Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.05a
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pp.531-537
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1995
본 논문에서는 증기폭발의 전파과정을 해석하기 위한 수학적 모델을 제시하였다. 이 모델은 용융물, 용융파편, 그리고 냉각재 기상과 액상 둥 4상 유체의 2차원적인 천이거동을 지배방정식 및 관련상관식의 수치적 해를 구함으로써 증기폭발의 전파속도 및 폭발압력 등을 예측할 수 있다. 모델에 사용된 주요 상관식은 용융물 분쇄, 냉각재 상변화, 에너지 교환, 그리고 운동량 교환함으로 구성되어 있다. 냉각재의 상태를 결정하는데 있어서 냉각재의 기상과 액상 사이의 열역학적인 비평형을 허용할 수 있도록 냉각재의 상태방정식을 구성하였다. 주석/물의 증기폭발에 대한 예제계산을 수행한 결과 폭발의 전파속도 및 압력 등에 있어서 합당한 것으로 밝혀졌다. 또한 중요한 초기변수(중기 분율, 용융물 분율) 및 관련상관식에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 모델개선을 위한 중요인자를 제시하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.145-148
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2010
항만 구조물의 건전성 평가 기술의 개발을 위한 기초 연구로서, 강제진동해석을 통하여 케이슨 구조-지반 경계부의 손상에 대한 진동응답을 분석하고자 한다. 이를 위해 세 단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 케이슨 구조물의 진동특성 분석을 위해 시간영역기반의 AR(auto-regressive)모델을 선정하였다. 둘째, 모형 케이슨 구조물을 대상으로 진동응답 계측실험을 수행하였으며, AR-모델을 통해 진동특징을 실험적으로 분석하였다. 셋째, 대상 케이슨 시스템의 유한요소모델을 구성하고, 구조-지반 경계부의 손상에 따른 동적응답 특성의 변화를 수치적으로 분석하였다. 이를 위해 강제진동을 모사 하였으며, 구조-지반 경계부의 강성변화에 따른 케이슨 구조물의 진동응답의 변화를 분석하였다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.23
no.7
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pp.145-151
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2019
The fragility analyses for the partially filled horizontal cylindrical tank having a flexible wall were conducted to evaluate seismic performance. An equivalent simplified model with two lumped masses representing to impulsive and convective masses was used to represent the liquid storage system. This simplified model was validated by comparing its time history analysis results with the 3D FSI model results. The horizontal tank was analyzed under bi-directional excitations. Seismic fragility curves for the stability were developed in transverse and longitudinal directions. Fragility curves show that seismic damage for the horizontal storage system is more susceptible in the transverse direction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.223-227
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2011
유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.851-854
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2010
유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.
MND(Ministry of National Defense) has developed MND AF(Ministry of National Defense Architecture Framework) and CADM(Core Architecture Data Model) to guarantee interoperability among defense information systems. TRM(Technical Reference Model) and SP(Standard Profile) product defined in MND AF is core part of Information Technology Architecture and core element of interoperability guarantee. In this paper, we proposed a method which manages technical service and standard of TRM and SP, and developed TRM and SP management system based on the method. TRM and SP management system provides the basis for interoperability among information systems and a more efficient development and management of TRM and SP product.
Bubble size is a key parameter for an accurate prediction of bubble behaviours in the multi-dimensional two-phase flow. In the current STAR CCM+ CFD code, a mechanistic bubble size model $S{\gamma}$ is available for the prediction of bubble size in the flow channel. As another model, Yun model is developed based on DEBORA that is subcooled boiling data in high pressure. In this study, numerical simulation for the gas-liquid two-phase flow was conducted to validate and confirm the performance of $S{\gamma}$ model and Yun model, using the commercial CFD code STAR CCM+ ver. 10.02. For this, local bubble models was evaluated against the air-water data from DEDALE experiments (1995) and Hibiki et al. (2001) in the vertical pipe. All numerical results of $S{\gamma}$ model predicted reasonably the two-phase flow parameters and Yun model is needed to be improved for the prediction of air-water flow under low pressure condition.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.9
no.1
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pp.1-12
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2021
The present study proposes the modified-stoichiometric model for describing hydration of sodium silicate-based alkaliactivated slag(AAS), and compares the results with the thermodynamic modelling-based calculations. The proposed model is based on Chen and Brouwers(2007a) model with updated database as reported in recent studies. In addition, the calculated results for AAS are compared to those for hydrated portland cement. The maximum difference between the proposed model and the thermodynamic calculation for AAS was at most 20%, and the effects of water-to-binder ratio and activator dosages were identically described by both approaches. In particular, the amount of non-evaporable water was within 10% difference, and was in excellent agreement with the experimental results. Nevertheless, notable deviation was observed for the chemical shrinkage, which is largely dependent on the volume of hydrates and pores.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.2
no.1
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pp.14-21
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1995
Colloids such as exogenous biocolloids in a bioremediation operation can enhance the transport of contaminant in ground water by reducing retardation effects. Because of their colloidal size and favorable surface conditions in addition to their low density, bacteria can act as efficient contaminant carriers. When mobile bacteria are present in a subsurface environment, the system can be treated as consisting of three phases: water phase, bacterial phase, and the stationary solid matrix phase. In this work, a mathematical model based on mass balances is developed to describe the facilitated transport and fate of a contaminant in a porous medium. Bacterial partition between the bulk solution and the stationary solid matrix, and the contaminant partition among the three phases are represented by the equilibrium relationships. Solutions were obtained to provide estimates of contaminant and bacterial concentrations. A dimensionless analysis of the transport model was utilized to estimate model parameters from the experimental data. The model results matched with experimental data of Jenkins and Lion (1993). The presence of mobile bacteria enhances the contaminant transport. However, bacterial consumption of the contaminant which serves as a bacterial nutrient, can attenuate the contaminant concentration.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.45-45
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2018
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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