• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.4 no.1
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• pp.5-10
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• 2003

The solids and the fluids in porous media have a relative velocity to each other. Due to physically and chemically different material properties and their relative velocity, the behavior of saturated porous media is extremely complicated. Thus, in order to describe and clarify the deformation behavior of saturated porous media, constitutive models for deformation of porous media coupling several effects need to be developed in frame of Arbitrary Lagrangian Eulerian(ALE) description. The aim of ALE formulations is to maximize the advantages of Lagrangian and Eulerian elements, and to minimize the disadvantages. Therefore, this method is appropriate for the analysis of porous media which are considered for the behavior of the solids and the fluids. For this reason, mass balance equations for saturated porous media are derived here in ALE description frames. ALE formulations of mass conservation for the solid phase and the fluid phase are expressed. Then, linear momentum balance equation for porous media as multiphase media is expressed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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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.

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 2000.04a
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• pp.55-58
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• 2000

• 한국과학교육학회:학술대회논문집
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• 2008.08a
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• pp.101.1-101.1
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• 2008

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.17 no.1
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• pp.78-89
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• 1993

A new theory based on the modified momentum and energy conservation has been proposed in order to overcome the drawbacks included in previous theories which are used for the determination of dynamic yield stresses and the investigation of dynamic behavior of metals. Then the improvements suggested by the new theory have been manifested through the analysis of the error included in the measurement of deformed length and through the comparison between the new theory, existing theories, and experimental results performed by previous workers. Meanwhile rod impact test has been performed which uses a compressed- air system for the acceleration of flat-ended cylindrical free-cutting brass rods. From the geomtrical measurements of deformed length, the dynamic yield stress of free-cutting brass has determined.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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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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• autumn
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• pp.79-79
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• 2000

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.1 s.24
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• pp.67-72
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• 2007

A model for predicting potentials of land erosion and deposition over a natural basin was developed based on the mass balance principle. The program was developed based on sediment mass balance principle for each cell in a GIS. Sediment yield from a cell was estimated with RUSLE. The outflow sediment from a cell was calculated by multiplying the sediment yield of the cell by the sediment delivery ratio (SDR) of the cell. The outflow sediment from the upstream cell becomes the incoming sediment of the downstream cell. Therefore the erosion and deposition potential of each cell could be determined from the sediment mass balance i.e., the difference between the incoming and outflow of sediments of each cell. The developed model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.6
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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.