• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.91-99
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• 2014

The common-rail injectors are the most critical component of the CRDI diesel engines that dominantly affect engine performances through high pressure injection with exact control. Thus, from now on the advanced combustion technologies for common-rail diesel injection engine require high performance fuel injectors. Accordingly, the previous studies on the numerical and experimental analysis of the diesel injector have focused on a optimum geometry to induce proper injection rate. In this study, computational predictions of performance of the diesel injector have been performed to evaluate internal flow characteristics for various needle lift and the spray pattern at the nozzle exit. To our knowledge, three-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model of the internal flow passage of an entire injector duct including injection and return routes has never been studied. In this study, major design parameters concerning internal routes in the injector are optimized by using a CFD analysis and Response Surface Method (RSM). The computational prediction of the internal flow characteristics of the common-rail diesel injector was carried out by using STAR-CCM+7.06 code. In this work, computations were carried out under the assumption that the internal flow passage is a steady-state condition at the maximum needle lift. The design parameters are optimized by using the L16 orthogonal array and polynomial regression, local-approximation characteristics of RSM. Meanwhile, the optimum values are confirmed to be valid in 95% confidence and 5% significance level through analysis of variance (ANOVA). In addition, optimal design and prototype design were confirmed by calculating the injection quantities, resulting in the improvement of the injection performance by more than 54%.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.64-73
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• 2014

본 연구에서는 철골 골조 구조물의 안전성 모니터링을 위하여 계측한 변형률을 통해 구조물에 작용한 하중을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 시스템 식별 연구에서 구조물의 강성 등을 변수화한 것과는 다르게, 본 연구에서는 구조물에 작용한 하중과 이로 인해 구조물에 발생하는 변형률 간의 관계를 행렬로 정의하고, 이 행렬 및 작용한 하중을 변수화 한다. 계측한 변형률과 변수를 통해 추정한 변형률 사이의 차이를 오차함수로 설정하고 이를 최소화시키기 위해 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘을 적용한다. 구해진 변수와 계측 변형률을 통해 작용한 하중을 식별하고 구조물의 하중 변화 시 미계측 지점의 응답을 추정한다. 본 연구에서 제안하는 하중 식별 알고리즘을 검증하기 위해 3차원 철골 골조 구조물의 정적 가력 실험을 수행하였고, 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 낮은 오차 수준으로 식별할 수 있었다. 또한, 하중 조건 변화 시, 계측한 변형률을 통해 모니터링 대상이 되는 미계측 지점의 변형률을 0.17~3.13%의 오차 범위로 추정하였다. 본 연구가 제안하는 식별법이 철골 구조물의 보다 현실적인 안전성 모니터링에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

• 공업화학
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• 제24권6호
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• pp.656-662
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• 2013

원자력발전소의 2차 계통수 중에 존재하는 철산화물(magnetite)은 열전달 튜브의 표면에 침착(fouling)되어 열전달 성능을 떨어뜨리거나 부식을 유발한다. 이와 같은 문제를 방지하기 위해, 원전 2차 계통수 중에 고분자 분산제(polymeric dispersant) 주입을 통해 철산화물의 분산 안정성 향상을 도모하는 연구를 수행하였다. 카르복실기(-COOH, carboxyl group)를 함유한 3종의 음 이온성 고분자(PAA, PMA, PAAMA)를 선정하였으며, 이들에 농도변화(1~1000 ppm)에 의한 마그네타이트 분산 특성을 평가하기 위해 침강시험, 투과율 측정, 입도 측정, 제타전위 측정을 수행하였다. 고분자 분산제는 수용액 중 철산화물 분산안정성에 큰 영향을 미쳤다. 분산제가 주입되면 분산 안정성이 향상되는 경향을 보였으나, 분산제 농도 증가에 따라 마그네타이트의 분산 안정성이 선형적으로 비례하여 증가하지 않았다. 이는 임계 분산제 농도 이상에서는 철산화물 사이의 응집(agglomeration)이 발생하기 때문인 것으로 사료된다. 분산안전성 향상 효과는 분산제-철산화물의 농도비(ppm, 분산제/마그네타이트)가 0.01~0.1 범위에서 현저하였다. 분산제 주입을 통한 철산화물 제거 효과를 최대화하기 위해서는 적용 환경 특성, 철산화물 농도, 분산제 농도 및 철산화물-분산제 농도비의 최적화가 필요한 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제38권1호
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• pp.29-36
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• 2013

CR과 DR 장비에서 팬텀을 이용하여 선량과 노출지수(exposure index, EI)의 변화를 관찰하고 처리된 영상에서 NSR(noise to signal ratio)과 CNR (contrast to noise ratio)을 측정하여 디지털 시스템에서 방사선량을 최적화하기 위한 인자들 간의 상관관계를 알아보고자 하였다. EI와 입사표면선량(entrance surface dose, ESD)는 CR과 DR 장비에서 모두 주어진 선량의 증가에 따라 비례하여 증가하였다. 적정범위 내 EI 산출시 CR의 경우 DR 보다 더 많은 선량이 요구되었으나 두 시스템에서 모두 EI 지표는 노출인자인 kVp, mAs의 증가에 대해 선형으로 비례하여 증가하였다. 특히, 검출기 효율이 우수한 DR 시스템에서는 선량 변화에 대해 더 안정된 감도를 나타내었고, 최소의 선량증가에도 영상의 유용한 대조도를 형성하여 화질의 향상에 쉽게 도달할 수 있었다. 이는 검출기 흡수선량과 밀접한 관련이 있는 EI 지표의 정확성을 예측 가능하게 하였다. EI의 물리적 특징과 영상평가를 위한 NSR 측정은 DR 시스템에서 CR 보다 더 낮은 NSR이 나타났으며 CR에서는 6 mAs이상의 관전류에서는 관전압의 값에 따른 영향이 상대적으로 적었다. 본 연구 결론은 디지털 시스템 검출기의 흡수선량 측정의 지표인 EI는 노출인자와 선형비례관계에 있었고 EI가 제조사에서 제공한 범위 내에 존재할 때 그 EI 지표가 우수할수록 최적의 영상화질을 얻을 수 있었다. 또한 디지털 방사선 영상 기술에서 EI의 물리적 특징의 활용은 실제 임상에서 영상의 화질향상에 도움을 주고 검출기의 품질관리를 통하여 환자의 불필요한 피폭선량을 줄이는 데 많은 기여를 할 수 있을 것이다.

• 전기화학회지
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• 제21권2호
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• pp.28-38
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• 2018

복합전극의 결착특성은 리튬이차전지의 장기신뢰성 확보와 고에너지밀도 구현을 위한 중요한 물성임에도 불구하고, 측정 기술의 한계로 관련 연구가 제한적이었다. 하지만, $1{\sim}1000{\mu}m$ 두께의 코팅층을 절삭 및 박리하면서 결착특성을 측정할 수 있는 SAICAS(Surface And Interfacial Cutting Analysis System)란 장비의 출현으로 전극 결착특성 연구가 활발해지고 있다. 따라서, 본 총설에서는 SAICAS를 이용한 복합전극의 결착특성 분석 원리 및 측정 방법뿐만 아니라, Peel Test와 같은 기존 결착특성 분석 방법과 비교함으로써 SAICAS를 이용한 분석 방법의 신뢰성 검증 결과를 제시한다. 또한, 전극 설계의 최적화, 신규 바인더 도출 연구, 복합전극 내 바인더 분포 등의 연구에서 SAICAS가 적용된 사례를 소개한다. 이를 통해 SAICAS를 이용한 분석 방법이 리튬이차전지용 복합전극의 결착특성 분석에 용이하게 적용될 수 있음을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.727-739
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• 1998

일반적으로 저수지 최적운영의 목적은 한정된 수자원을 여러 목적으로 최적 분배하여 얻는 이익의 최대화와, 홍수 발생으로 인한 과잉 수량을 안전하게 배제시킴으로써 홍수 취약지역의 피해를 최소화시키는 것으로 구분할 수 있다. 저수지 운영에 대한 연구사를 고찰해 볼 때, 지난 수십 년간 첫 번째 영역에 연구가 집중되었음을 알 수 있다. 본 연구의 목적은, 충주 저수지의 홍수조절을 위한 저수지 최적운영의 방법론 개발에 중점을 두고, 하류 홍수피해 최소화와 댐 안전도 및 상류 홍수피해 최소화의 상충되는 목적들이 타협되는 최적 운영정책 수립을 위한 최적화 모형의 개발에 있다. 본 목적 달성을 위해 (1)HYMOS를 이용한 수문자료 검증, (2)강우-유출 호명과 SOBEK 1차원 부정류 홍수추적 모형의 간접결합을 통한 하류 홍수피해 평가 모형의 구성, (3)인공신경망 기법을 이용한 하유 홍수피해 평가 모형의 복제, (4)저수지 최적화모형 개발의 순차적 절차로 연구가 수행되었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권5호
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• pp.295-301
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• 2009

연안 도서지역의 연결 도로망 확충, 물류시스템의 최적화를 위한 우회 도로의 직선화 등에 따른 해상교량의 건설이 활발하게 추진되고 있다. 사회 기반시설인 해상교량 건설의 필요성 및 타당성에 대해서는 사회적으로 충분한 공감대가 이루어지고 있느나, 해상교량의 위치 및 적정 규모에 대해서는 선박의 통항안전보다는 여전히 경제성의 원칙에 무게를 두고 건설되는 경우가 많다. 본 연구에서는 해상교량의 건설에 있어서 이해당사자간의 사회적인 마찰이 반복되어 왔던 근본적인 원인인 해상교량의 위치 및 적정 규모는 항로의 설계 기준, 국내 해상교량 설계 현황, 해양사고 조사, 해상이용자 설문조사 등의 분석을 통해 각 요소별 최소 기준을 검토하여 선박의 통항안전에 필요한 기준을 도출하였다. 해상교량의 적정 규모에 대한 설계 기준이 없는 군내 실정을 고려할 때 해상교통안전 측면에서 제시된 설계 기준은 향후 교량의 설계 시 초기단계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.