• 한국항만경제학회지
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• 제26권3호
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• pp.130-142
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• 2010

현대 물류시스템은 점점 더 다각화되고 복잡한 형태로 변화하고 있다. 그 결과 시스템의 거시적인 행태 분석과 예측은 더욱 더 어려워지고 있다. 전통적 분석 방법은 하향식 분석 방법으로 복잡성이 높은 물류시스템에 대한 적용에 있어 한계를 갖는다. 행위자 기반 모형은 상향식 분석 방법으로 시스템 모형화에 있어 새로운 사고방식의 틀을 제공한다. 행위자 기반 모형은 전체시스템의 하위시스템, 즉 행위자의 상호작용에 초점을 맞춘다. 전체시스템의 거시적인 행태는 행위자의 미시적인 상호작용을 결집시킴으로서 발현된다. 행위자 기반 모형은 행위자 기능의 정의에 따라, 분석의 영역을 자유롭게 조정할 수 있고, 각 행위자의 상호작용 모형화와 이를 통해 얻어진 전체시스템의 거시적인 행태와의 인과관계 분석도 가능하다. 물류시스템의 복잡성은 시스템 내 존재하는 다수의 참가자들의 복잡한 상호작용과 시스템의 목적과 독립적인 의사결정 등에 기인한다. 행위자 기반 모형은 행위자를 자신의 목적 달성을 위하여 외부, 다른 행위자 간 상호작용을 통해 습득한 단순명료한 규칙에 기반하여 행동한다고 가정한다. 행위자 기반 모형의 이점은 모형화 과정을 보다 단순하게 만들고 이를 통하여 각 하위시스템의 특성만으로는 설명할 수 없는 현상, 즉 창발성을 파악할 수 있다는 점이다. 따라서 행위자 기반 모형은 물류시스템과 같은 복잡하고 동적인 시스템의 분석에 매우 유용한 기법으로 이에 대한 많은 연구와 적용이 이루어져야 한다.

• 대한지리학회지
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• 제50권3호
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• pp.255-276
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• 2015

최근 지표환경변화과정에서 발생하는 복잡계적 특성에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 도구로 다행위자시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 연구는 최근 한국의 산림정책에서 중요하게 다루어지고 있는 산림개방의 문제를 사례로 토지피복변화의 직간접적인 영향을 평가할 수 있는 다행위자시스템(Multi-Agent System)을 개발하여, 강원도 평창과 정선의 가리왕산과 그 주변지역에 적용하였다. 이 연구에서 사용한 다행위자시스템은 LUDAS(Land Use DynAmic Simulator)로 인문환경과 자연환경의 공간적인 이질성과 상호작용을 동적으로 구현하는 강점이 있으며, 산지개방에 따른 사회 경제 및 자연환경적 영향을 종합적으로 비교 평가할 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형은 인간 행위자와 그 의사결정으로 이루어져 있는 인문환경시스템, 자연환경과 산림생태계를 대표하는 자연환경시스템, 이를 연결하는 상호작용 연결고리와 정책 시나리오로 구성하였다. 모의 결과는 산림정책의 결과로서 지역주민의 소득과 생태계서비스의 가치, 소득 불평등의 정도로 도출하였다. 그 결과 최적의 산림정책 시나리오는 지형을 고려하여 산지를 개방하고, 지역주민을 대상으로 개방하며, 휴양지 목적의 산지 개방으로 도출되었다. 이 연구는 산림정책 수립과 토지이용 관련 정책연구를 위한 의사결정시스템 개발에 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.339-345
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• 2018

본 논문은 기존의 단일 파장의 UV(Ultraviolet: 자외선)-LED(Light-Emitting Diode) 경화형 코팅 방법과 달리 UV 파장에서 동작되는 LED를 중첩한 다중 집광성 UV-LED 경화형 코팅의 경화 특성에 대해 연구하였다. 각각 365nm, 395nm, 420nm, 450nm 단일 파장의 UV-LED 광원을 선정하여 광원의 광속, 지향각 등 광 특성을 분석하였으며, 또한 UV-LED 광원의 파장별 경화 특성에 대해 분석을 통하여 복합 파장에 대한 LED를 최적화를 진행하였다. 다파장 UV 광원이 중첩되었을 경우 경화 성능 상태를 전산모의 실험을 통해 예측하였으며 실제 설계 및 제작을 하였다. 내부 고속경화도 향상을 위해 각각의 LED를 집광시켜 동일한 위치에서 다파장이 합성, 집광되는 multi-spot 방식 모듈을 제작하여 파장 조합 조건을 달리하여 경화제의 접착력 및 표면, 내부 경화도를 실험하였다. 경도계와 FT-IR 분석 장비를 이용하여 표면 경화와 내부 경화 상태를 비교 분석하였다. 그 결과, 단일 파장보다 UV-LED 4파장을 중첩한 multi-spot방식이 표면 및 내부 경화도의 특성이 높아짐을 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권1호
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• pp.39-46
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• 2003

목적 : 간(liver)과 림프절 특이성 등의 다기능성을 나타내는 미세 초상자성 산화철 입자(ultrasmall superparamagnetic iron oxide: USP IO)의 자기이완(magnetic relaxation)에 대한 이론적 모델을 제시하고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 연구하였다. 대상 및 방법 : 초상자성 산화철 입자를 조영제로 사용하기 위해서는 생체적합성 고분자로 축약(encapsulation)시키게 되고 따라서 확산(diffusion) 및 전자스핀의 fluctuation 에 기인하여 발생하는 자유 물분자와 간접 상호작용인 "outsphere " 기전에 근거하여 자기이완모델을 개발하였다. 또한 초상자성체의 경우 자기 모멘트가 상자성 입자에 비해 최소 수백배에서 최대 수만배까지 더 크므로 일반적으로 상자성 조영제의 "out sphere" 기전에서 가정하는 저자장 근사치를 사용할 수 없고 따라서 본 연구에서는 Brillouin함수로 표현되는 총자화에 대한 표현을 적용하여 저자장뿐만 아니라 고자장의 경우까지를 모두 포함하는 "out sphere" 기전에 의한 T1 그리고 T2 이완율에 대한 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 자기이완모델을 사용하여 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 symbolic computation tool 인 MathCad(MathCad, USA)를 사용한 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다. 결과 : 미세 초상자성 산화철 입자의 T1, T2 자기이완 특성은 먼저, 저자장 영역 (＜1.0 Mhz)에서는 이론적 모델의 spectral density function에 들어 있는 두 개의 correlation time중 $\tau$$_{s1}$ 중 (T2의 경우 ${\tau}_{S2}$)이 주된 역할을 하는 것을 알 수 있었고 이는 결과적으로 이러한 나노자성체 입자들이 낮은 자기장하에서는 열적으로 야기된 자기모멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권9호
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• pp.351-358
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• 2006

In this paper, DSPOCS(Digital Switchgear-Panel Operation and Control Solution) is designed, which is the intelligent inference based operation and control solution to obtain the safety and reliability of electric power supply in substation based on IED. DSPOCS is designed as a scheduled monitoring and control task and a real-time alarm inference task, and is interlinked with BRES(Bus Reconfiguration Expert System) in the required case. The intelligent alarm inference task consists of the alarm knowledge generation part and the real-time pattern matching part. The alarm knowledge generation part generates automatically alarm knowledge from DB saves it in alarm knowledge base. On the other hand, the pattern matching part inferences the real-time event by comparing the real-time event information furnished from IEDs of substation with the patterns of the saved alarm knowledge base.; Especially, alarm knowledge base includes the knowledge patterns related with fault alarm, the overload alarm and the diagnosis alarm. In order to design the database independently in substation structure, busbar is represented as a connectivity node which makes the more generalized graph theory possible. Finally, DSPOCS is implemented in MS Visual $C^{++}$, MFC, the effectiveness and accuracy of the design is verified by simulation study to the typical distribution substation.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.87-94
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• 2023

Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.73-82
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• 2023

Optimization of Construction Site Layout Planning (CSLP) heavily relies on workers' travel paths. However, traditional path generation approaches predominantly focus on the shortest path, often neglecting critical variables such as individual wayfinding tendencies, the spatial arrangement of site objects, and potential hazards. These oversights can lead to compromised path simulations, resulting in less reliable site layout plans. While Deep Reinforcement Learning (DRL) has been proposed as a potential alternative to address these issues, it has shown limitations. Despite presenting more realistic travel paths by considering these variables, DRL often struggles with efficiency in complex environments, leading to extended learning times and potential failures. To overcome these challenges, this study introduces a refined model that enhances spatial navigation capabilities and learning performance by integrating workers' visibility into the reward functions. The proposed model demonstrated a 12.47% increase in the pathfinding success rate and notable improvements in the other two performance measures compared to the existing DRL framework. The adoption of this model could greatly enhance the reliability of the results, ultimately improving site operational efficiency and safety management such as by reducing site congestion and accidents. Future research could expand this study by simulating travel paths in dynamic, multi-agent environments that represent different stages of construction.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2246-2255
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• 2023

Evacuation time estimation (ETE) is crucial for the effective implementation of resident protection measures as well as planning, owing to its applicability to nuclear emergencies. However, as confirmed in the Fukushima case, the ETE performed by nuclear operators does not reflect behavioral features, exposing thus, gaps that are likely to appear in real-world situations. Existing research methods including surveys and interviews have limitations in extracting highly feasible behavioral features. To overcome these limitations, we propose a VR-based immersive experiment system. The VR system realistically simulates nuclear emergencies by structuring existing disasters and human decision processes in response to the disasters. Evacuation behavioral features were quantitatively extracted through the proposed experiment system, and this system was systematically verified by statistical analysis and a comparative study of experimental results based on previous research. In addition, as part of future work, an application method that can simulate multi-level evacuation dynamics was proposed. The proposed experiment system is significant in presenting an innovative methodology for quantitatively extracting human behavioral features that have not been comprehensively studied in evacuation. It is expected that more realistic evacuation behavioral features can be collected through additional experiments and studies of various evacuation factors in the future.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.819-822
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• 2021

AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.72-81
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• 2013

본 논문에서는 기존 Multi-Vision System(MVS)에서 지원되지 않았던 N-스크린 서비스를 구현하기 위한 시스템 구조와 시스템과 사용자간의 인터랙션 방안을 제안한다. MVS의 N-스크린 서비스는 사용자가 다양한 단말들을 사용하여 자유로운 위치에서 MVS 디스플레이를 제어하고 MVS의 컨텐츠를 연속성 있게 공유할 수 있게 한다. 본 논문에서는 MVS에서 N-Screen Service 의 인터랙션 서비스를 지원하기 위해 관리 서버와 에이젼트를 도입한 서비스 방안을 제안한다. 그리고, 어플리케이션 실행, 서비스 제어를 위한 사용자 인터렉션 그리고 N-스크린 서비스를 지원하기 위한 비주얼 캐스팅 등을 위한 몇 가지 프로토콜의 예를 제시한다. 추가적으로, N-스크린 세션 분할, 그리고, 위치에 구애 받음 없이 사용 중인 사용자의 다양한 단말을 사용한 메타데이타 컨텐츠 실행 등을 위한 프로토콜을 사용한 N-스크린 서비스 시나리오도 예로서 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 된 메커니즘의 적합성과 성능개선을 보여준다.