단섬유 보강 플라스틱 복합재료에 사출성형에서 섬유배향은 금형 충전 공정 중의 유동장에 의해 결정되고 섬유의 배향 상태는 역으로 유동장에 영향을 미친다. 단섬유에 의 한 추가적인 응력을 포함하는 Dinh과 Armstrong의 이방성 구성방정식을 충전유동과 섬유 배향의 연계해석에 도입하였다. 충전유동의 해석은 새로운 압력 지배방정식과 에너지 방정 식을 유한요소법과 유한차분법을 이용하여 풀고 동시에 2차 배향 텐서의 변화방정식을 4차 Runge-kutta 방법으로 풀었다. 섬유의 배향상태를 구한 후에 일방향성 복합재료의 Halpin-Tsai 식과 배향 평균모델을 도입하여 사풀성형품의 이방성 기계적 성질이 예측되었 다. 직사각형 캐비티에서 수치해석결과를 실험결과와 비교하였다. 섬유배향과 유동과의 상호 연계작용을 특히 게이트 근처에서 섬유배향에 영향을 미치며 수치해석 결과는 벽면 근처에 서 유동방향으로 배향하는 shell층을 과대 예측함을 알수 있었는데 이는 배향 텐서 변화 방 정식의 최종근사에서 기인하는 오차로 판단된다. 수정된 복합최종 근사를 바탕으로 예측된 이방성 기계적 성질이 기존의 복합최종 근사에 기초한 예측보다 실험 결과에 정량적으로 보 다 잘 일치하였다.
기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.
지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.
본 논문에서는 노즐 내부 유동의 소음원으로부터 발생되어 방사되는 공력 소음을 정량적으로 분석하였으며, 이를 외부 방사소음 결과와 비교하였다. 세가지 종류의 노즐 형상에 대해 내부 및 외부 유동을 정확히 예측하기 위해 고해상도 수치해석 기법인 비정상 압축성 대와류모사(Large Eddy Simulation, LES) 기법을 사용하였다. 와류소음원(Vortex Sound Source)을 통해 유동소음원을 확인하였으며, 이를 통해 노즐 내부 형상에서 주요 유동소음원의 분포를 확인하였다. 노즐 내부 유동의 와류소음원 레벨과 외부 방사 소음의 예측결과 및 측정결과와 비교하였으며, 이를 통해 정량적 분석을 검증하였다.
최근의 교량 건설 프로젝트는 교량 건설의 증가추세에 따라 위험 손실에 대비하기 위해 보다 정교한 리스크 관리 조치와 손실 예측을 요구하고 있다. 본 연구는 교량 건설 사업에 대한 국내 주요 보험사의 과거 보험료 지급 실적을 토대로 실제 교량 건설에서 목적물의 손실을 유발하는 위험 요인을 분석하고, 정량화된 예측 손실 모델을 개발하고자 하였다. 정량적 교량건설 손실모형 개발을 위해 사고 건당 보험지급액을 총공사비로 나눈 손실비율을 종속변수로 선정하였고, 독립변수로는 1)기술적 요인: 상부 구조 유형, 하부 구조 유형, 상부 가설방법, 교량 길이 2) 자연재해요인 : 태풍, 홍수 3) 프로젝트 정보: 공사기간, 총공사비를 채택하였다. 선정된 독립변수 중 상부구조, 가설방법 및 프로젝트 기간이 교량건설 손실 비율에 영향을 미치는 지표로 나타났다. 본 연구 결과로 도출된 리스크 지표와 손실예측 함수는 정부 관련기관, 교량 건설 설계 및 시공사, 보험회사에 정량적 피해 예측 및 위험 평가 서비스를 제공하며, 향후 기초 교량 리스크 평가 개발 연구의 가이드라인으로 활용할 수 있다.
경기지역에 발생한 약 1,600개의 산사태를 1:50,000 지형도와 1:5,000 지형도를 이용해 정밀 조사하였다. 대부분의 산사태는 토석류(debris flow)로 분류되지만, 산사태 시작부는 전이형(translational) 사태의 성격을 띤다. 강우 이외에 산사태를 발생시키는 지질학적 요인을 찾고자 하루동안 250-300mm의 강우량을 가진 6개 지역을 세부연구지역으로 선정하였다. 이 지역 내 198개의 산사태를 대상으로 현장정밀 조사와 실내실험을 실시한 후, 이를 바탕으로 지구통계학 기법을 이용해 사태발생 원인을 선정하였고, 이에 대한 정량적 가중치를 각각 결정하였다. 분석결과에 의하면 7개 요소가 산사태 발생원인으로 선정되었고, 원인별 정량적 가중치를 부여한 산사태 발생확률을 계산식을 도출했다. 이를 통해 일부지역의 산사태 발생 확률을 구한 후, 실제 발생기록과 비교한 결과 90.74%의 정확성을 나타냈다.
중랑천, 왕숙천 등과 같이 유역면적이 작은 유역에서 호우 발생에 따른 홍수예보 및 예측 업무를 수행하기 위해서는 선행시간 확보가 필수적이다. 본 연구는 중소하천 유역에서의 홍수예보 및 예측 업무를 통하여 하천 주요지점에서의 홍수예보 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구방법으로는 선행시간 확보를 위해 기상청의 수치예보자료에 대하여 정량적 강우예측 자료 활용방안을 검토하였다. 수치예보자료의 정확도 검토는 관측소별/소유역별로 구분하여 T/M자료와 수치예보자료를 통계학적 방법에 의해 검토하였다. 홍수예보 업무 활용을 위해 간단한 강우-유출 통계모형을 구성하여 홍수예측 업무를 수행하였다. 검증자료는 기왕의 수문자료 중 80mm 이상의 호우를 대상으로 실시하였고, 검증결과 활용가능성이 있음을 입증하였다. 본 연구성과를 기존의 주요지천 홍수예보업무에 활용할 수 있도록 하였다.
풍력발전단지의 운영으로 인한 주된 소음은 풍력발전기의 고체음과 바람을 가르는 마찰 기류음으로 대별된다. 본 원고(原稿)에서는 소음레벨을($L_{PAN}$) 정량적으로 예측, 계산하는데 이용하는 소음예측식을 풍력발전에 맞게 이론적으로 해석하고, 소음발생원의 특성을 분석하여 운영시 소음영향 및 저감방안을 검토하였다. 풍력발전 사업계획시 소음예측식과 소음모델링(CadnaA version4.1, SoundPLAN version7.0 해석 결과 등)을 이용한 예측결과를 서로 비교 검토하고, 운영시(사후환경영향조사 등) 실제 소음레벨과 소음예측 결과를 서로 비교분석하여 데이터를 축척하길 바란다. 제언한 소음저감방안이 불충분한 경우 발전기의 배치와 설치간격, 발전기종 및 발전용량, 설치장소의 재선정 등을 추가 검토할 필요가 있다.
국내에서 실제 운전되고 있는 천연가스 복합발전플랜트의 성능 예측에 대한 공정전산 해석을 수행하였다. 가스터빈 사이클은 압축기, 연소기, 터빈 및 터빈 날개의 냉각을 위한 냉각계통으로 구성하였으며, 중기터빈 사이클은 폐열회수보일러, 고압/중압/저압터빈, 펌프 및 부속공정으로 구성하였다. 해석결과는 실제 플랜트의 운전자료와 정성적 및 정량적으로 잘 일치하였으며, 폐열회수보일러의 적절한 설계에 의하여 전체 플랜트의 출력향상을 도모할 수 있음을 제시하였다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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