수중 글라이더는 해양의 수직 물성을 라그랑지안 방식으로 파악하기 위해 새롭게 고안된 관측 플랫폼이다. 한국해양연구원은 2011년 3월 국내 최초로 경북 후포와 울릉 서안까지 177 km의 수평거리를 총 6일(153시간)동안 경로 계획을 통해 자율 잠항관측을 성공하였다. 실험에 사용한 글라이더는 미국 ANT사의 Littoral Glider 였으며, 주관측 센서로는 Applied Microsystem사의 수온 및 음속 센서를 장착하였다. 시험 운항 동안 경로 대상 해역의 수심 5 m에서 200 m까지 매 5초마다의 수온 및 음속 프로파일 총 1408회 취득하였다. 또한 시험 운항 중에 수중 글라이더가 보유하고 있는 다양한 운동모드(정점 수직 관측 모드, 경로 추종 모드, 선수각 유지 모드, 정점 유지 모드, 특정 수심 유지 모드 등)를 시험하였고, 모든 운동모드가 정상적으로 운영됨을 확인하였다. 이번 실해역 조사를 통해, 수중 글라이더는 최대 2노트 이하의 해류 환경 하에서 사용자가 원하는 방향과 심도대로 관측을 수행할 수 있으며, 내부 부력 조절 없이 최대 5 kg의 센서 탑재가 가능함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
가장 최근에 표준화가 완료된 동영상 압축 코덱인 H.264/AVC는 율-왜곡 최적화를 사용하여 압축률이 상당히 향상되었다. 율-왜곡 최적화는 다수의 후보 모드들 중에서 최적의 모드를 결정하기 위한 수단이며, 모든 모드에 대하여 라그랑지안 비용을 계산하여 그 비용이 가장 적은 모드를 최적의 모드로 결정한다. 하지만 이 방법의 사용으로 인하여 H.264/AVC 부호기의 계산 복잡도가 상당히 증가하였다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 화면 내 예측 부호화의 율-왜곡 최적화의 사용으로 인한 계산 복잡도를 감소시키는 고속 화면 내 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Intra$4{\times}4$와 Chroma Intra의 부호화 속도를 향상시키기 위하여 최고 확률 모드(MPM)가 가장 최적의 예측 모드인 경우를 미리 판단하여, 이 경우에는 율-왜곡 최적화 과정을 생략하고 최고 확률 모드를 사용하여 부호화한다. 또한 이 방법을 색차 화면 내 예측 모드에 유사하게 적용하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 손실이 거의 없이 평균 약 63%의 부호화 시간을 절약하였다.
디젤 차량의 유해배출가스인 질소산화물 저감을 위해서는 정화성능이 우수한 요소첨가 선택적 촉매환원장치가 장착되어야 한다. 본 연구에서는 3차원 오일러리안-라그랑지안 전산유체해석을 통해 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 수송현상에 따른 화학반응과 다상유동 특성을 수치적으로 예측한다. 이때, 수치적인 분무형상은 가시화실험에서 측정된 분사속도, 분무관통길이, 분무반경, 평균액적지름과 비교를 통해 보정되었다. 그리고 해석 결과는 실제 엔진 및 차량 시험에서 측정한 질소산화물 저감효율과 비교를 통해 검증되었으며, 상대오차 5% 이하의 정확도를 보여준다. 검증된 전산모델은 요소첨가 선택적 촉매환원장치의 내부유동해석에 사용되었으며, 이를 통해 압력강하와 속도증가 특성을 분석하고, 암모니아의 농도균일도와 과잉분포 위치를 예측한다.
Gulf Stream 인근해역에서 해양 중규모 와동의 삼차원 구조분석을 HYCOM 수치모델을 사용하여 수행하였다. 시계방향 및 반시계 방향으로 회전하는 와동들의 구조를$1/12^{\circ}$와 $1/48^{\circ}$ 두개의 모델 해상도를 사용하여 비교하였다. 라그랑지안 모수인 Finite Size Lyapunov Exponent (FSLE) 와 Okubo-Weiss parameter(OW) 분포를 분석한 결과 표층의 와동구조가 수심 깊은 곳까지 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 와동에 의한 수평방향 해수운동이 수직방향 해수운동보다 크기 때문인 것으로 해석되었다. 고해상도 모델의 경우 와동근처에서 10 km 미만의 미세난류구조 들이 많이 발견되었으며, 이러한 미세난류구조들은 고해상도 모델의 와동근처에서 해수의 움직임을 저해상도 모델보다 불규칙하게 만드는 것으로 나타났다. 이러한 미세난류구조에 의한 해수의 불규칙한 움직임은 분산계수 (dispersion coefficient)에도 영향을 미치는데, 수평 분산계수의 경우 해수운동이 자유로운 고해상도 모델이 저해상도 모델보다 그 값이 더 크게 나타났다. 수직 분산계수의 값은 저해상도 모델에서 더 크게 나왔는데, 이는 와동의 경사진 궤도를 따라 움직이는 저해상도 모델의 해수운동이 수직 분산계수값을 증가시키기 때문인 것으로 들어났다. 상대 수직 분산계수의 경우 이러한 궤도의 영향이 줄어들기 때문에 해수의 수직운동을 측정하는데 있어 절대 수직 분산계수 보다 더 적합한 것으로 판명되었다.
이 논문은 재료의 전기 전도도 분포를 재구성하는 전기임피던스 단층이미지 기법(electrical impedance tomography; EIT)을 제시한다. 이 문제는 구조물 표면의 전극에서 측정된 전위와 계산된 전위의 차를 최소화하여 전기 전도도의 공간적 분포를 재구성하는 최적화 문제로 정의된다. 전류 입력 시 전위를 구하는 정해석 문제의 수학적 모델로서 완전전극모델(complete electrode model; CEM)을 사용하였다. 완전전극모델은 전기 포텐셜에 대한 라플라스 방정식과 전류 입력에 따른 경계조건들로 구성되는 경계값 문제이다. 완전전극모델 해의 정확성을 검증하기 위하여 유한요소법을 이용해 구한 원형 구조물의 전위해와 Technology Computer Aided Design(TCAD) 소프트웨어를 사용해 얻은 결과를 비교하였다. 완전전극모델의 지배방정식과 경계조건을 구속조건으로 하는 최적화 문제를 라그랑주 승수법(lagrange multiplier method)을 이용해 비구속 최적화 문제로 전환하고 라그랑지안의 1차 최적화 조건으로부터 전극에서의 전위 차를 최소화하는 최적의 전기전도도 분포를 도출하였다. 원형 균일영역의 전기 전도도 분포를 재구성하는 역해석 예제를 통해 완전전극모델 기반 EIT 프레임워크의 적용성을 검토하였다.
열을 이용한 접합은 소재 간 열역학적 차이에 의한 열 변형 및 잔류응력 등 원하지 않은 결과를 야기한다. 폭발력 또는 전자기력을 이용한 고상 접합은 열이 사용되지 않아 열역학적 차이가 있는 소재접합에 이점이 있다. 이때, 해당 접합은 짧은 시간 내(${\mu}s$) 이루어지며, 접합면에서 고속 및 대 변형이 동반된다. 수치해석 모델은 고속 충돌 접합 메커니즘을 이해하는 데 중요한 역할을 수행한다. 하지만 고속 및 대 변형이 나타나는 해석에서 전통적인 라그랑지안 기법은 격자 얽힘이 발생해 결과의 신뢰성이 낮다. 본 연구는 무격자 수치해석 방식의 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)를 이용하여 열역학적 차이가 있는 Cu와 CP-Ti의 고속 충돌 접합을 수행하였고 경계면 결합 형상이 발생함을 확인하였다. 해석의 결과로 경계면 결합 형상이 매개변수(충돌 속도, 충돌 각도)의 관계에 따라 형상의 정도(직선, 소용돌이), 주기, 길이 등이 다르게 나타나는 것을 확인 및 비교하였다.
본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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