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- 저자 : 박현수 (검색결과 250 건)
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유속 증폭용 플랜지타입 디퓨저가 적용된 부유식 해류발전 터빈의 성능 해석에 관한 연구
박현수 한국해양대학교 대학원 2022 국내석사
현재 세계는 화석연료의 고갈과 환경오염, 지구 온난화 등 화석에너지 사용에 따른 부정적 부산물로 인하여 난관에 봉착하였다. 환경기구에서는 각종 규제를 만들어 화석 연료의 사용을 저감시키기 위해 노력하고 있고, 전 세계적으로도 이러한 문제를 해결하기 위해 환경 친화적이고 미래지향적인 신재생에너지시스템 개발에 집중하는 추세이다. 이미 많은 종류의 신재생에너지가 개발되어 있지만 경제성이라는 문제로 인해 실질적으로 상용화된 신재생에너지 발전방식은 편향적일 수밖에 없다. 유럽에서 오랜 연구와 실험을 바탕으로 하는 풍력발전은 이미 보급 경제성을 확보하여 신재생에너지 발전의 대부분을 차지한다. 하지만, 이제는 육상에서의 에너지 발전은 한계에 도달하고 있다. 육상에서 신재생에너지 발전기를 설치하기 위해서는 주민 수용성, 발전가능 에너지 자원을 고려한 설치부지 확립과 같은 다양한 문제점이 존재하기 때문에 우리는 해양으로 초점을 돌려야 할 때이다. 지구는 약70%가 바다이며 엄청난 에너지를 잠재하고 있다. 또한 육지에서의 발전방식이 가지는 여러 가지 한계점들에 대해 자유롭기 때문에 무한한 가능성을 가진다. 그중 해류는 연중 일정한 방향으로 흐르기 때문에 다른 신재생에너지와 비교하면 발전량 안정성 측면에서 뛰어나다. 또한 풍력발전과 비교하면 바람에 비해 높은 해수의 밀도 특성이 동일 면적 당 높은 발전량을 가능케 한다. 해류 발전의 중요한 요소는 해수의 속도이며 유속이 높을수록 발전량이 증가하고 그에 따라 경제성이 확보된다. 일본을 지나는 쿠로시오 해류는 평균유속이 1m/s 이상이기 때문에 해류발전의 최적지이다. 이미 일본에서는 해류발전에 대하여 많은 연구와 실험을 하였고 최근에는 세계최초 실증 가동에도 성공하였다. 해류 발전용 터빈의 구동을 위해서는 최소 1m/s 이상의 유속이 확보되어야 한다. 그러한 조건에서 디퓨저를 이용하면 유속증폭효과를 활용하여 발전량과 발전효율을 높힐 수 있다. 본 논문에서는 디퓨저의 유속 증폭 효과를 최대화시켜서 해류발전 터빈의 성능향상을 목표로 하였다. 설계 유속, 정격 발전량 등을 고려하여 해류 발전용 터빈을 설계하였고, 디퓨저를 적용한 후 CFD 성능 해석을 진행하여 효율을 계산하였다. 또한 단일 디퓨저의 해석과 디퓨저 개수 및 디퓨저 간 거리에 따른 디퓨저 중심부 및 디퓨저 단면 유속의 변화를 확인하였다. 그리고 디퓨저의 유속 증폭 효과가 최대인 조건을 선별하여 해류발전 터빈의 성능해석을 수행 하였다.
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최근, 기계학습 방법의 하나인 강화학습은 여러 분야에서 성공적인 결과를 보여주면서 많은 관심을 받고 있다. 하지만 현재의 강화학습 알고리즘은 보상이 드물게 발생하는 환경처럼 학습이 어려운 환경에서 부족한 성능을 보여준다. 강화학습 인공지능 에이전트는 주어진 환경에서 행동하면서, 학습을 수행하기 때문에, 에이전트가 하는 행동에 따라 학습 데이터의 분 포가 달라지고, 이로 인해 전체 학습 성능이 영향을 받는다. 보통 학습이 부족한 초반에 에이전트는 우연히 결정한 행동 때문에 보상을 얻고, 보상을 획득하는 횟수가 많아질수록 어떤 상황에서 어떤 행동을 하면 보상을 얻을 수 있는가를 점차 정확하게 판단할 수 있게 된다. 하지만 실용적인 특성이 반영된 많은 환경에서는 우연한 행동으로 보상을 얻기는 어려우므 로, 보상을 획득할 기회가 적어서 학습 성능이 낮다. 반면 인간은 호기심과 놀라움 같은 내적 동기를 이용해 외부에서 주어지는 명시적인 보상과 처벌이 없더라도 환경을 능동적으로 탐색하고 학습하여 환경에 대한 풍부한 지식을 쌓을 수 있는 능력이 있으므로 이런 문제를 겪지 않는다. 본 연구에서는 이런 내적 동기를 모방한 강화학습 기법을 기존 알고리즘과 결합하여 더욱 효율적인 탐색이 가능한 강화학습 기법을 연구한다. 본 연구는 기존의 내적 동기기반 기계학습 연구를 조사 정리하고, 최신 강화학습 알고리즘에 이것을 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 제안하는 방법들을 실제 환경과 유사한 특성을 보인 비디오 게임 환경에서 실험하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안하는 방법은 비록 주어진 환경에따라 불안정한 결과를 보일 때도 있지만, 학습이 어려운 몇 가지 상황에서 기존의 알고리즘으로 달성하기 어려운 성능을 보여줬다. 최근, 기계학습 방법의 하나인 강화학습은 여러 분야에서 성공적인 결과를 보여주면서 많은 관심을 받고 있다. 하지만 현재의 강화학습 알고리즘은 보상이 드물게 발생하는 환경처럼 학습이 어려운 환경에서 부족한 성능을 보여준다. 강화학습 인공지능 에이전트는 주어진 환경에서 행동하면서, 학습을 수행하기 때문에, 에이전트가 하는 행동에 따라 학습 데이터의 분 포가 달라지고, 이로 인해 전체 학습 성능이 영향을 받는다. 보통 학습이 부족한 초반에 에이전트는 우연히 결정한 행동 때문에 보상을 얻고, 보상을 획득하는 횟수가 많아질수록 어떤 상황에서 어떤 행동을 하면 보상을 얻을 수 있는가를 점차 정확하게 판단할 수 있게 된다. 하지만 실용적인 특성이 반영된 많은 환경에서는 우연한 행동으로 보상을 얻기는 어려우므 로, 보상을 획득할 기회가 적어서 학습 성능이 낮다. 반면 인간은 호기심과 놀라움 같은 내적 동기를 이용해 외부에서 주어지는 명시적인 보상과 처벌이 없더라도 환경을 능동적으로 탐색하고 학습하여 환경에 대한 풍부한 지식을 쌓을 수 있는 능력이 있으므로 이런 문제를 겪지 않는다. 본 연구에서는 이런 내적 동기를 모방한 강화학습 기법을 기존 알고리즘과 결합하여 더욱 효율적인 탐색이 가능한 강화학습 기법을 연구한다. 본 연구는 기존의 내적 동기기반 기계학습 연구를 조사 정리하고, 최신 강화학습 알고리즘에 이것을 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 제안하는 방법들을 실제 환경과 유사한 특성을 보인 비디오 게임 환경에서 실험하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안하는 방법은 비록 주어진 환경에따라 불안정한 결과를 보일 때도 있지만, 학습이 어려운 몇 가지 상황에서 기존의 알고리즘으로 달성하기 어려운 성능을 보여줬다. Recently, reinforcement learning has much interest because it shows many successful research achievements in nowadays. However current reinforcement techniques show limited performance in many practical application environments. Since reinforcement learning agents gather data and learn policy simultaneously through interaction, The distribution of training data changes by agents learning policy. Therefore, the exploration method of a reinforcement learning algorithm effects whole training performance. Usually, an agent gets some reward from random actions in an early stage of learning. After that, The agent refines its behavior incrementally to pursue the rewards. However, it is difficult to get rewards through random actions in many practical scenarios. Therefore agents in the environments show low performance. On the other hand, Humans can actively explore the environments without explicit rewards. Even if there are no external rewards, humans have intrinsic motivation like curiosity and surprise to encourage their exploration behavior. In this research, we propose intrinsic motivation based exploration method for reinforcement learning algorithms. We experiment proposed methods using video game based environments. Although the proposed method shows poor performance in few environments, It achieves good performance that the baseline algorithm cannot achieve in many environments.
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건설프로젝트를 수행하면서 발생하는 설계도면은 빈번한 설계변경 및 관리 미흡 등으로 인하여 공사비 증가 또는 시공품질 저하를 유발하는 주요 요인으로 작용하기 때문에 주의 깊은 관리가 필요하다. 또한 설계단계부터 유지보수단계까지 피드백 역할을 수행하는데 매우 중요한 역할을 담당하므로 정확하고 신속한 관리가 필요한 대상이다. 하지만 설계자 및 설계업체에서는 설계도면의 관리가 수작업으로 이루어지거나 직원 개인별로 저장되고 있기 때문에 비효율적인 관리로 나타난다. 또한 최근 건설 프로젝트가 대형화·복잡화됨에 따라 설계도면의 수가 기하급수적인 증가로 인하여 관리가 더욱 어려워지고 있다. 도면관리에 관련된 선행연구에서는 효율적인 도면관리를 위하여 건설CALS에서 제안한 작성표준을 통한 도면의 전달 및 축적에 대하여 중점적으로 다루었다. 하지만 실제 설계업체의 설계업무를 분석한 결과, 건설CALS에서 제안한 표준을 적용하지 않고 다양한 업체·공종·프로젝트별로 상이한 저장체계 및 작성체계로 인하여 도면을 등록하고 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구는 설계 프로세스 및 도면 분석을 바탕으로 도면검색에 요구되는 태그정보를 수집하고, 이를 활용하는 도면관리 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 도면관리 현황 및 도면관리 시스템을 분석한 결과, 설계업체 직원이 설계도면작성을 위하여 과거 프로젝트 설계도면을 검색하여 참고하는 것으로 조사되었다. 이와 같은 도면 검색방법에는 분류체계를 이용한 검색방법과 파일명을 대상으로 검색하는 방법 등 한정적인 조건에 의한 검색방법을 통하여 도면을 검색하는 것으로 나타났다. 본 연구는 도면 검색에 필요한 태그정보를 등록자 태그정보, 도면파일속성 태그정보, 프로젝트 태그정보, 메타데이터 라이브러리 기반 태그정보로 분류하고 구성하였다. 이를 위하여 실제 프로젝트에서 발생한 도면을 수집하여 분석하였다. 메타데이터 라이브러리 기반 태그정보를 구성하기 위하여 2개의 업무시설 사례를 대상으로 작성된 도면에서 키워드를 도출하고, K사·H사의 도면분류체계를 활용하였다. 마지막으로 구축된 건축도면 태그를 활용하는 태그 기반 도면관리 프로토타입을 구축하였고, 프로토타입에 따른 인터페이스를 제안하였다. 사례적용 및 전문가 면담을 통하여 태그·메타데이터 및 프로토타입의 효용성을 평가한 결과, 도면검색에 효과적일 것이라는 긍정적인 평가를 받았다. 본 연구에서 제시한 건축도면 태그를 활용한 도면관리 프로토타입을 활용함으로써 설계자들은 도면작성 시, 기초 및 참고자료로 활용되는 도면을 검색하는데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구로는 업무시설뿐만 아니라 다양한 건축물 유형에 대한 도면 분석 및 키워드 도출과정이 필요하고, 설비·전기·소방 등 다양한 공종이 혼합되어 진행되는 건설프로젝트의 실무활용성을 높이기 위하여 공종별 도면을 대상으로 분석 및 적용에 대한 연구가 요구된다. The frequent change order and insufficient management of a drawing in construction projects is a major factor in degrading the quality of construction and increasing construction costs. In addition, the drawing needs to be managed accurately and promptly since it performs a major role in providing feedback design stage from the maintenance stage. However, construction drawings have been managed inefficiently since the drawing management has been conducted manually and stored individually according architects and architectural design office. Also, the management of drawings has become more difficult due to the recent increase in the number of drawings, resulting from the complexity and large-scale of construction projects. In recent studies related to drawing management, the delivery and accumulation of drawing through the Korean Standard of the Drawing suggested by the CALS(Continuous Acquisition & Life-cycle Support) was mainly dealt with for efficient drawing management. However, upon analyzing actual business related to drawing management, most architectural design offices haven’t used the standard suggested by Construction CALS. Instead, they have spent much time and effort in merely registering and searching the drawing due to the different storing and framing systems implement by different businesses, constructions and projects. Because of this concern, this study aims to develop a prototype drawing management that collects and utilizes Tag information required to search drawings based on their design process and drawing analysis. Upon analyzing the present status of drawing management and drawing management systems, it turned out that employees of design businesses create drawings with reference to the old drawings of past projects after searching related information. As their form of search method, they search for drawings through a limited search method that targets file names and using a classification system. This study proposes a Tag information search method that is classified into enrollee Tag information, drawing file attribute Tag information, project Tag information and metadata library based Tag information. For this, the drawings used in actual projects are collected and analyzed. To constitute the metadata library based Tag information, the keyword from the drawing targeting cases of two business building is deduced, and the drawing classification system of K and H companies is utilized. Lastly, this study established a Tag based drawing management prototype utilizing constructed drawing Tags, and suggested an interface depending on the prototype. After the efficiency of the Tag/metadata and drawing management prototype has been evaluated through case applications and interview with experts, a positive evaluation was given towards the effectiveness of this method in searching a drawing. It is anticipated that architects will reduce their time and effort in searching drawings, which serve as their foundation and reference materials in creating operations. This is possible through the drawing management prototype utilizing building drawing Tags as suggested in this study. For further studies, it is necessary to further analyze various structure types and business buildings, as well as to study such analysis and application towards drawings by construction types in order to increase the practical use in construction projects with various construction types including facilities, electricity and fire protection systems.
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