가루깍지벌레 월동안 부화시기 예찰모형을 수립하기 위하여 월동알에 대한 온도발육 실험이 수행된다. 5개온도(10, 15, 20, 25, 27$^{\circ}C$)와 채집시기별로 월동알 부화기간을조사하여 비교분석하였다. Wagner 등 (1984a)의 비선형발육모형이 온도별 평균발육률에 대하여 적용되었으며 ($R^2$=0.9729). 발육영점온도는 15~$25^{\circ}C$ 영역에서 얻은 직선회귀식에 의하여 $11.9^{\circ}C$로 추정되었으며, 발육완료를 위해서는 154.14일도가 필요하였다. 적산온도 모형과 발육률전산(Wagner 등 1985) 모형이 부화시기 예측에 이용된다. 적산온도 모형은 평균온도에서 발육영점온도 이상의 온도를 적산하는 방법(Mean-minus-base 추정법), Sine wave 추정법(Allen 1976), 그리고 Rectangle 추정법(Arnold 1960)을 잉요하여 계산하였다. 50% 부화예측일을 실측일과 비교한 결과 적산온도를 이용하는 경우 Mean-minus-base 추정법은 18~28일, Sine wave 추정법은 11~14일, 그리고 Rectangle 추정법은 3~5일의 편차를 보였고, 발육률 적산모형은 2~3일의 편차가 있었다.
항공기 및 엔진의 성능 극대화와 운용 유지비 최소화로 인하여 고압터빈 구성품은 점점 더 가혹한 환경에서 장시간 운용을 요구 받고 있다. 이를 해결하기 위해 냉각 극대화, 재료의 고급화, 코팅 기술 적용 등과 함께 재료 모델링, 유한요소해석, 통계적 기법 등의 수치적 해석 방법이 광범위하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 일방향 응고 재료의 1 단 고압터빈 노즐의 운용 환경인 터빈 노즐 입구온도분포와 장착조건의 변화에 따른 노즐의 구조 건전성을 저주기 피로 수명을 통해 평가하고 가장 유리한 조건을 모색하고자 한다. 이를 위해 냉각 설계에 의한 노즐의 금속 온도 분포는 복합 열전달 해석을 통해 얻으며, 이를 근거로 탄소성 해석을 수행하고 그 결과를 기초로 저주기 피로 수명을 평가하였다.
본 연구에서는 복공식 지하 압축공기에너지 저장공동의 역학적 변형 및 누출 거동의 복합거동을 파악할 목적으로 비등온 다상다성분 유체유동 및 역학적 거동의 연계해석이 가능한 TOUGH-FLAC 해석을 실시하였다. 지하압축공기에너지 저장 공동의 초기 및 장기 운영 과정에서 고압 압축공기 인입 입출에 따른 콘크리트 라이닝 내부에 발생하는 응력 양상을 살펴보고 저장공동 내부 압력 및 온도 변화를 파악함으로써 기밀성능을 평가하였다. 최대 저장공동 운영압력 8 MPa 조건에서 콘크리트 라이닝 내부에서는 공기침투압에 의한 유효응력의 감소와 접선방향의 인장응력의 증가에 따라 인장균열이 발생할 수 있음을 확인하였다. 콘크리트 라이닝 내부의 인장균열 발생에 따른 투과특성 증가 모델을 이용한 해석 결과, 저장공동 천정부 및 측벽부 일부에서 인장파괴가 발생하여 이들 영역에서의 투과계수는 초기 $10{\times}10^{-20}m^2$에서 $5.0{\times}10^{-13}m^2$까지 증가하였다. 한편, 콘크리트 라이닝 내부 인장균열 발생 및 투과특성 증가에도 불구하고 저장공동 내부 압축공기 압력은 주변 암반의 기밀성능으로 인해 일정하게 유지되고 공기누출량은 일일주입량의 0.02%에도 못 미쳐 복공식 지하 압축공기에너지 저장공동의 유효성을 확인할 수 있었다.
위성자료를 이용하여 동해북부 원산 연근해역의 재발생 와동류에 대한 형태변동, 유속, 발생기작 등을 연구하였다. 1999년 1월 4일부터 3월 18일까지의 기간에 대한 ARGOS의 표류부이 자료(위치정보 및 수온), NOAA 위성의 AVHRR 자료(표면수온) 그리고 Orbview-2 위성의 SeaWiFS 자료(클로로필 a)를 이용하여 재발생 와동류의 수평공간 규모를 파악하였다. 또한 재발생 와동류의 기작과 변동원인을 규명하고자 속초와 울릉도에서의 풍향, 풍속자료, 묵호-울릉도간 해수면 차 값 및 해저지형과 와동류에 포획되어 있는 표류부이의 시.공간적 위치변동간의 상관정도를 파악하였다. 원산 연안해역에서의 와동류의 72일간 평균유속은 153 km/h (42 cm/sec)로 분석되었다. 이 와동류는 cold core, 시계방향의 회전, 직경 110 km의 수평공간을 가진 재발생 와동류로서 와동류의 중심은 위도 $39^{\circ}N$, 경도 $129^{\circ}E$로 분석되었다.
본 연구에서는 온실가스배출 집약도가 크고 온실가스 에너지 목표관리에 의한 감축의무 부담이 큰 발전 및 에너지 업종의 향후 적용 가능한 온실가스감축 신기술을 조사하고, 각 기술별 기술특성을 알아보았다. 발전 및 에너지 분야의 온실가스 감축 신기술로는 크게 효율 향상, CCS, 가스복합발전 기술로 분류할 수 있다. 감축 신기술에 대해 예상배출량 및 온실가스 배출 원단위를 산정식을 이용하여 산정한 후, 기존기술을 온실가스 감축 신기술로 대체하였을 경우에 대한 온실가스 감축량을 예상해 보았다. 그 결과, CCS 발전 기술로 인한 온실 가스 감축률이 30% 이상으로 가장 클 것으로 예상되며, 석탄가스화 연료전지 기술 및 가압유동층 화력발전 기술의 감축률 또한 20% 이상으로 감축 효과가 큰 것으로 나타났다. 신기술의 특성과 효율적 도입에 대한 연구가 지속되고, 향후 온실가스 감축목표 달성을 위해 적절히 적용한다면 국가온실가스감축 목표를 비용 효과적으로 달성할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
고준위방사성폐기물 처분장의 장기 안전성 확보를 위해서는 공학적방벽 및 천연방벽 내에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동 해석에 대한 이해가 필수적이다. 특히 고준위방사성폐기물에서 발생하는 열로 인해 암반 및 완충재 내의 지하수에서 압력 증가 및 상변화가 발생하게 되며, 지하수의 유입으로 인해 공학적방벽 내 포화도가 변화하게 된다. 또한 포화도의 변화는 완충재 내에서의 열전달 및 다상 유동 특성에 영향을 미치게 된다. 따라서 복합거동 특성의 복잡성으로 인해 수치해석은 처분시스템에서의 THMC 복합거동 평가와 예측 및 안전성 평가에 있어 강점을 지니고 있으며, DECOVALEX 국제공동연구는 THMC 복합거동에 대한 이해도 증진 및 해석기법 검증을 목적으로 1992년부터 시작되었다. 국내에서는 2008년부터 한국원자력연구원이 지속적으로 참여하여 연구를 수행하고 있으며, 본 기술보고에서는 현재 진행 중인 DECOVALEX-2023의 주요 연구내용을 국내 암반 및 지반공학자들에게 소개하였다.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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