본 연구에서는 광섬유 센서 기반 스마트 모니터링 시스템이 지중 열전도도 측정에도 효율적으로 적용될 수 있는지를 분석하였다. 이를 위해 광섬유 온도센서를 이용하여 지반의 열전도도를 측정할 수 있는 열응답 시험기가 개발되었다. 개발된 열응답 시험기는 기존의 RTD(Resistance Temperature Detector) 온도 센서 외에 광섬유 센서의 한 종류인 FBG(Fiber Bragg Grating) 센서도 실시간적으로 측정할 수 있는 시스템으로 구성되어 있다. 개발된 장비의 적용성 검증을 위하여 주문진 표준사를 이용하여 모형토조 내에 일정한 간극비에 맞추어 시료가 조성되었으며 지중열교환기는 U자형 파이프가 사용되었다. 20시간동안 열응답 시험을 통하여 광섬유 센서와 RTD 센서를 동시에 이용하여 온도값을 측정하여 표준사의 열전도도 값을 산출하였다. 그 결과 모형실험을 통한 열전도도 값은 탐침법을 통해 얻어진 열전도도 값과 선형 열원 모델(line source model) 해석해와 거의 유사하게 나타났으며 광섬유 센서와 RTD 센서와의 온도차는 0.1~0.3$^{\circ}$로써 유사한 값을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발된 광섬유 기반 열응답 시험기는 지반의 열전도도를 측정하는데 효과적으로 사용될 수 있음을 알 수 있었으며 향후 지열시스템 가동에 따른 지중열 교환기의 손상도 평가 및 경보시스템 개발을 위해 지중열교환기의 거동을 실시간으로 모니터링 하는데 있어서도 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.
본 연구는 오디토리움에서 일어나는 음향특성을 설계단계에서 미리 예측함으로써 그 설계가 음향학적 요구에 적합한지를 효과적으로 검토할 수 있는 컴퓨터시뮬레이션모델을 개발하고자 한다. 개발된 모델에 의해 음향설계단계에서 이루어지는 방대하고 반복적인 계산작업을 효율적으로 처리할 수 있게 함으로써 음향평가에 소요되는 시간과 오차를 줄일 수 있게 되었으며, 실내음장에서의 초기 시간차, 음압분포, 잔향시간, 그리고 적정 암소음유지를 위한 구조체의 차음성능을 예측하고 다목적홀의 설계사례와 비교하여 컴퓨터를 이용한 음향설계기법의 실용성 및 타당성을 검토하였다.
본 연구에서는 원관내에서 복사에 관여하는 고온의 가스유동에 의한 복사열전 달과 대류열전달간의 상호작용에 대해 실험과 수치해석을 통하여 고찰하고자 한다. 실험으로는 프로판가스의 화염생성에 의한 속도, 온도 및 벽면에서의 열유속분포를 측 정하고, 수치적으로는 냉염(cold flame) 상태서 측정한 난류요동성분과 연소시의 입구 속도와 온도를 초기조건으로 하여 밀도와 점성계수의 온동에 따른 변화를 고려한 K-.epsilon. 모델과 구조화근사법 및 최근에 개발되어 사용되기 시작한 Weighted Sum of Gray Gas- es모델을 사용하여 속도, 온도 및 열유속 분포를 계산하여 수치해석의 결과와 실험결 과를 비교함으로써 모델의 타당성을 검증하고, 복사에 의한 열전달량과 대류에 의한 열전달량을 분리하여 각 모드가 온도분포 및 열유속분포에 미치는 영향을 고찰하고자 한다.
최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 NO96 화물창의 BOG(boil off gas), BOR(boil off rate)을 감소시키기 위한 노력으로 단열재료 및 단열층을 변화시켜서 개발된 NO96-GW, NO96-L03의 방열구조에 대해서 BOG, BOR 값을 계산하고 단열성능을 비교 평가하였다. 두가지의 변형된 NO96 모델을 기존의 NO96 방열과 단열층 및 단열재료의 차이점을 비교하고, 각각의 열저항 및 BOG/BOR 값의 비교 결과를 제시하였다. 열저항 값은 유한요소해석법을 이용하여 계산되었으며, 준정적 열평형 상태를 가정하여 열유속과 온도분포를 통하여 단열성능을 비교하였다. 계산에 사용된 화물창의 모든 재료물성치는 온도 의존값으로서 반영하여 $-163^{\circ}C$에서의 극저온 상태에서 특성을 반영되었다. 각 화물창의 BOG, BOR 계산은 국부 열전달 해석을 통해 방열판에서 발생하는 열유속을 계산하고, 등가모델을 적용하여 계산하는 과정으로 수행되었으며, 그 결과를 각 화물창의 단열성능을 비교 평가하기 위해서 검토하였다.
본 논문은 Computer Aided Software Engineering (CASE) Tool을 이용할 경우의 Safety Critical 소프트웨어 개발 방법론인 구조적 분석 및 구조적 설계 모델링 방법론을 Teamwork CASE tool의 예를 중심으로 제안하고자 한다. 제시된 사례는 NSIS(Nuclear Safety Information System)으로서 Essential Modeling과 Implementation Modeling을 제시하였는데 Teamwork CASE 환경하에서의 분석 및 설계 절차, 지침 등을 제시하였다. Essential Modeling에서는 NSIS의 MMIS 분석범위 및 External Interface를 제시하는 환경 모델(Environmental Model)과 MMIS의 기능을 계층구조적으로 분할하는 행위모델링(Behaviroal Modeling)을 각각 Context Diagram과 Data Flow Diagram (DFD)으로 그 과정을 제시하였다. Implementation Modeling에서는 Essential Modeling으로 부터 나온 결과물을 토대로 Boss Rule, Transform Rule과 Transaction Rule 등을 거쳐 NSIS MMIS의 설계 근간이 되는 Structured Chart(SC)를 제시하였다. 본 논문에서 제시된 모델링 방법론을 통하여 Safety Critical 소프트웨어 개발시 Teamwork CASE Tool을 활용할 수 있음과 동시에 분실 및 설계의 일치성을 통하여 Safety Critical 소프트웨어의 안전성 확립과 품질보증 목표에 기여할 수 있다.
유한요소법을 이용하여 액체 로켓 엔진 터보 펌프 터빈의 천이 열전달 및 구조 해석이 수행되었다. 해석 모델은 3차원 8절점 등매개변수 솔리드 요소로 구성되었으며, 전체 모델의 1/80만이 해석되었다. 열 스파이크를 포함하는 시동 조건과 정상상태에서의 하중이 고려되었다. 블레이드 면 위의 열전달 계수는 상용 열유동 해석 프로그램인 Fluent를 이용하였다. 개발된 유한 요소 코드를 이용하여 시동 및 정상상태에서 천이 열전달 응답을 구하였다. 또한, 원심력과 열하중이 가해질 때, 최대 응력 및 슈라우드의 변위를 구하였다.
최근들어 저온플라즈마를 이용한 생물학적 응용분야가 각광을 받고 있다. 특히 전기전도도를 가진 전해질 내에서 형성된 액상 플라즈마는 열손상없이 암, 세균 및 비정상 장기조직의 제거가 가능하다는 점에서 기존 시술들이 가지는 문제를 해결할 수 있다. 허리통증을 유발하는 탈출 수핵을 대용량으로 제거하기위한 플라즈마발생 전극에 관한 연구가 수행되었다. 수핵 분해량을 늘리기 위해서는 플라즈마를 통하여 다량의 수산화기 라디컬을 형성, 수핵표면에 조사해야 한다. 이를 위하여 6개의 텅스텐 전극표면에서 기포를 발생시켜 플라즈마 발생면적을 넓힐 수 있었다. 텅스텐 전극들은 캡톤코딩과 세라믹 스페이서를 통하여 분리되었고, 전극의 후방에는 SUS 재질의 환형 접지전극을 배치하여 6개의 텅스텐 전극표면에서 모두 기포가 발생할 수 있도록 하였다. 시술적용시 플라즈마 및 전극이 가지는 제한 조건은 단백질 변성을 막기위한 섭씨 45도 이하의 온도 상승과 조직에 대한 기계적인 손상 방지를 위한 2.5 mm 이하의 전체 전극 굵기이다. 이를 만족하는 가운데 수산화기 라디컬 형성을 증대할 수 있는 전극의 구조를 결정하기 위하여 1-D 전기 열유체 모델 도입하였다. 모델에서 도출된 기포의 두께를 바탕으로 다중전극간의 거리 조절을 통하여 플라즈마 방전구조를 전극 - 전극 (기포두께${\times}2$ > 전극간 거리)과 전극 - 기포표면 (기포두께${\times}2$ < 전극간 거리)으로 통제하였다. 형성된 플라즈마의 소모전력, 전자 밀도및 수산화기 라디컬의 회전온도를 분석하기 위하여 0.9% 염화나트륨 수용액, 1.6 S/m, 전해질에서 플라즈마 형성를 형성하고 전기신호 및 광학신호를 관측하였다. 전극에 인가된 전압은 340 VRMS이며 운전주파수는 380 kHz이다. 실험 결과, 전극 - 기포표면 방전구조는 전극 -전극 방전구조에 비하여 전해질의 저항역할로 인하여 방전전류가 3.4 Ipp에서 1.6 Ipp로 감소하였으나, 기포표면에서의 물분자의 분해로 인하여 수산화기 라디컬에서의 발광세기는 약 4배 증가하였다. 또한 수산화기의 회전온도 분포상에서도 전극 - 기포표면 방전은 주변 물분자의 열교환으로 인하여 전극 -전극간 방전의 1500K 에 비하여 낮은 400K를 보였다. 이는 전극-기포표면 방전구조의 전극이 낮은 온도의 수산화기를 다량으로 형성할 수 있음을 시사하며, 카데바를 이용한 실험에서 220초에 걸쳐 약 87%의 수핵을 기계적 손상 및 단백질 변형없이 효과적으로 제거함을 확인하였다.
화재에 노출된 철근콘크리트 기둥은 기둥을 구성하는 재료물성의 변화와 함께 기둥의 구조적 성능에도 결과적으로 열화현상을 나타내게 된다. 기둥의 구조적 성능의 열화정도는 화재동안 기둥단면에 전달된 열의 양과 관련이 있다. 이를 예측하기 위한 합리적인 열 전달 모델은 기둥이 가열을 받는 동안 전달된 열 정도에 따라 변하는 콘크리트의 전도율 및 열용량, 그리고 단면 내 잉여수 증발에 대한 적절한 고려를 하여야 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 양해법 유한차분법에 근거하여 개발되었으며 기존에 제안된 모델들에 비하여 이들 모든 변수들의 영향을 적절하게 고려하고 있다. 본 연구에서 개발된 모델은 기존 화해 실험에 의한 기둥 단면 내 온도를 적절하게 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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