• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-14
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• 2019

고에너지 구성 요소 시스템의 설계를 위하여 고폭화약의 폭발 반응을 엄밀하게 모사할 수 있는 실제 규모의 하이드로다이나믹 해석을 수행하였다. 폭발성능 정밀 해석 SW는 고에너지 물질의 충격 민감도를 정량화하기 위한 반응 유동 모델을 검증하고 일련의 화약 트레인을 통과하는 충격파 전달을 예측하기 위해 개발되었다. 파이로테크닉 장치는 여폭약(HNS+HMX), 격벽(STS), 수폭약(RDX), 파이로테크닉 추진제(BPN)로 구성된다. 추진제 연소로 인하여 생성된 고압의 연소 가스는 충격파와 저밀도파 간 간섭에 의해 유도된 고유의 진동 유동 특성을 파악하기 위하여 10 cc 밀폐형 챔버에 유입된다. 특정 주파수(${\omega}_c=8.3kHz$)에서의 피크 특성을 검증하기 위하여 실험 및 계산으로 측정된 압력 진동을 비교하였다. 본 연구에서는 고폭화약의 폭발반응과 추진제의 폭연반응, 비-반응 금속의 변형에 관하여 단계별 수치해석 기법들을 충격 물리 해석 SW로 구현함으로써 고에너지 물질 시스템에 대한 대규모 하이드로다이나믹 시뮬레이션을 용이하게 하였다. 개발된 고폭화약 폭발성능 정밀 해석 SW를 고에너지 구성 요소 시스템의 파이로테크닉 연소 반응 M&S에 적용하여 실험 결과와 비교함으로써 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.15-26
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• 2019

지진에 대한 중력식 안벽의 안정성은 구조물의 허용변위를 기준으로 평가하며, 외력으로 발생하는 변위를 계산하기 위하여 Newmark 활동블록 이론에 기초한 변위 경험식 혹은 수치해석을 사용한다. 수치해석의 경우 복잡한 지형 및 구조물에 대한 정밀한 분석이 가능하나 적절한 입력변수 및 환경설정의 어려움으로 전문가가 아니면 신뢰성 있는 결과 도출에 한계가 있다. Newmark 법의 변위 경험식은 지진파만을 가지고 영구변위를 추정하기에 수치해석보다 간편하여 널리 사용되고 있다. 하지만 변위 경험식들은 구조물의 특성과 활동면에 대한 파라메터가 없으며, 강체로 가정된 활동면에서 흙의 비선형 거동과 구조물과의 상호작용을 고려하지 않았다. 따라서 중력식 안벽의 지진 안정성 평가를 위해서는 앞서 언급한 한계점을 보완하는 새로운 변위 경험식이 필요하다. 본 연구에서는 수치해석을 통해 구조물 뒷채움재의 응답특성을 분석하여 최적의 활동면 산정법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 유한요소해석을 수행하여 다양한 지진파에 따른 응답특성과 응력-변형률 관계를 분석하였다. 그 결과 뒷채움재의 응답특성과 활동면은 입력 지진파에 따라 달라지는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.594-601
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• 2019

순수형 보강토교대는 상부구조의 하중을 보강토체 상단에 직접기초 형식으로 지지하는 교대이다. 교대 자체의 변형을 최소화하기 위해 비신장성 보강재인 메탈스트립을 사용하여야 한다. 순수형 보강토교대의 적용조건 도출을 위한 매개변수해석은 Zevogolis(2007)에 의해 수행되었다. 그 결과, 최상단 보강재의 인발 안전율이 가장 작게 산정되는 것으로 나타났다. 따라서 최상단 보강재의 인발 안전율이 가장 중요한 설계인자로 판단된다. 본 연구에서는 교대의 형상에 따른 최상단 보강재의 인발 안전율 변화를 검토하였다. 교대 길이와 교대 뒷굽 길이, 교대 높이를 변수로 하여 매개변수해석을 수행하였다. 매개변수해석 결과, 교대 길이와 교대 뒷굽 길이가 증가함에 따라 인발 안전율이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 교대 길이가 증가함에 따라 교대의 접지면적이 증가하게 되었으며, 그로 인해 상부구조의 하중이 분산되었기 때문이다. 교대 길이 1.2m에서와 교대 뒷굽 길이 0.9m 지점에서 인발 안전율이 수렴하는 것으로 나타났다. 이는 접지면적 증가에 따라 보강재의 유효길이가 감소하였기 때문이다. 그러나, 교대 길이와 교대 뒷굽 길이가 과도하게 증가될 경우 상부구조의 연장이 증가하게 된다. 그리고 교대 높이가 과도하게 증가할 경우 교대 뒤채움부 토공량이 증가하게 된다. 이는 보강토옹벽에 상부하중으로 작용하게 된다. 따라서 이에 대한 면밀한 검토가 필요하다고 판단된다.

• 생태와환경
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• 제52권3호
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• pp.192-201
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• 2019

효과적인 물환경관리계획을 수립하기 위해서는 다양한 기원의 유기물이 난분해성 유기물 농도 증가에 영향을 줄 수 있는지 여부를 파악하는 것이 중요하다. 특히 상당량의 광합성 산물은 식물플랑크톤에 의해 매일 생성되고 있지만, 이들이 수계 내 난분해성 유기물에 기여하는지에 대한 정보는 부족하다. 본 연구에서는 $^{13}C$ 및 $^{15}N$ 추적자 첨가실험을 통해 조류기원 유기물이 생분해(60일, 암배양) 및 산화제(과망간산칼륨) 처리 후 분해되지 않고 잔존하는지 여부를 확인하였다. 생분해 실험 결과 광합성을 통해 생성된 총 유기탄소($TO^{13}C$), 입자성 유기탄소($PO^{13}C$), 입자성 질소($P^{15}N$)는 각각 26%, 20%, 17%가 비 생분해성 유기물로 잔존하였다. 또한 상당량의 $PO^{13}C$가 과망간산칼륨에 의해 산화되지 않고 잔존하였다(초기: 12%, 60일 암배양 후: 38%). 이는 미생물에 의해 사용된 후 남아있는 조류기원 유기물이 난분해성 유기물에 기여할 수 있음을 의미한다. 또한 미생물에 의해 변형된 조류기원 유기물의 양은 COD 산화율 및 유기물 지표 간 격차에 영향을 줄 것으로 사료된다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.645-660
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• 2018

한반도 동남부에는 양산단층과 울산단층을 비롯한 대규모 단층곡이 인지된다. 이 두 단층을 포함한 북북동-남남서 방향의 단층곡들을 총칭하여 양산단층계라고 한다. 그러나 이 단층계의 중요성에 비해 양산단층과 울산단층을 제외한 다른 단층곡들은 상대적으로 연구가 부진하다. 본 연구는 이 단층계 중에서 가장 동편의 선형구조인 일광단층 주변에 위치한 봉대산과 대변항 일원에서 화강암 내에 발달한 지질구조들의 상호 절단관계를 통해 고응력변화를 추론 하였고, 이를 기존 선행연구와 비교 검토하였다. 연구지역에서는 일광단층과 평행한 선형구조가 4개 인지되며, 그 중 3개의 선형구조에서 단층의 증거를 확인하였다. 각 선형구조를 따른 단층에서는 좌수향 및 우수향의 주향이동 운동감각이 모두 인지되었다. 이는 선형구조를 따라 반전 다중변형을 겪은 것을 지시하는 것으로 판단된다. 지질구조들의 상호절단관계를 통해 분석한 응력방향은 1) 후기 백악기에 동북동-서남서 방향의 압축에 따른 인장단열들이 먼저 발달하고, 2) 북서-남동 방향의 압축에 따른 공액상의 주향이동단층들이 발달하였으며, 3) 북동-남서 방향의 압축에 따라 일부 구조들의 선택적 재활운동이 있었던 것으로 해석된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.253-262
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• 2018

진동수주형(OWC) 파력발전구조물(WEC)은 진동수주실 내의 수위진동에 의해 발생된 공기흐름을 Power-Take-Off (PTO) 시스템을 통해 전기에너지로 회수하는 시스템이다. 일반적으로 PTO 시스템에서 높은 공기유속을 획득하기 위해서는 해수에 비해 상대적으로 적은 단면적을 갖는 공기실이 요구되므로 정확한 공기유속을 모의하기 위해서는 3차원적인 해석이 요구된다. 본 연구에서는 불규칙파동장을 대상으로 해수소통구를 구비한 진동수주형 파력발전구조물의 동적응답을 수치해석적으로 검토하였다. 수치해석에는 오픈소스 기반의 OpenFOAM 및 FOAM 확장 커뮤니티를 위한 파동장 해석을 위해 개발된 OLAFLOW를 적용하였다. 선행연구와 동일한 형상의 해수소통구와 OWC-WEC에 불규칙파랑이 입사한 경우 공기실 내에서 3차원공기흐름과 구조물 주변에서 파랑변형 및 해수소통구 내에서 3차원해수흐름 등에 관한 변동특성을 논의하였다. 이로부터 유의파에 대한 Ursell 수가 클수록 공기실 내 최대 공기흐름속도가 증가하며, 공기실 내부에서 외부로 유출되는 공기속도가 외부에서 공기실 내부로 유입되는 공기속도보다 더 크다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권3호
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• pp.209-217
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• 2019

EMP(Electromagnetic Pulse)는 통상적으로 고출력 전자기파 (High Power Electromagnetic: HPEM)를 의미한다. EMP를 차폐하기 위한 차폐 판의 경우, 현장 적용 시, 용접 및 볼트의 연결부(접합부)에서 시공자의 숙련도 및 불량시공, 차폐판의 변형 등으로 인한 전자파 차폐성능 저하의 가능성을 유발하고 있으며, 또한 벽체로부터 이격거리로 인한 비효율적인 공간 활용이 문제점으로 지적 되고 있다. 따라서, 본 연구는 콘크리트 벽체를 대상으로 반사손실에 대한 전자파 차폐성능을 확보하기 위한 일환으로서, 콘크리트에 금속용사 공법을 적용하여 최적의 전자파 차폐 조건을 도출하고자 한다. 실험변수로는 콘크리트 벽체 두께, Zn-Al 금속용사 적용 유무이다. 콘크리트 벽체의 경우, 일반적으로 적용되어지고 있는 벽체 두께인 100~300mm이며, 또한 전자파 차폐성능에 관한 Zn-Al 금속용사 공법의 실효성을 평가하기 위해 적용 유무로 구분하여 실험변수를 설정하였다. 실험 결과 두께가 증가할수록 흡수 손실의 증가로 인해 전자파 차폐성능이 증가하였다. 또한 Zn-Al 금속용사 적용 후 모든 시험체에서 평균 56.68 dB의 상당한 차폐성능 증가를 보였으며, 이는 금속용사 피막의 반사손실에 의하여 증가된 것으로 판단된다. 또한, 전도성 혼입재료와 금속 용사 피막을 동시에 적용할 경우 보다 우수한 차폐성능을 나타낼 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2021

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.384-395
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• 2020

연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.