개방해역에서의 폭풍고조의 계산은 특히 해안역의 계획 및 건설 작업 분야에서 의미있는 것이다. 본 연구에서 태풍으로 인한 수위의 변화예측은 물리모델에서나 실제현장에서 다루기가 매우 어렵기 때문에 수치모델에 주로 근거를 두었다. 폭풍고조에 대한 단순준이차원 수치모델을 다루었다. 모델배경에서 여러 가지 가정, 유효범위, 적용성을 이해하기 위하여 태풍과 폭풍의 발생과정을 좌우하는 물리적 인자들에 대하여 논하였다. 또한 수학적 관점 뿐만아니라 물리적인 관점에서 모델의 주요특성을 나타내기 위해 모델의 수립과정에 일반적으로 취한 가정과 함께 지배방정식을 따랐다. 본 논문에서 기술한 모델과 일치하는 방정식은 지배방정식을 축약시킨 것으로 이에 따른 수치기법을 제시하였다. 최종적으로 한국 남해안의 마산항에서 폭풍고조의 문제에 위에서 기술한 모델을 적용하여 천문조, 초기수면, 대기압에 따른 수위상승의 효과를 고려하였다. 아울러 해안도시역에서의 침수원인을 분석하고, 침수방지를 위한 합리적인 제안을 제시하였다.
자동차 경주 게임은 실시간에 시뮬레이션 될 수 있는 사실적인 물리 모델을 요구한다. 자동차 경주 게임에서는 움직임의 사소한 오류도 쉽게 눈에 띄며, 다른 게임과 같이 상호작용적으로 동작해야 한다. 타이어와 지면의 정확한 물리를 모델링하여 이를 실시간 환경에 구현하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 효율적이며 효과적인 '가상 벽(imaginary wall)' 모델을 제안한다. 이 기법은 사용된 물리 모델의 단순성 때문에 쉽게 구현이 가능하며, 시뮬레이션의 결과가 자동차 경주 게임에 사용하기에 충분한 사실성을 가진다.
시추공 탄성파 토모그래피법에서 널리 이용되는 주시 토모그래피 역산에 미치는 요소와 영상화 향상을 할 수 있는 기법들에 대하여 살펴보았다. 주시 토모그래피에서 모델변수 값과 모델변수 영역의 크기를 제약함으로써 사전정보에 대한 정보를 모델변수에 설정할 수 있어 영상화를 향상시킬 수 있다. 또한 송신원의 시간지연에 의해 발생되는 영상화 왜곡을 제거하기 위해 지연시간을 모델 변수화하였다.
본 연구에서는 스키 시뮬레이터의 사용자 감응형 제어를 위한 물리모델과 동작인식 시스템의 개발되었으며, 스키 선수의 자세 변화에 따른 스키 슬로프 상에서의 거동과의 부합성 확보를 위하여 실제 현장 실험데이터의 회귀분석을 통해 동작인식 시스템에 사용될 파라미터 및 관계식을 도출하였다. 개발된 물리모델 기반 스키 동작 인식 시뮬레이터는 실시간으로 Kinect 장치를 사용하여 사용자의 관절별 질량을 분석하여, 정확한 체중심을 추정하고, 시뮬레이터 하드웨어에서 적용할 수 있도록 힘, 속도, 가속도에 대한 피드백을 전달하도록 구성되었다. 본 연구결과는 스키시뮬레이터의 인식모듈로 사용되었으며, 물리모델 기반 가상 스포츠 시뮬레이터 제작에 응용 할 수 있는 자료로 활용될 것이다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.
물리검층은 시추공을 이용하여 저류층의 여러 물성을 측정하는 것으로, 암석물리모델 관계식을 이용하여 공극률, 유체포화도 등의 저류층 특성을 파악하는데 활용되어 왔다. 물리검층자료의 분석은 저류층의 조건과 특성에 맞는 적당한 암석물리모델을 선정하고, Archie식이나 시만독스법 등을 활용하여 얻은 결과를 비교함으로써 가장 신뢰성 있는 저류층 물성을 결정하게 된다. 이 연구에서는 기존에 제시된 사암 저류층에서의 물리검층자료 복합역산 알고리즘을 바탕으로, 셰일성 사암 저류층의 물성을 평가하기 위한 복합역산 알고리즘을 개발하였다. 셰일의 양을 변수로 하는 암석물리모델 관계식을 제안하였으며, 야코비 행렬을 구성하고 민감도 분석을 수행하여 물리검층자료와 모델변수의 관계를 파악하였다. 확률론적 방법을 이용한 최소제곱법을 적용하여 복합역산을 수행하였다. 개발한 알고리즘은 Colony 가스사암 지역에서 얻은 물리검층자료에 적용하였으며, 그 결과를 기존에 활용되는 시만독스법과 사암 저류층에서의 복합역산 결과와 비교해 보았다.
Geant4 toolkit은 전자기적 상호작용(electromagnetic interactions)에 대한 다양한 물리적 모델을 제공한다. 이러한 물리적 모델들에 대한 검증은 신뢰성 있는 Geant4 응용을 위해서 중요한 역할을 한다. 그러므로, 본 연구의 목적은 양성자 치료 전산모사를 위해 Geant4가 제공하는 물리적 모델 중 전자기 물리 모델의 정확성을 검증하는 것이다. 검증은 물, 뼈, 지방 그리고 원자번호가 다른 물질에 대해 양성자의 CSDA 비정(continuous slowing down approximation range)과 저지능(stopping power) 데이터를 미국 국립기술표준원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 데이터를 각각 비교하는 방법으로 이루어졌다. 물, 뼈 그리고 지방에 대해 0.01 MeV에서 10 GeV 범위의 입사 에너지의 CSDA 비정과 저지능 전산모사 결과와 NIST값을 비교한 결과, CSDA 비정의 평균 차는 각각 1.0%, 1.4% 그리고 1.4%를 나타내었고, 저지능에 대한 평균 차는 각각 0.7%, 1.0% 그리고 1.3%를 나타내었다. 또한, 각 물질에 대한 NIST 값과의 유의성을 분석하기 위해 kolmogorov-smirnov Goodness-of-Fit 통계분석 방법을 이용한 결과, 전자기 물리 모델의 전산모사 결과 데이터와 NIST 데이터 사이의 유의성을 나타내는 p-value가 유의 수준 0.05 이상 값을 가진다는 것을 확인 하였으며, 이를 통해 Geant4 전자기 물리 모델의 정확성을 검증할 수 있었다.
체적소 인형 모의피폭체는 방사선 관련 분야에서 다양하게 사용되고 있으며 최근 의료영상기술과 컴퓨터의 급속한 발전으로 더 많은 각광을 받고 있다. 하지만 현재까지 개발된 체적소 인형 모의피폭체는 환자 등 실제 인체의 영상을 이용하여 제작되었기 때문에 ICRP Reference Man (2002) 등의 표준 자료에 크게 벗어난다. 본 연구에서는 표준 성인 남성의 체형과 골격을 가진 물리적 인형 모의피폭체(ATOM Adult Male Phantom, CIRS, Virginia, USA)에 MIRD형 수학적 인형 모델의 장기들을 정의하여 표준의 체형과 장기를 가진 하이브리드 체적소 인형 모의피폭체를 개발한 후 몬테칼로 전산모사에 사용하였다.
본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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