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문제 정의
- 본 연구에서는 1)수학적 또는 실험식으로 모델링이 가능한 자연 현상, 2)이미 수치적 해석 코드가 있어 해석이 가능한 현상 그리고3)특정 변수들간의 관계를 나타낸 원시 데이터 (raw data)가 있는 현상을 실시간 시뮬레이션할 필요가 있는 컴퓨터 게임을 대상으로 신경회로망을 이용하여 이들의 현상을 간단히 시뮬레이션하는 방법을 제안하는데 그목적이 있다. 본 연구에서는 신경회로망을 통해 복잡한 현상을 시뮬레이션하는 방법을 제시하였고 현상에 영향을 주는 변수들의 영향도를 분석하여 주요한 변수들을 골라내어 현상 시뮬레이션을 좀 더 단순화 할 수 있는 방법을 제안하였다.
- 그러나 문제를 단순화시키면 현실감이 떨어져 게임의 재미를 반감시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 아무리 복잡한 현상이라도 입력변수와 출력변수에 대한 데이터를 확보할 수 있는 문제라면 신경회로망을 이용하여 실시간 시뮬레이션할 수 있는 방법을 제안한다. 다시 말해 1)수학적 또는 실험식으로 모델링이 가능한 현상, 2)이미 수치적 해석 코드가 있어 해석이 가능한 현상 그리고3)입력 변수와 출력변수들간의 관계를 나타낸 원시데이터 (raw data)를 얻을 수 있는 현상을 신경회로망을 통해 학습시킨 후 학습된 회로망 네트워크를 이용하여 실시간 시뮬레이션 하는 방법이다.
- 본 연구에서 우리는 신경회로망을 이용하여 복잡한 현상을 모델링하여 실시간 시뮬레이션하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 아무리 복잡한 현상이라도 입력변수와 출력변수에 대한 데이터를 확보할 수 있는 문제라면 신경회로망을 이용하여 간단히 실시간 시뮬레이션이 가능함을 알수 있었다.
가설 설정
- 본 연구에서는 원자력발전소 사고 관련 게임이 개발될 수있다는 가정 하에 제안된 방법을 원자력발전소 중대사고 현상에 적용하였다 . 원자력발전소에서 중대사고는 상당히복 잡한 현상으로 이에 대한 데이터를 얻기 위해 전문가와 협의하여 대표적인 중대사고 해석코드인 MMP를 이용하였다.
- 이 9가지 변수가 신경회로망의 입력변수가 된다. 표1에 나타난 범위에서는 각 변수간에서로 독립임을 가정하였고 LHS(Latin Hypercube sampMg)[4]을 이용하여 최적화된 입력패턴을 생성하였다. 중대사고 에서는 노심 노출과 원자로용기 파손이 사고관리측면에서 매우 중요한 사건이다囲.
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