• 한국추진공학회지
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• 제26권5호
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• pp.1-10
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• 2022

로켓엔진용으로 개발된 구리크롬 합금에 대해 저주기 피로시험을 수행하고 여러가지 피로수명 예측방법을 이용해 예측수명을 구하여 이를 시험수명과 비교하여 보았다. 피로수명 예측방법으로는 Coffin-Manson 관계식, 소성 및 전 변형률 에너지 밀도 관계식, Smith-Watson-Topper 관계식, Tomkins 관계식, Jahed-Varvani 관계식 등 총 6가지 방법을 이용하였다. 피로 예측수명을 계산한 결과 모든 방법에서 시험수명 대비 분산범위 2 이내를 만족하였다. 예측수명 편차의 정량적 확인을 통해 전 변형률 에너지 밀도 관계식이 가장 우수한 결과를 나타냈다.

• 항공우주기술
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• 제9권2호
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• pp.176-184
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• 2010

지구 저궤도 위성의 임무 운용 시 전력 시스템을 안전하고 운용하고 에너지 균형을 만족하는 임무를 설계하기 위해 계획된 임무에 대한 전력 파라미터를 예측해야 한다. 이 논문에서는 다양한 미션 프로파일에 대해 위성의 생성 전력, 소모 전력, 배터리 방전 정도(Depth of Discharge, 이하 DoD), 버스 전압, 충/방전 전류 등을 예측함으로써 미션의 유효성 및 에너지 균형을 검증하기 위한 전력 시뮬레이터를 제안한다. 제안된 전력 시뮬레이터에는 인공위성의 생성 전력을 모사하기 위해 태양전지판(Solar Array, 이하 SA)의 모델, SAR (Solar Array Regulator)의 3가지 동작 모드를 구현하였다. 또한 소모 전력을 모사하기 위해 버스 및 탑재체의 각 유닛 별 소모 전력, Unit on/off configuration, 탑재체 운용 모드 등을 고려하였다. 버스 전압 및 충/방전 전류를 예측하기 위해 배터리 및 주변 회로를 모델링하고 임의의 DoD, 충방전 전류에 대해 배터리 전압 및 버스 전압을 예측한다. 구현된 전력 시뮬레이터를 이용해 에너지 균형을 분석하고 임무 계획의 적합성을 쉽게 판단할 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권9호
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• pp.743-749
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• 2015

본 연구의 목적은 간접식 증발냉각 장치의 성능을 예측하고, 장치를 공기조화기의 배기열 회수에 적용하였을 경우의 에너지 절약효과를 분석하는 것이다. 플라스틱 열교환기를 사용한 간접식 증발냉각장치의 성능 상관식을 여러가지 조건에서 얻어진 실험 데이터로부터 구하였으며, 이 상관식을 이용하여 환기와 외기의 조건을 변화시켜가면서 장치의 성능변화를 예측하였다. 또한 간접식 증발냉각장치의 배기열 회수에 의한 에너지 절약효과를 우리나라 몇개 도시의 표준기상데이터를 사용하여 분석하였다. 여름철 배기열 회수를 위한 현열냉각장치의 사용율은 평균 44.3%이며 증발냉각장치의 사용율은 96.7% 이다. 증발냉각장치의 배기열 회수에 의한 에너지 절약은 현열냉각장치에 비해서 훨씬 높으며, 서울의 경우 약 3.89 배로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제29권12호
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• pp.105-111
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• 2013

국내외에서 널리 사용 중인 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)은 작업의 용이성, 다양한 지반정수와 강도정수를 결정방법 등의 장점을 지니고 있다. 이러한 SPT 수행시에 발생하는 해머 에너지는 N치의 산정 및 보정에 매우 중요한 영향인자가 된다. SPT시험시 해머 타격에 의하여 롯드로 응력파가 전달되는 현상이 말뚝 항타 시에 발생하는 현상과 동일하다하여 SPT에 PDA장비를 적용하여 관입에너지를 측정하는 방법이 개발되어 사용 중에 있다. 본 연구에서는 SPT 롯드를 말뚝으로 가정하여 SPT 에너지 효율 측정롯드를 SPT시험과 동적콘관입시험에 적용하여 얻어진 힘과 속도의 파형을 매칭기법(CAPWAP, CAse Pile Wave Analysis Program) 분석을 수행하여 매입말뚝에 대한 극한선단지지력을 예측하는 기법을 제안하였다. 또한, SPT 에너지 효율 측정롯드에서 예측된 선단지지력과 실물 말뚝정재하시험을 통하여 산정된 선단지지력을 비교분석하였다. 연구결과를 토대로 SPT나 동적콘관입시험을 통하여 매입말뚝의 지지력을 간편하게 예측할 수 있는 경험식을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권12호
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• pp.1669-1674
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• 2012

일반적인 고무 부품의 해석적 피로 수명 예측은 다양한 피로시험 결과를 바탕으로 정의되는 피로 수명식이 사용된다. 그러나, 이와 같은 방식은 피로 시험에 사용되는 비용적, 시간적인 문제로 인해 설계과정에서 매우 제한적으로 사용된다. 더욱이, 고무재료의 비규격화 및 임의적인 특성변화가 피로시험 결과의 데이터베이스화를 어렵게 만든다. 본 논문에서는 찢김에너지를 이용한 또다른 피로수명 예측 방식을 제안하였다. 자동차용 방진고무들에 대한 동적, 정적 찢김시험 및 복잡한 형상을 갖는 고무 부품의 찢김에너지를 계산하기 위하여 가상 결함을 고려한 유한요소 정식화를 수행하였다. 제안된 방법을 사용하여, 자동차용 모터 마운트의 피로 수명을 예측해 보았고, 실제 수명과 예측된 수명을 비교하여 신뢰성을 검증해 보았다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.237-243
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• 2001

본 논문에서는 플라이애시 콘크리트의 재령에 따른 변화를 예측하기 위한 모델식을 제시하고 그 모델식의 유효성을 검토하였다. 기존에 행해졌던 실험결과를 모델식을 이용하여 회귀분석한 후에 그 결과를 플라이애시 대체량과 물-시멘트비에 따라 분석하였다. 해석결과에 의하면 예측 모델식은 실험결과를 일정오차내에서 잘 모델링하였다. 그러나 물-시멘트비가 매우 작은 경우에는 플라이애시 대체량이 증가하면 실험값과 예측값의 오차가 조금 증가하는 경향을 나타내었다. 플라이애시 대체량이 증가할수록 한계상대압축강도의 크기가 증가하였고 초기 겉보기 활성에너지도 한계상대압축강도와 같이 플라이애시 대체량이 증가할수록 증가하였다. 0.40이하의 물-시멘트비에서는 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지의 크기가 일정하고 물-시멘트비가 0.40을 초과하면 물-시멘트비의 증가에 따라 한계상대압축강도와 겉보기 활성에너지가 조금씩 증가하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제22권1호
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• pp.66-71
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• 2018

에너지 물질의 수명평가는 중요하게 여겨지지만, 여러 가지 어려움을 갖고 있다. 먼저 노화시험에 매우 긴 시간이 소요되고, 에너지 물질이기 때문에 취급 시 항상 위험이 존재한다. 이런 이유들로 인해서 예측이나 계산 방법들이 발달되어 왔다. 에너지 물질은 열을 내놓으면서 분해되기 때문에, 에너지 물질의 열적 특성을 분석하는 것은 에너지 물질의 분해와 노화 특성을 이해하는데 매우 중요하다. 이번 연구에서는 첫째, DSC를 기초데이터로 하여 AKTS software를 이용하여 간단한 열분석으로부터 열적인 노화 특성을 예측하는 결과들을 발표하고, 둘째, AKTS software를 통해 물성측정 점 데이터로부터 적절한 kinetic 모델을 설정하고, 그 모델로부터 노화에 따른 특성변화를 예측하는 결과를 나타내었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권2호
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• pp.134-142
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• 2022

기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.

• 청정기술
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• 제18권3호
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• pp.265-271
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• 2012

화석연료에 대한 의존성을 줄이기 위한 대안으로서 재생에너지 사용이 요구되고 있다. 청정에너지원의 하나인 바이오매스는 그 물성치의 실시간 파악이 중요하기 때문에 다양한 종류의 바이오매스에 대해 널리 연구되어 왔으며, 방법론적인 측면에서는 비침투성이며 많은 정보를 가진 특징으로 인하여 근적외선 분광법이 성공적으로 적용되었다. 본 논문에서는 여러 바이오매스 종류에 대한 물성치의 빠른 예측을 위해 근적외선 데이터에 기반한 비선형 방법론의 적용성을 평가하였다. 다양한 방법론에 기반한 예측 모델들을 근적외선 데이터의 전처리방법과 조합하여 예측 성능을 평가하였다. 바이오매스 물성 예측 모델의 성능에서는 선형 모델보다는 비선형 모델에서 예측오차가 최소화되었으며 전처리 방법과 결합되었을 때 최적의 예측결과를 얻을 수 있었다.