• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권3호
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• pp.842-848
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• 2022

Parametric studies of heat transfer and fluid flow are very important research of interest because the design and operation of fluid flow and heat transfer systems are guided by these parametric studies. The safety of the system operation and system optimization can be determined by decreasing or increasing particular fluid flow and heat transfer parameter while keeping other parameters constant. The parameters that can be varied in order to determine safe and optimized system include system pressure, mass flow rate, heat flux and coolant inlet temperature among other parameters. The fluid flow and heat transfer systems can also be enhanced by the presence of or without the presence of particular effects including gravity effect among others. The advanced Generation IV reactors to be deployed for large electricity production, have proven to be more thermally efficient (approximately 45% thermal efficiency) than the current light water reactors with a thermal efficiency of approximately 33 ℃. SCWR is one of the Generation IV reactors intended for electricity generation. High Performance Light Water Reactor (HPLWR) is a SCWR type which is under consideration in this study. One-eighth of a proposed fuel assembly design for HPLWR consisting of 7 fuel/rod bundles with 9 coolant sub-channels was the geometry considered in this study to examine the effects of system pressure and mass flow rate on wall and fluid temperatures. Gravity effect on wall and fluid temperatures were also examined on this one-eighth fuel assembly geometry. Computational Fluid Dynamics (CFD) code, STAR-CCM+, was used to obtain the results of the numerical simulations. Based on the parametric analysis carried out, sub-channel 4 performed better in terms of heat transfer because temperatures predicted in sub-channel 9 (corner subchannel) were higher than the ones obtained in sub-channel 4 (central sub-channel). The influence of system mass flow rate, pressure and gravity seem similar in both sub-channels 4 and 9 with temperature distributions higher in sub-channel 9 than in sub-channel 4. In most of the cases considered, temperature distributions (for both fluid and wall) obtained at 25 MPa are higher than those obtained at 23 MPa, temperature distributions obtained at 601.2 kg/h are higher than those obtained at 561.2 kg/h, and temperature distributions obtained without gravity effect are higher than those obtained with gravity effect. The results show that effects of system pressure, mass flowrate and gravity on fluid flow and heat transfer are significant and therefore parametric studies need to be performed to determine safe and optimum operating conditions of fluid flow and heat transfer systems.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.209-227
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• 2023

정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.17-24
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• 2010

기초구조물의 설계에 있어 전세계적으로 하중저항계수설계법(LRFD)이 확산되는 추세이다. 현재 국내의 현장타설 말뚝 설계에 있어 AASHTO(2007)에서 제안한 저항계수를 이용하고 있지만, 이는 미국 내 분포하는 무결암에 대한 저항계수이며 지역적 가변성이 큰 저항계수의 특성상 국내 암반에 적용하기에 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 수행된 재하시험 자료를 이용하여 국내 지반에 적합한 저항계수를 산정하였다. 측정지지력 확인이 가능한 8개 현장의 재하시험 결과 중 22개의 자료를 이용하여 4가지의 지지력 공식에 대한 저항편향계수를 산정하였으며, 이를 이용하여 신뢰성분석을 수행하였다. 그 결과 현장타설말뚝의 안전율이 3.0일 때 목표 신뢰도지수는 약 2.01~2.30 으로 산정되었다. 또한 최적화를 이용하여 저항계수 및 하중계수를 산정한 결과 저항계수는 약 0.48~0.56, 사하 중계수는 약 1.25, 활하중 계수는 약 1.75로 산정되었다. 하지만 목표 신뢰도지수를 AASHTO에서 제안한 3.0을 이용하여 저항계수를 산정하면 목표 신뢰도지수 2.0을 적용하였을 때 산정한 저항계수의 약 50% 값을 가진다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.332-336
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• 2024

High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (R_on,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in R_on,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm², indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.

• 대한환경공학회지
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• 제39권8호
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• pp.449-455
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• 2017

기준공정과 개선대상공정 간의 투입물(Input, Material and energy), 배출물(Output, Product, Co-product), 환경오염물(Environmental emission) 데이터를 수집하고 공정 성과를 분석하였다. 이를 통해 환경적으로 주요한 투입물과 환경오염물을 파악하였다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 상관관계 분석을 통해 각 환경오염물에 대한 기여도가 큰 투입물을 파악하였다. 주요 환경오염물 처리 시, 경제적 최적화를 통한 종말처리공정 조합을 선형 프로그래밍 기법을 사용하여 규명하였다. 사례 연구로는 동일한 형태의 시멘트를 생산하는 EU와 국내 시멘트 제조공정을 선정하였다. 국내 시멘트 제조공정에서는 석탄이 주요 투입물로, 먼지, $SO_x$가 주요 환경오염물로 파악되었다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 다중회귀분석결과 석탄>원자재>석고 순으로 $CO_2$발생량에 기여도가 큰 것으로 나타났다. $SO_x$발생량의 경우 석탄의 기여도가 가장 컸으며, Dust 발생량의 경우 석고>원자재 순으로 기여도가 큰 것으로 나타났다. Dust 종말처리공정 최적화에서 전기집진기술 100%, 섬유필터기술 2.4% 조합이 최적이었다. $SO_x$종말처리공정 최적화에서는 건식첨가공정기술 100% 습식세정기술 25.88% 조합이 최적이었다. 이 연구의 특징은 제조공정에서 문제가 되는 주요 투입물과 환경오염물을 파악하는 방법을 제시하였다는 점이다. 또한, 기술적 경제적으로 최적의 조합인 종말처리공정 선정 방법을 제시하였다는 점이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.187-197
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• 2010

화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권3호
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• pp.217-226
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• 2009

발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서부터 포집한 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하고, 이를 해양의 퇴적층에 수백-수천 년 이상 장기간 격리 및 관리하는 $CO_2$ 해양지중저장기술이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 본 CO2 저장기술을 구현하기 위한 수송 및 저장 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_x$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 불활성 가스인 $N_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 열역학 상태방정식들을 비교 분석하였다. 또한, $CO_2$, $N_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 사용되는 이성분 매개변수에 대한 최적 값을 도출하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권9호
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• pp.955-960
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• 2008

본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제17권4호
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• pp.392-396
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• 1989

Facultative methylotroph인 Methylobacterium organophilum을 유일한 탄소원으로 메탄올을 0.5% (v/v) 함유한 최소 합성배지를 이용하여 pH 6.8과 3$0^{\circ}C$에서 배양하였다. 세포의 증식은 배지 내의 여러 성분들에 의해 영향을 받았으며 이로부터 최대증식속도를 얻을 수 있는 최적 합성배지 조성을 확립하였다. 배지조성 중 질소원이 결핍되면 세포의 증식이 감소하며 Fe$^{+2}$ 또는 Mn$^{+2}$ 이온의 결핍은 세포의 비증식속도를 감소시켰다. 탄소원인 메탄올은 농도를 증가시킬수록 세포의 비증식속도가 감소하는 메탄올의 기질 저해성을 확인하였으며, 4%(v/v) 이상의 메탄을 농도에서는 세포의 증식이 완전히 저해되었다. 이러한 메탄올의 기질 저해성은 간헐식 유가배양법을 이용하여 극복하고 PHB의 축적을 촉진하는 영양분 제한(nutrient-deficiency) 실험을 수행하였다. 합성배지의 영양분 중 NH$_{4}^{+}$, SO$_{4}^{-2}$, $K^+$ 또는 PO$_{4}^{-3}$ 이온을 결핍시켰을 때 M. organophilum의 PHB 생산이 증가하였으며 칼륨이온을 결핍시켰을때 세포의 건조 중량에 대한 PHB 함량은 최대 58%를 얻었다.