고체추진기관은 구조가 비교적 간단하고 장기적 저장성이 우수한 반면에 일반적으로 추력의 조절 등에 한계성을 가지고 있다. 본 논문에서는 핀틀 밸브 등과 같은 특수한 노즐을 사용하는 가변추력 고체추진기관의 압력 및 추력 제어 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 질량보존만을 고려한 추진기관의 연소기 내 압력변화 모델에 대하여 고전적인 비례-적분 제어기와 모델의 비선형성을 피드백을 통해 제거하고 이를 선형모델로 대치하는 피드백 선형화 제어기를 설계하고, 압력제어모델의 추력계산식을 얻어내어 추력제어모델을 제시한다. 운용점에 대해 선형화하여 비례-적분 제어기를 설계하고, 시뮬레이션을 통하여 모델의 성능을 분석한다.
Saint-Venant 방정식은 수평규모가 수심규모보다 큰 천수흐름을 기술하는 수리동역학 모형으로 지난 수십년간 공학적 분야에서 널리 이용되어 왔다. 최근에도 기후변화에 따른 도시 홍수의 위기 증대로 홍수위기관리의 관심이 높아짐에 따라 홍수파(flood wave), 도시침수(urban inundation), 돌발홍수(flash flood) 등의 신속한 예측을 위한 Saint-Venant 방정식의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 도시와 같은 인공구조물이 즐비한 상황에서 천수흐름을 해석하는 고전적인 수치해법들은 다양한 불연속 지형들의 존재로 인하여 불안정하며 지배방정식의 정해로 수치해가 잘 수렴하지 않는 문제가 있다. 지난 수년간 이를 해결하기 위해 불연속한 지형을 안정적으로 해결할 수 있는 수치기법의 연구가 진행되어 왔으나, 정해로의 수렴성, 정확성에 관하여 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 수치해법의 주요 구조를 구성하는 Saint-Venant 방정식의 불연속한 지형조건에 대한 리만 문제의 정해를 연구하였다. 쌍곡선형 시스템의 특징을 고려하여 요소파들(elementary waves)의 공식을 유도하였는데, 질량과 에너지의 보존법칙에 위배되지 않으며 운동량이송부의 비선형성과 지형의 불연속에 의한 비엄격성을 고려할 수 있는 조건을 제시하였다. 또한, 유도된 요소파들을 바탕으로 L-M & R-M 커브이론(Han et al. 2014)을 사용할 수 있는 조건과 당위성을 증명하였고, 이를 바탕으로 Saint-Venant 방정식의 정해법을 구성하였다. 리만문제의 다양한 초기조건들을 바탕으로 모든 경우의 정해 구조를 조사하였고, 이를 통해 불연속 지형에 대한 Saint-Venant 지배방정식의 정해가 다수해를 갖을 수 있음을 보였으며, 이를 근사할 수 있는 수치기법의 전략을 소개하였다.
고문서 보관을 위해 사용되고 있는 오동나무상자의 항균활성을 측정하기 위해 오동나무로부터 방출된 휘발성 물질에 대한 항균활성과 휘발성 유기물질의 주성분을 정성분석 하였다. 항균활성은 상자 내부에 TSA 배지를 장착한 미생물 포집기를 설치하고 포집 후 배지에 성장한 미생물의 집락수를 관찰하였다. 그 결과 실외에서 포집한 배지의 집락수 85개 대비 14.82%가 감소한 72개 집락수가 관찰되었다. 포집된 공기질을 열탈착시스템 및 가스크로마토그래피/질량분석법을 통해 분석한 결과, 오동나무 상자 내 VOCs에서 limonene이 특징적으로 검출되었다. Eugenol과 anethole을 주성분으로 하는 천연 살생물제 I과 II를 상자 내에 첨가하여 훈증에 의한 항균활성을 측정한 결과, 약제 모두 실외와 오동나무 상자 내부에서 포집된 미생물 개체수 대비 각각 92.6%, 99.9% 이상 감소율을 보였다. 위의 결과로부터 사용된 오동나무 상자로부터 방출된 휘발성 유기화합물에 의한 항균활성 및 그 유효성분은 분석되지 않았으며, 생물피해로부터 고서적을 장기보관하기 위한 유물 보관함의 효율을 증진시키기 위해 천연 살생물제의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 분무화염의 기초적인 물리현상을 해명하기 위하여 층류 대향류장에 형성된 분무 화염에 2차원 직접 수치계산(Direct numerical simulation, DNS)을 적용하여, 당량비 및 연료종이 분무화염 구조에 미치는 영향에 대하여 관찰하였다. 기상에 대해서는 질량 보존식, 운동량 보존식, 에너지 보존식을 오일리안(Eulerian) 법으로 계산하였으며, 액적에 대해서는 화염중의 모든 개개의 유적을 라그란지안(Lagrangian) 법으로 추적하였다. 액체 연료로는 n-데칸 ($C_{10}H_{22}$)과 n-헵탄($C_7H_{16}$)을 이용하였으며, 연소반응 모델에는 총괄반응식을 이용하였다. 당량비가 증가함에 따라 착화가 빠르며, 고온영역도 넓게 분포하고 있다. 그러나, 최대 온도치는 당량비가 증가함에 따라 한번 증가한 후 감소하는 경향을 나타내고 있다. 당량비가 클수록 최대 온도가 감소하는 것은 분무화염 내부의 군연소 거동에 의한 냉각효과 때문이라고 생각된다. 또한, n-헵탄은 n-데칸과 비교하여 증발속도가 빠르기 때문에 넓은 고온 영역을 형성하지만 최대 온도는 거의 같은 값을 나타내었다.
본 연구의 목적은 다양한 경사를 가진 비탈면에서 토석류의 거동과 메카니즘을 평가하는 것이다. 수치모의는 질량보존 및 운동량 보존에 관한 방정식에 기초하여 유한차분법을 이용하여 수행되었다. 토석류 유동 메카니즘은 토석류, 소류집합유동, 소류이동 등의 3가지 형태로 나눌 수 있다. 우선 하류부에서 공급유량의 변화에 따른 직선 사면과 2단 경사 사면에 대한 유량, 유동심, 토사체적 농도를 조사하였다. 공급유량이 적을수록 토석류가 도달한 직후에만 유량과 유동심의 상승이 있었고, 이후 감소하는 경향을 나타내지만, 공급유량의 증가로 인해 유량과 유동심의 곡선이 불안정하면서 높게 나타났다. RMS비 비교 결과 2단 경사 비탈면이 직선 비탈면보다 유량과 유동심이 적게 나타난 것을 확인하였다. 둘째, 2단 경사 비탈면에서 하류부의 경사각도 변화에 따른 유량, 유동심, 토사체적 농도를 조사하였다. 하류부 경사각도 $14^{\circ}$와 $16^{\circ}$사이의 유량과 유동심 곡선의 밴드폭이 다른 각도 사이보다 크게 나타났으며, 10초 이후에는 높은 값의 파동이 지속된다는 것을 확인하였다.
보물 제1312호 무위사 아미타여래삼존좌상은 기존에 목조불로 알려졌으나 2009년에 실시한 정밀안전진단을 통해 본존불인 아미타여래좌상은 흙으로 조성된 소조불로 밝혀졌다. 그런데 아미타여래좌상의 소조층은 손상이 심각하여 보수가 불가피하였고, 이에 보수재료로서 보다 안전하고 적합한 충전제에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구는 무위사 아미타여래좌상의 소조층 보수에 가장 적합한 충전제를 제작하기 위한 실험으로 다양한 비율로 배합한 조합토 샘플을 제작한 후 건조 시 표면의 경화상태, 균열 및 색상변화, 수축률 결과를 측정하였다. 충전제 제작에 사용된 조합토 재료는 황토와 세사, 면 솜을 적용하였으며 6가지의 배합비율로 조합토 시료를 만들고 여기에 찹쌀풀, 도박풀, 아교로 만든 12가지 농도의 접착제를 혼합하여 총72가지 조건의 시료를 제작하여 비교분석 하였다. 실험결과 조합토는 황토와 세사의 질량비에 대하여 2.5%의 면 솜을 함유하고, 황토와 세사의 비율이 15:1일 때 수축률이 가장 낮은 것으로 판명되었으며, 천연접착제 중 색상의 변화가 적고, 물성변화량과 수축률이 가장 낮은 아교가 사용 가능한 접착제로 판단되었다. 즉, 조합토(황토:세사=15:1)와 아교15ml 첨가 시 가장 낮은 수축률을 나타내어 무위사 아미타여래좌상 보존처리 시소조층의 충전제로 가장 적합한 것으로 판명되었다.
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.
2019년 석조불좌상의 원위치와 사역 구조를 파악하기 위해 경주 남산 약수곡 제4사지의 첫 발굴 조사가 실시되었다. 발굴 조사를 통해 출토된 석재 불두는 인근에 방치되어 있던 머리가 없는 석조불좌상과의 비교 분석을 통해 암석학적 및 광물학적으로 동질한 것으로 확인되었다. 땅에 묻혀 있던 불두의 오른쪽 얼굴 일부분에서 금박과 검은색 접착제의 흔적이 발견되었는데 대형 석조 불상에 바탕층 없이 옻칠 도금 기법을 적용하는 것이 매우 드물기 때문에 사용된 재료의 특성을 분석하여 당시의 도금 기법을 조사하고자 하였다. 분석 현미경과 주사전자현미경-에너지 분산형 분광기를 통해 금박의 구조를 관찰하고 금(Au) 성분을 분석하였다. 열분해-기체 크로마토그래프/질량분석기를 이용하여 검은색 접착제를 분석한 결과 탄화수소, 지방산, 카테콜 그리고 카테콜 산화물 등의 열분해 화합물이 검출되었다. 이는 우루시올을 주성분으로 하는 옻나무 수종에서 채취한 옻칠을 분석하였을 때 나타나는 특징과 일치하였다. 따라서 약수곡 제4사지에서 출토된 석재 불두가 인근의 석조불좌상에서 분리된 것이며 금박을 부착하기 위해 한국, 중국, 일본 등지에서 자생하는 옻 나무에서 채취한 옻 수액을 사용한 것을 확인하였다.
상용 CFD 프로그램인 FLUENT v5.3을 이용하여 용융탄산염 연료전지 스택의 수치 모사를 행하였다. FLUENT에 포함되어 있는 보존식들을 이용하면서, 사용자 정의함수를 이용하여 포함시킨 코드를 통해 전기화학적 반응과 부반응인 수성가스전이반응에 의한 질량과 가스 조성 변화 및 열이동을 고려하여 정확한 계산 결과를 얻고자 하였다. 모사에 사용된 스택은 6kW급과 25kW급 스택으로 각각 20개와 40개의 단위전지를 수직으로 적층한 형태이며 스택내로 주입되는 가스는 coflow형태로 각각의 채널을 흘러가게 설계되어 있다. 모사를 통해 알아본 스택 내 압력분포는 가스 흐름방향으로 압력강하가 일어나며 anode 채널보다 cathode 채널에서의 압력차가 더 크게 나타났다. 채널 내 속도분포는 전극 반응에 의한 질량 및 부피변화로 인해 anode 채널에서는 가스흐름 방향으로 속도가 증가하는 반면 cathode 채널에서는 속도가 감소하는 경향을 보였다. 스택 내 온도분포는 가스 흐름방향으로 증가하는 경향을 보였고, 계산결과와 실험결과가 대체로 일치함을 확인할 수 있었다. 수성가스전이반응을 포함한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교한 결과 가스의 주입구 부분에서는 수성가스전이반응에 의해 흡열 반응이, 출구 부분에서는 발열반응이 일어나고, 이로 인해 입구와 출구의 온도차가 더 커짐을 확인하였다. 따라서 상용화 스택인 수백 kW급 이상의 대형 스택을 모사하기 위해서는 수성가스전이반응을 고려해야할 것으로 생각된다.
Richards 방정식(RE) 해를 구하는 새로운 수치해석적인 방법으로 해적응격자(SAG)법을 개발하였다. SAG 법은 격자생성법을 이용하여 해의 구배가 큰 영역에 더 많은 수의 격자가 밀집되도록 일정한 수의 격자를 자동으로 재분배한다. 이 방법은 좌표변환기법을 이용하여 지배방정식인 RE를 새로운 좌표에서의 RE로 변환하고 유한차분법을 적용하여 방정식의 해를 구한다. 이때 격자점들의 이동은 변환된 RE에 수식으로 반영되기 때문에 고정된 격자점 을 갖는 변환된 영역에서는 해를 구하는 과정에서 내삽법이 불필요하게 된다. 따라서 SAG법은 불포화대에서의 지하수 침투과정을 모사할 때 습윤전선의 이동과 관련하여 발생하는 수치해석적 난제를 크게 개선할 수 있는 방법이다. SAG법과 고정격자를 이용하는 기존의 수정 Picard법을 비교하기 위하여 1차원 침투문제에 대한 수치실험을 실시하였다. 41개의 격자점을 이용한 SAG법은 201점의 고정격자법과 비교하였을 때, 해의 정확도에서는 비슷한 값을 보였으며 계산시간은 반으로 줄어들었다. SAG해의 질량평형과 수렴도는 시간간격 ($\Delta$t)과 해적응 격자생성에 사용된 가중모수 (${\gamma}$)에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 SAG법을 이용하여 질량보존적이며 동시에 수렴하는 해를 구하기 위해서는 $\Delta$t와 ${\gamma}$를 자동으로 재조정하는 과정이 요구되며, 이러한 과정은 계산시간을 증가시키는 요인으로 작용할수도 있을 것이다. 본 연구에서 제시된 방법은 특별히 시간에 따른 전선의 이동을 다루는 불포화 유동 및 오염물 거동 문제에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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