삼각함수는 직각삼각형에서 한 각의 크기가 일정하면, 이들 변의 비의 값은 삼각형의 크기에는 관계없이 일정하다는 가장 단순하고 독특한 성질에 기초를 둔 학문이다. 직삼각형의 밑변의 길이와 건물을 올려다본 각이 있다면 건물의 높이를 삼각함수를 이용하여 구할 수 있다. 이는 차를 타고 이동하면서 건물의 높이를 가늠할 수 있는 좋은 방법이라고 볼 수 있다.
수학 함수 중에서 삼각함수는 그 활용도가 매우 높아서 아주 많이 사용되는 함수 중 하나이다. 직각 삼각형의 직각이 아닌 한 각의 크기를 a라 하면, 이 삼각형의 임의의 두 변의 길이의 비는 이 각 a의 크기에 의하여 결정되므로 이 비를 이각의 삼각 함수라 하였다. 즉, 삼각함수는 직각삼각형에서 한 각의 크기가 일정하면, 이들 변의 비의 값은 삼각형의 크기에는 관계없이 일정하다는 가장 단순하고 독특한 성질에 기초를 둔 학문이다. 어떠한 대상체의 높이는 직삼각형의 밑변의 길이와 건물을 올려다본 각이 있다면 삼각함수를 이용하여 쉽게 구할 수 있다.
낮은 압력의 평판형 유도 결합 플라즈마 (Inductively Coupled Plasma, ICP)에서 챔버 높이를 바꾸면서 전자 에너지 확률 함수 (Electron Energy Probability Function, EEPF)를 측정하였다. 측정된 전자 에너지 확률 함수에서 기울기가 평평한 부분이 관찰됐고, 이러한 전자 에너지 분포함수의 평평한 부분은 챔버 높이를 증가함에 따라 높은 전자 에너지로 옮겨졌다. 이러한 현상을 분석하기 위해서 2차원 비충돌 가열 메커니즘이 포함된 유도 결합 플라즈마 모델로부터 전자 에너지 확산 계수와 이론적인 전자 에너지 확률 함수를 구하여 실험 결과와 비교하였다. 이를 통하여, 측정된 전자 에너지 확률 함수의 평평한 부분은 전자 튕김 공진 (electron bounce resonance)에 의한 것임을 알 수 있었다.
풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.
20500 rpm에서 10분 교반까지 계면높이는 감소하였으나 10분 이상의 시간에서는 계면 높이가 증가하는 경향을 나타내었으며, 슬러지 농도도 10분까지 경향을 농축농도가 증가하지만 그 이상의 교반시간에서는 농도가 서서히 감소되는 경향을 나타내었다. Homogenizer의 교반에 의한 최적조건에서의 부상효율은 약 10%의 효과가 있는 것으로 나타났다. Image analyser로 교반하지 않은 경우와 교반한 경우 슬러지의 sauter mean diameter를 측정한 결과 각각 631 $\mu$m와 427 $\mu$m로 나타나 슬러지 플록의 입경이 줄어든 것으로 나타났다. 슬러지의 함수율은 10분의 교반시간까지 조금 감소하였으나 10분 이상의 교반시간에서는 슬러지 함수율이 증가하여 60분에는 99.1%까지 증가하였다.
NaI(T1) 섬광검출기를 이용하여 감마선원인 Cr-51, Cs-137, Mn-54, Zn-65에 대하여 공기와 깊이가 다른 수중에서 에너지스펙트럼을 조사하였다. 측정한 스펙트럼의 차이와 변화를 정량적으로 비교분석하기 위해서 측정 스펙트럼을 곡선근사할 수 있는 응답함수를 구성하였다. 본 연구에서 밝혀진 바에 의하면 구성된 응답함수는 공기 중 뿐만 아니라 수중에서 측정된 스펙트럼을 거의 완전하게 나타낼 수 있었다. 또한 응답함수에 사용된 계수들을 비교함으로써 공기와 수중에서-물의 깊이에 따른-스펙트럼의 특성 면화를 정량적으로 규정할 수 있었다. 응답함수의 계수 가운데 전에너지 봉우리의 높이 및 비율이 물의 깊이에 가장 민감하게 영향을 받았으며, 그 외에도 전에너지 봉우리의 퍼진 정도, flat continuum의 높이, 1차 콤프턴산란 연속의 높이, Compton edge의 모양을 나타내는 응답함수계수 등에서 미약하나마 물의 깊이에 따라 변화를 보였다.
개수로의 난류흐름을 VOF(Volume of Fluid)기법을 채용한 RANS(Reynolds averaged Navier-Stokes) 방정식 모형을 사용하여 수치모의할 때 벽면함수의 거칠기를 산정하기 위해 고려해야 하는 점들을 연구하였다. 거친 벽면상의 흐름을 위한 벽면함수의 거칠기 상수(roughness constant)는 관수로 흐름의 실험을 통하여 얻어진 값을 사용한다. 그러나 개수로 흐름에서는 이 거칠기 상수가 Froude 수에 따라 변화하므로 이를 고려할 수 있어야 하며, 개수로에서 광범위하게 사용되는 Manning 조도계수에 상응하는 벽면 거칠기 높이(roughness height)를 산정하여 사용할 수 있어야 있다. 본 연구에서는 모형에 입력되는 벽면함수의 거칠기 높이와 Manning 조도계수 사이의 관계를 분석하였다. 이를 바탕으로 수치모형의 특성이 고려되고 Manning 조도계수의 함수로 표현되는 유효 거칠기 높이 산정식을 제안하였다.
본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.
도로를 주행하는 차량들을 구분하는 차종자료는 도로 및 포장의 설계와 관리 등 여러 분야에서 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 차종구분에 차량높이라는 분류기준을 적용하기 위해 주행하는 차량의 높이를 계측할 수 있는 방법을 고안하고 현장에 장비를 설치한 후 실험을 통해서 차량길이와 차량최고높이 자료를 획득하였다. 차량높이 측정과 동시에 동영상을 촬영하여 국토해양부 12종 차종분류에 의거하여 차종분류 기준값을 작성하였다. 영상을 통해 작성된 차종자료 기준값과 측정된 차량길이와 차량높이를 토대로 판별함수를 이용한 차종분류값을 서로 비교한 결과 88.6%의 차종정확도를 확인하였다. 이를 통해 차량높이라는 분류기준을 적용하여 차종분류에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
개별파 최대월파량 개념을 이용하여 직립식 방파제의 마루높이를 산정할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 개발되었다. 입사파랑이 작용하는 시간 동안 월파되는 파랑의 개수와 상대마루높이 그리고 평균월파유량의 함수로 정의되는 개별파 최대월파량과 그 허용치를 이용하여 신뢰함수를 수립하였다. 상대적으로 다른 불확실성을 갖는 관련 경험계수들을 확률변수로 고려하여 신뢰성 해석을 수행할 수 있는 Level III MCS 기법을 제시하였다. 장봉파 및 단봉파 조건에서 입사파향, 직립식 방파제의 구조형식 그리고 개별파 최대월파량의 허용수준을 변화시키면서 상대 마루높이에 따른 파괴확률을 산정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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