사업이 많이 증가하였다. 특히 국내에서는 퍼지 모델을 이용한 RVC 지능 시스템 등 퍼지 이론을 사용한 기술들이 최근까지도 발표되고 있다. 퍼지 모델을 결정하기 위해선 해당 시스템에 대한 전문 지실뿐만이 아니라 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 대부분의 연구에서 시뮬레이터가 제작되는 비용과 시간에도 불구하고 해당 퍼지 모델을 위해서만 쓰이게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 퍼지 모델을 반복 실험할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였으며 기존의 퍼지 모델 일부를 본 시뮬레이터에 적용하여 같은 실험을 할 수 있음을 보이고 이를 통해 퍼지 모델을 만드는데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있음을 보였다.
항만구조물의 계획 및 설계과정에서 VE/LCC분석을 통한 최적의 경제적인 의사결정이 더욱더 요구되고 있는 추세이나, 최근의 VE/LCC 설계자료를 분석해 보면 항만구조물의 열화성능에 대한 확률적 불확실성을 고려한 포괄적인 분석은 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 퍼지 신뢰성 이론을 도입하여 항만구조물 중 방파제의 열화성능을 평가한 후 퍼지 신뢰성 해석에 따른 생애주기 비용으로 가치를 분석할 수 있는 VE/LCC 분석 모델을 개발하였고, 분석모델의 신뢰성과 활용성을 향상시키기 위한 측면에서 실제 대상 구조물에 적용한 결과, 기존의 확정론적 방법에서 고려되지 않는 데이터의 불확실량과 주관적 가치분석을 본 연구의 퍼지론적 방법에서 보다 합리적으로 반영할 수 있었고, 가치지향적 설계대안의 선정과 생애주기비용의 평가 및 유지관리조치를 위한 예산의 분배 등에 유리한 방법으로 평가되었다.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.
최근 가치공학과 생애주기비용 분석의 중요성이 대두됨에 따라 항만구조물의 VE/LCC(Value Engineering/Life Cyccle Cost) 분석에 대한 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 반면에 항만구조물의 생애주기비용 산정과 가치분석의 실무 적용에 있어 이론적 모델과 표준지침 및 소프트웨어 등이 정립되어있지 않기 때문에 분석자에 따라 일관성과 전문성에 한계를 나타내고 있다. 특히 생애주기비용의 분석에 있어 현행의 확정론적 방법으로는 파괴손실비용의 산정이 어렵기 때문에 퍼지 신뢰성해석에 따라 파기확률을 파괴손실비용에 반영할 수 있는 확률론적 방법의 도입이 반드시 필요한 실정이다 따라서 본 연구에서는 안벽구조물의 설계에 있어 대안별 열화성능 차원의 설계를 수행하도록 유도하기 위하여 퍼지신뢰성 이론에 기초한 확률론적 VE/LCC 분석모델을 제안하였으며, 제안된 분석모델의 신뢰성과 활용성을 향상시키기 위한 측면에서 실제 대상 구조물에 적용하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 향후 다양한 분야의 설계 및 유지관리단계에서의 생애주기 비용과 가치분석의 의사결정에 활용되어질 것으로 사료된다.
불확정 요소가 많은 건설 프로젝트에서 코스트 리스크의 분석은 관련 전문가의 통찰력이나 주관적 판단에 의존하는 경우가 많다. 하지만 국내 건설산업의 경우 코스트 리스크 분석시 객관적인 산출근거에 의한 확률만을 고려 할 뿐 계량적 측정이 어려운 주관적 요소를 합리 적으로 반영하기 위한 방법이나 절차를 갖고 있지 못하다. 이와 같은 관점에서 본 연구는 보다 신뢰성이 우수한 비용견적을 위해서 전문가의 주관적인 요소까지 종합적으로 평가하고, 리스크로 인한 비용의 변동을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 로스트 리스크 분석모델을 제시하였다 아울러 실무에서도 간단한 절차에 따라 모델을 체계적으로 수행할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 제공해 주는 프로토타입을 구현하였다.
본 연구에서는 발전기 보수유지계획 수립을 위하여 퍼지 다목적함수를 이용한 새로은 방법을 제시한다. 보수유지 지연비용의 최소화의 발전기 공급예비력의 최대화를 퍼지 다목적함수로 삼았다. 퍼지론적인 환경을 갖는 보수유지계획의 최적점을 구하기 위하여 퍼지 다목적 정수계획법을 이용하였다. 본 연구의 중요 특성은 기존의 불확실성을 갖는 크리스프적인 제약조건을 퍼지제약으로 처리함으로써 보다 유연한 해를 구할 수 있다는 점이다. 모델계통에 대한 사례연구를 통하여 이번에 개발한 수법의 효용성을 보였다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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