• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제4권1호
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• pp.5-10
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• 2003

다공질 매체 속의 내부 구조를 이루고 있는 고체 부분과 유체 부분은 서로 다른 재료특성을 가지는 물체들로 구성되어 있고 각 구성물들은 서로 다른 물리적 성질과 화학적 성질을 가지면서 서로 다른 상대 속도를 가지고 이동하기 때문에 포화된 다공질 매체의 구조적 변형 거동을 해석하는 것은 매우 복잡하다. 변형 거동에 영향을 주는 여러 가지 복합적인 요인들이 고려된 다공질 매체의 변형 거동을 해석하고 규명하기 위하여 Arbitrary Lagrangian Eulerian(ALE) 정식화가 이루어진 구성방정식을 세워야 할 필요가 있다. ALE 정식화는 Lagrangian 요소와 Eulerian 요소의 장점을 최대화 시키고 단점을 최소화 시키는 것에 주안점을 두기 때문에 고체 부분과 유체 부분을 함께 고려해야 하는 다공질 매체의 변형 거동을 해석하는데 있어서 적합한 방법이라고 할 수 있다. 그렇기 때문에 여기서는 포화된 다공질 매체의 보존 법칙들에 대한 ALE 정식화가 이루어진다. 고체 부분과 유체 부분의 질량 보존 법칙에 대하여 ALE 정식화가 이루어진 식이 각각 표현되고 다공질 매체 전체에 대한 운동량 보존 법칙이 표현된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.140-141
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• 2011

운동량 보존의 법칙은 두 물체가 충돌하기 직전과 직후의 운동량이 외력이 없는 상황에서 보존이 되는 법칙이다. 이는 탄성이든 비탄성이든 관계없이 항상 성립하는 법칙이다. 본 논문에서는 골프채 헤드가 골프공을 일정속도로 움직여 치고난 후 골프채의 헤드는 같은 방향으로 일정 속도로 움직일 때 골프공을 치고 날아가는 골프공의 속도를 구한다. 골프공을 치기 전의 속도각 각각 다를 경우의 골프공의 속도를 각각 구한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 2000년도 공동 춘계학술대회
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• pp.55-58
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• 2000

• 한국과학교육학회:학술대회논문집
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• 한국과학교육학회 2008년도 54차 총회 및 하계학술대회
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• pp.101.1-101.1
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• 2008

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.78-89
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• 1993

본 연구에서는 Gillis 이론의 이와같은 단점을 보완하기 위하여 Gillis에 의 하여 제시된 수정운동량 보존법칙과 Hawkyard에 의하여 제시된 에너지보존법칙을 일반 화한 수정에너지보존법칙을 동시에 고려하여 재료의 동적항복응력을 결정할 수 있으며, 봉충격시험편의 충돌완료 후의 변형형상간의 관계를 고려할 수 있는 이론을 제시하였 다. 또한 기존의 실험결과로부터 제시된 이론의 타당성을 분석하였으며, 시험편의 변형형상의 측정오차가 동적항복응력의 결정에 미치는 영향을 분석하였다. 한편 압 축공기를 이용한 시험편 가속정치에 의하여 봉충격시험을 수행하여 괘삭황동(free -cutting brass)의 고변형률속도하에서의 변형특성과 동적항복응력을 결정하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2378-2380
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• 2003

본 연구에서는 각 운동량 보존법칙으로부터 도출되어지는 공중부상체(flying objects)의 제어기법에 대해 논의하고자 한다. 먼저, 공중부상체에 대하여 각 운동량 보존법칙을 적용하여 적분불가능한 구속조건으로부터 비 홀로노믹시스템을 도출하고 상태변환과 입력변환을 행하여 제어가 용이한 체인드 폼(Chained form)을 유도한다. 체인드 폼에 대해서는 백스테핑제어기법을 적용하여 제어기를 설계하고 제어기법의 유용성을 검증하기 위하여 3개의 회전관절로 구성된 공중부상체를 대상으로 하여 초기자세로부터 목적자세까지의 제어를 행하였다.

• 한국석유지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회/한국석유지질학회/한국암석학회 2000년도 추계공동학술발표회 초록집
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• pp.79-79
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• 2000

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권1호통권24호
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• pp.67-72
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• 2007

본 연구에서는 토사에 대한 질량보존의 법칙을 이용하여 자연유역 내 토양의 침식 및 퇴적 잠재능을 산정할 수 있는 모델을 개발하였다. 이 프로그램은 각 셀 별 토사에 대한 질량보존의 법칙을 적용하여 GIS환경하에서 구동 가능하도록 구성되어있으며 셀 별 토사발생량은 RUSLE 공식을 이용하여 산정하였다. 토양의 침식 및 퇴적 잠재능은 토사의 유출량과 유입량의 차에 의해 각 셀이 침식되거나 퇴적된다는 질량보존의 법칙을 이용하여 산정하였다. 질량보존의 법칙을 적용하기 위한 셀 별 토사유출량은 토사발생량과 토사전달률을 곱하여 산정하였으며 이 토사 유출량이 흐름방향 알고리즘에 의해 결정되는 하류 셀의 토사유입량이 된다. 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 국내 소유역에 대해 적용하였으며 그 결과를 실측치와 비교함으로써 모델을 검증하였다.

• 지식정보인프라
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• 통권6호
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• pp.136-139
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• 2001

풍동과 같은 고가의 실험 장비가 필요하고 결과를 얻는데까지 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있습니다. 전산유체역학은 이러한 문제점들을 보완할 수 있는 휼륭한 대안으로 인정받고 있습니다. 자연계에서 공기나 물 등의 유체가 우리의 관심 대상인 비행기, 자동차 등의 물체 주위를 흘러갈 때 생기는 물리 현상들은 보존의 법칙과 열역할 법칙에서 얻어지는 편미분 방정식들로 나타낼 수 있습니다. 이러한 자연계의 법칙을 나타내는 복잡한 방정식을 컴퓨터로 해석하여 데이터를 얻는 수치적인 실험 혹은 시물레이션을 전산유체역할 이라고 부릅니다.