• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제2회(2013년)
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• pp.310-315
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• 2013

연잎성게가 몸체의 방향을 유입류에 평행하게 맞추어 포식하는 이유에 대해서는 크게 유체역학적인 설명과 생태학적인 설명이 양립하고 있다. O'Neill과 Nakamura와 같은 연구자들에 의해 연잎성게의 이러한 행태를 유체역학의 관점에서 설명할 수 있지만, 정작 셋 이상의 연잎성게 군집의 포식 효율에 대해서는 개체 수에 기반을 둔 생태학적 관점에 의존하고 있다. 따라서 본 연구에서는 연잎성게 군집 내에서의 개체들의 배열을 모델링하고, 다양한 군집 배열에서 개체들의 포식 효율을 EDISON_전산열유체 시스템을 활용해 분석하였다. 특히 포식 효율을 결정하는 과정에서 얇은 익형 이론을 이용함으로써 포식효율을 결정하는 유체역학적 특성이 양력계수임을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제23권5호
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• pp.372-382
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• 2013

고준위폐기물처분장에 대한 열-수리-역학적 거동 모델링은 처분장의 성능 및 안전성 평가를 위해서 선행되어야 할 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 $\ddot{A}$sp$\ddot{o}$ 원형처분장의 열적 거동을 해석하고, 현장 실험데이터와의 비교를 통해 모델 계산결과의 타당성을 검증하였다. 모델 시뮬레이션에서는 처분공과 처분터널 및 그 주변 암반에 대한 온도분포를 분석하였다. 현장 실험데이터와의 비교는 처분공 DH-6를 대상으로 수행하였다. 그 결과 모델 계산치는 측정위치에 따라 실험치 보다 약 2-$5^{\circ}C$ 정도 높은 온도값을 보였으나, 온도변이 곡선은 비슷한 패턴을 보여 주었다. 실험치와 모델 계산치의 이러한 차이는 모델에 의한 열적거동 해석에서 암반을 제외한 완충재, 벤토나이트 펠렛, 뒷채움재 내의 수리학적 및 역학적 거동을 고려하지 않았기 때문으로 판단되었다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.189-195
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• 2021

A compressed hydrogen tank is to be repressurized to 40 bar by being connected to a high-pressure line containing hydrogen at 50 bar and 25℃. Hydrogen filling time and the corresponding hydrogen temperature has been estimated when the filling process stopped according to several thermodynamic models. During the process of cooling the hydrogen tank, hydrogen temperature and pressure vs. time estimation was performed using Aspen Dynamics. Filling time, hydrogen temperature after filling hydrogen gas, cooling time and the final tank pressure after tank filling process have been completed according to the thermodynamic models are almost same.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2008-2013
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• 2006

열장치의 열성능 평가를 위한 수치 해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열 역학적 성질들의 수치 값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표는 그대로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 스플라인 보간법과 비교함으로써, 습포화증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 다층신경 회로망을 구성하기 위하여 입력층으로 온도에 대한 1개의 노드, 두 개의 은닉층은 각각 10개와 20개의 노드, 출력층은 포화액과 건포화증기에 대한 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 6개의 노드로 구성하였으며, 스플라인 보간법은 2차 다항식과 3차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성 된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망 모델링은 비슷한 백분율 오차를 보여주었으며, 이 결과로부터 넓은 온도 범위의 증기표 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권6호
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• pp.93-99
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• 2003

구조물은 지진, 풍랑 등과 같은 외부의 충격에 대해서 노출되어 있기 때문에 대규모의 피해가능성이 항상 존재한다. 이러한 외부에 대한 충격흡수 장치는 여러 가지가 있다. 이러한 기구 중에서 널리 사용되고 있는 것이 기계적 에너지를 소산시키는 유압 감쇠기이다 본 논문에서는 유압 감쇠기의 단점을 보완하고 보다 효율이 높은 감쇠기를 나노기술을 응용하여 새로운 감쇠기에 대한 기초적 이론연구를 하였다. 새로운 감쇠기는 내부에 점성 유체 대신에 무기재료의 입자를 유체와 혼합하여 사용하였고 오리피스를 생략함으로 해서 보다 간단한 구조로 설계하였다. 나노 단위 기공에서의 유동 현상을 설명하기 위해서는 기존의 유체역학에 대한 지배방정식 및 가설들이 더 이상 적용이 되지 않는 단점이 있다. 본 연구에서는 지금까지 명확하게 규명되지 않았던 감쇠기의 열 발생, 나노 유동, 그리고 에너지 소산에 대한 이론적 해석을 수행하였다. 그리고 다공 입자 구조에 따른 에너지 소산에 대한 영향을 모델링하여 조사하였다. 감쇠 효과를 검토하기 위해 기존의 유압 감쇠기와 에너지 소산효율을 비교하였다. 또한 감쇠 효율을 수치적인 해석결과와 실험 결과를 서로 비교하여 검토하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권4호
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• pp.221-242
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• 2021

기존의 한국형 기준 처분시스템의 처분 효율을 높인 향상된 한국형 기준 처분시스템(Improved Korean Reference Disposal System, KRS⁺)의 열-수리-역학적 복합거동 성능평가를 위해 TOUGH2-MP/FLAC3D를 이용한 수치모델링 연구가 수행되었다. 사용후핵연료 처분 이후 방사성 붕괴열에 의해 처분시스템의 온도가 상승하고, 방사성 붕괴열이 빠르게 감소함에 따라 온도가 감소하여 최대 온도가 설계기준 온도인 100℃를 넘지 않는 것으로 나타났다. 완충재의 초기 포화도는 온도 상승으로 인한 공극수의 증발로 인해 감소하였다가 주변 암반으로부터 지하수가 유입되어 처분 약 250년 후 포화 상태에 이르렀다. 암반에서는 완충재와 암반의 흡입력의 차이로 인해 암반에서 완충재로 지하수가 유입되어 처분 직후 포화도가 감소하다가 이후 원계 암반으로부터 지하수가 유입되어 포화 상태에 도달했다. 처분시스템 내 열응력과 팽윤압 발생에 의한 주변 암반의 파괴 가능성을 평가하고자 모어-쿨롱 파괴기준식과 스폴링 강도를 사용하였다. KRS⁺ 처분시스템의 처분공의 간격을 감소시키면서 처분시스템의 열적 거동 변화를 확인하였는데, 처분공 간격이 5.5 m 이하에서는 완충재의 설계 기준 온도를 초과하게 된다. 다만, 벤토나이트 완충재 부피의 56.1%의 온도는 90℃ 이하로 유지되었다. 본 연구에서 사용한 수치해석 기법은 향후 응력 모델, 지온 경사 및 입력 물성을 변화시킨 다양한 조건에서의 처분시스템의 THM 복합거동 성능평가에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.170-170
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• 2017

기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.446-461
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• 2020

MX80 벤토나이트 펠렛에서의 열-수리-역학적 복합거동 특성을 파악하고자 TOUGH2-FLAC3D 시뮬레이터를 이용하여 스페인 CIEMAT에서 수행된 컬럼 시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석에서는 실험실에서 사용된 것과 동일한 히터 파워와 물 주입압을 경계조건으로 설정하고 해석을 수행하였다. 사용된 열-수리 모델이 벤토나이트 펠렛의 복합거동 예측에 적용하기 적합한지 판단하기 위해 가열과 물 주입에 의한 벤토나이트 펠렛에서의 온도와 상대습도 변화를 시간 경과에 따라 잘 예측할 수 있는 지를 살펴보았다. 계산된 결과가 계측된 온도와 상대습도 변화 경향을 적절하게 재현 할 수 있었기 때문에 사용된 열-수리 모델은 벤토나이트 펠렛의 열-수리 복합거동을 예측하고 재현하기에 적절한 것으로 판단된다. 하지만, 물 주입 이후의 계산된 응력변화가 상대적으로 작고 느리게 변화되는 것으로 보아 사용된 탄성모델과 스웰링 모델에 한계점이 존재하는 것으로 보이며, 사용된 두 역학 모델로 완충재의 복잡한 열-수리-역학적 복합거동을 현실적으로 재현하기에 부족한 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.567-568
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• 2022

헤어 시뮬레이션은 수많은 가닥으로 구성되어 있으며, 헤어 동역학을 기반으로 계산되기 때문에 일반적으로 계산양이 큰 범주에 속한다. 뿐만 아니라 곱슬머리 형태를 유지하려는 제약은 더 큰 계산을 요구하며, 본 논문에서는 수분에 의해 곱슬머리가 젖었을 때 표현되는 구부러짐과 수축을 모델링 할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 이전 연구에서는 곱슬머리에 대한 헤어 시뮬레이션은 곱슬머리의 회전(Curl)형태를 유지하려는 알고리즘을 제안했지만, 강한 외력에 의한 회전형태만을 유지하려고 했으며, 수분이나 열에 의한 곱슬머리의 상태변화는 고려하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 IIR(Infinite impulse response) 필터로 스무딩된 헤어 커브를 따라 회전의 수직 성분을 추출하여 회전의 세로방향 신축성을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 헤어 모델은 곱슬머리의 회전과 신축성을 제어하기 위해 스프링 동역학을 사용하며, 젖은 헤어의 부분적인 상태 변화에도 안정적으로 표현할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.339-341
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• 2024

본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.