수치모델(e.g., Cartons et al., 1976)로 다방향 스펙트라를 예측하여 폭풍에 의한 스펙트라의 다방향성을 제시하여 왔다. apr시코 만에서 얻어진 현장 관측치에 근거하여 연구자들이(Niedzwecki and Whatley, 1991) 다방향 스펙트라를 cosine power, exponential and exponential series families 로 구성된 다방향 방향분산 함수를 제시함에 따라 삼차원적 해양 수치모델을 수립할 수 있으며 이 함수의 다양한 분산 parameter에 의한 다방향 불규칙 파랑의 물입자 흐름을 예측함에 따라 실제적인 계류 시스템의 반응을 검사하였다.(중략)
미세퇴적물 이동연구는 최근 실험실 실험 또는 현장 자료에 의해 많은 진전을 이루어 왔으나, 아직은 미세, 점착성 퇴적물의 복잡한 과정을 다 고려한 신뢰성 있는 이동예측 수치모델의 개발에 충분한 지식이 축적되어 있지 않다. 수치모델에 의한 예측 기술을 계발하는데 있어서 해결해야 할 중요한 문제는 해저면에서의 퇴적물의 수송량을 정량화하는 일로서 난류하에서 점착성 퇴적물의 복잡한 퇴적 관련 현상에 관한 실험적 연구에 의해 각종 파라미터의 정량화가 요구된다.(중략)
광섬유에서 전송되는 신호의 예측을 위하여 편미분방정식인 비선형 슈래딩거 방정식(Nonlinear Schrodinger Equation, NLSE)을 단계분할 유한 요소법(Split-Step Finite Element Method, SS-FEM)을 적용하여 해석하였다. 수치결과를 해석적인 해가 알려진 솔리톤의 해로부터 전송되는 거리의 증가에 따라 각 단계마다 오차를 계산하였으며, 그 결과를 단계분할 푸리에법(Split-Step Fourier Method, SS-FM)에 의한 수치해와도 비교하였다.
수중 프로펠러의 비공동 소음을 수치적으로 해석하였다. Ffowcs Williams-Hawkings 형태의 음향상사 방정식을 시간영역에서 해석하였으며 임의의 형상과 하중조건을 가지는 프로펠러의 소음 예측이 가능하도록 하였다. 또한 좌표계 변환을 통해 관찰자에 대해 상대적 운동이 있는 경우에도 소음 예측이 가능하도록 하였다. 균일/비균일 유입류 조건을 갖는 수중 프로펠러에 대해 소음 해석을 수행하였고 각각의 조건에 대해 음원별 소음 강도와 방향성을 예측하였다. 수치 해석결과 프로펠러 표면상의 압력 변화에 따른 비정상 하중에 의한 이중극 소음이 지배적인 것으로 나타났다. 이러한 음원별 접근법은 수중 프로펠러의 운용시 지배적인 소음원을 구별하고 그 특성을 파악하여 적절한 소음 제어책을 마련하는 기반이 될 것이다.
단섬유 보강 플라스틱 복합재료에 사출성형에서 섬유배향은 금형 충전 공정 중의 유동장에 의해 결정되고 섬유의 배향 상태는 역으로 유동장에 영향을 미친다. 단섬유에 의 한 추가적인 응력을 포함하는 Dinh과 Armstrong의 이방성 구성방정식을 충전유동과 섬유 배향의 연계해석에 도입하였다. 충전유동의 해석은 새로운 압력 지배방정식과 에너지 방정 식을 유한요소법과 유한차분법을 이용하여 풀고 동시에 2차 배향 텐서의 변화방정식을 4차 Runge-kutta 방법으로 풀었다. 섬유의 배향상태를 구한 후에 일방향성 복합재료의 Halpin-Tsai 식과 배향 평균모델을 도입하여 사풀성형품의 이방성 기계적 성질이 예측되었 다. 직사각형 캐비티에서 수치해석결과를 실험결과와 비교하였다. 섬유배향과 유동과의 상호 연계작용을 특히 게이트 근처에서 섬유배향에 영향을 미치며 수치해석 결과는 벽면 근처에 서 유동방향으로 배향하는 shell층을 과대 예측함을 알수 있었는데 이는 배향 텐서 변화 방 정식의 최종근사에서 기인하는 오차로 판단된다. 수정된 복합최종 근사를 바탕으로 예측된 이방성 기계적 성질이 기존의 복합최종 근사에 기초한 예측보다 실험 결과에 정량적으로 보 다 잘 일치하였다.
본 연구에서는 KSR-III 액체 로켓엔진의 연소특성을 수치적인 방법으로 성능의 예측과 음향불안정성에 대해 해석하였으며 성능 예측에서는 여러 가지 시험조건에서 시험결과와 계산결과를 비교ㆍ검토하였다. 또한 음향불안정성은 KSR-III 액체 로켓에서 대체로 안정한 결과를 보여 주었으나 일부의 탈설계조건에서 압력섭동에 의해 불안정성이 야기될 수 있는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 현재의 시험결과와 공학적인 오차범위 내에서 일치하는 경향을 보이고 있으므로 수치적 계산으로 성능 및 음향불안정을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
킥모터의 정확한 성능 예측을 위해서 슬래그 적층량을 구하였다. 알루미늄 액적의 궤적 계산을 통해 슬래그가 모터 내부에 적층되는 현상을 나타내었다. 유동현상 및 액적의 적층 현상을 Flunet 6.3을 사용해서 수치해석을 수행하였다. 슬래그 적층량을 예측하기 위해 비행중의 가속도, 액적의 크기 등에 대한 영향을 분석하였고 이를 고려하여 총 슬래그양을 구하였다. 지상시험 결과를 이용해서 구한 슬래그양과 비교해서 수치해석을 통한 슬래그 적층량이 잘 예측된 것을 확인하였다.
뱀장어는 내수면 양식어종으로 뱀장어 양식에서 널리 쓰이는 지수식 양식에 있어서 가장 중요하고 가장 어려운 것은 수질관리다. 수질을 구성하는 요소와 공급된 사료량은 서로 상관관계를 가지며, 이 상관관계에 이상 현상이 발생하면 먹이 섭취 불량과 폐사로 이어질 수 있다. 그래서 본 연구에서는 센서로 측정한 양식장 데이터와 인공지능 모델을 이용하여 수조 속 DO 를 예측하는 모델을 새롭게 제안하여, 적절한 사료 공급 시점과 적절한 공급량을 결정하는 방안에 적절히 사용할 수 있다는 것을 검증하였다. 사료 공급과 공급량에 따른 변화를 가미한 3 시간 후의 DO 를 합당한 이벤트 처리를 통해 예측하였다. 이를 활용하면 사료로 인해 떨어지는 DO 수치를 예측하고, DO 수치가 낮아 회복이 필요한 시점에 투입하는 사료량을 조절하여 질식으로 인해 발생하는 폐사로부터 양식어를 지키며 보다 안정적으로 양식을 위해 활용할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.
최근 국내에서는 다양한 이상기후들이 발생하고 있으며 이로 인해 인명피해, 재산피해와 같은 큰 피해들이 발생하고 있다. 그 중에서도 폭염으로 인한 피해는 점점 증가하는 경향을 보인다. 이에 대처하기 위해서는 빠르고 정확한 기온 및 폭염발생여부 예측이 필수적이다. 현재 기상청에서는 폭염에 대한 정보를 단기예보를 통해 제공하는데, 단기예보를 위한 기온예측은 수치예보모델을 통해 수행된다. 과거 15년간(1998~2012년) 인구대비 폭염 사망률이 가장 높았던 ◯◯군에 대하여 2019년도 기온 예보자료와 관측 자료를 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.57℃ 발생하였고, 관측 값이 33℃이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.96℃ 발생하였다. 예보시간은 4시간이고 예보과정에는 약 3~4시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 소요시간과 예측 정확도를 고려하여, 기계학습방법의 일종인 LSTM을 이용한 기온 및 폭염발생 예측 방법론을 제시한다. 기계학습모델을 이용한 4시간 기온예측결과 1.71℃의 평균제곱근오차가 발생하였고, 관측 값이 33℃ 이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과 1.39℃의 평균제곱근오차가 발생하였다. 전 범위의 오차는 수치예보모델이 더 작은 값을 가지지만, 33℃이상의 경우에는 기계학습모델 예측의 정확도가 더 높았다. 또한 수치예보를 이용한 경우 예상 소요시간이 4시간가량인 반면 기계학습을 이용한 기온예측에는 평균 9분26초의 시간이 소요되어 경제적이라 판단하였다. 향후 공간적인 범위를 확대하거나 대상 지역을 변경하는 일반적인 방안에 대해서 연구를 수행하고자 한다.
본 연구는 대한해협 인근 입자추적 예측 기법의 정확도 개선을 위해서 해수유동 수치모델 결과를 이용하여 만든 입자추적 모델과 현장 관측 자료를 이용한 기계학습 기반 입자 추적 모델을 비교 및 분석하였다. 세부 연구 방법으로는 대한해협에서 관측된 표층 뜰개 이동 궤적 자료, 3개 관측소(가거도, 거제도, 교본초 관측소)의 조위 및 바람자료를 학습시켜 만든 기계 학습(선형 회귀, 의사결정나무) 기반 예측자료, 수치모델 예측자료(ROMS, MOHID)를 3가지 오차평가방법(CC, RMSE, NCLS)을 통해 비교하였다. 최종 결과로서 CC와 RMSE에서는 의사결정나무 모델의 예측 정확도가 가장 우수하였고 NCLS에서는 MOHID 모델의 예측 결과가 가장 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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