• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.149-153
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• 2006

강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격탐사를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)이 수치수문모형에서 수문인자 (토양함수, 토양온도, 유출, 증발산, 열전도 등)를 모의할 때 공간 스케일의 영향을 검토해 보았다. 지상강우관측을 이용하여 보정된 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 강우자료와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM(Community Land Model) 수문모형을 세 가지의 다른 공간 스케일 $0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1.0^{\circ}$에 대하여 수행하였다. 이어서 현장에서 측정된 기상자료는 고정시키고 동시공간에 해당하는 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우자료로 대치시켜 같은 모형을 수행하여 비교 검토하였다. 이 연구에서는 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 모형의 실험결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 공간분포 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• 한국가스학회지
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• 제23권4호
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• pp.1-9
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• 2019

큰 규모의 산업용 보일러는 고온, 고압을 이용하는 설비이며, 보유수량이 많아 폭발시 엄청난 에너지가 방출된다. 현재 산업용 보일러는 대부분이 LNG, LPG 등의 가스연료를 사용하고 있고, 연료가 설비와 같은 공간에 존재하기 때문에 보일러 사고 발생시 화재, 폭발 등 2차 피해 가능성이 높다. 뿐만 아니라 단위 사고당 2.51명의 사상자를 발생시키는 대단히 위험한 설비로 운영에 특별한 주의와 관리가 필요하다. 일정 규모 이상의 보일러는 에너지이용 합리화법, KS, 산업통상자원부 고시 등에 따라 한국에너지공단에서 검사를 실시하고 있다. 본 연구에서는 검사 결과 불합격 사항을 바탕으로 위험인자를 구성하고, 검사원, 기기 관리자, 유지보수 담당자, 제조업체 담당자에게 설문을 실시하여 보일러 안전관리에 중요하게 판단하는 기준을 AHP(계층분석방법)을 통해 분석하였다. 분석결과 공통적으로 인식하고 있는 위험인자는 관리소홀, 계측기 고장, 규격미달, 누수, 누설로 분석되었고, 접속, 용접, 스케일, 부식 등은 상대적 중요성이 낮은 것으로 분석되었다. 모든 집단과 경력에서 중요성이 높다고 인식하고 있는 위험인자는 이미 관리가 잘 되고 있다고 판단되나, 중요성이 낮게 분석된 위험인자는 관리누수가 발생되지 않도록하여 보일러를 안전하게 사용할 수 있도록 해야 한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제12권5호
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• pp.157-162
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• 2013

To analyze the dynamic acceleration characteristics, it is necessary to identify the acceleration model using some methods that can represent the dynamic properties well. In this sense, fractal methods were used for the verification of characteristics of an acceleration signal. To estimate and analyze the geometry of acceleration signal, a fractal interpolation and its analysis was introduced in this paper. The chaotic nature of acceleration signal was considered in fractal modeling. In this study the fractal signal modeling has brought a focus within the scope of the fractal interpolation and fractal dimension. And a new idea of fractal dimension has been introduced and discussed considering the damping ratio and amplitude for its dynamic properties of the signal. The fractal dimension of acceleration with respect to the scaling factor using fixed data points of 1000 points was calculated and discussed. The acceleration behaviors of this results show some different characteristics. And this fractal analysis can be applied to other signal analysis of several machining such as pendulum type grinding and milling which has many dynamic properties in the signal.

• 한국결정성장학회지
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• 제15권4호
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• pp.168-174
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• 2005

건조공정 중인 다공성 물질의 물성은 재료의 비균질성 즉 전위, 입자, 입계, 균열, 기공과 같은 미시적인 결함 인자들의 영향을 받는다. 따라서 다공성 물질의 건조공정을 전산 시뮬레이션하기 위해서는 연속체 스케일과 원자 스케일해석 그리고 스케일별 해석 한계 극복이 요구된다. 본 연구에서는 분자동역학 시뮬레이션으로 계산한 나노스케일 물성를 연속체 스케일 해석에 연계하는 계층적 멀티스케일 시스템을 구축하고, 다공성 세라믹 애자의 건조공정을 전산 시뮬레이션 하였다. 해석 결과, 온도, 습도, 변형률 그리고 응력 분포를 기존의 결과들과 비교하여 검증하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제15권4호
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• pp.162-167
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• 2005

건조공정 중인 다공성 물질의 물성은 재료의 비균질성 즉 전위, 입자, 입계, 균열, 기공과 같은 미시적인 결함인자들의 영향을 받는다. 따라서 다공성 물질의 건조공정을 전산 시뮬레이션하기 위해서는 원자 스케일 해석을 통한 미시적 물성을 알아야 한다. 본 연구에서는 분자동역학 시뮬레이션을 이용하여 원자 모델을 구성하고 원자 상호간 거동을 예측하여 재료의 미시적 물성을 계산하였다. 이렇게 구한 탄성계수, 열팽창계수, 체적 열용량은 실험 및 이론에 기초한 결과들과 비교하여 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1011-1015
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• 2010

하천의 이용과 관리적 측면에서 가장 빈번하게 발생하는 하도의 직선화, 홍수량의 변화, 하상굴착, 하폭의 확대 축소 및 횡단구조물 등은 중규모 스케일의 하천지형을 인위적으로 교란시키는 대표적인 사례이다. 따라서, 이러한 인위적 교란은 하천생태계의 기반인 하천의 물리적 구조를 크게 변화시키므로 하도지형의 응답방향을 규명할 필요가 있다. 하천 유역의 지형은 여러 가지 스케일의 지형단위가 조직화되어 있는 것이므로 대(大) 중(中) 소(小)의 3가지 스케일 지형단위로서 계(系, system)를 계층화하고, 작은 계층의 계(系)에서는 큰 계층의 계(系)를 고정적인 경계조건으로 하여, 그 내부의 여러 가지 특징이나 변화를 규정하는 주요 인자를 이용하여 분석해야 한다. 또한 대(大) 스케일은 유역스케일의 지형스케일이며, 하도의 수계망이나 하도종단형 형상 등이다. 중(中) 스케일은 segment에서 reach 스케일의 지형이며 사행형상, 하천 폭 등이다. 소(小)스케일은 수심의 10배 정도이하의 지형스케일이며, 소규모 하상파 등의 미지형(微地形)이다. 따라서, 본 연구에서는 남강과 황강을 대상하천으로 유량 조절과 유사공급이 차단되는 댐하류 및 골재채취와 같은 인위적 교란요인에 의한 중규모(segment scale) 하도지형의 변화와 응답방향을 조사, 분석하였다. 연구결과 유량 및 유사공급량의 변동의 크기에 따라 전체적인 하상저하와 더불어 사주와 소가 소멸되면서 여울과 소가 사라지는 현상이 동조하는 것으로 분석되었으며, 하상의 평탄화에 의하여 저수로의 폭이 넓어져 복열사주가 발달하면서 수심 및 유속의 다양성이 감소되는 것으로 분석되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권6호
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• pp.25-31
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• 2004

본 논문에서는 나노 스케일 확산 공정 모사를 위한 방법으로 동력학적 몬테칼로(kinetic Monte Carlo)를 소개하고자 한다. 먼저 동력학적 몬테칼로의 이론과 배경을 살펴보고 실제적인 이해를 돕기 위하여 실리콘 기판에 이온(전자) 주입 후 열처리과정에서 일어나는 점결함의 확산을 동력학적 몬테칼로를 이용하여 모사하는 간단한 예를 보여주고 있다. 동력학적 몬테칼로는 몬테칼로의 일종이지만 기존의 몬테칼로에서 구현하지 못하였던 물리적인 시간을 포아송 확률 과정을 통하여 구현하였다. 동력학적 몬테칼로 확산 공정 모사에서는 연속 확산 미분 방정식의 해를 구하는 기존의 유한 요소 수치 해석적 방법과 달리원자 상호간 혹은 원자와 결함 또는 결함들 간의 화학적 반응과 입자들의 확산 과정을 포아송 확률 과정에 따라 일어나는 화학적 반응, 입자들의 확산 사건의 연속으로 본다. 사건마다 고유의 사건 발생 확률을 갖고 이 사건 발생 확률에 따라 일어나는 확률적 사건의 연속적 발생으로 실제의 반도체 확산 공정을 시간에 따라 직접적으로 모사할 수 있다. 입자들 간의 화학적 반응 사건 확률과 입자들의 확산 공정에 필요한 확률적 인자들은 분자 동역학, 양자 역학적 계산, 흑은 실험으로 얻어진다.

• 청정기술
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• 제21권2호
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• pp.96-101
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• 2015

수소를 환원제로 사용한 산화철의 유동 환원에서, 환원율에 대한 다양한 공정 변수를 통해 산화철의 하나인 적철광의 환원 거동을 면밀히 관찰하였다. 본 연구를 위해 특별히 설계된 실험실 규모의 유동층 장치에서 목적으로 하는 환원 특성에 대한 가스 속도, 환원 시간 및 온도의 최적 값을 평가 하였다. 최적의 환원율을 나타낸 온도는 750 ℃, 환원 시간은 30분이며 이들을 다음의 시험을 위한 시작점으로 매개 변수 값을 설정 하였다. 가장 높은 관심을 갖는 변수들 중 하나는 가스의 소비 원단 위로, 이는 최적의 조건에서 산화철 1톤을 기준하여 90% 이상의 환원율을 달성하기 위해 요구되는 가스의 양을 말한다. 이 매개 변수는 실험실 수준 장치의 스케일 엎에 있어서 중요한 인자이며, 본 연구를 통해 1,500 Nm³/ton-ore가 산화철이 가장 높은 환원율을 갖기 위한 최적의 가스 소비 원단위 임을 확인하였다.