• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.58 no.3
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• pp.158-166
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• 2021

In this paper, a numerical analysis technique using a body force model is investigated to estimate the available net thrust of multi-pod-driven ice-breaking vessels under bollard pull and overload conditions. To employ the body force model in present flow simulations, drag and thrust components acting on the pod unit are calculated by using Propeller Open Water (POW) test data. The available net thrusts according to the direction of operation are evaluated in both bollard pull and overload conditions under deep water. The simulation results are compared with the model test data. The available net thrusts, calculated by the present analysis for ahead operating modes at 3~6 knots which are typical speeds of the target vessel in arctic field, are agreed well with the model test results. It is also found that the present result for astern operating mode appears approximately 6 % larger than the model test result. In addition, the available net thrusts are calculated under the both operating conditions accompanied by shallow water effects, and the main cause of the difference is studied. Based on the result of the present study, it is confirmed that the body force model can be applied to the performance evaluation of multi-pod propulsion system and the main engine selection in early design stage of the vessel.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.4
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• pp.213-221
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• 2021

In this paper, we suggest the Deep Neural Network Model System for predicting results of the match of 'League of Legends (LOL).' The model utilized approximately 26,000 matches of the LOL game and Keras of Tensorflow. It performed an accuracy of 93.75% without overfitting disadvantage in predicting the '2020 League of Legends Worlds Championship' utilizing the real data in the middle of the game. It employed functions of Sigmoid, Relu and Logcosh, for better performance. The experiments found that the four variables largely affected the accuracy of predicting the match --- 'Dragon Gap', 'Level Gap', 'Blue Rift Heralds', and 'Tower Kills Gap,' and ordinary users can also use the model to help develop game strategies by focusing on four elements. Furthermore, the model can be applied to predicting the match of E-sports professional leagues around the world and to the useful training indicators for professional teams, contributing to vitalization of E-sports.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.59 no.6
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• pp.423-431
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• 2022

In this paper, the results of Planar Motion Mechanism (PMM) test for a 1/15 scaled model of the MARIN Joubert BB2 submarine is dealt with to derive the maneuvering coefficients for surface condition. For the depth of surface navigation, the top of the sail was exposed 0.46 m above the water surface in the model scale, and it corresponds to 6.9 m in the full scale. The resistance and self-propulsion tests were conducted, and the model's self-propulsion point was obtained for 1.328 m/s, which corresponded to 10 knots in the full scale. The maneuvering tests were performed at the model's self-propulsion point, and the maneuvering coefficients were obtained. Based on the maneuvering coefficients, a turning simulation was performed for starboard 30 degree of stern fins. The straight-line stability and control effectiveness in the horizontal plane were analyzed using the maneuvering coefficients and compared with the appropriate range. For the analysis of the neutral fin angle of the X-type stern fin, the stern fin test with drift angles was carried out. As a result, the flow straightening effect at lower and upper parts of the stern fin was discussed.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.22 no.9
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• pp.334-342
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• 2022

Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.37 no.5
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• pp.80-88
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• 2022

The Korean nuclear industry had developed the SPACE (Safety and Performance Analysis Code for nuclear power plants) code, which adopts a two-fluid, three-field model that is comprised of gas, continuous liquid and droplet fields and has the capability to simulate three-dimensional models. According to the revised law by the Nuclear Safety and Security Commission (NSSC) in Korea, the multiple failure accidents that must be considered for the accident management plan of a nuclear power plant was determined based on the lessons learned from the Fukushima accident. Generally, to improve the reliability of the calculation results of a safety analysis code, verification is required for the separate and integral effect experiments. Therefore, the goal of this work is to verify the calculation capability of the SPACE code for multiple failure accidents. For this purpose, an experiment was conducted to simulate a Control Element Drive Mechanism (CEDM) break with a safety injection failure using the ATLAS test facility, which is operated by Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI). This experiment focused on the comparison between the experiment results and code calculation results to verify the performance of the SPACE code. The results of the overall system transient response using the SPACE code showed similar trends with the experimental results for parameters such as the system pressure, mass flow rate, and collapsed water level in component. In conclusion, it can be concluded that the SPACE code has sufficient capability to simulate a CEDM break with a safety injection failure accident.

• Journal of Powder Materials
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• v.29 no.6
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• pp.459-467
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• 2022

Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.4
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• pp.59-68
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• 2010

Piping, a common form of internal embankment erosion, is caused by progressive movement of soil particles through an embankment. The phenomenon commonly occurs with precursory signs of development of fractures in dam structures, but also occurs without any noticeable signs in dams that showed satisfactory dam performance for several years, due to dissolution of soluble material in an embankment. While piping accounts for nearly 50% of the causes for dam failure, few studies have been made for systematic evaluation of the phenomenon. In this study, we attempted to monitor the changes in electrical resistivities of fill-dam material while a saddle dam is dismantled for the construction of emergency spillways of Daechung dam. Two artificial subhorizontal boreholes were drilled into the embankment structure to simulate piping along the two artificial flow channels. Monitoring of changes in electrical resistivity showed an increase in resistivity values during piping. Thus, the investigation of resistivity over time could be an effective method for piping prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.288-288
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• 2021

수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.375-375
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• 2022

수리권(水利權, Water Right)은 특정인이 하천의 물을 계속적, 배타적으로 사용하는 권리로서, 국내에서는 민법 제231조 "공유하천의 연안에서 농, 공업을 경영하는 자는 이에 이용하기 위하여 타인의 용수를 방해하지 아니하는 범위 내에서 필요한 인수를 할 수 있다." 라는 규정을 통해 공유하천 용수권을 인정하면서, 동법 제234조 "전 3조의 규정은 다른 관습이 있으면 그 관습에 의한다." 라는 조항을 통해 관습에 의한 즉, 관행 수리권을 인정하고 있다. 또한, 하천법 제50조 "생활·공업·농업·환경개선·발전·주운(舟運) 등의 용도로 하천수를 사용하려는 자는 대통령령으로 정하는 바에 따라 환경부장관의 허가를 받아야 한다." 라는 규정을 통해 허가 수리권을 규정하고 있다. 이와 같이 국내의 경우 수리권에 대하여 공용하천 용수권, 관행수리권 및 허가수리권이 혼재되어 있어 지역 간의 물 분쟁이 심화되어 가고 있는 상황에서 수리권의 정립 필요성이 절실해지고 있지만, 제도적 연구와 더불어 이를 뒷받침 해줄 수문학적 연구가 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 동진강 유역을 대상으로 수정 3단 TANK 모형을 적용하여 자연하천유량 산정하였고, 수리권 분석모형인 WRAP(Water Rights Analysis Package, WRAP)을 이용하여 수리권 분석을 수행하였다. 또한 섬진강댐의 방류조건 및 유역내 물 이용조건에 따른 시나리오를 구성하여 하천유지유량의 변화를 모의하였다. 시나리오 적용에 따른 대표지점의 조절하천유량을 모의한 결과 시나리오3, 시나리오4, 시나리오5(비관개기기간 동안 용수 추가확보를 통한 증가방류)에서 하천유지유량이 상대적으로 많아지는 것으로 모의되었다. 또한, 시나리오1, 시나리오2(유역내 저수지 방류량을 연중 일정량 공급)방안도 관개기와·비관개기 기간에 대표지점의 하천유지유량 증가에 효과가 있는 것으로 평가되었다. 연구 대상기간의 대부분은 수리권 목표량을 만족하였지만, 갈수년에 해당하는 2017년의 경우에는 용수 확보량이 가장 많은 시나리오5를 적용한 경우에도 수리권 전환량 및 하천유지유량의 부족이 발생하는 것으로 모의되었다. 유역내 수리권 우선순위의 변경을 통한 유량의 변화를 모의하기 위하여 2017년을 대상년도로 모의해본 결과 연구대상지역의 하류에 위치하고 있는 농업용보에서의 수리권을 후순위로 두었을 때, 대표지점에서 가장 많은 양의 유량을 확보하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.307-307
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• 2022

최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R² 0.868, RMSE 66.23 m³/s, MAE 16.45 m³/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.