계절성 동토의 온도 변화에 따른 융해 및 동결작용에 의한 지반의 거동이 말뚝 기초의 변위 및 지지력에 끼치는 영향을 파악하기 위한 수치해석을 수행하였다. 수치해석은 온도 변화에 따른 지반-말뚝 상호작용을 모사하기 위해 유한요소법 기반의 TM 모델링(Thermo-Mechanical coupled Modeling)을 적용하였으며, 동결 지반은 온도 의존적 비선형 물성을 적용하였다. 지반의 구성 모델은 소성 거동을 모사하기 위한 MCR 모델(Mohr Coulomb with Rankine Tensile cut-off Model)과 HDP 모델(Nonlinear Hyperbolic Drucker-Prager Model)을 각각 적용하였으며, 말뚝의 길이 및 너비 조건을 선정해 수치해석 결과를 비교 및 분석하였다. 수치해석 결과는 HDP 구성 모델이 비교적 작은 지반 거동과 지지력을 보였으나, 전체적으로는 말뚝의 길이 및 너비 조건에 따라 지지력 및 말뚝 머리의 변위 결과의 양상과 그 크기는 유사하게 나타났다. 지반의 융해-동결작용으로 인한 말뚝 머리(pile head)의 수직 변위는 길이 조건이 짧을수록 변위의 변화 폭이 크게 나타났다. 수직 변위는 길이 조건에 따라 MCR 구성 모델에서는 최대 0.0387m의 융해 침하와 0.0277m의 동결 융기가 발생했으며, HDP 구성 모델에서는 최대 0.0367m의 융해 침하와 0.0264m의 동결 융기가 발생했다. 또한 두 탄소성 모델에 대한 말뚝의 지지력 결과는 말뚝의 길이 조건보다 너비 조건에서 더 큰 차이를 보였으며, 너비 조건 L에서 최대 약 14.7%, M에서 최대 약 5.4%, S에서 최대 약 5.3%가 발생하였다. 이에 말뚝 머리의 수직 변위와 말뚝의 지지력은 말뚝-지반의 접촉 면적에 영향을 크게 받으며, 지반 내 활성층의 활성도에 따라 차이를 보였다.
설계성능이 검증된 70 N급 하이드라진 추력기에 대한 성능평가 시험이 수행되었다. 각각의 개발모델 추력기는 추력실 직경 변화에 따라 펄스모드로 연소시험이 수행되었으며, 비추력, 임펄스 비트 및 특성속도 등의 성능변수로 평가되었다. 추력실 직경의 증가와 감소에 따라 비추력과 특성속도가 감소하였으며, 성능평가 결과 표준모델의 성능특성이 가장 우수한 것으로 확인되었다.
이 연구에서는 기존의 가상고정점 모델을 통한 단일 현장타설말뚝 설계를 보완하고자, 등가 지반면 스프링 모델을 바탕으로 한 기둥과 말뚝의 상호작용을 고려한 해석법을 제시하였으며, 이를 토대로 주요 영향인자에 따라 말뚝의 최소철근비 적용성을 분석하였다. 나아가, 기둥과 말뚝 조건을 고려하여 말뚝에 철근비별 적용 가능한 한계깊이를 제안하였다. 이 연구 결과, 기둥-말뚝의 상호작용을 고려한 해석은 가상고정점 모델 해석에서 전체 모델링 해석으로 넘어가는 중간단계의 비교적 정확하고 경제적인 설계법임을 알 수 있었으며, 이 해석법을 통해 최소철근비 적용성을 평가한 결과, 말뚝의 최대 휨모멘트는 말뚝재료의 균열모멘트 이내에서 모두 발생하는 것으로 나타나 말뚝에는 최소철근비(0.4%)를 적용하여도 만족하는 것을 알 수 있었다. 이를 토대로, 현장사례를 통해 철근비별 적용 가능한 한계깊이($L_{As=x%}$)를 제안하였으며, 정규화된 철근비별 적용 가능한 한계깊이 ($L_{As=x%}/L_P$)는 정규화된 말뚝길이($L_P/D_P$)에 따라 선형적으로 감소하여 일정한 값에서 수렴함을 알 수 있었다.
빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.
전산 해석과 병렬처리를 이용하여 정사각 관 내부를 전파하는 데토네이션파의 삼차원 구조를 살펴보았다. 가변 비열비 공식과 간략화 된 일단계 Arrhenius 반응 모델과 연계된 비점성 유체 방정식을 MUSCL 기반 TVD 해법과 4단계 Runge-Kutta 적분 방법을 이용하여 해석하였다. 삼차원에서의 비정상 해석 결과로부터 그을음 막 기록(smoked-foil record)에서 같은 길이와 다른 폭을 가지는 수평 및 대각 방향 불안정에 의한 상세한 파면 구조를 파악할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제17권3호
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pp.33-41
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1993
양벽면 모두 사각돌출형조도요소가 설치된 동심 이중관내에서 생기는 비대칭 난류유동과 열전달 특성을, 열전달과 마찰계수에 미치는 조도의 합성효과를 조사하기 위해, 연구하였다. 이론해석에서는 한쪽면에 거칠기가 있는 평행평판의 유동에 대한 수정 플란틀 혼합길이(mixing length)이론의 난류 모델을 속도분포와 마찰계수를 구하는데 사용하였다. 최대속도지점에서 안쪽과 바깥쪽의 두 속도형상들은 힘의 평형에 의해 일치시켰다. 그리고 나서, 온도 분포와 열전달 계수를 계산하였다. 속도형성과 마찰계수들의 해석결과는 실험과 매우 잘 일치하였다. 마찰계수와 Nusselt number에 미치는 조도비, 조도에 대한 피치비, 그리고 반경비등과 같은 여러 변수들의 효과들을 조사하였다. 본 연구는 일정의 조도 요소들이 전체적 효율 측면에서 볼때 유리하게 열전달을 향상시킨다는 것을 증명하였다.
본 연구에서는 천수역 비선형 방정식인 Boussinesq 방정식을 방파제에 의한 산란문제에 적용하였다. 방파제에 의한 파랑변형을 수치계산하기 위하여 경계치문제는 유한요소법을 사용하였고 시간에 따른 진행은 Runge-Kutta 방법을 사용하였다. 수치모델로 2차원 수로에 입사파의 진행방향과 수직으로 방파제가 놓여있는 경우를 생각하였으며 방파제의 길이와 두께변화에 따른 파랑변형에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한 후류 경계면이 막혀있는 경우와 열려있는 경우를 고려하였으며 선형결과와 비선형결과의 차이를 살펴보았다.
최적 노심장전모형을 찾기 위한 확률론적 방법중 하나인 Simulated Annealing 방법은 기존 결정론적 방법의 단점인 국부 최적해에 빠질 위험성을 줄이면서도 빠른 시간 안에 최적 노심장전 모형을 찾을 수 있다. 그러나 많은 장전모형의 핵특성을 계산하기 위해서는 많은 전산시간이 소요되기 때문에 이의 해결 방법으로 신경망이론 이용한 노심해석을 통하여 시간을 극소화하고, 기존의 섭동이론 등 가속화된 방법에 비해 정확도를 높였다. 영광 3호기 평형노심에 적용한 결과 기존 설계된 장전모형에 비하에 더 보수적인 제한치를 만족하면서도 주기길이가 33EFPD 만큼 길어지는 장전모형을 1시간 이내에 찾을 수 있어 기존의 결정론적 방법이나 다른 핵특성 계산 모델을 사용한 SA법에 비해 더 적은 전산시간 동안 정확한 최적해를 탐색하는 것을 확인하였다.
ATM은 비동기 시분할 다중화와 통계적 다중화 특성을 기존의 데이터 통신분야에 도입함으로써 데이터와 음성, 영상과 같은 멀티미디어 등의 다양한 통신들을 유연하게 서비스할 수 있다. ATM 서비스는 트래픽 특성과 요구되는 서비스 품질에 따라 CBR, VBR, UBR, ABR로 구분하는데 그 중 ABR 서비스는 최소의 대역폭을 보장하고 가용 대역폭을 최대 셀 전송률까지 높여 트래픽을 전송할 수 있으며, 셀 손실을 줄이기 위해 피드백 정보를 활용하여 트래픽을 제어한다. 본 논문에서는 피드백 정보를 위한 예측제어 알고리즘을 제시한다. ATM 스위치에서 발생한 피드백 정보가 역 방향 노드에 도착하기 위해 긴 지연시간을 갖는 경우에, ATM 스위치에서 큐 길이의 증가로 인한 혼잡상황이 발생할 수 있으며 또한 큐 길이의 시간 대비 변화량이 크게 된다. 이 논문에서 제시한 예측제어 알고리즘들은 예시적인 피드백 제어방식으로 시간 대비 큐 길이함수의 기울기와 이전의 큐 변화량을 이용하여 미래의 큐 길이를 예측하려 하였으며, 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
지하의 비균일성이 지하탐사레이다(GPR) 신호에서 금속관 탐지에 미치는 영향을 수치계산으로 조사하였다. 지하의 비균일성을 모델링하기 위해서 연속적인 랜덤 매질(CRM) 생성기법을 도입하였고, GPR 신호의 전자기 모의계산을 위해 유한차분시간영역(FDTD)법을 구현하였다. 랜덤 비균일 지하에 대한 상대 유전율 분포의 표준편차와 상관길이의 변화에 따라 매설된 금속관의 GPR 신호를 수치 모의계산으로 비교하였다. 지하의 비균일성이 증가함에 따라 지하 클러터의 영향으로 인하여 매설관에 의한 GPR 신호가 심하게 왜곡되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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