• 대한기계학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.1620-1634
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• 1991

본 연구에서는 전기/자기 및 기계적 요소들이 복합되어 이루어진 자기부상 시 스템의 설현을 위한 기초단계로서 제어동역학(controlled dynamics) 측면에 입각한 모 델식을 본드선도 기법을 이용하여 보다 조직적으로 유도한다. 우선, 자속흐름 확장 및 자속 유출량을 고려하여 부상 시스템을 모델링하고 차량/레일 및 2차 현가(second ary suspension)장치를 포함한 자기부상 시스템을 모델링한다. 다음, 지지 및 안내 방향의 동역학을 동시에 고려한 2차원 자기부상 시스템을 본드선도의 다접점 필드(mu- ltiport field) 개념을 이용하여 모델링한다. 끝으로, 본드선도 기법으로 모델링된 2차원 자기부상 시스템의 안정도와 성능을 향상시키기 위하여 LOG/LTR(linear quadra- tic Gaussian control with loop transfer recovery) 제어시스템을 설계한다. LQG/ LTR 제어방법은 Doyle과 Stein에 의해 인성(stability-robustness) 문제와 주파수역 성능을 설계시에 직접 고려할 수 있는 강력한 선형 다변수 제어시스템 설곕방법으로 현재 널리 사용되고 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.26-29
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• 2009

매크로 스케일(macro-scale)에서 구조재료의 거동을 보다 자세히 이해하기 위해서는 구조재료를 구성하고 있는 마이크로 스케일(micro-scale)에서의 미세구조에 대한 이해가 필요하다. 특히 다결정을 가진 다상재료는 상(phase) 분포 상태에 의해 그 특성이 다르기 때문에, 상 분포에 따른 재료의 특성을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 미세구조의 상 분포 특성을 묘사할 수 있는 상관관계 함수를 이용하여 미세구조의 상 분포 상태를 나타내고, 이를 활용한 미세구조 재구성 방법을 사용하여 2상 미세구조에서 특정 미세구조와 유사한 상 분포를 가진 미세구조를 생성하고 그 특성을 비교하였다. 그리고 다양한 상 분포를 가진 미세구조들에 유한요소해석 기법을 적용하여 미세구조의 역학적인 거동을 분석하였다. 이를 통해, 제한된 정보를 이용하여 통계학적으로 유사한 특성을 나타내는 미세구조를 모델링 할 수 있음을 검증하였고, 이러한 미세구조들 간의 역학적 거동은 서로 거의 동일함을 확인하여 미세구조 재구성 기법이 재료의 역학적인 거동을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제8권3호
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• pp.184-193
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• 1998

방사성 폐기물의 안전한 처분을 위해서는 암반의 역학적, 열적, 유체 거동 뿐 아니라 암반과 물 사이의 물리 화학적 상호작용을 이해할 필요가 있다. 또한 지질구조, 지하현지응력, 습곡, 열수작용, 마그마의 관입, 판구조 등과 같은 많은 조건을 모델링하고 예측하기 위해서는 암석의 역학적, 수리적 특성을 알아야 한다. 이 연구는 심부 암반에 폐기물 처분과 관련된 암석역학적인 사항들에 대해 연구들에 기초하고 있다. 이 논문은 변하는 온도 상태에서 암반의 역학적 수리적 거동, 암반의 열-수리-역학적 상호작용 해석과 불연속 암석의 거동 특성 등을 포함한다. 역학적 특성은 Interaken 암석역학 시험 시스템으로 측정되었으며, 수리적 특성에는 순간 증압 투수계수 측정 시스템이 사용되었다. 모든 결과에서 암석 특성은 온도 변화에 민감함을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권9호
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• pp.773-779
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• 2014

가스터빈 희박 예혼합 연소기에서 발생하는 연소 불안정 현상을 모델링하기 위해서는 화염의 동 특성에 대한 정량적, 정성적 분석이 필수적이다. 이를 위하여 화염전달함수가 전산유체역학을 통하여 모델링되었다. 기존 화염전달함수의 연구 결과로부터, 화염전달함수의 결과는 화염의 구조에 크게 의존하는 것으로 알려졌다. 본 연구에서는 실제 계측된 화염의 구조와 유사한 형상을 갖도록 열전달 조건을 최적화한 후, 동일 조건에서 화염전달함수가 모델링되었다. 화염의 형상을 정확하게 예측할 수 있다면, 이로부터 전달함수의 이득값과 위상차의 모델링 결과 역시 실험값과 유사한 거동을 확인할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제23권5호
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• pp.372-382
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• 2013

고준위폐기물처분장에 대한 열-수리-역학적 거동 모델링은 처분장의 성능 및 안전성 평가를 위해서 선행되어야 할 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 $\ddot{A}$sp$\ddot{o}$ 원형처분장의 열적 거동을 해석하고, 현장 실험데이터와의 비교를 통해 모델 계산결과의 타당성을 검증하였다. 모델 시뮬레이션에서는 처분공과 처분터널 및 그 주변 암반에 대한 온도분포를 분석하였다. 현장 실험데이터와의 비교는 처분공 DH-6를 대상으로 수행하였다. 그 결과 모델 계산치는 측정위치에 따라 실험치 보다 약 2-$5^{\circ}C$ 정도 높은 온도값을 보였으나, 온도변이 곡선은 비슷한 패턴을 보여 주었다. 실험치와 모델 계산치의 이러한 차이는 모델에 의한 열적거동 해석에서 암반을 제외한 완충재, 벤토나이트 펠렛, 뒷채움재 내의 수리학적 및 역학적 거동을 고려하지 않았기 때문으로 판단되었다.

• 한국농공학회지
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• 제66권1호
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• pp.35-41
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• 2024

측면구속은 지오그리드에서 골재 입자의 상호결합과 관련된 주요 보강 메커니즘으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실내실험을 통해 얻은 지오그리드-골재 상호결합에 의한 국부적 강성증가에 대한 결과를 토대로, 지오그리드로 보강된 기층을 포함한 포장구조체의 탄성 반응 특성을 파악하고자 하였다. 기존의 실험적 연구에서는 지오그리드 배치된 시편 중간 높이로부터 거리가 멀어질수록 전단파 측정에서 추정된 전단탄성계수가 감소한다는 것을 보여주었다. 또한, 삼각형 지오그리드 근처의 강성 증가가 사각형 지오그리드 근처보다 크게 나타났다. 이러한 전단탄성계수 주상도를 기반으로, 수치해석적 연구에서는 기층의 4 개 하부층에 대한 탄성계수 값을 다르게 할당되었다. 층상 탄성해석 프로그램을 사용한 수치해석적 연구는 아스팔트층 하단에서 두 지오그리드 보강 포장시나리오의 수평방향 인장 응력과 변형이 미보강된 시나리오에 비해 감소했음을 보여주었다. 기층 중간깊이에서는 지오그리드 보강 포장시나리오의 압축응력이 미보강된 시나리오에 비해 보다 크게 나타났으며, 지오그리드 보강구간의 인장변형은 미보강된 구간보다 작게 나타났다. 삼각형 및 사각형 지오그리드의 사용은 기층 중간깊이에서 미보강된 시나리오에 비해 수직압축응력을 증가시키고 수직압축변형을 감소시켰다. 노상 상단에서는 지오그리드 보강 포장 구간의 수직 응력과 변형이 미보강된 구간보다 작았는데, 이는 노상의 침하 가능성이 낮다는 것을 보여주었다. 따라서, 지오그리드와 골재 간 미세역학적 상호결합을 기반으로 한 거시적 모델링 방법은 지오그리드로 보강된 아스팔트포장시스템의 역학적 분석에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.971-971
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• 2012

4대강 살리기 사업으로 인하여 4대강에 대한 전면적인 투자와 공사가 이루어지고 있다. 4대강 사업이 마치게 되면 전국에 많은 수의 대규모 보가 설치되고 설치되어진 보는 각각의 강의 관리에 많은 영향을 미치게 될 것이다. 그러므로 이 4대강 사업으로 조성되는 13억 톤 수자원을 융 복합기술을 이용하여 감시 및 관리를 해야 할 것이다. 이를 위해서 실시간 수질 감시 및 모니터링 시스템의 개발과 그에 따른 센서들의 개발을 통하여 4대강 보 운영관리를 위한 통합관리 시스템개발(Ubiquitous River Management)이 이루어 져야 할 것이다. 그동안 계산 시간의 제약을 받아 오던 3 차원 수리동역학의 모의가 컴퓨터관련 기술의 발달에 따라 계산에 소요되는 시간이 계속 단축되고 있으며 이를 수질예측에 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그에 따라 실시간으로 얻은 데이터를 이용하여 모델링 기법을 통해 예측을 해봄으로써 보 내부에 존재하는 여러 취수원 관리에 적용을 할 수 있을 것이다. 본 연구에는 3차원 수리동역학 모델과 수질모델을 결합한 시스템이 저수지 내의 수리특성, 유사이동 및 탁수 현상을 모의하는데 사용이 가능한지를 알아보는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 팔당댐 모의에서는 취수구에 따른 수질변화를 모의하기 위해 3차원모델의 사용이 필요하다. 따라서 본 모의에서는 미국 환경부에서 WASP에 이용하기 위해 수정한 EFDC1(2009, USEPA에서 입수)을 사용하였다. 본 연구에서는 팔당호의 2009년의 수위, 수온, 유량 및 농도의 실측자료를 이용하여 3차원 수리 모델링을 실시하고, 수위, 유사이동 및 탁도 예측 모델링을 실시하였다. 3차원 수리동역학 모델과 취수원의 적용에 적절한 모델을 구축하기 위하여 적당한 평면격자의 개수를 선택하여 선택되어진 평면격자에서 수직격자의 층수를 조절하여 매 층마다 DYE TEST를 하였다. 이는 각각의 유입 하천에서 오염물질이라 가정하고 농도가 유입되었을 때 수리특성에 의해서 연구지역에서의 농도 변화를 파악하여 미리 예측을 하여서 그에 따라 취수원에서의 취수 관리를 가능하게 할 수 있다. 이를 위해서 평면격자에 따라서 수직 층의 개수를 5층부터 40층까지 모의를 하여서 시간 및 이동변화에 따라 알맞은 모델을 구축하였다. 또한 층수마다 Sediment 모의를 통하여 호 내의 SS의 이동을 모의하였다. 이 역시 취수원의 관리를 가능하게 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2477-2479
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• 2003

본 연구에서는 타이어의 중량 불균일 측정을 위한 메카니즘의 모델링 및 분석을 통해 로드셀에 의해 샘플링된 신호를 해석하여 불균일량을 측정하는 방법을 제안한다. 진동역학적인 모델을 근거로 신호의 변환과 영향계수의 산출을 통해 정확한 불균형량 측정을 가능하게 하였다.