• 한국지반공학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.5-14
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• 2015

해저지반에 고파랑이 장시간 지속적으로 작용하는 경우 과잉간극수압이 크게 발생할 수 있고, 이로 인한 유효응력의 감소로 최악의 경우는 액상화를 유발할 수 있다. 따라서, 파작용에 의한 발생되는 해저지반의 동적응답을 정확히 예측할 수 있는 수치해석방법이 필요하다. 본 연구에서는 복합모델(2D-NIT 모델 & FLIP 모델)을 사용한 새로운 수치 해석법을 제안하였다. 해저지반과 파동장이 접하는 경계면상에서 작용하는 파압과 유속을 2D-NIT모델로부터 산정하고, 이를 해저지반상의 외력으로 입력하여 FLIP으로부터 해저지반의 동적응답 거동을 조사하는 것이다. 복합모델의 신뢰성 확보를 위해 본 연구에서는 2D-NIT & FLIP 모델에 의한 수치해석결과를 기존의 Yamamoto 이론해 및 Chang 실험결과와 비교하였다. 그 결과 2D-NIT & FLIP 해석값과 차이는 있지만, 전체적으로 깊이에 따라 지반내의 유효응력 증분과 과잉간극수압증분의 변화양상이 상당히 잘 일치하고 있기 때문에 본 연구에서 제안된 2D-NIT & FLIP모델이 상당한 타당성을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국자기학회지
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• 제17권4호
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• pp.147-151
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• 2007

호이슬러 구조를 가진 반쪽금속 $Co_2$ZrSi와 반도체인 ZnTe이 (001)면을 따라 계면을 이루었을 때 전자구조, 자성 및 반쪽금속성을 총 퍼텐셜 선형보강평면파동(FLAPW) 방법을 이용하여 이론적으로 연구하였다. 모두 4가지 가능한 계면, 즉 ZrSi/Zn, ZrSi/Te, Co/Zn와 Co/Te을 고려하였다. 계산된 상태밀도로부터 4가지 계면에서 모두 반쪽금속성이 깨어졌음을 알 수 있었으나 Co/Te의 경우 페르미에너지에서 소수 스핀 상태밀도의 값은 영에 가까웠다. 계면에서 반쪽금속성이 파괴되는 것은 계면에서 원자들의 좌표수와 대칭성이 덩치상태와 달라지고 계면전자들 사이의 띠 혼성에 의해 덩치 $Co_2$ZrSi의 소수 스핀 띠간격에 계면상태들이 나타났기 때문이다. Co/Te의 계면에서 Co원자의 자기모멘트의 값은 "bridge"와 "antibridge" 위치에서 각각 0.68과 $0.78{\mu}_B$로서 이는 덩치 Co경우의 값($1.15{\mu}_B$)에 비하여 크게 감소한 것이다. Co/Zn에서 "bridge"와 "antibridge" 위치에 있는 Co원자의 자기모멘트는 각각 1.16과 $0.93{\mu}_B$의 값을 가졌다. 반면 ZrSi/Zn와 ZrSi/Te의 경우 계면 바로 밑층의 Co원자들은 $1.13{\sim}1.30\;{\mu}_B$ 사이의 자기모멘트를 가졌는데 이는 덩치 $Co_2$ZrSi에서의 값과 비슷하거나 약간 증가한 값이다.

• 한국자기학회지
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• 제18권4호
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• pp.131-135
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• 2008

Full-Heusler 화합물인 $Co_2TiSn$(001) 표면의 전자구조, 자성 및 반쪽금속성을 일반기울기근사(GGA)를 채택한 총퍼텐셜선형보강평면파동(FLAPW)방법을 이용하여 이론적으로 연구하였다. $Co_2TiSn$ 화합물의 (001)방향에서 2가지 가능한 표면, 즉 Co 원자들로 끝나는 면(Co-term)과 TiSn 원자들로 끝나는 면(TiSn-term)을 고려하였다. 계산된 상태밀도로부터 Co-term의 표면에서는 반쪽금속성이 깨어졌지만 TiSn-term의 표면에서는 반쪽금속성이 유지됨을 알 수 있었다. Co-term의 경우 표면 Co 원자의 좌표수가 줄어들면서 Co 원자의 채워진 소수 스핀 d-상태가 높은 에너지 영역으로 이동하여 페르미에너지에 걸치면서 반쪽금속성이 깨어진다. TiSn-term에서는 표면상태가 페르미에너지 바로 아래에 위치하면서 소수 스핀 띠간격이 가운데 층에 비하여 많이 줄어들었다. Co 원자의 자기모멘트는 Co-term의 표면에서는 내부 층에 비하여 약 10 % 증가한 1.16 ${\mu}_B$의 값을 가지는 반면 TiSn-term의 표면 바로 아래층에서는 내부 층과 비슷한 값(1.03 ${\mu}_B$)을 가졌다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권12호
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• pp.889-898
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• 2022

본 논문에서는 3차원 전자기장의 병렬 해석 기법을 제안하였다. 시간 조화 벡터 파동 방정식 및 유한요소 기법에 기반한 전자기장 산란 해석이 수행되었으며, 모서리 기반 요소 및 2차 흡수 경계 조건이 도입되었다. 개발한 알고리즘은 유한요소망을 분할한 뒤 각 프로세서에 할당함으로써 요소별 수치적분 및 행렬 조립 과정의 병렬화를 달성하였다. 이때 부영역 생성을 위해 그래프 분할 라이브러리인 METIS가 도입되었다. 대형 희박행렬 방정식의 계산은 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산 라이브러리인 MUMPS를 통해 수행되었다. 개발된 프로그램의 정확도는 Mie 이론해 및 ANSYS HFSS 결과와의 비교를 통해 검증되었다. 또한 사용된 프로세서 수에 따른 가속 지표를 측정하여 확장성을 확인하였다. 완전 전기 도체 구, 등·이방성 유전체 구 및 유도탄 예제 형상에 대한 전자기장 산란 해석이 수행되었다. 개발된 프로그램의 알고리즘은 추후 유한요소 분할 및 합성법에 활용될 예정이며, 더욱 확장된 병렬 연산 성능을 목표하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 한국광학회지
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• 제28권5호
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• pp.203-212
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• 2017

과학적 모형은 특정한 물리적 현상을 기술, 설명, 예측할 수 있는 개념 체계를 말한다. 과학적 모형의 사회적 구성 수업은 과학교육 분야에서 새로운 교수 학습 전략으로 주목받고 있으며 다양한 연구가 진행되고 있다. 모형을 통한 예상과 실제 세계에서 얻은 자료와의 일치, 불일치에 따라 모형의 적합성을 판단하고 모형을 수정해 가는 것이 모형 구성 수업의 핵심이다. 하지만 많은 모형 구성 수업에서는 교사가 제공한 제한적인 자료를 가지고 모형을 비교하고 판단하는 것에 그쳤으며, 스스로 실험을 통해 얻은 실제 세계에 대한 자료를 가지고 모형의 적합성을 판단할 수 있는 기회를 제공하는 수업은 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 실험을 통해 얻은 결과를 모형을 통한 예측과 직접 비교하여 모형을 평가할 수 있는 과학적 모형의 사회적 구성 프로그램을 제시하고자 하였다. 6개월간 교사, 연구자 간의 협력적 논의를 통해 중학교 2학년 빛과 파동 단원 중 '볼록렌즈가 상을 만드는 원리'라는 주제에 대해 총 5차시의 모형 구성 프로그램을 개발하였다. 경기도 남녀 공학 중학교 2학년 3개 반 80명의 일반 학생과 20년 경력의 현직 과학 교사가 2주간 개발된 프로그램에 함께 참여하였으며, 학생들에게 수업의 어떤 점이 좋거나 어려웠는지, 이 수업을 친구에게 추천하고 싶은지를 질문하였다. 수업 후 95.8%의 학생이 구조 규칙을 사용한 모형 이상의 과학적 모형을 구성하였다. 학생들의 응답을 살펴보면 원리를 찾아내거나 친구들을 이해시키기가 어려웠지만 이론으로 이해하기 어려웠던 것을 실험을 통한 모형 수정 과정을 통해 이해하게 되었고, 학급 친구들끼리 경쟁자가 아닌 동반자가 된다는 점이 좋았다는 등의 응답이 나타났다. 참여 학생 중 92.5%가 본 프로그램을 보통이상으로 친구에게 추천하겠다고 응답하였다. 개발된 프로그램은 학교현장에 적용되어 학생의 모형 구성 능력 및 사회적 구성 능력의 향상에 기여할 것으로 기대한다.