유한길이의 다중 송수신 쌍극자에 의한 수평다층구조의 시간영역 전자기장을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 시간영역 반응은 주파수영역에서 계산된 값에 빠른 역푸리에변환(inverse fast Fourier transform: FFT)을 적용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 먼저 대수영역에서 등간격으로 한 decade 당 10개의 주파수영역 반응을 구한 후 FFT를 적용시키기 위해 3차 스플라인 사이채움(cubic spline interpolation)을 실시한다. 이 때 위상의 경우에는 스플라인 사이채움 이전에 위상곡선을 연속적으로 만들어 주는 과정이 추가된다. 스플라인 사이채움된 자료들은 송신전류파형과 곱말기(convolution)를 한 후 FFT를 통해 시간영역 자료로 만들어진다. 이 논문에서는 step-off 파형만 고려하였다. 개발된 시간영역 프로그램은 해석해와 해양 탄화수소 저류층 모델에 대한 반응을 이용하여 검증하였으며, 그 결과는 충분히 정확함을 확인 할 수 있었다.
추계론적 해석은 구조계 내의 해석인수에 존재하는 공간적 또는 시간적 임의성이 구조계 반응에 미치는 영향에 대한 고찰을 목적으로 한다. 확률장은 구족계 내에서 특정한 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 구조계 반응에 대한 이들 확률장의 영향 평가를 위하여 통계학적 추계론적 해석과 비통계학적 추계론적 해석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 비통계학적 추계론적 해석방법 중의 하나인 가중적분법을 제안하였다. 특히 구조계의 공간적 임의성이 큰 특성을 가지고 있는 반무한영역에 대한 적용 예를 제시하고자 한다. 반무한영역의 모델링에는 무한요소를 사용하였다. 제안된 방법에 의한 해석 결과는 통계학적 방법인 몬테카를로 방법에 의한 결과와 비교되었다. 제안된 가중적분법은 자기상관함수를 사용하여 확률장을 고려하므로 무한영역의 고려에 따른 해석의 모호성을 제거할 수 있다. 제안방법과 몬테카를로 방법에 의한 결과는 상호 잘 일치하였으며 공분산 및 표준편차는 무한요소의 적용에 의하여 매우 개선된 결과를 나타내었다.
신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.
NaCl 첨가는 전력 소모를 줄여주는 역할을 하는 것으로 나타났고, 같은 전력량에서 NaCl의 첨가량이 증가하여 전류가 증가할수록 초기 반응속도가 증가하는 것으로 나타났으나 30분의 반응시간 후 최종 RhB 농도는 유사한 것으로 나타났다. 철 전극만을 이용하여 전기분해 반응만을 이용하는 경우보다 $H_2O_2$를 첨가하여 전기분해 + 전기 펜톤-유사 반응을 이용하는 것이 RhB의 탈색에 유리하다고 사료되었다. pH가 산성영역으로 갈수록 초기반응속도와 반응종결시간이 빨라졌으며, 97%의상의 제거율을 얻기 위해서는 pH 6이하에서, 5분 이내의 반응종결을 위해서는 pH 5이하에서 운전하여야 한다고 사료되었다.
SNCR 기술은 SCR에 비해 탈질 효율은 떨어지지만 촉매없이 고온 배출가스에 NH3 또는 요소수를 직접 분사하여 질소와 물로 환원시키는 방법이므로 초기 투자비 및 운영비가 적어 최근 국내 대다수의 소각장, 산업용 보일러 등에 널리 적용되고 있다. 단, SNCR 기술은 급격한 온도 강하나 접근의 불용이성, 불균일한 혼합, 액적의 증발시간 지연, 불균일한 운전 조건 등의 영향을 크게 받으며, 특히 반응 온도가 가장 중요한 변수로서 최적 반응 온도 영역대가 약 800~$1,000^{\circ}C$라는 점에서 이상적인 반응 온도 조건을 찾아서 환원제를 분무하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 열유동 전산해석을 통해 스토커식 소각로의 폐기물 성상별 화염 온도 분포를 예측하고 적정 반응 온도 영역을 확인하여 요소수 주입 고도를 선정, 폐기물 성상별 분무 조건을 확립하고자 수치 해석적 연구를 수행하였다. 폐기물 성상(고질/중질/저질 폐기물)별로 화염 온도를 예측한 결과, 최적 반응 온도 영역대가 약 800~$1,000^{\circ}C$, 폐기물 성상의 심한 변화 때문에 소각로의 효율적인 연소 조건 제어에 어려움 등을 고려하여 약 700~$1,000^{\circ}C$ 온도 영역대를 환원제 분무 온도로 선정하였다. 폐기물별로 발열량에 따른 화염 온도가 모두 다르기 때문에 환원제 분무 위치를 3지점으로 선정하여 각 지점별로 분무 운전 조건을 확립하였다.
본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
금속 연료 중 널리 사용되는 알루미늄의 연소 특성에 관하여 1차원 연소모델링을 제안하였다. 연소 모델링은 예열영역, 반응영역, 반응 후 영역, 세 영역으로 나누어 수행하였다. 또한 희박연소로 가정하여 단일 입자의 경우 입자크기와 당량비에 따른 화염속도, 나노와 마이크로 입자의 혼합물의 경우 혼합 비율에 따른 화염속도를 압력이 1기압 조건에서 계산하여 실험결과와 비교하였다. 단일입자의 경우, 입자의 크기가 작아질수록 화염속도가 빨라지고, 당량비가 낮아질수록 화염속도가 느려지는 현상이 관찰되었다. 나노와 마이크로 입자의 혼합물의 경우, 나노 입자의 함유량에 따라 화염속도는 빨라지며, 화염구조는 분리화염과 중첩화염이 나타남이 관찰되었다.
제트 혼합 반응기(JSR) 내의 NOx와 같은 배출물질을 예측하기 위해서 화학반응기 모델을 개발했다. 본 연구에서는 JSR에 대한 화학반응기 모델로서 two-PSR 모델이 채택되었다. CHEMKIN 코드와 4가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 JSR내의 희박 예혼합 메탄-공기 연소의 NO 생성예측을 실시하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 Rutar의 실험 데이터와 비교하였다. NO 생성의 중요 파라미터와 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 화염 영역에서는 prompt 메커니즘이 주된 경로이고, 화염후영역에서는 Zeldovich 메커니즘이 주된 경로이다. 희박 예혼합 조건에서는 N2O 메카니즘이가 화염 및 화염후 영역 모두에서 중요한 경로이다.
상용 구조해석 프로그램을 이용한 구조물의 최적설계에서는 최적화 프로그램과 구조해석 프로그램의 연결 및 두 프로그램 사이의 데이터 교환이 용이하지 못하다. 최근 많은 구조물 설계자들은 근사 최적화 기법을 이용하여 이와 같은 문제들을 해결하고 있다. 일반적으로 최적실계 문제의 설계변수에 대한 설계영역은 아주 작은 값에서 아주 큰 값으로 범위가 정해진다. 이렇게 넓은 설계영역에서 생성된 시스템 응답 근사식의 정확도는 떨어지게 되며, 이는 근사 최적해에 지배적인 영향을 미친다. 따라서, 본 연구의 목적은 넓은 설계영역에서 정확도가 높은 근사식 생성을 위한 순차 설계영역법 개발에 있다. 순차 설계영역에서의 근사식은 반응표면법을 이용하여 구성하고, 반응표면법에 필요한 실험방법으로는 직교 배열표를 사용한다. 본 연구에서는 순차 설계영역법의 신뢰도 검증을 위하여 3부재 및 10부재 트러스 구조물을 수치예제로 선정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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