• 한국지반공학회논문집
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• 제29권8호
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• pp.65-73
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• 2013

지중 열교환 시스템은 지속적인 에너지 효율의 개선으로 공간 냉난방을 위한 친환경적 에너지 기술로 주목받고 있다. 지중에 매설된 파이프는 내부 유체 순환을 통하여 인접한 지반과 열적 상호작용으로부터 직접적인 열에너지 교환을 수행한다. 하지만, 파이프의 수치모델링에서 열-수리가 연관된 난류해석과 파이프의 긴 세장비에 의한 메쉬사이즈의 부적합성은 열교환 시스템의 적절한 수치해석을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 파이프 내부 유체흐름에 대한 에너지 보존의 법칙을 적용하여 지배방정식을 유도하였으며, Galerkin수식화와 시간적분을 통하여 열-수리 연동일차원 파이프 요소를 개발하였다. 그리고 제안된 파이프 요소를 기 개발된 다공질 재료를 위한 열-수리-역학(Thermo-Hydro-Mechanical) 해석을 위한 유한요소 프로그램과 결합하였다. 개발된 요소를 이용한 수치해석 결과는 열응답 시험(Thermal Response Test) 결과로부터 주위지반의 유효 열전도도를 평가하기 위하여 사용하는 선형 열원 모델이 인접 파이프간의 열적상호작용과 파이프의 단부효과에 의하여 지반의 열전도도를 과다 평가하는 것으로 보여주었다. 따라서 열응답 시험 해석 결과에 대한 역해석을 적용하여 최적의 수렴성을 보여주는 변환행렬을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제16권3호
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• pp.241-250
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• 2006

LNG지하저장 핵심기술 중 하나인 ice ring 형성을 열-수리 역학 해석을 통해 분석하였다. ice ring은 극저온물질의 누출에 대한 이차방벽 역할과 지하수의 저장공동 침투에 대한 일차방벽역할을 수행한다. 따라서 ice ring의 두께와 위치는 콘크리트와 PU foam 및 멤브레인으로 구성된 일차방호재의 무결성 유지에 있어서 핵심인자가 된다. 수치해석을 통해 이러한 ice ring의 위치와 두께를 추정하였으며 온도와 지하수위 결과를 계측치와 비교하였다. 수치해석결과는 PU foam 열전도도의 온도의존성과 지하수의 상변화를 고려한 경우 파일럿 공동에서 측정한 계측치와 잘 일치하였다. 본 논문에서 제시한 수치해석 기법은 실규모 저장시설의 설계에 있어서 ice ring 형성을 모델링하는 데에 바로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.568-585
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• 2022

본 연구에서는 3차원 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 암석 균열의 열에 의한 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G에 참여하여 수행한 연구로, 해석대상은 한국건설기술연구원에서 수행된 saw-cut 균열 시료에 대한 열-역학적 하중 재하 실험 결과이다. 여기에서는 암석 시험편을 Voronoi 다면체의 집합체로 모델링하고, 개별요소법 코드인 3DEC을 통해 입자와 입자 간 경계면, 내부에 포함된 균열에서의 열-역학적 연계거동을 해석하였다. 주요 해석내용은 가열로 인한 암석 표면의 온도 분포, 열응력의 증가에 따른 주응력 변화, 균열의 전단변위와 수직변위이다. 해석 결과, 상기 수치모델은 실내실험에서 관찰된 열전달과 열손실 특성, 열에 의한 균열의 점진적 전단파괴 프로세스, 변위의 제한으로 인한 열응력의 증가 등을 합리적 수준에서 재현하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 가열에 의한 전단파괴 시점, 열응력 증분과 변위 크기 등에서는 다소 차이를 보였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류 및 협력을 통해 지속적으로 개선, 검증할 예정이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.291-291
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• 2011

플라즈마에 노출된 재료 표면의 온도 증가는 다음과 같은 요인에 의해서 결정된다. 이온의 충돌에 의한 역학적 에너지, 이온의 중성화, 라디칼의 안정화에 의한 에너지 방출(잠열, latent heat), 플라즈마에서 방출된 빛의 흡수. 이중 식각을 위한 기판 바이어스에 의해서 주로 결정되는 이온 충돌 에너지와 잠열의 방출이 300 mm wafer용 유도 결합 플라즈마 식각 장치에서 소스 전력과 바이어스 전력에 따라서 어떻게 변화하는지 전산 유체 역학 모사 프로그램인 CFD-ACE를 이용하여 상용 식각 장비인 AMAT사의 DPS II를 대상으로 온도 분포의 변화를 계산하였다. 실험 결과와 비교를 위하여 다섯 곳에(상, 하, 좌, 우, 중심) 열전대를 부착한 온도 측정 웨이퍼를 기판의 위치에 설치하고 여러 가지 실험 조건에 대해서 온도의 변화를 측정하였다. Ar 10 mTorr에서 2열 병렬 안테나의 전력을 300 W에서 시간에 따른 온도의 변화를 측정하였다. 이때 wafer의 평균 온도는 $28.9^{\circ}C$에서 $150^{\circ}C$까지 12분 내에 상승하였으며 최고 온도에 도달한 다음에는 거의 일정하게 유지 되었다. Si의 식각에서 온도의 영향을 가장 크게 받는 반응은 F 라디칼에 의한 Si의 직접 식각이며 Arrhenius 식의 형태로 표현하면 0.116*exp (-1250/T)의 형태로 된다. 문헌에 보고된 계수를 이용해서 $29^{\circ}C$의 식각 속도와 플라즈마에 의한 가열 최고 온도인 $150^{\circ}C$ 때의 값을 비교해보면 3.3배의 차이가 난다. 따라서 4%내의 식각 균일도를 목표로 하는 폴리 실리콘 게이트 식각 장비의 설계에서는 플라즈마에 의한 가열 불균일을 상쇄 할 수 있는 히터와 냉각 구조의 최적 설계가 필요하다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.98-104
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• 2007

본 연구는 원자력발전소의 방화지역에 대한 화재위험을 전산유체역학모델인 FDS를 이용하여 평가한 내용이다. 원자로 안전정지를 유지하기 위한 스위치기어실이 화재지역으로 선정되었으며, 화재 시나리오는 가상 화재조건을 기준으로 구성되었다. 본 연구의 주요 목적은 화재 모델링의 주요 입력항목인 열 발생율과 분석 모델 격자 크기를 변경한 경우 프로그램에 의하여 나타나는 결과값의 민감도를 분석하는 것이다. 그 결과는 전산유체역학모델에서 개선이 필요한 항목과 함께 결론에 제시되었다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1129-1145
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• 2016

뇌기능 연결성 문제는 뇌의 신경역학적 현상과 밀접한 관련이 있다는 의미에서 뇌과학에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)자료를 뇌활동에 대한 반응 자료의 주요 형태로써 선택하였는데, 이 fMRI자료는 높은 해상도 때문에 뇌과학 연구에서 선호되는 자료 형태이다. 뇌활동에 대한 생리학적 반응을 측정해서 자료로 사용한다는 전제하에서 뇌의 기능적 연결성을 분석하는 방법들을 고찰하였다. 여기서의 전제란 상태공간 및 측정 모형을 다룬다는것을 의미하는데, 여기서 상태공간 모형은 뇌신경역학을 표현한다고 가정한다. 뇌기능 영상자료의 분석은 무엇을 측정하였느냐에 따라서 분석방법과 그 해석이 조금씩 달라진다. 실제 fMRI자료를 고차원 자기회귀모형을 적용해서 분석한 결과를 논문에 포함하였는데, 이 결과를 통해서 서로 다른 도형문제를 푸는데 서로 다른 뇌신경 역학관계가 요구된다는 것을 엿볼 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2003년도 제20회 춘계학술대회 논문집
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• pp.244-245
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• 2003

고체나 액체 추진로켓에 비하여 하이브리드 추진 시스템은 작동조건의 안정성과 안전함등의 많은 장점을 가지고 있다. HTPB와 같은 고체연료는 제작 및 저장, 운송 그리고 장착상의 안정성을 가지고 있으며 하이브리드 로켓의 고체연료로의 산화제의 유입을 제어하면서 추력의 변화와 엔진내부의 연소중단과 재 점화를 용이하게 할 수 있다. 이러한 이유로 인하여 하이브리드 엔진은 좀 더 경제적인 장치로 기대를 모으고 있다. 그러나, 기존의 하이브리드 로켓 엔진은 고체 추진 로켓에 비하여 낮은 연료 regression 율과 연소효율을 가지는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하고 요구되어지는 추력값과 연료유량을 증가시키기 위하여 고체연료의 표면적을 증가시킬 필요가 있다. 기존의 하이브리드 엔진에서는 연료 그레인에 다수의 연소포트를 만들어 표면적을 증가시켰으나 이는 비 활용 공간의 증가와 추진제의 질량 및 체적분율의 상당한 감소를 초래한다. 지난 수십년간에 걸쳐 하이브리드 엔진에서 연료의 regression 특성 및 엔진 성능 향상을 위한 연구가 계속되어 왔으며 최근에 엔진의 체적 규제를 경감시키고 연료의 regression율을 향상시키기 위하여 선회유동을 이용하는 하이브리드 로켓 엔진들이 제안되고 있다. 이러한 선회유동을 가지는 하이브리드 로켓은 고체연료 그레인에 대하여 평행하게 유입되는 기존의 하이브리드 로켓에 비하여 고체연료 벽면에서의 대류열전달이 현저하게 증가하게 되어 아주 높은 고체연료의 regression율을 얻을 수 있는 이점이 있다. 선회유동 하이브리드 로켓의 연소과정은 고체 연료의 열분해과정, 대류 열전달, 난류 혼합, 난류와 화학반응의 상호작용, soot의 생성 및 산화과정, soot 입자 및 연소가스에 의한 복사 열전달, 연소장과 음향장의 상호작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipation Model을 이용한 수치해석결과를 체계적으로 비교하였다. 또한 Laminar Flamelet Model과 state-of-art 물리모델들을 이용하여 선회 유동을 갖는 하이브리드 로켓 엔진의 연소 및 Soot 생성 및 산화과정을 살펴보았으며 복사 열전달이 고체 연료 표면의 regression율에 미치는 영향도 살펴보았다. 특히 swirl강도, 산화제의 유입위치 그리고 선회유동의 형성방식이 하이브리드 로켓의 연소특성 및 regression rate에 미치는 영향을 상세히 해석하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권4호
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• pp.432-436
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• 2015

본 연구에서는 해수를 활용하여 수동적으로 냉각되는 폴리머 히트싱크의 열성능을 전산적으로 탐구한다. 폴리머 히트싱크는 폐열회수를 위한 열전생성기의 저온면의 냉각모듈로 제안되었고, 상세한 수치연구를 위해 3차원 전산유체역학 모델링이 수행되었다. 폴리머 히트싱크의 기본 소재로 polyphenylene sulfide (PPS)와 pyrolytic graphite (PG)가 선택되었고, 전산연구는 다양한 휜 수와 휜 두께에서 PPS와 PG 히트싱크의 성능을 결정하고, 이 결과는 알루미늄 (Al)과 티타늄 (Ti) 히트싱크와 비교된다. 연구결과는 PG 히트싱크가 Ti 히트싱크 보다 3~4배 열성능이 우수함을 보이는데, 이 결과는 Ti 히트싱크보다 더 우수한 PG 히트싱크의 열확산에 기인한 것으로 보인다. 연구결과에 의하면 PG 히트싱크의 열성능에 대한 휜 수 증가의 효과가 PPS와 Ti 히트싱크 경우와는 상반됨을 보이는데, 이는 휜 수 증가에 대한 열확산, 표면적 증대, 유동저항의 상관관계로 설명이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.466-469
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• 2011

최근에는 열유체, 물리, 화학, 구조동역학, 전산설계 등의 응용과학 분야의 교육 및 연구에 실제 실험이 아닌 슈퍼컴퓨터 및 고성능 네트워크 기반의 사이버 인프라에서 과학적 가정에 의해 복잡한 공학문제를 수치적 모델링과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해결하는 계산과학을 이용하는 최적의 방법론 및 기법들의 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 시뮬레이션 기법을 활용한 실험 체험형 교육의 일환으로, 이공계 교수, 학생, 연구자, 산업체 인력 등이 사이버 인프라스트럭처 기반으로 최신 시뮬레이션 SW를 활용하여 차세대 교육 연구를 융합할 수 있는 EDISON 개방형 통합 플랫폼을 제시한다. EDISON 플랫폼은 사용자들에게 보다 쉽고, 편하고, 효과적인 서비스 제공을 위해 3계층(EDISON 응용 프레임워크, EDISON 미들웨어, EDISON 인프라 자원)으로 구성되고 5개 분야(열유체, 화학, 물리, 구조동역학, 전산설계) 문제해결 환경을 위한 교육 연구용 웹 포털 서비스를 제공한다.