사고 등으로 인해 하천에 순간적으로 주입되는 오염물질의 2차원 이송-확산을 모의하기 위하여 SUPG법에 의한 2차원 유한요소 모형을 개발하고 주입된 질량과 모의 질량간의 오차를 산정하였다. 지배방정식으로부터 질량 오차 산정식을 유도하고 이를 간단한 예제에 적용하였다. 적용 예제로는 단순 직선수로에서 선원을 통한 질량주입과 일방향의 등질 유속장을 가지는 2차원 공간에서 점원을 통한 질량주입 문제를 가정하였으며, 기존의 Galerkin법과의 비교를 위하여 두가지 수치기법에 대한 모의 검증을 실시하였다. 검증결과 기존의 Galerkin법에 의한 모의 결과에 비하여 SUPG법을 통한 수치모형의 구성이 모의의 정확성뿐만 아니라 주입 질량의 보존에 있어서도 보다 정확한 방법임을 확인하였다.
본 연구에서는 적설 추정 알고리즘과 추계 일기 생성 모형을 활용하여 관측 적설의 특성을 재현하는 연속 적설심 자료 모의 방법을 소개한다. 적설 추정 알고리즘은 강수 유형 판단, Snow Ratio 추정, 그리고 적설 깊이 감소량 추정까지 총 3단계로 구성된다. 먼저 강수 발생시 지상기온과 상대습도를 지표로 활용하여 강수 유형을 판단하고, 강수가 적설로 판별되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 Snow Ratio를 추정한다. Snow Ratio는 지상 기온과의 sigmoid 함수 회귀분석을 통해 추정하였으며, precipitation rate 조건(5 mm/3hr 미만 및 이상)에 따라 두 가지 함수를 적용하였다. 마지막으로 적설 깊이 감소량은 온도 지표 snowmelt 식을 이용하여 추정하였으며, 매개변수는 적설 깊이 및 온도 관측 자료를 활용하여 보정하였다. 속초 관측소 자료를 활용하여 매개변수를 보정 및 검증하여 높은 NSE(보정기간 : 0.8671, 검증기간 : 0.7432)를 달성하였으며, 이 알고리즘을 추계 일기 생성 모형으로 모의한 합성 기상 자료(강수량, 지상기온, 습도)에 적용하여 합성 적설심 시계열을 모의하였다. 모의 자료는 관측 자료의 통계 및 극한값을 매우 정확하게 재현하였으며, 현행 건축구조기준과도 일치하는 것으로 나타났다. 이 모형을 통하여 적설 위험 분석 분야뿐 아니라 기후 전망 자료와의 결합, 미계측 지역에 대한 자료 모의 등에도 광범위하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 적응적 분할격자기반 2차원 침수해석모형 K-Flood를 개발하였다. 분할격자기법은 흐름 특성을 기반으로 격자를 분할하여 흐름영역과 비흐름영역으로 구분하는 격자생성기법이며, 분할격자기법과 격자세분화기법을 동시에 활용하면 매우 적은 수의 격자로 복잡한 형상의 흐름영역을 표현할 수 있어 효율적인 모의가 가능하다. 특히 최근 도시홍수에 대해 매우 정밀한 해상도의 자료와 격자를 이용하여 보다 정확한 침수해석 또는 예보를 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며, K-Flood는 이러한 복잡한 흐름영역의 계산 시 적응적 분할격자를 활용하여 효율적인 격자생성이 가능하다. 공간 및 시간에 대해 2차 정확도의 유한체적 수치해법이 적용되었다. K-Flood의 검증을 위해 2차원 침수해석모형의 검증에 널리 사용되고 있는 1) 원형 실린더에 의한 충격파 반사 모의, 2) 도시홍수실험 모의, 3) Malpasset 댐붕괴 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 관측자료 및 과거의 모의결과와 비교하여 성공적으로 K-Flood의 성능을 검증하였다.
차량 전장용 소프트웨어의 안정성을 플랫폼 단계에서 테스트 및 검증을 수행하면 많은 비용이 소요된다. 본 연구에서는 플랫폼 단계에서 차량용 내장형 소프트웨어를 테스트하기 이전에 Spin 모델 검증기를 활용하여 전장용 소프트웨어의 기본단위인 타스크들의 행위를 모의 실험함으로써 시스템의 설계오류를 검증할 수 있는 도구를 개발하였다. 본 연구에서는 운영체제와 환경설정 및 제어 프로그램이 수행할 타스크들을 모델로 구축하고, 모델 검증 도구 Spin을 이용하여 타스크의 상태변화를 확인할 수 있었으며, NuSMV를 이용한 방식과 비교하여 다양한 장점들을 확인하였다.
본 논문에서는 형식 기법을 이용하여 차세대 지능망 응용 프로토콜(INAP:Intelligent Network Application Protocool)적합성 시험 스위트를 생성하는 방법 및 IUT(Implenentation Under Test)시뮬레이터를 구축하여 시험을 수행함으로써 시험 스위트를 검증하는 방법에 관해 기술한다. SDL(Specification and Description Language)과 같은 형식 언어를 사용하여 INAP FSM(Finite State Machine)을 모델링하고 MSC(Message Sequence Chart)로 시험 목적을 기술한다. 기술된 FSM모델과 시험 목적을 검증하기 위해 모의 시험을 거치며, 검증이 완료된 후 시험 스위트로 변환이 된다. 형식 기법을 이용하여 INAP규격을 정확하게 기술할 수 있을 뿐 아니라 시험 스위트를 자동으로 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있다. 또한 생성된 시험 스위트를 시험기에 탑재하여 IUT시뮬레이터를 대상으로 시험을 수행함으로써 시험 스위트를 검증할 수 있는 방안을 제시하였다.
중장기 이수계획 수립이나 미래 기후변화에 대한 수자원 영향평가 연구 등에서 월 단위 이상의 유출량을 계산할 수 있는 강우-유출 모형의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 월 유출모의를 위해 개념적 물수지모형의 적용가능성을 검토하였다. 4개의 물수지모형을 대청댐 상류유역에 대하여 구축하고, 기존에 구축된 일 강우-유출 모형인 SSARR 및 TANK 모형과 비교하였다. 그 결과 가장 우수한 모의능력을 보여준 abcd 모형을 미계측유역에 적용하기 위해 매개변수를 지역화기법으로 추정하였다. 즉 13개 다목적댐 중 9개 다목적댐에서 구한 매개변수와 유역특성인자를 이용하여 회귀식을 작성한 후 미계측유역으로 가정한 4개 다목적댐에 적용하여 검증하였다. 검증결과 효율성계수가 $90\%$ 이상으로 비교적 간단하면서 모의능력이 우수한 개념적 월 물수지모형은 중장기 유출량모의에 그 활용성이 클 것으로 기대된다.
최근의 전력계통의 대형화와 고용량화로 인하여, 전력계통의 안정적으로 운용에 대한 기대가 절실히 요구되고 있다. 이처럼 계통은 안정적으로 운용하기 위하여 계퉁운용상에 발생하는 사고 및 과도상태를 신속, 정확하게 분석하고 판단함으로서 사고구간을 제거하고 피해구간을 최소화 할 수 있는 보호계전 협조와 실제 계통상에서 발생할 수 있는 다양한 사고를 분석하고 진단할 수 있는 향상된 보호계전 알고리즘 개발을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 개발 혹은 개선된 보호계전 알고리즘의 평가를 위하여 다양한 사고 모의가 필요하며, 아울러 이를 기계장치 혹은 보호계전기 하드웨어를 시험할 수 있는 시뮬레이터 장치의 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 전력계통 과도현상 모의 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 다양한 계통 사고 모의하며, 결과 사고 데이터를 활용하여 보호계전 알고리즘을 평가하고자 한다. 한괸, 모의한 사고 데이터를 실시간으로 재현하기 위하여 고성능 DAC 인터페이스 장치를 활용하여 구현하고 다양한 사고 데이터를 데이터베이스 형식의 자료 구조로 구성하여, 대상 계전기 장치의 성능과 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이터를 제안하고자 한다.
상평면상에서 추력기를 사용하는 자세제어 시스템의 리밋 사이클을 해석하는 새로운 기법이 논문에 의해서 제안되었다. 그러나 이것은 소프트 시뮬레이션상에서 Haloulakos 방식보다 제안 방식이 정확함을 보였지만, 실제 시스템으로 검증하지는 못하였다. 그래서 저자의 제안 방식을 KSLV-I 추력기 자세제어 시스템에 대한 실시간 모의시험으로 검증하고, 리밋 사이클 해석에 대하여 실시간 모의시험 결과와 이론적으로 구한 값을 비교/분석하였다.
도시지역의 홍수량 산정은 대부분 유출량의 관측기록이 없어서 홍수빈도해석은 물론 강우-유출 모형의 매개변수 검증도 불가하다. 따라서 확률강우량을 Huff 법 등으로 시간분포 시켜 강우-유출모형에 의해 산정된 유출량을 검정절차 없이 설계홍수량으로 채택하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년간의 서울 관측소의 시우량 자료를 각각 Huff 법에 의하여 시간분포 시킨후 강우-유출모형에 의하여 유출수문곡선을 모의하였으며, 모의된 42개년의 첨두 홍수량을 빈도 해석하여 빈도별 확률홍수량을 산정하였다. 유출량의 빈도해석으로 산정된 확률홍수량은 년 최대 강우량을 빈도해석 하여 강우-유출모형에 의하여 모의된 유출량과 비교, 분석하는 방법으로 국내 실무에서 적용하는 홍수량 산정법의 간접 검증법을 제시하였다. 적용결과 대상유역에서의 확률강우량에 의한 유출량은 모의 유출량을 유출 빈도해석 하여 결정된 확률유출량보다 전반적으로 크게 산정되어 서로 상이한 결과가 도출되었다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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