격자형 또는 주방식 공법은 수평으로 매장된 광물을 채굴할 목적으로 적용되는 공법이다. 본 연구에서는 자연 암반을 암주로 사용하는 주방식 공법을 지하공간 건설에 적용하기 위해 설계와 파일럿 테스트를 수행하였다. 파일럿 테스트가 수행된 지역은 기존 골재 광산을 운영하는 곳으로 양호한 암반 조건과 적당한 심도를 보유하고 있었다. 파일럿 테스트 부지는 연구 결과 적용이 가능한 광산을 기반으로 접근성, 지반조건 등을 검토하여 후보지를 결정하였으며 상세 지반조사와 설계를 통해 부지 조성공사를 수행하였다. 파일럿 테스트는 암주형상을 8×8 m로 공간의 단면을 8×12 m 크기로 설계되었다. 시험발파를 통해 발파패턴을 결정하고 89공 3 m 굴진 단면 발파를 수행하여 총 92 m 굴진을 완료하였다. 현장 측정을 통해 평균 폭 12.5 m, 평균 높이 8.3 m을 확인하여 연구에서 고려하는 단면 모양과 유사하게 굴착공사를 진행할 수 있었다.
격자 테스트 방법을 이용하여 1996년 12월 13일에 일어난 규모 4.5의 영월 지진의 진원단층 방향을 추정하였다. 국내의 기상청, 한국자원연구소, 원주 KSRS 관측망과 일본내 관측망에서 기록된 30개의 P파 극성 자료를 이용하였다. 격자 테스트 방법으로부터 계산된 진원단층면의 방향은 스러스트가 포함된 주향 이동 단층임을 보여준다. 즉 진원단층의 방향은 180±20°주향, 50±5°경사, 150±5°면선각(rake), 또는 292±3°주향, 65±5°경사, 30±10°면선각이 된다. 이들 단층 방향은 1980년 1월 7일 삭주, 1981년 4월 15일 포항, 및 1976년 10월 6일 군산 앞바다에서 일어난 지진과 유사하다. 응력의 주 압축 방향은 동북동-서남서의 경향을 가지며, 이는 이전 연구에서 구해진 한반도 및 주변부의 광역의 지구조적 응력 방향과 유사하다.
평판에 설치된 스터드 주위의 천이 유동에 있어 격자 크기의 영향을 알기 위해 대형 와 모사를 수행하였다. 스터드에서 야기되는 주 유동 방향의 와 구조가 스터드 후류의 천이에 미치는 영향이 매우 크기 때문에 주 유동 방향, 벽면 수직 방향 그리고 횡 방향으로 격자 크기를 ${\sqrt{2}}$ 배씩 증가시키거나 감소시키면서 스터드 후류에서 주 유동 방향의 와도를 비교하였다. 그 결과 스터드 후류에서 발달하는 주 유동 방향의 와도는 횡 방향 격자 크기에 매우 큰 영향을 받는 것을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 ${\Delta}x^+{_{min}}=7.6$, ${\Delta}x^+{_{max}}=41$, ${\Delta}y^+{_{wall}}=0.25$ and ${\Delta}z^+=7.6$의 격자 크기를 결정하였다. 이러한 격자 구성에 있어 모든 방향으로 격자 크기를 동시에 ${\sqrt{2}}$ 배씩 증가시키거나 감소시키면서 스터드에 작용하는 힘의 변화를 비교하여 격자 검증을 실시한 결과 평균 압력 계수와 항력 계수의 비보정 불확실성이 각각 21.6 %와 2.8 % 정도로 추정되었으며, 보정 불확실성은 각각 2 %와 0.3 %로 추정되었다.
본 논문은 하이브리드 방법을 사용하여 영상내의 체형 외곽 선과 격자 패턴을 추출하여 3차원 체형 데이터를 획득하기 위한 새로운 영상분할 알고리즘을 제안한다. 체형 외곽 선을 추출하기 위한 영상분할 방법으로 최대 값 인식 알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 에지에서의 접선 방향 값은 작지만 법선 방향 값은 큰 성질을 이용하여 일정 영역내의 픽셀들간의 변화 값 중 최대 값을 인식하는 알고리즘이다. 그리고 체형 외곽내의 격자 패턴은 격자 패턴 검출 알고리즘을 사용하여 추출하였다. 추출된 체형 외곽 선과 격자 패턴을 결합한 후 휴리스틱 방법인 연속 길이 테스트에 치한 격자 패턴의 연결 및 잡음제거를 하였다. 본 논문에서 제안한 영상분할 방법은 기존의 기울기나 라플라시안 연산방법보다 매우 효과적인 결과를 가져 왔다.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미완료된 의 논의가 시작되고 있는 상황이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
주조 유동 해석 분야에서 형상 고정 격자계(body-fitted coordinate; BFC)의 적용은 양질의 해석결과를 얻을 수 있음에도 불구하고 격자 생성의 어려움과 효율성으로 인해 많이 사용되지 않고 있다. 반면에 직교 격자계(Cartesian coordinate)는 상대적으로 격자 생성이 쉽고 빠르기 때문에 주조 공정에서 주로 사용되어 왔으나 이 역시 형상을 제대로 표현하지 못함으로써 발생하는 문제들로 인해 올바른 해석 결과를 얻을 수가 없다. 본 연구에서는 PCT(Partial Cell Treatment)를 기반으로 하는 Cut Cell 방법을 직교 격자계에 적용함으로써 이 격자계의 장점은 유지하면서도 정확한 유동 해석 결과를 얻을 수 있었다. Cut Cell 방법으로 간단한 형상의 테스트와 실제 주조 제품에 대한 적용을 해보았다.
셀룰러 오토마타(Cellular Automata; CA)는 격자(cell)에 대해 사전 정의된 규칙을 바탕으로 이웃 격자 간 상호작용을 해석하여 복잡한 동력학적 현상을 효과적으로 재현할 수 있는 이산형(discrete) 모의 기법이다. CA 기법은 격자 구조에 수치표고 자료 및 토양수분 정보 등을 직접 매칭 후 상호관계를 해석하기 때문에 공간정보를 최대한 활용하여 불균질성을 나타내는 것이 가능하다. 따라서, 도시 유출해석에 있어서 높은 정확도와 빠른 계산속도를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 CA 기반 고해상도 물순환·침수 연계 해석 framework 개발 방향 및 CA 기반 prototype 모형의 사면유출 적용 사례를 소개한다. 개발 중인 CA 모형에서는 격자별 침수 깊이, 침투, 토양수분 저류, 지표 유출 등의 물순환 요소를 모의할 수 있다. 기존의 집중형(lumped) 모형은 지표-지표하 유출에 대한 routing algorithm이 없고 각 셀의 물수지 모형 내 파라미터가 많은 단점이 있다. 따라서 개발 중인 CA 모형에서는 cell state 내 fast reservoir와 slow reservoir를 통해 지표-지표하 상태를 구현하고 단순화된 물수지 모형 및 흐름 방향 알고리즘을 적용함으로써 실제 현장에서 발생하는 다중 피크 형태의 지표 유출을 모사한다. 최적의 지표수 흐름 방향 알고리즘 선정을 위해 3개의 다중 흐름 방향 알고리즘(D4, D8, 4+4N)을 정량적으로 비교·분석한다. 이번 발표에서는 CA 모형을 소규모 산지 사면과 도심지 등 다양한 규모의 테스트베드에 적용하여 모형의 장단점을 평가한다.
대용량 정보 통신 선로로 이용되고 있는 단일모드 광섬유에서, 초고속. 장거리 광신호 전송에서 발생하는 색분산(Chromatic dispersion)을 보상하기 위하여 비주기 광섬유 격자(Chirped fiber Bragg grating ; CFG)를 적용하여 그 특성을 조사, 분석 하였다. 10Gbps의 전송 시스템에서 80km 단일모드 광섬유 전송후의 색분산에 의한 광신호 품질 열화 및 CFG에 의한 보상 특성을 측정하기 위하여 BER 과 eye pattern 테스트를 하였다. 또한 기존에 색분산 보상용으로 사용되고 있는 분산 보상 광섬유(Dispersion compensation fiber ; DCF)와 특성 비교을 하였다.
데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.
본 연구에서는 비정렬격자계와 체적포착법을 사용하여 표면장력이 지배적인 다상유동의 수치해석 방법을 제시하였다. 먼저 표면장력에 대한 CSF(Continuum Surface Force) 모델을 비정렬격자계에 적용할 수 있도록 수치해석 방법을 확립시켜 Myong(2009)이 개발한 비정렬격자계와 체적포착법을 사용한 수치 해석코드에 삽입하였다. 테스트 문제로 오직 표면장력만이 존재하는 평형상태의 정적(static) 액적 및 비평형상태의 동적(dynamic) 액적 문제에 적용하여, 이 해석방법의 유용성과 정확도를 평가하였다. 연구결과, 매끄러운 곡률 계산을 위해 필요한 필터로 본 연구에서 제안한 Laplacian 필터와 함께 CSF 모델로는 밀도보정(density-scaled)한 CSF 모델이 예측성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 표면장력 계산을 위한 이 모델을 채용한 본 수치해석방법은 표면장력이 지배적인 다상유동인 평형상태의 정적 액적 및 비평형상태의 동적 액적 문제 모두에 대해 정확성과 유용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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