본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.
내진 보강 공법의 보강효과 파악을 위해선 이에 대한 이론적 규명이 필요하다. 이에 본 연구는 단부에 기둥 부재를 증타한 단근 배근된 전단벽체를 대상으로 해 보강되는 기둥의 상세와 일체화 거동을 고려한 전단강도 모델을 제안했다. 이 모델은 증타된 기둥부재의 전단변형이 집중되는 길이를 가정해 이를 일체화된 벽체 내에 발생하는 스트럿 두께 산정에 이용했다. 뿐만 아니라 이 길이 내에 집중 발생하는 전단변형률을 유도, 이를 일체화 거동을 고려한 적합성 조건을 기존 전단벽체의 해석 알고리즘에 도입함으로써 증타 보강된 벽체의 해석 알고리즘을 새로이 제안했다. 또한 제안된 알고리즘을 통해 계산된 전단강도로 횡력 저항 메커니즘을 단일 스트럿 화 시켜줌으로써 보강부재의 초기강성을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 확인하기 위해 해석 결과 값을 본 연구에서 수행한 증타 보강된 벽체를 대상으로 한 실험뿐만 아니라 기존 RC 골조 내에 RC 전단벽체를 신설해 보강한 실험의 결과와 비교해 본 결과, 기둥부재의 상세를 고려하면서 동시에 기존 기준들에 비해 실험결과에 가깝게 예측할 수 있음을 확인했다.
기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.
화석연료의 사용 증가로 인한 온실가스의 배출로 인하여 지구의 이상기후가 감지되고 있으며, 이러한 현상은 국내의 온도 변화 및 강수량의 변화에도 큰 영향을 줄 것이다. 특히 기후 변화에 따른 온도 상승은 겨울철 강설량 변동에 많은 영향을 줄 것이다. 본 연구는 이러한 변화를 평가하고자, 중권역별로 상세화 된 GCM (general circulation model) 자료를 이용하여 미래의 강설 가능성과 지역별 강설량을 예측하였다. 강설이 발생하는 원인은 매우 다양하지만, GCM에서 제공하는 정보는 최고 최저 온도, 강우량, 일사량의 네 가지 이므로, 본 연구에서는 강설가능성을 일최저 온도와의 상관성에 초점을 맞추어 예측하였다. 먼저 각 기상관측소별 신적설심을 기상청에서 제공받아 분석하여 강설이 내리는 온도의 조건을 추정하였으며, 추정 된 온도의 조건을 IDW (inverse distance weight)기법을 이용하여 공간 분포시켜 지역별 온도 조건 분포도를 작성하였다. 이렇게 산정된 최고 최저온도별 경계값을 중권역별로 GCM자료에 적용시켜 미래의 강설 가능성을 예측 하였다. 연구에 적용된 기후변화 시나리오는 총 13개 이며, 각 시나리오별 편차는 다양하게 나타났으나 미래로 갈수록 강설량이 줄어드는 패턴을 나타내었다. 지구 온난화에 의한기온 상승의 효과를 여실히 보여주었으며, 이러한 융설 기작의 시공간적 변동은 봄철 수자원에 영향을 줄 것으로 사료 된다.
우리나라 농촌은 지형이 복잡하고 소규모 농장이 많아 농업기상서비스 개선을 위해서는 먼저 기상청 종관 예보의 규모축소가 필요하다. 지형기후학에 근거한 공간정보기술을 이용하여 기상청의 기온예보자료 가운데 0600과 1500 LST자료를 선정된 집수역에 대해 30 m급의 국지규모로 상세화하고, 14개 관측소의 실측기온 자료를 2013년부터 2014년까지 수집하여 비교하였다. 그 결과 0600 LST기온의 경우 집수역 가운데 고도가 낮은 곳에서, 1500 LST 기온의 경우 계곡의 서향 및 남향 사면에서 정확도가 크게 개선되는 것을 확인하였다. 상세화 한 기온실황자료를 이용하여 지역 내 소규모 농장을 대상으로 하는 시범서비스를 시작하였으며 농장 맞춤 기상정보를 제공하고 있다. 예컨대 이 서비스시스템은 기온자료를 토대로 작물의 발육단계를 추정하고, 발육단계별 최저기온에 따른 서리해 발생 관계식에 의해 내일 아침 예보기온의 서리위험 여부를 판정한다. 만약 서리위험도가 미리 설정된 기준을 넘으면 농장주의 휴대폰으로 대응지침과 함께 서리해 경보를 발송하여 피해를 예방할 수 있도록 도와준다.
소프트웨어 프로덕트 라인을 구축하고자 할 때,첫 단계 활동은 도메인 분석을 통해 요구사항 들에서 가변성을 식별하는 것이고, 다음 단계는 일련의 관련된 프로덕트들의 전체적인 구조를 나타내는 도 메인 아키텍처를 개발하는 것이다 도메인 아키텍처는 소프트웨어 프로덕트 라인에 포함되어 있는 프로덕트들의 공통성과 가변성을 기술함으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 핵심자산의 가변성은 개발 프로세스가 진행됨에 따라 식별될 수 있는 가변 요소의 종류와 상세화 수준이 달라지기 때문에 아키텍처 수준에서 식별될 수 있는 가변성을 정의하고 이를 체계적으로 식별하여 아키텍처 모델에 명시적으로 표현하는 것이 중요하다. 아키텍처 수준에서 고려해야 하는 가변성은 아키텍처 구성 요소들에서 발생하는 가변성 뿐만 아니라 이들의 구성(configuration) 관계를 나타내는 모텔에서 나타나는 가변성들까지 고려해야 하기 때문에, 이들 사이의 복잡한 관계를 이해하고 표현하는 것은 매우 힘든 일이며 이에 대한 기존 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 공통성과 가변성이 명시적으로 고려되는 프로덕트 라인의 핵심 자산으로서 도메인 아키텍처를 개발하는 방법을 제시한다. 이를 위해, 최근 Object Management Group(OMG)에서 채택한 재사용 자산 병세(Reusable Asset Specification; RAS) 모델을 확장하여 공통성과 가변성 개념이 명확히 정의된 도메인 아키텍처 메타모델을 제시한다. 제시되는 메타모델에는 아키텍처의 구성요소들이 정의되어 있으며, 각 구성요소와 모텔에서 식별 될 수 있는 가변성이 상세화 수준에 따라 두 가지 형태로 구분되어 제시되어 있다. 또한 본 메타모델을 기반으로 특정 도메인에 대한 아키텍처에 가변성이 명시적으로 표현되는 방법을 보인다.
전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일 단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G GCM 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scale invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, NSRPM(Neymann-Scott Rectangular Pulse Model)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라, 미래기간에 따라 상이하게 나타났으나 대체로 scaling에 의한 결과가 관측값에 근거한 확률강우량보다 대체로 큰 값을 보였고, NSRPM에 의한 결과는 미래 기간에 따라 관측값보다 크거나 작은 값을 보였다.
본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.
황해 조석모의를 위한 유한요소 격자체계가 h-상세화에 의해 구축되어 이전연구(서, 1999b) 14 K 절점에 비해 210 K로 연안지역 해상이 특별하게 고려되었다. 격자생성시 인접절점간 수심변화, 무차원 조석파장비가 고려되어 전체절점의 약 1/4이 수심 5 m 내외 연안역에 집중적으로 분포되었다. 수심에 ETOPO1 및 30초 정밀자료가 적용되었고 개방경계에 FES2004로부터 자동추출된 8대분조가 정의되었다. 조석모의에는 비선형 3차원 조화모형이 수립되었으며, 연직난류와 바닥마찰계수의 변화에 따른 서해연안의 조석확폭이 모의되었고, 8대분조 및 $M_4,$$MS_4$ 등 비선형 천해조석과 $M_f$ 및 $M_{sf}$의 장주기 등이 재현되었다. 천문조뿐만 아니라 비선형 항의 반복에 의해 계산되는 천해조 해석결과에 마찰계수의 공간적변화가 미치는 영향이 지대하여, 조석 주기별로 다른 값을 적용하는 것이 제시되었다. 조석 비대칭성 분포를 파악하고자 진폭비 $M_4/M_2$와 위상차 $2g(M_2)-g(M_4)$를 계산하였는데, 우리나라 서해연안에 조석왜곡 비율이 0.2에 다다르는 등 천해역 특성이 뚜렷하며 목포해역 전면에 폭넓은 낙조우세가 재현되었다.
소프트웨어 재사용에 대한 활동들을 미리 계획하고 개발 프로세스의 연속적인 부분으로 이루어지도록 지원하는 방법이 소프트웨어 프로덕트 라인 공학이다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 관련된 시스템들, 즉 도메인에서 공통성과 가변성(commonality and Variability: C&V)을 분석하는 일이다. 재사용 가능 항목들은 분석된 C&V를 명시적으로 나타냄으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 이러한 핵심 자산들은 소프트웨어 개발의 각기 다른 단계에서 생산되기 때문에 표현요소들의 추상화 수준이 다르며 이로 인해 각 핵심 자산이 가지고 있는 가변성 또한 각기 다른 수준에서 각기 다른 유형으로 나타나게 된다. 핵심자산의 C&V 분석에 대한 기존 연구들에서는 핵심자산의 구분 없이 일관되게 가변성을 분석하였으며, 공통성과 가변성 식별을 단지 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 의존하고 있었다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심자산의 가변성을 분석하기 위하여 수직적 측면과 수평적 측면으로 나누어 접근해가는 2차원적 분석방법을 제안한다. 수평적 접근 방법은 개발 프로세스의 각기 다른 단계에서 산출되는 요구사항, 아키텍처, 컴포넌트의 수준에서 가변성의 유형을 분석하는 것이고, 수직적 접근 방법은 가변성의 상세화 정도에 따라 공통성을 식별하는 수준과 가변점을 상세화하는 수준으로 나누어 분석하는 것이다. 이러한 2차원적 가변성 분석접근 방법은 핵심자산들의 가변성이 서로 연관관계를 가질 수 있도록 해주며, 핵심자산의 재사용 활동이 끊어짐 없이 이루어지도록 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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