본 연구에서는 복잡한 지질구조에 대해서도 신속하고 효율적으로 주시를 계산할 수 있는 Straight Ray Technique(SRT)을 이용한 반사주시 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산을 위한 초기 속도모델은 지층경계면에 임피던스 변화를 갖는 상속도 모델을 사용하였다. 실제 속도모델의 반사주시와 초기 속도모델의 반사주시 차이를 계산하여 각각의 요소마다 주시의 오차를 줄이는 방법인 가우스-뉴튼 알고리듬을 이용하여 역산온 수행하였다. 자코비안의 요소는 파선이 지나가는 거리함수로 구성되며, 이를 최소자승형태의 근사 헤시안 행렬로 구성하여 역산을 수행하였다. 역산시 해가 수렴할 수 있도록 근사 헤시안 행렬의 대각성분에 일정한 감쇠인자를 더하였다. 역산된 속도모델을 이용하여 Kirchhoff구조보정을 실시한 결과 실제 속도모델구조에 근사한 단면영상을 얹을 수 있었다.
탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.
원자력, 화력발전소, 제철소 등의 다양한 임해 공업시설로부터 방출되는 냉각용 온배수는 연안일대 해수의 열균형을 파괴시켜 생태계의 보존 및 환경관리에 좋지 못한 영향을 야기케 된다. 이러한 영향은 해안 또는 만내의 수중온도를 전반적으로 높일뿐 아니라 가동중단시 갑자기 수온을 떨어뜨려 해양생물상에 피해를 줄수도 있다. 또한 온배수에 의하여 온도가 상승된 해수가 취수구를 통하여 재순환되어 냉각기능의 부진을 초래하게되면 발전효율 또는 기계가동율을 저하시키게 된다. 이러한 측면에서 온배수의 확산에 대한 정성, 정량적인 예측은 환경영향평가, 취.배수구 설계조건의 산정 등에 매우 중요한 문제라 하겠다. 본 연구는 정지수역으로 유입하는 3차원 정상류 표면온배수 해석모형의 개발로서 개발된 모형의 수치실험을 통하여 온배수 확산의 물리적 특성을 규명한다. 지배방정식에 나타나는 Reynolds 응력항($)과 온도유동 프럭스항($)의 해석에서 필요한 난류모델은 k-$\varepsilon$ 모형에 난류 평균자승 온도유동($) 및 그 감쇄방정식을 추가한 4-방정식 모델로서 구성하였다. 아울러 3차원 정상류 모형에서 야기되는 타원형 방정식을 포물형 방정식의 형태로 전환하여 효과적으로 해석할 수 있도록 모델의 특성을 정리하였다. 본 모델의 검증을 위하여 Lal 및 Rajaratnam(1977)의 물리적 실험값과 비교해본 결과 온배수 거동의 물리적현상이 잘 일치하였다. 또한 McGuirk 및 Rodi(1979)에 의해 개발된 2-방정식 k-$\varepsilon$ 난류모형의 해석결과에 대하여 비교분석을 실시하였다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
열플라즈마 토치 및 자유연소아크 시스템 개발이 증가함에 따라 실험을 통해 얻기 어려운 물리적 특성들을 파악하기 위해 전산유체역학을 이용한 해석방법이 널리 이용되어 왔다. 대부분의 경우에 해석의 용이성을 위하여 2차원 축대칭으로 가정하여 계산을 수행하지만, 2차원 해석만으로는 실제 물리적인 현상을 정확하게 반영하기 힘들다. 따라서 보다 실질적인 결과를 얻기 위해서는 기존의 2차원 해석방법을 3차원 해석방법으로 변환할 필요성이 있다. 본 논문에서는 3차원 열플라즈마 해석을 위한 첫 단계로써 상용 CFD 프로그램인 ANSYS CFX를 사용하여 동일한 해석모델에 관하여 2차원 해석과 3차원 해석을 수행하였다. 해석방법 및 결과의 타당성을 평가하기 위하여 Schnick-Fuessel 모델 (SF 모델)과 Haddad-Farmer 모델 (HF 모델)을 선정하여 각각의 모델에 대한 해석결과를 문헌에서 발췌한 실험결과 등과 비교하였다. 이러한 결과 비교를 통해서 본 연구에서 적용한 열플라즈마 해석에 관한 수치해석 방법이 충분히 3차원 해석으로 확장 가능함을 확인할 수 있었다.
지금까지 국내에서 설치되어 있는 원전 시뮬레이터용 노심 (Neutronics) 모델 프로그램은 주로 전산기 성능이 오늘날 비해 낮은 환경에서 실시간으로 노물리 계산을 위해 중성자 확산(Diffusion)현상을 미리 반영한 곡선을 사용하는 등 빠른 계산을 위해 많은 가정과 간략화가 있었다. 본 논문에서는 중성자 물리 계산을 2 Group 3-D로 계산이 가능한 최신의 노심코드(REMARK)를 이용하여, WH사가 공급한 900Mw의 3 Loop PWR인 영광 1호기 12주기를 기준으로 한 시뮬레이터의 노심모델 개발하기 위한 핵설계 전산체계인 APA(ALPHA-PHOENIX-ANC) 시스템의 출력으로부터 자동으로 REMAR 입력데이타를 생성하기 위한 GUI툴 개발과 개발된 노심모델의 자체 검증 및 원자력발전소 사고해석에 쓰이는 최적평가코드(RETRAN)를 기반으로 하는 최신 실시간 열수력 시뷸레이션(ARTS) 모델과 결합(Integration)되어 원자로 냉각재 펌프 1대 정지 및 터빈정지 시험등 과도시험한 결과를 기술하였으며 개발된 노심 모델은 원자력 교육원 2호기 시뮤레이터에 적용될 예정이다.
최근 컴퓨터 응용이 우주 항공, 천체 기상, 환경 관리, 공장 자동화(FA) 등의 분야로 확산되면서 물리, 화학, 생물, 기계 등의 과학 응용에서 생성되는 자료를 처리하는 기법에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이들 과학 응용에서는 물리적 실험 장치나 측정 기계, 또는 시뮬레이션으로부터 데이터를 시간별로 측정(또는 수집)하므로 이들 과학 데이터는 시간에 종속된 데이터이다. 많은 과학 응용의 시간 지원 데이터는 과학 분야의 특성에 따라 매우 정밀한 시간 단위로 수집하기도 하고 실험 시작부터 경과된 상대적인 시간에 따라 데이터를 수집한다. 달력상의 시간을 사용하는 기존의 시간지원 데이터베이스는 과학 응용의 이러한 특징을 지원하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 과학 실험 응용에서 요구하는 시간에 대한 특징과 요구 사항을 분석하고, 이들 과학 응용의 요구 사항을 만족하도록 확장한 새로운 시간 지원 데이터 모델을 제안한다. 이 모델에서는 실험이 경과된 상대적인 시간에 대한 데이터의 이력을 확장형 집합 개념을 사용하여 표현한다. 기존의 관계 데이터 모델과 유사하게, 이 모델은 집합 개념에 바탕을 두고 있으므로 데이터 모델과 그 연산의 의미를 쉽게 이해하고 사용할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 비측량용 시진기의 해석 모델로서 주로 사용되는 직접선형변환(Direct Linear Transformation) 모델의 매개변수로부터 물리적 사진기 매개변수를 산정하는 데 있어서의 정확도를 분석하였으며, 사진측량 작업에서 직접선형변화 모델의 사용을 최적화 하였다. 모의 관측 자료를 사용하여, 다양한 경우에 대하여 물리적 사진기 매개변수를 직접선형변환에 의한 방법과 번들 조정에 의한 방법으로 각각 계산하였으며, 두 결과에 대해 검사점들의 평균제곱근오차를 비교함으로써 직접선형변환을 적용함에 있어서 지상기준점의 배치를 최적화 하였다.
DNA 연산 과정의 열역학적 통계 물리학적 예측 모델을 기술한다. 온도를 천천히 내리는 시험관에서의 DNA string 들의 결합은 Metropolis 알고리즘과 진화 연산의 일종인 simulated annealing 알고리즘으로 설명될 수 있다 본 논문에서는 정리 증명 문제를 통해 위의 통계 물리학적 모델이 DNA 연산에 적용될 수 있음을 보인다. 여섯 종류의 DNA 가닥들의 시뮬레이션 결과와 온도에 대한 실험적인 fluorescence intensity의 비교를 통해 이 모델이 유효함을 보인다. 또한 목표 DNA 개수를 시뮬레이션으로 예측하고 그 결과를 electrophoresis gel image 와 비교하였다.
기존의 물리 공간과 제품은 RFID태그를 통해 원래의 사용 용도 이외의 매체로서의 기능을 갖게 되고, 이러한 매체 기능의 추가는 제휴 마케팅의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 누구나 쉽게 RFID 태그부착 공간 제공자로 참여하여 물리적 공간의 트래픽을 전자적 트래픽으로 전환시켜 수익을 창출하는 경제활동을 가능케 하는 방법을 제안하며, 이러한 방법을 응용한 쿠폰 네트워크 비즈니스 모델을 제시하고 실제 작동할 조건을 분석하였다. 제안하는 비즈니스 모델과 방법을 통해 공간을 이용하여 비즈니스를 하고자 하는 기업과 공간제공자 간의 연결을 쉽게 하여 기업의 물리적 접점 확대와 공간제공자의 참여를 상대적으로 낮은 비용으로 실현시킬 수 있고, 공간소유자가 자신의 이익을 위해 하는 제휴 활동이 유비쿼터스 사회 인프라 확산을 촉진시키게 되도록 설계함으로써 불특정다수에 의한 빠른 RFID 태그 확산과 비용부담의 광범위한 분산을 이룰 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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