본 논문에서는 실내 무선 통신로를 레일리 (Rayleigh) 페이딩 통신로와 라이시안 (Rician) 페이딩 통신로로 모델링한 다음, 페이딩 보상용 파일럿 심볼을 삽입한 Concatenated FEC 부호를 WATM에 적용하여 셀 비트 오율 (BER) 및 셀 손실 (CLP) 성능을 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 또한 이를 통해 얻은 성능 평가 결과를 동일한 조건에서 컨벌루션 부호에 적용하여 얻은 성능 평가 결과와 비교하였다. 레일리 페이딩 통신로에서 음성 서비스의 최대 허용 BER ($\textrm{10}^{-3}$)을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 컨벌루션 부호에 삽입하는 경우 보다 $E_b/N_o$면에서 약 4 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 그리고 라이시안 페이딩 통신로에서 직접파 대 반사파 전력비를 나타내는 K 파라미터의 값이 6과 10인 경우, 음성 서비스의 최대 허용 BER을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 4 dB와 2 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다. 또한 K=6과 K=10인 라이시안 페이딩 통신로에서 CLP =$\textrm{10}^{-3}$을 기준으로 결과를 분석해 보면, 파일럿 심볼을 Concatenated FEC 부호에 삽입하는 경우가 $E_b/N_o$면에서 각각 3.5 dB와 1.5 dB의 성능 개선이 얻어짐을 알 수 있었다.
유사발생 잠재성 및 토양침식으로 인한 유사발생 위험성이 높은 것으로 평가된 내성천유역을 대상으로 강우-유출-토양침식-유사이송으로 이어지는 유역단위의 분포형 모형을 구축하였으며 유출과 유사농도 모의 결과에 주요한 영향을 미치는 조도계수 및 투수계수의 민감도 분석을 실시하였다. 모의결과, 내성천유역의 토지 피복이 숲인 지역의 조도계수를 0.4에서 0.45로 변경하여 지표수 유출 유속을 감소시킴으로써 향석 지점에서의 유출곡선에 미치는 영향을 분석하였으나 유출수문곡선의 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 평균 유사농도 값과 유사농도의 범위에 있어서도 모의 결과가 근소하게 증가하나 유의한 변화는 없는 것으로 나타났다. 투수계수에 대한 민감도 분석 결과, 투수계수 값을 저감 시킬수록 총 유출량 및 첨두 유출량은 점차 증가하는 것으로 나타났다. 유사농도 모의의 경우에도 투수계수를 저감시킬수록 모든 지점에서 평균 유사농도 및 유량에 따른 유사농도 범위가 증가하였으며, 향석 지점의 경우 투수계수를 50% 저감하였을 때 유사 농도 모의 값이 유량-유사량 관계식에 의해 계산된 값과 가장 근사한 것으로 나타났다.
최근 탄화수소를 에너지원으로 사용하는 엔진을 대체할 동력원으로 연료 전지가 주목을 받게 되면서 수소 생산 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 수소를 생산하는 다양한 방법 중에 고체 산화물 수전해 시스템(SOEC)은 수소를 생산하기 위한 기초적이고, 친환경적인 방법이다. 고체 산화물 수전해 시스템은 고온, 고압 조건에서 운전이 가능하여 낮은 에너지 수요와 높은 열효율을 지니기 때문에 실험적인 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실험적인 연구 성과에 비해 수치모델 연구는 비교적 부진하다. 이에 대한 원인으로 기존의 수치모델이 온도와 압력의 변화에 따른 성능 예측의 유효성이 상당히 낮기 때문으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 고체 산화물 수전해 시스템의 셀 성능 예측의 유효성을 높일 수 있는 방안을 제시하기 위해서 Patterened Ni-YSZ cermet electrode(40 wt%, Ni-60 wt% YSZ)/8-YSZ (TOSOH, TZ8Y)/LSM (La0.9Sr0.1MnO3)로 구성된 상용 막-극 접합체의 기존의 연구 데이터를 활용하였다. 온도에 따른 전기화학적 특성의 영향을 수치적으로 분석한 결과, 유효성에 가장 큰 편차를 가져오는 변수들은 charge transfer coefficient(CTC), exchange current density, diffusion coefficient, electrical conductivity인 것으로 나타났다. 온도와 압력에 따른 해당 변수들의 영향 및 경향성을 분석하여 과전압 모델을 제시하였다. 다양한 모델의 적용과 타당성을 확보하기 위해서 교차-검증이 도입되었다. 그 결과, 체계화된 유효성 검증 과정에 기초한 고체 산화물 수전해 시스템의 수치 모델은 뛰어난 성능의 예측 결과를 보여주었다.
토양수분은 기후, 토양 및 지표면의 조건 등에 의해 영향을 받는다. 특히, 급격한 도시화 및 산업화의 영향으로 다른 영향인 자들 보다 지표면 조건의 변화가 크게 바뀌고 있다고 할 수 있으며 본 연구에서는 이러한 지표면 조건의 변화가 토양수분에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 간단한 토양수분 동역학 모형을 이용하여 평가해 보았다. 먼저, 본 논문에서는 토양수분의 시간적 공간적 통계특성을 정량화 해보기 위해 논문의 전반부를 Washita ’92 자료 및 Monsoon ’90 자료의 1차원 및 2차원의 통계적 특성을 정리하는데 할해하였으며, 논문의 후반부에서 지표면 조건의 변화를 모형 매개변수의 통계적인 특성을 변화시킴으로서 고려하고 각각의 경우 토양수분이 어떻게 반응하는가를 살펴보았다. 사용된 모형은 선형저수지의 개념에 토양상층에서의 공간적 거동을 고려하기 위하여 확산의 개념을 도입하여 구성된 모형이다. 모형의 주요 매개변수는 손실률과 확산계수로 나타나고, 이들은 관측자료의 통계특성을 이용하여 추정될 수 있다. 지표면 조건의 변화는 모형의 매개변수에 다양한 통계특성을 적용하고 고려하게 된다. 특히, 본 연구에서는 지표면 조건의 평균적인 변화보다 이의 공간적인 분산도의 변화에 초점을 맞추어 분석하였다. 이는 평균적인 지표면 조건의 변화는 선형저수지의 이론에 근거하여 그 영향을 쉽게 판단할 수 있기 때문이다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 지표면 상태의 분산도가 커질 경우 토양수분은 더 쉽게 손실된다, (2) 토양수분의 분산도는 모의 초기에 강우의 영향으로 크게 나타나나 시간이 경과함에 따라 감소하고 점차 지표면 상태의 분산특성를 나타내게 된다, (3) 지표면 유출이나 토양상층에서의 토양수분 이동에 따른 확산의 영향은 지표면 유출이 존재하는 강우기간으로 제한되며 전체적으로 토양수분의 변화에 미미한 영향을 미친다.
국내 고속도로 콘크리트 중앙분리대는 SB5-B(270kJ)의 충돌등급에 저항하도록 설계되어 있다. 그러나 최근 대형 화물차량의 충돌사고가 지속적으로 증가하는 경향을 보이고 있어 SB6(420kJ) 등급으로의 상향이 필요하다. 충돌등급 상향을 위한 새로운 중앙분리대 단면을 제시하기 위해서는 실제 충돌시험을 수행하여 기준 통과여부를 결정하며, 충돌시험 수행을 위한 적정 단면을 제시하기 위해서는 충돌해석을 통해 선정한다. 이러한 충돌해석의 정확도 향상을 위해서는 차량 모델, 콘크리트 단면 열화상태, 콘크리트 피복 두께 등 다양한 변수에 대한 정확한 변수 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공차 중량, 단면 열화, 콘크리트 피복 두께에 대한 변수연구를 수행하여 충돌저항성능 저감을 확인하였다. 전체 중량뿐만 아닌 공차 중량에 따라 중앙분리대의 충돌저항성능에 차이가 있는 것으로 확인되었으며, 10cm 이하의 콘크리트 피복 두께에서는 충돌저항성능이 민감하게 증가 또는 감소한다. 단면 열화가 발생할 경우 중앙분리대의 충돌저항성능의 감소가 발생하여 열화정도에 따른 보수 및 보강이 이루어져야 하는 것으로 판단된다. 따라서 콘크리트 구조물과 차량의 충돌해석을 수행할 경우 트럭의 공차중량 비율, 콘크리트의 피복두께 및 열화에 대한 영향이 상세하게 고려될 필요가 있음을 확인하였다.
일반적으로 생물학적 하수처리공정들은 단위공정내 물리 화학적 및 생물학적 반응들이 복잡하게 존재한다. 활성슬러지모델 1(ASM No.1)을 시작으로 생물공정을 모사하기 위한 다양하고도 새로운 수학적 모델들이 개발되어 왔다. 그러나 이들 모델은 그 활용의 측면에 있어 비용과 단순성에서 매우 큰 단점을 가지고 있었다. 그중 이들 수학적 기반의 모델들이 갖는 또 다른 활용상의 어려움은 현장 근무자들이 활용하기에는 시간 소요와 컴퓨터-과학에 관한 기술부족의 장벽이 매우 높아 결국 모델활용의 영역은 전문가나 특정 엔지니어들에게 국한되어 왔다. 이러한 상황을 극복하고 현장 근무자들에게 도움을 주기 위해 동적-물질수지모델(Dynamic-Mass-Balance Model)에 기초한 $KM^2BM$이 개발되었다. 금번 논문은 생물학적 하수처리장을 설계하고 모사함에 있어 활용 가능한 모사 툴로서의 $KM^2BM$을 소개한다. 이 모델은 모델 파라메터의 추정이나 하수성상분석과 같은 별도의 노력 없이도 단순한 인자추정만으로 생물학적 하수처리장내 미생물의 중요 거동기작을 고려함으로서 잠재적 공정적응력을 최대화 시킬 수 있다.
본 연구에서는 진주, 수원, 춘천의 정보로만 추정한 유전 모수(New1~New3)와 지역 조합으로 추정한 유전 모수(New4~New7), NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화시기 및 잠재수량의 예측력을 평가하여 기존의 유전 정보와 새로운 유전 정보에 대한 불확실 정도를 알고 다음 후속 연구에 활용 가능성을 알아보고자 수행했다. 결과적으로, 개별 및 지역조합 유전 모수에서 모수 추정 지점 혹은 참여한 지점의 유전 모수의 평가 지표들은 비교적 좋은 결과를 보여 주었지만 뚜렷하게 나타나지 않았다. 대구, 밀양, 전주에서 New7 유전 모수의 개화시기의 예측력은 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 개화 시기 예측력보다 개선되지 않았다. 그러나 New7 유전 모수의 잠재수량의 예측력은 큰 차이는 아니지만 NICS (2010)나 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재 수량 예측력보다 개선되는 현상을 보였다. 예를 들면, 밀양에서 NICS (2010)와 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수가 0.00과 0.01로 전혀 예측력이 없는 것으로 평가하였지만 New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.31로 나타났다. 반면, 전주에서 NICS (2010)과 Kim et al. (2004)의 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.66과 0.41로 평가되었는데, New7 유전 모수의 잠재수량 결정계수는 0.00으로 예측력이 없는 것으로 평가되었다. 새로운 유전 모수의 예측력(New1~New7)이 기존의 유전 모수(NICS (2010)과 Kim et al. (2004))의 예측력보다 크게 개선되지는 않았지만, 평가 결과가 좋은 지역 조합 유전 모수를 지역별 개화시기 및 잠재수량을 예측하는 데에는 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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