유도무기용 일회성 터보엔진은 장기간 저장 후에도 운용 신뢰성이 보장되어야 한다. 터보엔진의 운용 신뢰성에 큰 영향을 미치는 구름 베어링은 장시간 저장에 의해 궤도면 및 전동체에 산화층이 형성될 수 있으며, 이로 인해 미세 치수의 변화를 유발하여 고장이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 실제 장기 저장된 일회성 터보엔진 베어링을 획득하고, 전동체 조도의 열화 데이터를 이용하여 저장 수명을 예측하였다. 저장 수명은 와이베이즈(Weibayes) 분석 방법과 선형 열화식의 계수를 난수로 생성하는 난수 생성 기반 분석 기법을 통해서 예측하였다. 본 연구에서는 두 가지 수명평가 방법의 결과를 상호 비교하고 이에 따른 장단점을 분석하였다. 향후, 추가적인 장기저장 시편을 확보하고, 명확한 고장 조도 기준을 수립하면 베어링의 저장 수명 예측정확도를 높일 수 있을 것이며, 터보엔진의 효율적인 정비 주기 설정에 기여할 수 있을 것이다.
탄성유체윤활 (elastohydrodynamic lubrication : EHL)이론은 구름 베어링, 기어 및 캠기구 등과 같이 집중 하중을 받는 기계 요소에서의 윤활 현상을 설명하는 이론으로서, 윤활부분에서 금속 접촉이 발생하지 않도록 기계요소를 설계하기 위하여 필요한 최소유막두께를 결정하는 데 사용된다. 그리이스는 대표적인 윤활제로서 구름 베어링의 윤활에 있어서 중요한 위치를 점하고 있다. 현재 집중 하중을 받는 기계 요소의 윤활에는 윤활 구조의 간편화, 보수의 용이성, 먼지나 이물의 침입 방지 등에 유리한 그리이스 윤활의 사용이 확대되고 있다. 현재 전동기, 가정용 전기기기, 측정기 등에 쓰이는 구름 베어링의 경우는 거의 전량 그리이스 윤활이 사용되고 있다. 지금까지의 연구는 유동특성상의 복잡성 때문에 무한장 선접촉 등온 EHL 문제에 대한 해석이었고, 아직까지는 그리이스 윤활 TEHL 해석에 관한 연구는 발표된 바 없다. 본 연구에는 Herschel-Bulkley 모델 그리이스 EHL문제를 열탄성유체윤활해석하여 보다 정확한 접촉부의 압력분포와 유막형상을 예측하고자 한다.
개발된 산성비 모델에서는 다종의 대기오염물 제거로 인한 강우내의 화학성분과 산성도의 고도별 및 시간별 변화를 예측하기 위하여, 강우시 구름내와 밑에서 일어나는 대기 오염물의 강우내로의 물질전달 현상과 화학반응 현상을 동시에 고려하였다. 또한, 강우 산성도의 형성에 중요한 영향을 미치는 구름내에서의 복잡한 동력학적 특성을 고려하기 위하여 강우율의 높이별 변화를 단순화하여 해석하였다. 개발모델을 이용하여 1985년과 1987년 가을의 서울시 산성비에 대하여, 산성비 모델을 이용하여 추정한 pH값과 실측 pH값 사이의 상관관계는 0.57을 나타내었고, 효과적이고 정량적인 관리를 위하여 대기중의 이산화황 농도, 구름층의 두께, 지상에서의 강우율 및 황산이온의 형성에 중요한 역활을 하는 산화제들의 강우 산성도에 미치는 영향을 민감도 분석을 통해서 나타내었다.
본 논문에서는 주로 국내 연구진과 몇몇 타국 연구진에 의해 이루어진 동북아에서의 구름과 에어로졸이 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구결과를 요약하였다. 구름과 에어로졸은 현재 기후변화 예측의 불확정성에 기여하는 가장 중요한 인자의 하나로 인식되고 있으며, 서구의 선진국을 중심으로 활발한 연구가 진행되고 있으나, 상대적으로 국내 연구진에 의한 연구는 매우 미흡한 형편이다. 국내 연구진의 연구가 활발한 분야는 에어로졸 물리적, 화학적, 광학적 성질에 대한 지상 관측인데, 대체적으로 동북아 지역은 타 지역에 비해 매우 높은 농도를 가지고 있음을 나타내고 있다. 한편, 구름에 대한 연구는 매우 미흡하여, 위성, 지상 원격 탐사, 수치모형, 항공 관측 등을 이용한 구름 연구가 시급히 요구되는 실정이다.
본 연구에서는 위성관측운량을 지상관측운량에 가깝게 보정하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 위성관측운량과 지상관측운량은 같은 구름을 각각 평면과 반구면에 투영한 관점이라는 차이를 가진다. 따라서, 개발된 위성보정 알고리즘은 평면의 위성관측 영역에 투영된 구름에 적절한 높이를 부여하여 지상관측 영역인 반 구면에 투영된 구름으로 변환하는 것이 핵심이다. 이때 평면구름은 위성 구름탐지를 이용하며, 높이는 운정압력을 이용하여 결정한다. Himawari-8 Level 1B 관측자료로 입력자료를 만들어 기존의 위성관측운량과 개발된 알고리즘을 통해 산출한 위성관측운량을 2016년 7월부터 2017년 6월, 매월 1일부터 7일까지 낮 시간 동안 한국(22개소)과 중국(724개소)의 종관지상관측소의 목측 전운량에 대해 검증하였다. 그 결과, 개발된 알고리즘을 통해 산출한 보정위성관측운량이 기존 위성관측운량에 비해 작은 평균오차($1.01{\rightarrow}0.61$)를 가지며, 예측의 성공률(PC) 또한 증가($55%{\rightarrow}61%$)했다. 특히 '흐림(Cloudy)'에 대한 관측률(POD)이 증가하였다($60%{\rightarrow}73%$). 예측 성공률은 55%에서 61%로 상승하였다. 이때, 겨울 기간(12-2월)에는 구름 과탐지에 의한 것으로 추정되는 오차가 다소 증가하나, 전 계절과 마찬가지로 좋은 예측 성공률을 보인다($56%{\rightarrow}60%$). 개발된 알고리즘으로 산출한 보정위성관측운량이 기존의 위성관측운량보다 지상관측운량에 더 가까워지는 것을 확인하였다.
구름접촉피로는 차륜과 레일의 반복적인 접촉으로 인하여 발생하는 표면손상현상으로 점차 증가하는 레일손상 중 하나이다. 접촉마모 및 주기적 그라인딩보다 균열의 성장속도가 더 빨라 균열진전이 시작되는 최소균열크기(minimum crack size for growth)는 레일의 파괴방지 및 유효한 유지보수전략을 수립하는데 기초자료로 활용된다. 본 연구에서는 최소균열크기를 예측하기 위하여 차륜레일의 접촉에 영향을 미치는 주요 파라미터를 변화시키면서 최소균열크기의 변화를 살펴보았다. 이를 위하여 Fletcher와 Kapoor의 "2.5D"모델을 적용한 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하였으며, 최대접촉하중(1174MPa), 표면마찰계수(0.1, 0.2, 0.3 and 0.4), 잔류응력, 접촉에 의한 표면마모(1.0nm/cycle), 그라인딩량(0.3mm/10MGT)을 파라미터로 하여 해석을 수행하였다. 해석결과 최소균열크기는 해석조건에 따라 1.41-1.95mm로 계산되었다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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