• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.149-153
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• 2006

Precipitation is the most important component and critical to the study of water and energy cycle. This study investigates the propagation of precipitation retrieval uncertainty in the simulation of hydrologic variables for varying spatial resolution on two different vegetation cover. We explore two remotely sensed rain retrievals (space-borne IR-only and radar rainfall) and three spatial grid resolutions. An offline Community Land Model (CLM) was forced with in situ meteorological data In turn, radar rainfall is replaced by the satellite rain estimates at coarser resolution $(0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1^{\circ})$ to determine their probable impact on model predictions. Results show how uncertainty of precipitation measurement affects the spatial variability of model output in various modelling scales. The study provides some intuition on the uncertainty of hydrologic prediction via interaction between the land surface and near atmosphere fluxes in the modelling approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.23 no.4
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• pp.1-9
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• 2019

Large-scale industrial boilers operating at high temperature and high pressure, have a large amount of water, and a large amount of energy is released at the time of explosion. Currently, most industrial boilers use gas fuel such as LNG and LPG, etc. and fuel exists in the same space as equipment, so there is a high possibility of secondary damage such as fire or explosion in the event of a boiler accident. Both special care and management are required to operate the very dangerous equipment that causes casualty 2.51 per accident. For boilers of a certain size or more, the Korea Energy Agency conducts inspections in accordance with the Energy Usage Rationalization Act, KS, and public notice of the Ministry of Industry, Trade and Resources. In this research, based on the results of the inspection, the hazard factorss are configured, and a questionnaire is conducted to the inspector, the equipment manager, the maintenance person, and the person in charge of the manufacturer. We analyzed the results by using AHP (Analytic Hierarchy Process). As a result of analysis, generally recognized hazard factorss are not good management, measurement failure, specification failure, water leak, leak analysis, but connection, welding, scale, and corrosion, etc. are relatively less important. It is judged that the adverse factors that are recognized to be highly important among all groups and careers are already well managed, but less important and adverse factors should be well managed to ensure that the safe usage of the boiler.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.12 no.5
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• pp.157-162
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• 2013

To analyze the dynamic acceleration characteristics, it is necessary to identify the acceleration model using some methods that can represent the dynamic properties well. In this sense, fractal methods were used for the verification of characteristics of an acceleration signal. To estimate and analyze the geometry of acceleration signal, a fractal interpolation and its analysis was introduced in this paper. The chaotic nature of acceleration signal was considered in fractal modeling. In this study the fractal signal modeling has brought a focus within the scope of the fractal interpolation and fractal dimension. And a new idea of fractal dimension has been introduced and discussed considering the damping ratio and amplitude for its dynamic properties of the signal. The fractal dimension of acceleration with respect to the scaling factor using fixed data points of 1000 points was calculated and discussed. The acceleration behaviors of this results show some different characteristics. And this fractal analysis can be applied to other signal analysis of several machining such as pendulum type grinding and milling which has many dynamic properties in the signal.

• Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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• v.15 no.4
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• pp.168-174
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• 2005

In this study, the numerical simulation of drying processes for porous materials is performed by employing the hierarchical multi-scale modeling and the nano-scale material properties obtained from the molecular dynamics simulation. The multi-scale simulation system is set up using pre- and post-processors and the drying process of electric porous ceramic insulator is simulated. The temperature, moisture, residual stress, and displacement distributions are compared with those based on homogenized properties.

• Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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• v.15 no.4
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• pp.162-167
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• 2005

As the properties of porous materials during the drying process relate to the atomistic defects of heterogeneous materials such as dislocation, grain, grain boundary, pore, etc., the knowledge of nano-scale analysis is needed in order to accurately analyze the drying process for porous materials. In this study, the atomic behavior of porous materials Is statically predicted by using the molecular dynamics simulation and the nano-scale material properties are computed. The elastic modulus, thermal expansion coefficient, and volumetric heat capacity numerically found from the molecular dynamics simulation are compared with those of experiment and theory and proved the accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1011-1015
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• 2010

하천의 이용과 관리적 측면에서 가장 빈번하게 발생하는 하도의 직선화, 홍수량의 변화, 하상굴착, 하폭의 확대 축소 및 횡단구조물 등은 중규모 스케일의 하천지형을 인위적으로 교란시키는 대표적인 사례이다. 따라서, 이러한 인위적 교란은 하천생태계의 기반인 하천의 물리적 구조를 크게 변화시키므로 하도지형의 응답방향을 규명할 필요가 있다. 하천 유역의 지형은 여러 가지 스케일의 지형단위가 조직화되어 있는 것이므로 대(大) 중(中) 소(小)의 3가지 스케일 지형단위로서 계(系, system)를 계층화하고, 작은 계층의 계(系)에서는 큰 계층의 계(系)를 고정적인 경계조건으로 하여, 그 내부의 여러 가지 특징이나 변화를 규정하는 주요 인자를 이용하여 분석해야 한다. 또한 대(大) 스케일은 유역스케일의 지형스케일이며, 하도의 수계망이나 하도종단형 형상 등이다. 중(中) 스케일은 segment에서 reach 스케일의 지형이며 사행형상, 하천 폭 등이다. 소(小)스케일은 수심의 10배 정도이하의 지형스케일이며, 소규모 하상파 등의 미지형(微地形)이다. 따라서, 본 연구에서는 남강과 황강을 대상하천으로 유량 조절과 유사공급이 차단되는 댐하류 및 골재채취와 같은 인위적 교란요인에 의한 중규모(segment scale) 하도지형의 변화와 응답방향을 조사, 분석하였다. 연구결과 유량 및 유사공급량의 변동의 크기에 따라 전체적인 하상저하와 더불어 사주와 소가 소멸되면서 여울과 소가 사라지는 현상이 동조하는 것으로 분석되었으며, 하상의 평탄화에 의하여 저수로의 폭이 넓어져 복열사주가 발달하면서 수심 및 유속의 다양성이 감소되는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.41 no.6
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• pp.25-31
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• 2004

In this paper, we introduce kinetic Monte Carlo (kMC) methods for simulating diffusion process in nano-scale device fabrication. At first, we review kMC theory and backgrounds and give a simple point defect diffusion process modeling in thermal annealing after ion (electron) implantation into Si crystalline substrate to help understand kinetic Monte Carlo methods. kMC is a kind of Monte Carlo but can simulate time evolution of diffusion process through Poisson probabilistic process. In kMC diffusion process, instead of. solving differential reaction-diffusion equations via conventional finite difference or element methods, it is based on a series of chemical reaction (between atoms and/or defects) or diffusion events according to event rates of all possible events. Every event has its own event rate and time evolution of semiconductor diffusion process is directly simulated. Those event rates can be derived either directly from molecular dynamics (MD) or first-principles (ab-initio) calculations, or from experimental data.

• Clean Technology
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• v.21 no.2
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• pp.96-101
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• 2015

Hematite reduction using hydrogen was conducted and the various process parameters were closely observed. A lab scale fluidized bed unit was designed especially for this study. The optimal values of the gas velocity, reduction time and temperature were evaluated. The values which indicated the highest reduction rate were set as fixed parameters for the following tests starting with the reduction time of 30 minutes and 750 ℃ of temperature. Among these variables the one with the highest interest was the gas specific consumption. It will tell the amount of the gas which is required to achieve a reduction rate of over 90% at the optimal conditions. This parameter is important for the scale up of the lab scale unit. 1,500 Nm³/ton-ore was found to be the optimal specific gas consumption rate at which the reduction rates exhibit the highest values for hematite.