• Defense and Technology
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• no.8 s.282
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• pp.46-55
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• 2002

지난 7월호에서는 COCOMO 모델, 기능점수모델, PRICE-S모델, 일반 COSDES 모델 등의 무기체계 S/W 개발비용 산정모델들을 조사 및 분석하여 제시하였다. 이번 8월호에서는 무기체계 소프트웨어 개발비용산저에 영향을 미치는 요소를 기존의 '한소협' 모델, PRICE-S 모델, 기능점수 모델, COCOMO 모델 등 여러 소프트웨어 개발비용 산정모델을 참고 후 무기체계의 특성을 고려하여 식별하였다. 또한 식별된 요소들을 '한소협' 모델의 절차와 방법에 따라 무기체계 소프트웨어의 스텝 수 산정 영향요소, 환경요인 보정계수 영향요소, 제경비 및 기술료 산정 영향요소들을 식별하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.247-247
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• 2022

제트류는 복잡한 흐름 중 하나로 다양한 크기의 에디가 다양한 운동량을 가지고 있다. 이러한 제트류를 구현하기 위해서는 난류 운동 에너지 등 제트류의 특성을 잘 반영하여야 한다. 제트를 구현하기 위해서는 수리학적 모델, 현장 실험 등 많은 방법이 있으며, 본 연구에서는 상대적으로 공간, 시간적 비용이 적게 드는 수치해석 방법을 사용하여 연구를 진행하였다. 대표적인 수치해석방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있다. RANS는 시간 평균 흐름 특성만 산출하며 제트의 복잡성을 재현하는 데 한계가 있어, 본 연구는 DNS와 LES 모델을 이용하여 제트류를 구현하는 것에 초점을 맞추었다. DNS는 해당 격자에서 발생하는 모든 에디를 직접 해석 때문에 난류 모델링이 필요하지 않지만, 많은 수의 그리드가 필요하여 수치해석 시 소요시간이 긴 편이다. LES는 대규모 에디는 직접 해석하지만 일정 크기 이하의 소용돌이를 해석하기 위해서 모델이 필요하다. 따라서 서브 그리드 모델에 따라 약간 다른 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 LES의 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 신경망 모델로 학습한 DNS 결과를 활용하는 방법을 제안한다. 우선 DNS와 LES 모델을 사용하여 에너지 스펙트럼을 비교하여 서브 그리드 모델이 시작하는 파수를 찾는다. 이후 특정 파수 아래의 작은 에디를 모사할 적절한 신경망 모델을 결정하여 DNS의 작은 에디를 신경망 알고리즘이 모사할 수 있도록 학습시킨다. 이후 기존 서브 그리드 모델을 사용하지 않고 학습된 신경망 알고리즘을 사용한 LES 모델이 모사한 제트류와 실제 DNS 모델을 사용한 제트류를 비교 및 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.268-271
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• 2006

본 논문은 S/W 아키텍처 일반 모델 및 무기체계 S/W 특징을 분석하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다. 이를 위해 먼저 4+1 View 모델, SEI 모델, Siemens 모델, RM-ODP 모델, Rational ADS 모델을 분석하고 무기체계 임베디드 S/W 특징을 분석하여 품질속성을 추출한다. 그런 다음 품질속성 측정매트릭스를 작성하여 품질속성 추출자료를 매핑하고 최종적으로 필수 이해당사자 관점에서 최종 평가하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.226-226
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• 2023

하천유량, 댐유입량 등을 예측하기 위해 다양한 Long Short-Term Memory (LSTM) 방법들이 활발하게 적용 및 개발되고 있다. 최근 연구들은 s2s (sequence-to-sequence), Attention 기법 등을 통해 LSTM의 성능을 개선할 수 있음을 제시하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 LSTM-s2s와 LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델을 구축하고, 시간 단위 자료를 사용하여 유입량 예측을 수행하여, 이의 실제 댐 운영에 모델들의 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 소양강댐 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 데이터를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 최적 시퀀스 길이를 결정하기 위해 R², RRMSE, CC, NSE, 그리고 PBIAS을 사용하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 전반적으로 성능이 우수했으며, attention 첨가 모델이 첨두값 예측에서도 높은 정확도를 보였다. 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량 패턴 모의에는 한계가 있었다. 시간 단위 예측의 한계에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 추가한 모델은 향후 댐유입량 예측에 활용될 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2002.03b
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• pp.61-68
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• 2002

GIS와 하천수질 모델링과의 연계에 관한 연구는 점점 많아지고 계속되고 있는 실정이다. 그러나 해양모델링과 GIS와 연계한 연구는 많지 않다. 이번 연구에서는 해양모델을 GIS와 연계하는 측면을 고려해 보았다. 해양모델 중에 해수유동에 관한 모델 POM(princeton Ocean Model)을 선정하여 해양모델의 구동을 위해 자료를 만드는 것과 결과물을 도시하는 데 있어서 GIS를 사용한다. 그래서 기존의 해양모델을 사용하는 측면에서의 편이성을 도모하고, 또한 해양모델의 구동을 위해 자료 만드는 측면에서 정확성을 높이게 한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.103-112
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• 1988

In this study, the earthquake response of building structures with foundation uplift was investigated. The Winkler foundation model and two-spring model are widely used to represent the interaction between foundation mat and soil. While the analysis using the Winkler foundation model results in more accurate prediction, it requires a complex procedure and longer computation time. In this study, an equivalent two-spring model(S model) is proposed. The S model can represent the Winkler foundation model more accurately and the analysis using the S model is simpler and more effective. The S model is derived by simplifying the nonlinear moment-rotation relationship of foundation mat. The dynamic responses predicted by the S model gave a good agreement to those of the Winkler foundation model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.7
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• pp.495-504
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• 2022

With the recent development of artificial intelligence, a Long Short-Term Memory (LSTM) model that is efficient with time-series analysis is being used to increase the accuracy of predicting the inflow of dams. In this study, we predict the inflow of the Soyang River dam, using the LSTM model with the Sequence-to-Sequence (LSTM-s2s) and attention mechanism (LSTM-s2s with attention) that can further improve the LSTM performance. Hourly inflow, temperature, and precipitation data from 2013 to 2020 were used to train the model, and validate and test for evaluating the performance of the models. As a result, the LSTM-s2s with attention showed better performance than the LSTM-s2s in general as well as in predicting a peak value. Both models captured the inflow pattern during the peaks but detailed hourly variability is limitedly simulated. We conclude that the proposed LSTM-s2s with attention can improve inflow forecasting despite its limits in hourly prediction.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.2 s.74
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• pp.49-60
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• 2002

소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법에 대한 분석 결과와 기타 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.34 no.1
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• pp.9-18
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• 2010

There are two kinds of models in two-phase pressured drop; homogeneous flow model and separated flow model. Many previous researchers have developed correlations for two-phase pressure drop in a microchannel. Most correlations were modified Lockhart and Martinelli's correlation, which was based on the separated flow model. In this study, experiments for adiabatic liquid water and nitrogen gas flow in rectangular microchannels were conducted to investigate two-phase pressure drop in the rectangular microchannels. Two-phase frictional pressure drop in the rectangular microchannels is highly related with flow regime. Homogeneous model with six two-phase viscosity models: $Owen^{(21)}$'s, $MacAdams^{(22)}$'s, Cicchitti et ${al.}^{(23)}$'s, Dukler et ${al.}^{(24)}$'s, Beattie and ${Whalley}^{(25)}$'s, Lin et ${al.}^{(26)}$'s models and six separated flow models: Lockhart and $Martinelli^{(27)}$'s, ${Chisholm}^{(31)}$'s, Zhang et ${al.,}^{(15)}$'s, Lee and ${Lee}^{(5)}$'s, Moriyama and ${Inue}^{(4)}$'s, Qu and $Mudawar^{(8)}$'s models were assessed with our experimental data. The best two-phase viscosity model is Beattie and Whalley's model. The best separated flow model is Qu and Mudawar's correlation. Flow regime dependency in both homogeneous and separated flow models was observed. Therefore, new flow pattern based correlations for both homogeneous and separated flow models were individually proposed.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.4
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• pp.457-465
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• 2010

In this study, a Taylor series (T-S) model based on the Arrhenius, McVetty, and Monkman-Grant equations was developed using a mathematical analysis. In order to reduce fitting errors, the McVetty equation was transformed by considering the first three terms of the Taylor series equation. The model parameters were accurately determined by a statistical technique of maximum likelihood estimation, and this model was applied to the creep data of alloy 617. The T-S model results showed better agreement with the experimental data than other models such as the Eno, exponential, and L-M models. In particular, the T-S model was converted into an isothermal Taylor series (IT-S) model that can predict the creep strength at a given temperature. It was identified that the estimations obtained using the converted ITS model was better than that obtained using the T-S model for predicting the long-term creep life of alloy 617.