본 논문은 전철변전소를 대상으로 상태추정을 통하여 계측기 오차 등에 의해 손상된 측정값의 신뢰도를 높이는 새로운 방법에 대하여 기술하였다. 일반적인 전력계통의 상태추정과는 달리 전철변전소에서는 종종 관제점에서 측정값의 함수를 계통 상태변수로 정의하기가 곤란한 경우가 있으며, 계통의 토폴로지 변경에 따라 상태변수를 재설정하는 경우에 측정값 함수의 일부가 상태변수 그 자체를 나타내게 되어 상태추정이 곤란하였다. 본 논문에서 제시하는 방법은 기존의 방법에서 문제가 되는 관제점의 측정값 함수와 상태변수와의 관계를 등식제약조건을 이용하여 해결하는 것으로서, 이들 제약조건은 스코트 변압기의 전압 및 전류 특성과 모선 연결조건 등으로부터 간결하면서도 다양하게 유도될 수 있다. 제시된 방법은 표준 샘플변전소를 대상으로 하여 그 유효성을 입증하였다.
본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.
카오스 함수인 베이커 함수를 이용하여 불규칙한 상태에 의해 카오스적인 패턴을 발생시키는 패턴 발생기를 구현하였다. 카오스적인 패턴 발생기는 예측할 수 있는 패턴들을 발생시킨다는 점에서 기존의 패턴 발생기와 흡사하지만, 패턴요소의 출력 순서는 결정론적 카오스 함수에 따른다.
본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.
일반적으로 교통수요가 용량보다 적으면 모든 교통량이 지체없이 신호교차로를 통 과 할 수 있을 것이다. 이러한 비포화 상태에서는 어떻게 Delay나 Stop을 최소화시키느냐가 신호처리의 목적함수가 될 것이다. 그러나 교통수요가 용량보다 많아지면 신호교차로가 모 든 교통량을 통과시키지 못하므로 시간이 갈수록 대기 행렬이 점점 길어질 것이다. 이러한 과포화상태에서는 늘어나는 대기 행렬을 조절하지 못하면 결국에는 Spillback이 상류 교차 로로 확대되어 최악에는 교차로에서의 모든 방향의 움직임을 정지시키는 Gridlock상태로까 지 악화 될 수 있다. 따라서 과포화 상태에서는 비포화 상태와는 달리 늘어나는 대기행렬을 조절하여 통과 교통량을 최대화 시키는 것이 신호처리의 목적 함수가 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 과포화시의 간선도로를 신호처리에 의해 일정한 대기행렬을 유지하므로써 시 스템을 최적화 하는 알고리즘을 개발하였다. IMPOST(Internal Metering Policy to Optimize Signal Timing)는 논문에서 개발한 알고리즘을 C언어로 프로그래밍한 model이다.
본 논문에서는 입력, 상태, 그리고 상태 변화에 따른 오토마타의 상태표를 구성하고 그 상태표를 기호 다치 논리식으로 변환한다. 또한 기호 다치 논리 함수 미분의 성질을 이용하여 오토마타의 입력 스트링 따라 상태의 변화 및 출력이 동적으로 적응할 수 있는 적응오토마타를 제안하고 그 성질을 해석한다.
Chua 발진기의 카오스 신호를 선형 상태 피드백 제어 이론을 적용하여 평형점, 1주기, 2주기의 신호로 제어하는 방법을 제안하였다. 제안한 선형 상태 피드백 이득 값을 리아프노프 함수를 이용하여 Chua 오실레이터가 나타내는 모든 카오스 현상을 제어할 수 있도록 파라미터 부호의 조합에 의해 4가지로 분류하였다. 본 논문의 상태 피드백 제어 기법은 시스템의 카오스 상태에서 얻고자 하는 상태(평형점, 주기 신호등)로 효율적으로 제어 가능하고, 매우 간단한 구조로 파라미터의 변화 없이 최소의 입력으로 가능케 하였다.
본 논문에서는 인간의 시각(색채)과 그림 표현의 공간구성에 따른 감성과 심리 상태를 파악하기 위하여 색채 정보와 위치 정보를 분석한다. 그리고 분석한 컬러 정보에 퍼지 논리와 퍼지 추론 규칙을 적용하여 감성 상태를 파악하고 분석한 위치 정보에 퍼지 소속 함수를 적용하여 공간 배치에 따른 심리 상태를 파악하는 방법을 제안한다. 제안된 처리 방법을 알슈울러와 해트릭(Alschuler and Hattwick)의 색채에 따른 감성 상태와 Grunwald의 그림 표현의 공간구성에 따른 심리 상태에 적용한 결과, 제안된 감성 처리 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 스칼라 언어의 함수형 프로그래밍 기능의 타당성에 대해서 검토한다. 주된 관심사는 스칼라가 어느 정도까지 람다 식, 고차 함수, 제너릭 타입, 대수적 타입, 모나드 등 함수형 프로그래밍의 주요 특성을 표현할 수 있는 가에 있다. 이 목적을 위하여 명령형 프로그래밍 언어의 인터프리터를 구현한다. 동일한 함수형 프로그래밍 기법을 적용하여 인터프리터를 하스켈과 스칼라로 구현한 다음, 이 두 버전의 구현을 비교 분석한다. 명령형 프로그래밍 언어의 추상 구문트리는 스칼라의 제너릭스를 갖는 대수적 타입과 enum 클래스로서 표현되고, 명령형 프로그래밍의 상태 변환은 상태 모나드를 이용하여 구현된다. 또한 스칼라의 새로운 기능인 extension과 given도 사용된다.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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