This research aims at establishing the fundamental characteristics of the kite through the analysis of the flow field around various types of kites. The approach of this study were adopted for the analysis; visualization by CFD(computational fluid dynamics). Also, the lift/drag and PIV(particle image velocimetry) tests of kites had been performed in our previous finding. For this situation, models of canvas kite were designed by solidworks(design program) for the CFD test using the same conditions as in the lift/drag tests. And we utilized FloWorks as a CFD analysis program. The results obtained from the above approach are summarized as follows: According to comparison of the measured and analyzed results from mechanical tests, PIV and CFD test, the results of all test were similar. The numerical results of lift-coefficient and drag-coefficient were 5-20% less than those of the tests when attack angle is $10^{\circ},\;20^{\circ}\;and\;30^{\circ}$. In particular, it showed the 20% discrepancy at $40^{\circ}$. The numerical results of the ratio of drag and lift were 8-13% less than those of the tests at $10^{\circ}$ and 10% less than those of the tests at $20^{\circ},\;30^{\circ}\;and\;40^{\circ}$. Pressure distribution gradually became stable at $10^{\circ}$. In particular, the rectangular and triangular types had the centre of the high pressure field towards the leading edge and the inverted triangular type had it towards the trailing edge. The increase of the attack angle resulted in the eddy in order of the rectangular, triangular and inverted triangular type. The magnitude of the eddy followed the same order. The effect of edge-eddy was biggest in the triangular type followed by the rectangular and then the inverted triangular type. The action point of dynamic pressure as a function of the attack angle was close to the rear area of the model with the small attack angle, and with large attack angle, the action point was close to the front part of the model.
마음의 문제를 해명하기 위해 오늘날 인지과학은 과거의 컴퓨터 모델이나 신경망 모델이라는 좁은 틀에서 벗어나 뇌와 상호작용하는 신체와 상호작용하는 환경이라는 넓은 틀로 시야를 확대하고 있다. 그 결과로 등장한 <확장된 마음>이나 <체화된 마음> 혹은 <발제적 마음>의 이론들은 마음에서 환경으로 나아가는 길을 개척하는 데에 주력한 반면, 마음과 환경의 상호작용의 복잡한 과정 자체를 해명하는 데까지는 이르지 못하고 있다. 이런 문제는 1960~70년대에 마음의 문제를 뇌와 신체와 환경 간의 상호작용이라는 관점에서 선구적으로 해명하려 했던 깁슨과 마투라나와 바렐라에게로까지 거슬러 올라갈 수 있다. 깁슨이 환경이 제공하는 어포던스에 방점을 찍었다면, 마투라나와 바렐라는 생명체의 자기생산의 자율성에 방점을 찍었기 때문이다. 그러나 환경이 제공하는 어포던스에는 불변적 요소가 존재하고 생명체 역시 고유한 자율성을 가지면서, 어포던스의 가변적 요소와 환경에 대해 열려 있는 생명체가 함께 구조적 짝패를 이룬다고 보는 것이 타당하다. 이럴 경우 깁슨과 마투라나와 바렐라의 대립점은 해소될 것이다. 이 글에서 필자는 벤야민의 미메시스 이론이 양자를 매개해주는 역할을 할 수 있다고 제안하려 한다. 벤야민의 미메시스 개념에는 어포던스적 요소들을 체화함과 동시에 환경에 새로운 어포던스를 발제하는 측면이 함께 어우려져 하나의 성좌를 만들어내는 과정이 포함되어 있기 때문에, 깁슨의 어포던스 개념과 마투라나와 바렐라의 체화와 발제 개념은 벤야민의 미메시스 개념을 매개로 할 경우 원활하게 연결되어 순환할 수 있다.
고압연료펌프는 GDI 엔진의 핵심 구성요소로써, 엔진출력 및 연료 효율을 향상시키기 위해서는 고압연료펌프의 유동특성을 연구하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 유압해석툴인 AMEsim을 이용하여 고압연료펌프의 통합 모델을 생성하여 유동해석을 수행하였다. 하지만, AMEsim은 시스템 해석을 위한 1차원 모델이므로 복잡한 유동현상이 발생하는 부근에서의 해석 결과는 정확하지 않은 단점이 있으므로 본 연구에서는 전산해석프로그램인 Fluent를 이용하여 난류유동이 발생하는 체크밸브의 흡입부와 토출부에서 유량과 알짜힘을 계산하였다. 다양한 압력조건과 밸브 간극변화에 따른 CFD 해석 결과는 AMEsim모델에 대한 룩업테이블로 사용되어 AMEsim의 결과를 보완함으로써 고압연료펌프에 대한 성능 분석결과의 정확성을 향상시키는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 병렬 분산 보상 (PDC) 제어와 적분 슬라이딩 모드 제어 (ISMC)를 결합하여 바퀴형 이동 로봇의 강인한 궤도 추적 제어 방법을 새롭게 제안한다. PDC 제어 방법은 다른 비선형 제어 방법에 비해 비교적 간단하고 사용이 편리하다. 그리고 ISMC는 상태 변수들을 원하는 공칭 동특성을 갖는 슬라이딩 평면에 배치함으로써 초기 순간부터 모델 불확실성 및 외란에 대해 강인하고 안정적인 제어 특성을 갖게 할 수 있다. 그러므로 제안된 PDC+ISMC 궤도 추적 제어 방법은 외란에도 불구하고 강인한 궤도 추적 제어 성능을 보여준다. 제안된 궤도 추적 방법에 대해 시뮬레이션을 통하여 외란이 있는 경우의 궤도 추적 성능을 확인하였다. 제안된 방법은 외란이 증가하더라도 외란이 없을 때의 PDC 제어 방법에 의한 궤도 추적 성능을 유지하였다. 그러나 PDC 궤도 추적 방법은 외란의 크기가 증가하면 제안된 방법과는 달리 궤도 추적 오차가 크게 증가함을 알 수 있었다.
Shin, Myung-Soo;Ki, Min Suk;Park, Beom Jin;Lee, Gyeong Joong;Lee, Yeong Yeon;Kim, Yeongseon;Lee, Sang Bong
한국해양공학회지
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제34권5호
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pp.294-303
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2020
This study discusses data collection, calculation of wind and wave-induced resistance, and speed-power analysis of an 8,600 TEU container ship. Data acquisition system of the ship operator was improved to obtain the data necessary for the analysis, which was accomplished using SPA (Ship Performance Analysis, Park et al., 2019) in conformation with ISO15016:2015. From a previous operation profile of the container, the standard operating conditions of mean draft were 12.5 m and 13.6 m, which were defined with the mean stowage configuration of each condition. Model tests, including the load-variation test, were conducted to validate new ship performance and for the speed-power analysis. The major part of the added resistance of container ship is due to the wind. To check the reliability of wind-resistance calculation results, the resistance coefficients, added resistance, and speed-power analysis results using the Fujiwara regression formula (ISO15016:2015) and Computational fluid dynamics (Ryu et al., 2016; Jeon et al., 2017) analysis were compared. Wind speed and direction measured using an anemometer were used for wind-resistance calculation and the wave resistance was calculated using the wave-height and direction-data from weather information. Also, measured water temperature was used to calculate the increase in resistance owing to the deviation in water density. As a result, the SPA analysis using measured data and weather information was proved to be valid and able to identify the ship's resistance propulsion performance. Even with little difference in the air-resistance coefficient value, both methods provide sufficient accuracy for speed-power analysis. The differences were unnoticeable when the speed-power analysis results using each method were compared. Also, speed-power analysis results of the 8,600 TEU container ship in two draft conditions show acceptable trends when compared with the model test results and are also able to show power increase owing to hull fouling and aging. Thus, results of speed-power analysis of the existing 8,600 TEU container ship using the SPA program appropriately exhibit the characteristics of speed-power performance in deal conditions.
Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.
최근 전자장비의 소형화 및, 고밀도화가 되는 반도체 집적기술의 발달로 인해 칩과 모듈에서 발생되는 내부발열량을 외부로 적절히 방출시키기 위해서 열 제어시스템 적용에 대한 연구의 중요성을 인식하고 있다. 본 연구는 SST k-${\omega}$ 난류모델을 적용하여 4개의 블록이 부착한 수평채널내에서 열전달 및 압력강하 특성을 고찰하였다. CFD 해석시 적용한 매개변수는 블록 폭, 블록 높이, 열원 및 난류발생기 배치이고, 해석시 기본 경계조건은 채널 입구의 온도 및 유속은 300 K, 3.84 m/s, 열유속은 $358W/m^2$으로 하였다. 그 결과로 블록 폭비율(w/h)이 증가할수록 열전달성능이 감소하는 반면에 블록 높이비(h/w)이 증가할수록 열전달특성은 증가하는 경향을 나타내었으며, 열원의 크기배열은 낮은 열유속에서 높은 열유속으로 증가시킬수록 열원의 영향을 받아 열전달계수는 증가하는 경향을 나타냈고, 난류발생기는 채널 입구에 가까운 블록 1번 위치의 상단에 설치했을 경우가 4개의 가열블록 전체에 가장 영향을 크게 미치게 되고, 압력강하특성을 고려할 때 가장 적절한 위치로 선정할 수 있었다.
그린인프라는 지속가능한 커뮤니티를 조성하는 데에 주요한 전략으로 고려되고 있다. 하지만 도시 레질리언스와 시스템의 역동성이라는 관점에서 그린인프라에 관한 연구는 아직 부족하며 이를 어떻게 물리적인 적용과 융합하는가에 관한 연구 역시 미미하다. 본 연구는 두 가지의 원인에 주목한다. 첫째는 정적변수를 고려하는 기존의 그린인프라 계획과 동적변수를 고려하는 도시모델링 연구 사이의 간극이며, 둘째는 도시모델링 연구와 조경설계 간의 정보 및 방법의 차이이다. 본 연구는 도시성장에 따른 그린인프라의 수요의 분포를 전망하며 설계의사결정을 지원하는 융합모델링을 제안한다. LEAM모델과 MCDA모델을 융합하여 그린인프라의 서비스와 사회경제적 도시변화의 관계성을 평가하고, 2050년의 그린인프라의 수요를 공간적으로 전망한다. 모델의 결과는 시카고 외곽에서의 도시화가 진행될수록 생태시스템 서비스의 질적 저하가 일어날 가능성이 있음을 말한다. 이는 경제성장에 의해 그린인프라에 대한 수요가 지리적으로 변화할 수 있음을 나타내며, 그린인프라 전략이 현재와 미래를 유동적이자 포괄적으로 고려해야 함을 제안한다. 나아가 본 연구는 스튜디오 환경에서의 생산된 정보를 학생들과 공유하여 근거기반 설계의 적용과 가능성에 관해 논의한다. 지오디자인의 관점에서 그린인프라 설계 및 계획과 도시시스템 연구의 융합을 통해 효율적인 설계의사결정을 지원함으로써 보다 탄력적인 도시환경을 조성하는데 기여하고자 한다.
본 연구에서는 간접흡입식 풍력선별기의 모델에 대하여 폐기물의 선별특성을 전산유체역학적인 방법으로 고찰하여 폐기물 모델에 대한 적정한 항력계수 및 흡입풍속에 대한 결과를 얻었다. 개발중인 풍력선별기는 송풍기를 설치하여 공기를 사이클론 후단에서 흡입하는 방식으로 선별 폐기물이 송풍기 회전차를 통과하지 않는 특징이 있으며, 흡입구의 특성 및 배관의 압력손실이 선별효율에 큰 영향을 미칠 수 있다. 풍력선별기를 이용한 폐기물을 선별하기 위해서는 폐기물의 공기역학적 특성에 대한 사전연구가 필수적이다. 비닐의 경우 약 0.8~1.0 내외의 항력계수를 적용하는 것이 타당하며, 캔은 압축여부에 따라 차이가 있으나 0.2~0.7의 범위에 있다. 풍력선별기의 흡입유속에 따른 선별효율은 약 25~26 m/s의 흡입유속에서 가장 높은 효율을 얻었다. 흡입구의 형상, 이송덕트의 배관방법에 따라 압력손실이 발생하여 흡입유속이 변화하므로 표준화를 통해 적절한 설계가 가능하도록 지속적인 연구가 필요하다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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