• 대한기계학회논문집A
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• 제36권11호
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• pp.1305-1310
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• 2012

제품의 성능은 시스템에 작용하는 환경인자, 재료 물성치와 같은 잡음인자의 변동에 큰 영향을 받는다. 제품의 성능을 위해서, 이러한 잡음인자의 변동에 따른 영향을 줄이는 것이 필요한데 이를 강건설계라 한다. 하지만 기존의 강건설계는 잡음인자의 변동이 아닌 설계변수의 변동을 중요하게 생각했다. 또한 변수와 인자의 분포를 정규분포로 가정해야 하는데 이는 실제 잡음인자의 분포와 맞지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 비 정규분포의 잡음인자의 분포를 고려하는 강건최적설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 추정된 잡음인자의 비 정규분포 변동을 고려할 수 있다. 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위해 공학예제로 심해저 망간 채집장치의 강건설계를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.23-23
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• 2019

본 연구의 목적은 아시아-태평양 지역을 대상으로 위성영상 기반 고해상도의 신뢰성이 있고 쉽게 접근할 수 있는 강수 자료를 제공하는 데 있다. 본 연구에서 개발한 기후 관리 시스템은 총 3가지의 위성자료(원시위성자료, 편의보정한 위성자료, 공간상세화한 위성자료)를 제공한다. 위성자료의 공간해상도는 $0.1^{\circ}$, $0.05^{\circ}$이며, 시간해상도는 1 day이다. 비교적 신뢰성이 높은 기후 자료가 구축된 한반도를 대상으로 위성영상 편의보정, 공간상세화 기법을 검증하고, 개발한 기법을 아시아-태평양에 위치한 바누아투에 적용하여 기후 자료를 생산하였다. 원시위성자료는 TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) 위성과 GPM (Global Precipitation Mission) 위성을 사용하여 구축하였다. 편의보정은 GRA-IDW (Geographical Ratio Analysis-Inverse Distance Weighted), GRA-Kriging, QM (Quantile Mapping) 기법을 검토하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 개발하고 이 중 최적의 결과를 보여주는 GRA-IDW 기법을 최종적으로 선정하였다. 공간상세화는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 선정하여 수행하였다. 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔다. bias 값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 최종적인 편의보정 기법으로 GRA-IDW 기법을 선정하여 편의보정한 위성자료를 생산하였다. 공간상세화한 위성자료를 검증한 결과를 앞서 분석한 원시위성자료, 편의보정한 위성자료와 비교하면, 공간상세화를 수행하기 전보다 상관계수는 다소 작아지고, RMSE는 커지는 것으로 나타나나 그 차이가 크지 않아 공간상세화한 위성자료를 응용분야에 직접 사용할 수 있을 것으로 분석된다. 본 연구를 통해 개발된 기법을 활용하면 아시아-태평양에 신뢰성 있는 기후 관측 자료를 제공할 수 있다. 향후 본 연구에서 선정한 대상지역 이외에 기상관측소의 수가 희박하고 불균등하게 분포하고 있는 아시아-태평양 지역에 본 과업에서 개발한 시스템을 적용하여 신뢰성 있는 기후 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권6호
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• pp.33-43
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• 2021

A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.38-50
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• 2008

부지고유 지진 응답과 그에 따른 지진 재해는 지하 지질 및 지반 동적 특성에 따라 주로 영향을 받는다. 본 연구에서는 지진 응답의 신뢰성 높은 평가를 목적으로, 연구 영역을 포괄하는 확장 영역과 지표면의 지반-지식 자료 획득을 위한 추가 부지 방문 조사라는 새로운 개념을 도입하여 GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 개발하였다. 역사 지진 피해 기록이 많아 향후 지진 발생 가능성 높은 경주 지역에 대해 GIS 기반 GTIS를 구축하였다. 연구 지역인 경주를 대상으로 지반 특성 및 동적 물성을 대표하는 전단파속도($V_S$)를 평가하기 위한 종합적 지반 조사와 기존 지반 자료 수집을 실시하고 부지 방문 조사를 추가적으로 수행하였다. 경주 지역에 대한 GTIS 내에서 지구통계학적 크리깅 기법을 이용하여 지반 조사 자료로부터 연구 영역 전체의 공간 분포 지층과 $V_S$를 신뢰성 높게 예측하였다. GTIS 내에서 예측된 공간 지층 및 $V_S$를 토대로, 부지 효과에 따른 부지고유 지진 응답의 평가 지표인 부지 주기($T_G$)에 관한 지진 구역 지도를 경주 연구 지역에 대해 작성하였다. 경주의 공간 $T_G$ 분포 지도로부터 2 층에서 5 층 건물의 지진 취약도를 확인하였다. 본 연구에서는 GIS 기반 GTIS 내에서 $T_G$를 토대로 수행된 지진 구역화를 지진 재해 평가 및 저감을 위한 효율적 지역 대책 방안으로 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.175-194
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• 2014

본 연구는 낙동강 수계 내 청수성 부착조류(Achnanthes convergens)의 분포 특성을 기반으로 이들의 서식에 영향을 미치는 환경 및 서식 수변 요인 등을 규명함으로 실제적인 보전, 복원에 대한 기준 또는 준거 등의 정보를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 환경부 국립환경과학원에서 수행하고 있는 '수생태계 건강성 조사 및 평가(V)' 사업 자료 중 낙동강 대권역의 총 250개 지점을 대상으로 2012년 4월(1차)과 9월(2차)에 구축된 부착조류 및 이화학적 요인, 서식 수변환경 등의 결과들을 활용하였다. 또한, 각 환경요인들의 결과들을 연계시켜 Kriging, Hotspot, LISA 등의 공간분석을 실시하였으며, 특히 조사구간별 Achnanthes convergens의 출현이 10% 이상인 지점을 청정수역으로 구분하여 그 외 지역(비청정수역)과의 공간 특성들을 비교 분석하였다. 연구 결과, 낙동강 대권역 250개 구간 중 청수성 부착조류인 Achnanthes convergens가 10% 이상 우점종으로 출현한 구간은 1차 조사에서는 총 56개 지점으로 나타났으며, 2차 조사에서는 다소 적은 지점인 41개 지점으로 나타났다. 청정수역에 대한 물리 화학적 특성들을 분석한 결과, 모든 지표들이 청정수역에 비해 비청정수역에서 더 악화된 수질 특성을 가지는 것으로 나타났으며, 전기전도도(청정수역: 평균 $101.83{\mu}s/cm$, 비청정수역: 평균 $598.48{\mu}s/cm$)와 탁도(청정수역: 평균 1.95NTU, 비청정수역: 5.58NTU) 등은 최대 5배 이상 악화된 수질 특성을 보이는 것으로 나타났다. 낙동강 대권역 내 청정수역의 서식 수변 환경 특성을 분석한 결과, 자연적 종횡사주, 유속 다양성, 저질상태, 제방하안재료, 제외지 토지이용 등이 지표생물인 청수성 부착조류 Achnanthes convergens에 주요한 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. Hotspot 및 LISA 분석을 통해 Achnanthes convergens 높은 출현을 보여 청정수역으로 구분된 안동댐 상류, 임하댐 상류, 위천, 밀양강, 남강, 황강 등의 유역들은 Coldspot 및 LL 등급으로, 낙동강 본류 및 하류, 안동댐 하류, 금호강 유역 등은 Hotspot 및 HH 등급으로 분류되었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• 한국대기환경학회지
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• 제32권2호
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• pp.216-232
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• 2016

In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.717-726
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• 2016

고장차량의 대피, 급행열차 통과 시 완행열차의 대피, 주박 차량의 정차 등의 이유로 자기부상열차의 비상대피선은 반드시 필요하다. 자기부상열차용 비상대피선을 구현하는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫번째는 관절식 분기기를 이용하는 방식이고 두번째는 트레버스 분기기를 이용하여 차량을 적재한 상태에서 궤도를 이동시키는 방식이다. 현재 개발된 도시형 자기부상열차는 2량 1편성으로 구성되어 있으며 총 길이는 약 25m로 트레버스 분기기를 적용할 경우 약 30m의 길이 공간만을 필요로 하기 때문에 트레버스 분기기를 적용할 경우 공간적, 비용적 측면에서 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 구조적 안정성 확보 및 경량화를 위한 자기부상열차용 트레버스 분기기 최적설계를 진행하였다. 이를 위해 트레버스 분기기의 상면 콘크리트 매립부와 거더 높이를 설계변수로 선정하고 실험계획법, 크리깅 등의 최적화 기법을 적용하여 유한요소해석을 진행하였다. 최대 응력, 변형, 구조물 중량의 결과값 비교를 통해 구조적 안정성을 확보하면서 경량화할 수 있는 설계변수를 선정하고 재해석을 통해 해석 결과의 타당성을 입증하였다.

• 자원환경지질
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• 제28권3호
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• pp.199-211
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• 1995

The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.