• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1998년도 제11회 학술강연회논문집
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• pp.39-39
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• 1998

본 연구는 500KW급 수평축 풍력발전기용으로 개발된 회전날개의 시제품 제작에 앞서 축소모델에 대한, 이론적으로 예측된 공력성능과 신축에 의한 공력성능을 비교 검토함으로서, 설계결과를 검증하고, 필요한 경우 설계를 보완하여 개발위험도를 최소화하기 위해 수행되었다. 시험모델의 크기는 실제의 5%로서 직경이 2.1m이며 날개의 시위길이는 0.2r/R에서 0.101m, 날개끝에서 0.043m 이고, 날개단면형 상온 FX-S-03-182이다. 블레이드의 재질은 Glass/Epoxy 복합재료로 제작되었으며, 실제 풍황을 모사하기 위해 자연풍 상태에서 실험하였다. 실험장치의 구성은 15m 높이의 타워에 회전날개와 전자브레이크 및 각종 센서를 장착하였고, 날개가 회전하기 시작하면 제동장치에 의해 부하를 주면서 토크, 회전수, 풍속 등을 각각의 센서로부터 자료획득장치를 통해 자료처리를 할 수 있도록 하였다. 실험하는 동안 풍속은 4m/s-13m/s 정도로서 시동 풍속인 4m/s와 정격풍속인 12m/s를 포함하여 회전날개의 전체적인 특성을 파악하기 용이하였고, 이론적인 예측성능과 측정된 성능을 비교 검토한 결과 비슷한 결과를 얻어 공력설계 및 해석 방법을 검증하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.49-56
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• 2008

대구 지하철 화재가 발생한 중앙로 역사를 1/20 축소모델로 제작하여 연기확산 실험을 수행하였다. 지하역사의 양쪽으로 연결된 터널을 모델 실험에서도 구현해야 하지만 실험실 공간의 제약으로 인해 짧은 길이의 덕트에 유동저항을 줄 수 있는 메쉬를 부착하여 터널을 대신하였다. 방화로 인해 좌석에서 화재가 발생하였기 때문에 화재 시나리오는 좌석의 가연물 특성을 고려하여 선정하였고 가시화 장치와 온도 측정으로 역사로의 연기 전파 시간을 측정하였다. 현재 지하역사 화재시 보편적 개념으로 확립되어있는 급기형태의 제연 방식이 연기확산을 촉진하는 것을 실험적으로 확인하였다. 화재 환기가 없을 때 지하 3층 승강장에서의 화재발생으로부터 지하역사 전체에 연기가 확산되는 데에는 약 10분의 시간이 필요하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.9-16
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• 2024

일반적으로 적합직교분해(proper orthogonal decomposition, POD) 기반의 침습적(intrusive) 차수축소모델(reduced order model, ROM)을 활용하면 구조 시스템의 전체 자유도를 크게 줄이고 외연적 시간 적분법에서 해의 안정성을 만족하는 임계 시간 간격을 증가시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 POD-ROM을 활용하여 Voronoi-cell 격자 요소로 이산화된 구조 시스템의 축소와 이에 따른 외연적 시간 적분법의 임계 시간 간격 및 해석 정확도 변화를 살펴보았다. 또한 지진하중과 같은 불규칙한 하중 이력을 받는 구조물 응답 해석에 POD-ROM을 적용하였다. 해석 결과 ROM을 통해 해의 정확도를 충분히 확보하면서 연산 시간을 크게 단축할 수 있음을 확인하였다. 또한 POD-ROM과 VCLM의 연계 방안의 적절성을 확인하였다. 향후 해당 연구는 고정밀 대용량 동적 구조해석의 실용성을 높이고, 설계 변수에 따른 구조물 동적 거동의 실시간 예측을 위한 기반 연구로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.889-900
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• 2006

센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.218-226
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• 2020

해상풍력터빈 하부구조물은 중요한 기능의 수행, 접근성의 제약 등으로 인하여 건전성 모니터링을 통한 효과적 유지관리가 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력터빈 트라이포드 하부구조물의 건전성 모니터링을 위한 기저모델개선 및 결함추정 기법을 실험적으로 연구한다. 우선 하부구조물 건전성 모니터링을 위한 절차를 제안한 후 이 과정을 트라이포드 하부구조물 축소모형에 대하여 적용한다. 즉, 축소모형에 대한 초기 기저모델을 수치적으로 수립한 후 모드특성을 추정하고, 건전상태 진동실험 결과로부터 구한 고유주파수와 모드형상을 기준으로 기저모델을 개선하는데, 이때 구조물의 경계조건을 고려하고 신경망기법을 이용한다. 이후, 개선된 기저모델을 이용하여 신경망의 훈련패턴을 생성하고, 손상상태 진동실험 결과로부터 구한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력함으로써 결함을 추정한다. 유효고정부 모델을 이용하여, 건전상태에서 측정된 모드특성에 맞추어 합리적으로 기저모델을 수립할 수 있었다. 또한, 축소모형에 대한 손상실험을 수행하였는데, 4가지 손상경우에 대하여 손상을 추정한 결과, 합리적으로 손상위치를 추정할 수 있었으며, 실제 손상정도가 심해질수록 손상정도 추정치도 증가하였다. 그러나 손상정도가 상대적으로 미소한 경우, 해당 손상위치가 판정은 되지만 다른 위치와 비교하여 확실한 손상위치의 식별이 어려웠다. 향후, 이러한 미소손상 추정 및 손상정도 추정치의 강성감소에 대한 정량화 등에 대한 후속연구가 수반된다면, 해상풍력터빈 트라이포드 하부구조물의 건전성 모니터링에 제안 기법을 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1560-1567
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• 2004

모델 체킹에서 고려해야 할 상태의 수는 모델의 크기에 따라 지수적으로 증가한다. 이것을 상태 폭발 문제라고 부르며 이를 해결하기 위한 방법으로 추상화, 반순서, 대칭성 등이 폭 넓게 사용되고 있다. 이들 방법들은 모델의 구조 정보를 이용하여 모델의 크기를 축소하는 데 목표를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 논리식을 순서적으로 분할하여 차례대로 모델 체킹을 수행하는 릴레이 모델 체킹을 제안한다. 그리고 기존 모델 체킹 기법으로 해결하지 못했던 상태 폭발 문제를 릴레이 모델 체킹으로 해결한 경험을 기술한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.263-272
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• 2003

내진상세가 적용되지 않은 RC중공구형단면 교각의 지진 시 거동특성 및 내진성능을 파악하기 위하여 축소모델 실험을 수행하였다. 축소모델은 교각의 소성힌지영역내에 동일한 위치에서 모든 주철근이 겹침이음된 모델과 연속된 철근을 사용하여 겹침이음을 없앤 모델로 설계하였다. 실험은 축력이 재하된 상태에서 준정적 반복하중을 재하하였다. 실험결과 겸침이음모델은 주철근의 겹침이음부에서의 부착파괴가 발생하였지만 비교적 큰 연성거동을 나타냈으며 연속철근을 사용한 모델은 전형적인 휨파괴 특성과 매우 큰 연성거동을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.21-28
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• 2005

본 논문에서는 장방형 콘서트홀에서 무대천장높이 변화가 객석의 음향성능에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 먼저 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 객석부에서의 음향 특성을 조사하기 위하여 대표적 장방형 콘서트홀인 Boston Symphony Hall (이하 BSH)의 단순화 모델을 적용하였다. 또한 신축된 400석 규모의 장방형 홀의 축소모형 $(1.2m{\times}0.68m{\times}0.31m)$ 실험과 축소모형의 시뮬레이션을 통하여 무대부 천장높이의 변화에 따른 객석에서의 음향특성의 영향을 측정하였다. 실험 결과, 컴퓨터 시뮬레이션과 축소모형실험 및 축소모형실험의 시뮬레이션에서 모두 무대천장높이가 낮아질수록 잔향시간이 증가하는 경향을 보였으며, 무대천장 높이에 따른 잔향시간의 변화율은-0.09[sec/m]$\~$-0.061[sec/m]로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권5호
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• pp.425-432
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• 2009

본 연구에서는 오일러 CFD코드에서 얻은 데이터를 이용하여 2차원 익형의 비정상 공력하중을 모델링하고 예측할 수 있는 신경망의 능력을 확인하였다. 신경망 모델은 감독자 관리 학습을 기반으로 하여 르벤버그-마쿼트 알고리즘, 그리고 여기에 유전알고리즘을 결합시킨 혼합형 유전알고리즘을 사용하여 구성하고 각 경우에 대하여 그 효율성을 비교 분석하였다. 복잡한 시스템을 모사하는 신경망을 학습시키는 데는 혼합형유전알고리즘이 더 효율적이라는 것을 보였으며 신경망모델에 의한 2차원 익형의 비정상공력하중 예측결과 실제 수치결과와 비교적 정확하게 일치하여 신경망 모델이 축소모델로서의 기능을 발휘하는 것을 입증하였다.