격자 기반의 물리적 분포형 모형은 유역의 물리적 매개변수와 격자 형식의 공간 및 수문자료를 이용해서 유출해석을 수행한다. 본 연구에서는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 실시간 유출해석 모듈인 GRM RT(Real Time)를 이용해서 실시간 유출해석 시스템을 개발하였다. 실시간으로 수신되는 기상레이더 자료를 기상청의 실시간 AWS 자료를 이용하여 보정한 후 유출해석에 적용하며, 수위관측소 자료로부터 생성되는 유량자료를 이용해서 유출모형을 실시간 보정한다. 본 연구에서는 실시간 유출해석 시스템 구축을 위해서 필요한 데이터베이스를 설계 및 구현하였으며, 분포형 모형과 레이더 자료를 이용한 실시간 유출해석 절차를 정립하였다. 또한 개발된 시스템의 성능을 평가하고 실시간 모형보정에 대한 적용성을 평가하였다. 소양강댐 상류에 위치한 내린천 수위관측소 유역을 대상으로 실시간 유출해석 시스템을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
본 논문에서는 한전 전력연구원에서 개발한 전력계통 해석용 시뮬레이터(이하 KEPS)를 이용하여 대규모 전력계통을 실시간으로 해석하는 방법 및 그 결과를 제시하고자 한다. KEPS는 캐나다 RTI사에서 개발한 RTDS(Real-Time Digital Simulator)를 근간으로 하는 대규모 디지털 실시간 시뮬레이터로써 총 26랙으로 구성되어 있으며 대규모 전력계통을 $50{\mu}sec{\sim}70{\mu}sec$의 타임스텝으로 계산할 수 있는 전력계통 전자기 과도현상 모의해석 장치이다. 본 논문에서는 KEPS를 이용하여 한전의 2000년 계통을 실시간으로 해석하고, 전력계통 안정화장치 (PSS), 계전기등 외부기기를 실시간으로 해석, 검증한 결과를 소개하기로 한다.
전력계통의 오프라인 해석에 가장 보편적으로 사용되는 시뮬레이션 프로그램으로는 PSS/E와 DSATools가 있다. 두 개의 프로그램 모두 PSS/E Raw Data Format을 조류계산을 위한 기본 입력 Data로서 사용하고 있다. Raw Data는 모선 번호를 이용하여 계통의 토폴로지를 구성하고, 전력계통 해석을 수행한다. 오프라인 해석에서는 모선 번호를 이용한 해석이 가능하다. 하지만, 모선 개수가 변하는 실시간 환경에서는 모선 번호 기반의 해석이 어렵다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 온라인 DSATools를 이용한 해석이 가능 하도록 설비명이라는 개념을 도입한다. 이 설비명 기반의 온라인 DSATools를 실시간 EMS와 연계를 위한 시스템 구성 및 데이터 종류에 대하여 알아보도록 한다.
통신 및 IT 기술의 발달로 실시간 기반 전력계통 해석 기능은 점진적으로 발전하고 있으며, 우리나라도 2003년부터 상태추정, 상정고장 등 실시간 해석기반 계통해석을 수행하고 있다. Network Analysis(NA) 기능으로 언급되는 EMS 계통해석 기능은 실시간 전력계통의 안전도를 평가, 취약개소를 도출함으로써 비상시 신속하고 안정적인 계통운영에 활용되고 있다. 본 논문에서는 EMS NA 기능 중 실시간 무효전력 최적화 제어기능인 VVD(Voltage VAR Dispatch) 기능을 소개하고 이의 활용방안을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 실시간에 많은 회수의 해석처리를 요하는 문제에 대한 자바 코드 성능 향상을 위한 실시간 클래스 생성 방식을 제안한다. 먼저 해석 처리한 결과를 실시간에 동적으로 자바 소스로 생성하고 컴파일한 뒤 메모리에 적재시키며, 이후에는 생성된 클래스의 메소드 호출에 의해 계산이 처리되도록 한다. 이렇게 함으로써 매번 해석에 따른 시간 부담을 감소시켜 반복 계산의 성능의 향상시켰다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
고정반복법에 의한 암시적 HHT 시간적분법을 이용하여 3층 3경간 철근콘크리트 골조구조물을 수치해석모형과 물리적 분구조모형으로 나누어 실시간 하이브리드실험을 실시하였다. 물리적 부분구조모형으로는 1층 내부 비연성기둥 1개소가 선택되었고, 수치해석모형에 일축 방향의 지진하중을 시편이 심한 손상에 의하여 파괴에 이를 때까지 작용시켰다. 비선형 유한요소해석 프로그램인 Mercury가 실시간 하이브리드실험을 위하여 새로이 개발 및 적용되었다. 실험결과는 물리적 부분구조모형의 상부 수평방향 층간변위비를 OpenSees에 의한 수치해석시뮬레이션과 진동대실험의 그것과 비교하였다. 본 실험은 가장 복잡한 실시간 하이브리드실험 중의 하나이고, 하드웨어, 알고리즘 그리고 모형에 대한 기술적인 내용을 본 논문에 자세히 설명하였다. 수치해석모형의 개선, 물리적 부분구조 모형 접선강성행렬의 유한요소해석 프로그램에서의 평가 그리고 하중기반 보-요소의 요소상태결정의 연산시간을 줄이기 위한 소프트웨어의 개선이 이루어진다면 실시간 하이브리드실험과 진동대실험결과의 비교는 권장할 만하다. 그리고 "지진과 같은 동적하중하의 복잡한 구조물의 수치해석시뮬레이션"이라는 목적을 위하여 실시간 하이브리드실험은 동적하중에 대한 실험적 검증을 점진적으로 수치해석모형으로 대체하기 위한 저비용-고효율 실험법으로서의 가치를 충분히 가지고 있다고 할 수 있다.
실시간 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 임시방편적 시스템 해석 방법은 시스템 동작 영역 전체를 완전하게 분석하는 데는 한계가 있다. 모델링을 기반으로 한 정형 기법은 그러한 한계점을 극복 할 수 있다. 본 논문은 모델 기반 정형 기법을 이용하여 실시간 시스템의 안전성 및 필연성 등과 같은 논리적 타당성을 이산 사건 모델 수준에서 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 분석 대상 실시간 시스템은 이산사건 수준에서 계층적으로 모듈화하여 모델을 명세하는 수학적 형식론인 DEVS (Discrete Event Systems Specification) 형식론으로 기술된다. 다음으로, 기술된 DEVS 모델은 시간 명세가 포함된 전역 상태 공간을 표현하는 C-DEVS (Communicating DEVS) 형식론으로 표현한 후 C-DEVS 형식론의 해석 알고리즘을 통해 시스템 동작을 분석된다. 제안된 C-DEVS 형식론 및 해석 알고리즘은 주어진 시스템의 동작 특성을 분석하는 과정에서 시스템의 상태 공간을 완전하게 빠짐없이 탐색하는 것을 보장한다. 간단한 건널목 제어 시스템의 안전성 분석 사례 연구를 통하여 제안된 모델 기반 해석 기법의 효율성을 예시 하였다.
본 연구의 목적은 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 마이크로소프트 Azure(Microsoft cloud computing service)를 이용하여 낙동강 유역의 유출해석시스템을 개발하고, Azure의 가상머신(VM, Virtual Machine) 설정에 따른 시스템 실행시간을 평가하는 것이다. 이를 위해서 낙동강 유역을 20개의 소유역으로 구분하고, 각 소유역에 대해서 GRM 모형을 구축하였다. 각 유역의 유출해석은 상하류 위상관계를 유지하면서 독립된 프로세스로 실행된다. 실시간 유출해석을 위해 국토교통부의 실시간 강우레이더 자료와 댐방류량 자료를 이용한다. 유출해석시스템은 Azure에서 실행되며, 유출해석 결과는 웹을 통해서 가시화 된다. 연구결과 실시간 수문자료 수신서버와 유출해석 계산서버(Azure) 및 사용자 PC가 연계된 낙동강 실시간 유출해석시스템을 개발할 수 있었다. 유출해석을 위한 전산장비는 하드디스크와 메모리 보다는 CPU의 성능에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 유출해석시의 디스크 입출력(I/O)과 계산 프로세스를 분산함으로써 입출력과 계산 병목을 각각 감소시킬 수 있었고, 실행시간을 단축시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 고해상도의 공간 및 수문 자료를 활용하는 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템을 구축하기 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
상평면상에서 추력기를 사용하는 자세제어 시스템의 리밋 사이클을 해석하는 새로운 기법이 논문에 의해서 제안되었다. 그러나 이것은 소프트 시뮬레이션상에서 Haloulakos 방식보다 제안 방식이 정확함을 보였지만, 실제 시스템으로 검증하지는 못하였다. 그래서 저자의 제안 방식을 KSLV-I 추력기 자세제어 시스템에 대한 실시간 모의시험으로 검증하고, 리밋 사이클 해석에 대하여 실시간 모의시험 결과와 이론적으로 구한 값을 비교/분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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