본 연구에서는 레이놀즈 응력모델을 비롯해 Hassid와 Poreh의 1-바정식 모델 과 K-.epsilon.모델을 사용해 난류 쿠에트 유동을 해석하였다. 특히, 레이놀즈 응력모델의 경우에는 단순구배 확산모델(simple gradient diffusion model)과 Hanjalic과 Launder 의 확산모델 및 Dekeyser와 Launder의 확산모델등 세종류의 확산모델을 사용해 계산결 과를 비교하였다.
본 연구에서는 디지털 융합 기술의 대표적인 제품이라 할 수 있는 카메라폰을 대상으로 전통적인 확산모델인 TAM을 비롯한 수용-확산모델과 최근 Shih and Venkatesh(2004)에 의해 제시된 사용-확산 모델의 비교를 통해 디지털융합제품의 확산과정을 규명하였다. 수용-확산 모델을 적용한 분석결과에서는 관찰가능성, 인지된 유용성, 혁신성, 상대적 이점 등이 재구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사용-확산 모델을 적용한 분석결과에서는 기술정교성과 만족, 혁신성과 상대적 이점 등이 재구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 신제품 확산과정에 대한 소비자 관점에서의 이론적 모형에 있어서 주류를 이루고 있는 TAM을 비롯한 수용-확산 모델이 카메라폰과 같은 디지털 융합기술의 확산에도 적용될 수 있음을 시사하고 있다. 또한 기존 제품의 사용을 통해 형성된 기술적 정교성과 만족을 중심으로 하는 사용-확산모델이 디지털 융합 제품 확산에 보다 설득력을 지니고 있음을 보여주고 있다.
산업이 발달함에 따라 대기 환경의 중요성이 강조되면서 대기 확산 모델을 이용하여 오염물질의 영향을 파악하는 일이 많아졌다. 그러나 대기 확산 모델은 수치계산으로 나온 값으로 자연현상의 모든 영향을 파악하기 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 대기 확산 모델이 자연현상을 어느 정도 반영하는가를 평가하기 위해서는 추적자 물질을 이용하여 대기 오염물질의 확산 농도를 측정한 실측자료를 통하여 기존 모델을 평가하고 개선하는 것이 일반적인 방법이다. (중략)
국내 Westinghouse형 및 CE형 가압 경수로의 Non-LOCA 및 성능 분석을 수행할 수 있는 범용 전산 코드 TASS 1.0 코드를 한국원자력연구소에서 개발하였다. TASS 1.0의 노심 출력 계산은 Point Kinetics 모델과 1차원 확산 모델이 함께 내장되어 있어 축방향 출력 분포가 변하는 반응도 관련 사고 및 주증기관 파단 사고들에 대해서는 1차원 확산 모델을 사용하여 노심의 출력 계산이 가능하도록 개발되었다. 1차원 확산 모델의 적용 가능성 및 효과를 평가하기 위하여 Westinghouse형 발전소인 고리 3호기 7주기 및 CE형 발전소인 영광 3호기 1주기 전출력 제어봉 인출 사고에 대한 비교 분석 계산을 수행하였다. 비교 분석 계산 결과 1차원 확산 모델이 Point Kinetics 모델에 비해 DNBR 관점에서 보다 많은 운전 및 열적 여유도를 확보함이 판명되어 반응도 관련 사고 해석에서의 TASS 1.0 1차원 확산모델의 개선 효과를 입증하였다.
원자력시설의 비상사태시 대기중으로 방출된 방사성 물질로부터 주변 주민 및 환경이 받는 영향을 신속·정확하게 평가하고 그 피해를 최소화하기 위해 실시간 방사선 피폭해석 시스템을 개발하였다. 수립된 대기 확산모델의 검증 및 정확도 향상을 위하여 야외 확산실험이 수행되었다. 대기 확산모델의 계산결과와 실험을 통하여 관측된 추적자 가스의 농도 분포를 상호 비교한 바 어느 정도 일치하고 있었다. 그러나 일부 경우에서는 관측된 농도값과 계산된 농도값이 차이를 보이고 있는데, 이는 실험 대상 지역에서 충분한 기상 관측을 수행하지 못하여 시간에 따른 풍속의 변화를 확산모델에 자세히 반영하지 못하였기 때문이었다.
본 연구에서는 유한체적법과 함께 비정렬 격자(Unstructured Grid) 를 채택한 SELFE 모델을 기반으로 운영되는 유출유 확산모델을 개발하였다. 모델의 적용성을 검토하기 위해 미극 오레건주 콜롬비아 강의 유출유 모델링에 적용하였으며 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 앞으로 이 모델은 하천, 호수 및 해양을 포함한 다양한 수계에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
확산 모델의 선정은 도시, 임해 산악 지역, 임해 평야지역, 계곡지역, 분지지역 등 각 지형에 대해 계절별, 오염물질별, 평균화시간별로 적절성이 있어 보이는 여러 경쟁모델들을 적용해 보고 그 중에서 실측결과에 가장 근접하는 계산치를 제공하는 모델을 선정해야 한다. 특히 Dioxin등 독성물질들에 대해서는 대부분의 해석학적 확산모델들을 적용하기 곤란한 저풍속, 풍향요동(Meandering) 조건시 등에도 단시간 평균농도 계산치의 정확도가 높은 모델들을 선정하는 것이 중요하다(박옥현 등, 1999). (중략)
ACI life-365 기준확산계수 모델은 NT build 443 방법에 의한 시험 결과들로부터 만들어졌다. 이 방법은 침지기간 동안의 시간평균 확산계수를 구하는 방법이므로 ACI에서는 침지기간 동안의 시간평균 확산계수를 기준확산계수로 정의한 것이다. ACI 모델에서는 재령에 따른 감소효과를 지수함수 형태로 표현하고 있으므로 이를 고려한 ACI 기준확산계수 모델의 수정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 염소이온 노출개시기를 고려한 확산방정식의 해석해를 유도하고, 이를 사용하여 NT build 443 방법의 시간평균 확산계수를 기준재령의 확산계수로 변환하였다. 연구결과 life-365 기준확산계수 모델은 기존 값 보다 10% 정도 증가되고 수정되어야 함을 밝혔으며, 이에 따라 NT build 443 방법과 NT build 492 방법의 기존관계를 수정하여 내구수명 평가에 이용할 수 있도록 하였다. JCI 확산계수모델과 ACI 확산계수모델의 직접적인 비교를 위하여 JCI 확산계수모델에 대응하는 기준확산계수를 유도하였으며, 이를 통해 JCI 모델보다 ACI 모델이 더 보수적인 결과를 나타내는 것을 확인하였다.
단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.
포수상태(包水狀態)의 루부라참나무(Quercus rubra) 시험편을 3가지 등온조건(等溫條件)에서 건조한 결과를 비정상상태(非正常狀態)의 확산(擴散)모델로 추정한 결과와 비교하였다. 표면이 충분히 젖은 상태인 건조초기에는 불안정(不安定)한 확산현상(擴散現象)이 관찰되었으나, 함수율(含水率)별 건조속도의 변이를 Fick's의 확산법칙과 비교할 때 유사한 형태를 보였다. 실험에서 얻은 건조조건별 건조곡선은 확산모델의 수치해석(數値解析) 결과와 거의 일치하였으며, 같은 평위함수율(平衛含水率) 조건에서 건조온도의 증가는 목재표면 보다 내부의 함수율 변화에 더 크게 영향하여 결과적으로 낮은 온도에서의 건조조건이 목재 내의 수분경사(水分傾斜)를 급하게 하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구를 통해 목재 건조 중의 내부에 발생하는 수분경사를 추정하는데 비정상상태의 확산모델이 모든 함수율 범위에 걸쳐 유용하게 사용될 수 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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