무한차원 상공간에서의 디리클레 형식과 이에 관계된 확산과정에 대한 일반 이론을 소개하고, 이 이론을 물리학의 통계역학 모델에 적용하였다. 구체적으로, 고전 비유계 스핀계에 대한 통계역학적인 모델, 연속체 공간에서 상호 작용하는 무한 입자계에 대한 통계역학적인 모델에 응용하였다. 아울러서 확률 미분 방정식과 같은 디리클레 형식에 관련된 연구분야에 대해서도 간단히 알아보았다.
본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 미시역학 모델을 이용하여 나노입자의 크기와 체적분율 변화가 나노복합재의 물성변화에 미치는 영향을 효과적으로 묘사할 수 있는 순차적 브리징 해석기법을 개발하였다. 나노 입자의 크기변화와 체적분율 변화에 따른 영률과 전단계수를 분자동역학 전산모사를 통해 예측한 후, 이를 연속체 모델에서 구현하기 위해 다중입자 모델을 적용하였다. 나노입자의 크기효과를 반영하기 위해 입자와 기지 사이에 유효계면을 추가적인 상으로 도입하였고, 체적분율 효과는 나노복합재를 둘러싸는 무한영역의 물성값을 통해 조절되도록 하였다. 유효계면과 무한영역의 물성을 입자의 반경과 체적분율의 함수로 근사한 후, 다양한 입자의 크기와 체적분율에서 나타나는 나노복합재의 물성변화를 예측하였다. 제안된 해석기법의 적용을 통해 분자동역학 전산모사 결과와 잘 일치하는 예측해를 효과적으로 얻을 수 있었다.
0.93m/sec의 평균속도는 변위제어 삼점휨 실험된 콘크리트 보의 하중-변위 측정결과를 선형탄성파괴역학모델과 가상균열모델에 기초한 유한요소법으로 분석하였다. 두 모델 모두 실험결과와 잘 일치하며, 균열성장길이가 약 60∼70㎜가 될 때까지 안전된 균열성장을 보이다 불안정한 균열성장에 의해 파손되었다. 선형탄성파괴역학모델에 의한 수치해석 결과 에너지해방률은 균열성장길이에 비례해서 증가하였으며, 최대값(202N/m)에 이르게 되면 일정한 값을 유지하였다. 가상균열모델에 기초한 수치해석결과 이 연구에 사용된 하중속도와 시험편의 크기에 대해 70㎜의 완전한 파괴진행대가 평성되었으며, 이는 기존의 정적 실험결과에 대한 수치해석 결과보다 상당히 작은 값이었다.
참굴 개체군 역학모델은 양식장의 환경요인들과 생물학적인 요인들이 굴 성장에 미치는 영향을 파악하기 위해 Powell et al.(1992)과 Hofmann et al.(1992)등이 미국산 참굴인 Crassostrea viginica에 적용하면서 개발되었다. 이후 Kobayashi et al.(1997)가 일본산 참굴인 Crassostrea gigas에 적용시키면서 발전되어 왔고, 우리나라에서는 현등(2001)이 가막만에서 참굴의 최적정수용량을 파악하기 위해 적용하면서 처음 시도되었다. (중략)
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.
천수만의 수리 역학 및 수질 모델을 위하여 3차원 수리역학 모델(EFDC)과 21개 수질 변수에 대한 수질 모델이 접합된 3차원 수리역학-부영양화 모델(HEM-3D)을 이용하였다. 관측 자료에 대한 모델 검증 결과, 조위는 관측치에 비해 5% 정도, 유속은 10% 정도 작은 값을 보였으며, 지각은 모델 결과치가 고정항에서 늦고 간월도에서 빠르게 나타났다. 수질 항목, 특히 용존산소의 관측치에 나타난 전반적인 분포 양상을 잘 재현하고 있었으며, 항목별 기여도 분석에서는 수질 모델이 퇴적물에 의한 산소 소비에 민감하게 반응하고 있으며, 용존산소 변화에 있어서 퇴적물에 의한 영향이 중요한 역할을 하고 있음을 보여주었다. 본 모델 결과는 기존의 모델들과 비교하여 천수만 해역의 해수 유동 특성을 잘 재현하고 있으며, 본 모델과 연계된 수질 모델의 오염물 확산과 수질 항목들의 거동을 이해할 수 있는 정보를 제공하였다. 그럼에도 불구하고 본 연구를 통하여 나타난 문제점은, 수질 예측 모델에 필요한 수질 변수들의 관측 자료와 양식장에 의한 오염 부하량 자료가 충분하지 못하며, 퇴적물에 의한 수질 변화를 정량화할 수 있는 모델의 개발이 시급하다는 것이다. 특히 퇴적물에 의한 산소 요구량은 유기퇴적물이 미생물 등에 의해 분해되는 과정에서 요구되는 산소량으로서, 해수 유동 조건의 변화와 오염부하에 의한 유기퇴적물의 집적이 주된 요인이다. 방조제 건설 이후 해수유동 조건의 변화와 더불어 지속적으로 오염물이 유입되고, 담수 및 천수만의 수질이 점점 악화되고 있다. 따라서 이러한 오염부하와 퇴적물에 대한 관리대책이 시급한 것으로 판단되며, 향후 정확한 수질 예측을 위해서는 본 연구에서 나타난 문제점들에 대한 재고가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 열차의 타고오름 해석을 위한 새로운 2차원 다물체 동역학 모델링 방법을 제안하였다. 본 동역학 모델은 에너지 흡수구조/부품뿐만 아니라 차체의 변형도 고려하여 비선형 스프링, 댐퍼, 질량으로 구성되며 철도차량의 충돌에너지흡수량, 승객구간의 가속도, 연결 장치의 충격력, 차량간 타고오름 변위 등을 잘 예측할 수 있다. 제안된 방법으로 한국형고속열차를 차체 각 부분의 압괴 특성을 구하고 2차원 다물체 충돌동역학 모델을 구성하였다. 열차 대 열차 충돌 시나리오조건으로 2차원 동역학 모델을 시뮬레이션하고 3차원 가상시험 모델로 평가하였다. 그 결과 2차원 동역학 모델은 타고오름 거동을 잘 예측하였으며 차체변형을 고려한 모델링 기법이 타고오름 평가에 중요함을 확인하였다.
반복적인 하중을 받는 볼트 연결부의 비선형적인 거동을 예측할 수 있는 역학적 고등해석 모델을 개발하는 데 주된 초점을 두어 본 연구를 수행하였다. 또한 대표적인 접합부 형태인 T-stub 접합부의 연결 컴포넌트에 대한 실제의 하중 재하 실험값을 활용한 해석으로 얻어진 거동에 대한 예측의 정확성 및 모형화의 타당성을 입증하였다. 연결부를 이루고 있는 구성요소들의 거동은 볼트의 인장변형, T-stub 플랜지의 휨변형, T-stub 몸체의 신장, 전단볼트의 지압 및 미끄러짐을 포함하며 접합부내에서 개별적인 힘-변위 메커니즘으로부터 정의된 다중 선형의 강성모델에 의하여 재현된다. 이러한 구성요소들은 그들의 거동특성을 지닌 비선형 스프링으로 모형화되어 역학적 해석 모델에 설치되어 연결부 전체의 거동을 수치해석적인 방법으로 예측하도록 한다. 해석 모델에 의한 예측값은 강성, 강도 및 변형 측면에서 실험값과 비교하여 정확성을 평가하였으며 이를 근거로 본 연구에서 제안된 역학적 해석 모델이 볼트 연결부의 거동과 성능을 만족하며 예측 가능하다는 결론을 내렸다.
양자화학 (quantum chemistry)을 처음 접했을 때, 이전까지의 고전역학 (classical mechanics)에 익숙한 대다수의 학생들은 양자화학을 받아들이는 데 어려움을 겪는다. 모형계에 양자역학 (quantum mechanics)을 직접 적용하여 봄으로써 생소한 양자 개념에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문에서는 양자동역학 (quantum dynamics)을 수치적으로 구현하는 계산 프로그램을 모형계에 적용하여 양자 개념을 설명할 수 있는 몇 가지 예를 보이고자 한다. 1 차원 시간의존 슈뢰딩거 방정식 (1-D time-dependent $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation)의 해를 얻어 양자동역학을 구현하였으며, 그에 해당하는 고전동역학은 뉴턴 방정식 (Newton's equation)의 해로 얻어졌다. 조화 진동자 퍼텐셜 (harmonic oscillator potential), 모스 진동자 퍼텐셜 (Morse oscillator potential), 이중 우물 퍼텐셜 (double-well potential), 네모 퍼텐셜 장벽 (rectangular potential barrier), 그리고 에카트 퍼텐셜 (Eckart potential)에 대한 계산을 수행하였다. 두 가지 동역학을 비교하기 위하여 계산 결과의 시각화 (visualization)를 이용하고 동역학 특성의 차이를 비교하는 차별화 (differentiation)를 강조한다. 영점에너지 (zero-point energy), 위상어긋남 (dephasing), 터널링 (tunneling), 그리고 반사 (reflection) 현상과 같은 양자동역학의 특징을 고전동역학과 비교함으로써 직관적인 이해를 도울 수 있었다. 이러한 결과는 양자화학에 입문하는 학생들을 대상으로 쓰일 수 있는 효율적인 강의 모델을 제시할 것으로 기대한다.
인체 근골격 시스템에 대한 다물체 동역학 모델을 이용한 동작중의 인체 내부의 생체역학 분석 및 평가 기술에 대하여 기술하였다. 의료영상과 사체실험 결과를 기본으로 하는 인체 다물체 동역학 모델과 3차원 동작분석 시스템을 이용한 인체 동작분석기술을 이용하여 생체내 발생하는 관절기구학, 관절모멘트 관절접촉력 및 근력을 예측하는 기술을 보행과 팔굽혀펴기 두 동작에 적용하였다. 본 연구에서 개발한 인체 다물체 동역학 모델링 기술과 3차원 동작분석기술은 다양한 동작을 수행하는 생체의 분석 및 평가 기술로 활용성이 높을 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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