• 한국과학교육학회:학술대회논문집
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• 한국과학교육학회 2008년도 54차 총회 및 하계학술대회
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• pp.101.1-101.1
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• 2008

• 대한화학회지
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• 제59권6호
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• pp.508-519
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• 2015

본 연구에서는 개념 질문지를 사용하여 퍼텐셜 에너지 곡선에 대한 예비 화학 교사들의 이해 정도를 조사하였다. 조사 대상은 화학교육을 전공하는 사범대학 3학년 학생 24명, 4학년 학생 26명으로 총 50명이었다. 개념 질문지는 구슬 두 개의 거리에 따른 퍼텐셜 에너지 변화 곡선을 주고 상상실험을 하는 것으로 구성하였다. 질문지의 응답을 분석한 결과 예비 화학 교사들은 퍼텐셜 에너지나 전체 역학적 에너지가 음의 값을 가지는 것을 받아들이기 어려워하였다. 또한 역학적 에너지 보존은 대부분 알고 있었으나 이를 상상실험의 조건에 제대로 적용하지 못하는 것으로 나타났다. 그리고 구슬에 작용하는 힘의 방향은 대체로 알고 있었으나, 초기 위치에서 구슬이 이동하여 퍼텐셜 에너지가 가장 낮은 우물 바닥에서 정지할 것이라는 응답이 상당히 많았다. 또한 퍼텐셜 에너지 곡선과 관련지어 화학 결합, 기체의 액화, 분자의 진동 운동에 대한 이해도가 매우 낮은 것으로 드러났다.

• 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.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권5호
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• pp.799-812
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• 2017

에너지는 매우 복합적인 과학개념으로 많은 국가의 과학 교육과정에서 핵심을 이루는 개념이지만, 교수 학습 과정에서 많은 어려움을 야기하는 개념이기도 하다. 본 연구는 한국, 미국, 영국, 싱가포르의 교육과정을 비교분석하여 향후 교육과정 개정 시 고려해야 하는 에너지 교육과정의 쟁점들을 추출하고자 하였다. 이를 위해 한국의 2015 개정교육과정, 미국의 차세대 과학교육표준(NGSS, Next Generation Science Standards), 영국의 과학 교육과정(National curriculum in England: Science programmes of study), 싱가포르의 과학 교육과정(Science syllabus)에서 에너지를 명시적으로 포함하는 성취기준들을 추출하여, 여섯 가지 개념 요소(에너지 형태, 에너지 자원, 에너지 전달, 에너지 전환, 에너지 보존, 에너지 산일)에 따라 분류하고 비교하였다. 에너지 관련 성취기준이 학교 급별, 학문 영역별, 에너지 개념 요소별로 어떻게 분포하는지 빈도 분석을 실시하였고, 에너지 개념 요소별로 내용 분석을 병행하였다. 그 결과 모든 나라의 교육과정 모두에서 에너지 개념의 중요성을 확인할 수 있었지만, 세부적으로는 강조하고 있는 개념 요소와 개념 요소별 내용에 있어서 상당한 차이를 발견하였다. 그 중 다른 나라와 대비되는 한국 교육과정의 가장 큰 특징은 에너지 개념 요소 중 에너지의 형태와 관련된 성취기준의 빈도가 가장 높다는 점, 특정 물리량에 대응하지 않는 체 포괄적인 의미로 사용되는 에너지 형태를 포함하고 있다는 점, 에너지 전달에 비해 좀 더 어려운 개념 요소인 에너지 전환을 강조하고 있는 점, 에너지 보존의 경우 역학적 상황에만 국한하여 성취기준이 제시되고 있는 점, 에너지 개념과 관련하여 '계'를 도입하지 않고 있는 점 등을 들 수 있다. 이러한 차이가 야기하는 교육과정 개편 상의 쟁점들에 대해서 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권6호
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• pp.815-833
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• 2016

이 연구에서는 기초공통개념으로서 에너지에 대한 학습발달과정연구의 기초 자료를 제공하기 위하여 3~9학년 학생들의 평가 문항 응답 결과를 분석하였다. 검사 문항은 전기 회로, 낙하 물체의 역학적 에너지, 물질의 상태 변화, 용해 현상, 생물체의 생명 현상, 먹이 사슬, 태양과 지구의 복사평형, 및 물의 순환계에서 에너지에 대한 이해를 조사하는 순위 선다형 문항으로 구성되었다. 학생들의 응답 결과는 학년별, 선택지 수준별 응답 빈도에 따라 교차분석을 실시하였고, Rasch 모델을 적용한 문항반응 분석으로서 Wright map 및 DIF 분석을 수행하였다. 연구 결과, 8가지 주제들에 대하여 에너지 이해의 발달과정은 현상과 에너지의 관련성을 인식하거나 에너지의 종류를 파악, 에너지의 이동과 전달을 인식, 에너지가 다른 형태로 전환 및 변환됨을 인식, 에너지의 보존을 인식하는 순서로 진행된다는 경험적 근거를 확보할 수 있었다. 전체 학년에 걸쳐서 공통적으로 8개 주제에 대하여 에너지 보존에 대한 이해가 부족하였다. 학년이 높아짐에 따라 에너지의 전달과 전환에 대한 이해 수준은 주제들마다 다소 차이가 있었다. Rasch 모델을 적용한 문항 반응을 분석한 결과 학생들은 다른 현상의 에너지에 비해 용해 현상의 에너지를 가장 쉬운 과제로 인식하였고 물의 순환 과정에서 에너지 이해를 가장 어려운 과제로 인식하였다. 이 연구의 결과는 에너지의 관점에서 각 주제들이 초중등 과학 교육과정의 어느 학년에, 몇 번째 단원에 어떤 방식으로 배치되어야 할 것인지는 경험적인 연구 자료로서 활용될 수 있으며, 새 과학 교육과정의 내용 체계를 구성할 때 고려할 수 있는 중요한 시사점이 될 수 있었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.164.2-164.2
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• 2011

지구온난화에 따른 대체에너지 자원확보가 국가적으로 중요한 과제로 대두되고 있고 여러 대체에너지원 중 국내의 해양에너지는 잠재량이 매우 높다. 여러 해양에너지 중에서 빠른 흐름을 이용하는 조류발전은 서해안과 남해안에 적용하기에 적합하며 해양환경을 보존하면서 많은 에너지를 생산할 수 있는 장점이 있다. 조류발전에서 1차적으로 에너지를 변환시키는 로터는 주요한 장치중의 하나로 여러 변수에 의해 그 성능이 결정된다. 로터의 블레이드 수, 형상, 단면적, 허브, 직경 등 여러 요소를 고려하여 설계되어야 한다. 또한 조류발전을 적용하는 해양환경에서 최대 출력을 생산할 수 있는 로터가 적용될 수 있도록 블레이드의 후류 영향을 고려해야한다. 본 논문에서는 날개요소이론을 바탕으로 수평축 조류발전 터빈을 설계하여 실험 및 유동해석을 통해 성능을 평가하고, 후류에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 샤논 정리(1948)의 동기가 되는 아인슈타인 특수상대성이론(1905)과 베르누이 유체역학(1738)의 상관성을 AB=A/A=I Dimension 관점에서 유도했고 샤논 정리 채널코드를 시뮬레이션했다. 베르누이 유체역학 ΔP=pgh를 한라산 화산 Magma 폭발식으로 적용했을 때 Dimension과 높이가 실측치와 일치했다. 아인슈타인 특수상대성이론과 샤논의 정보이론, 그리고 유체역학의 연돌효과(Stack Effect) 이론의 관계를 분석해 보고 화산 폭발의 관계를 수학적으로 증명했다. 아인슈타인, 베르누이의 에너지보존과 질량보존은 샤논 정리에서는 대역폭과 power의 효율면과 같았다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.75-83
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• 2011

일반적인 불포화지반의 거동뿐만 아니라, 열과 관련된 분야, 지반환경 분야 등 다양한 분야에서 불포화 다공질 재료의 열적-수리적-역학적으로 결합된 문제들이 대두되면서 이러한 문제들을 해석하기 위한 수치도구 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 거시적 접근법(macroscopic approach)에 근거하여 불포화지반에 대한 열-수리-역학거동의 수식화를 하였다. 흙, 물, 공기에 대한 질량보존의 법칙, 에너지 보존법칙, 그리고 하중평형 조건식으로부터 결합된(coupled) 4개의 지배방정식을 유도하였다. Galerkin 간략화와 시간적분으로부터 주 변수인 변위(u), 가스압($P_g$), 유체압($P_1$), 온도(T)를 Newton의 반복과정을 이용하여 구하는 유한요소 프로그램(FEM)을 작성하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 다공질재료에서 2상 흐름 문제 중 일차원 배수실험(u-$P_g-P_1$), 온도 압밀(u-$P_1$-T), 그리고 지표면 온도변화에 의한 말뚝의 주변지반에 대한 영향(u-$P_1$-T)에 대하여 수치해석을 수행하고 논의하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.190.2-190.2
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• 2016

메탄은 변환을 통해 아세틸렌 및 수소와 같은 에너지 생산에 보다 유용한 기체를 얻을 수 있다. 메탄의 열분해 온도는 약 1,200 K로 알려져 있으며, 그 이상의 고온 환경 및 첨가물을 제공한 경우 효과적인 변환을 기대할 수 있다. 이러한 고온 환경 및 화학반응을 제공할 수 있는 시스템으로 열플라즈마 반응로가 있다. 일반적인 열플라즈마는 아크 방전이나 고주파 유도결합 방전으로 플라즈마 발생기에서 발생시킨 이온화된 열유체로 10,000 K 이상의 초고온과 최대 수천 m/s의 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 효율적인 메탄 변환을 위한 저전력 아크 플라즈마 발생기 및 반응로 내부의 온도 및 속도장을 전산모사하여 열유동 특성을 분석하였다. 아크 플라즈마 토치 영역의 전산해석은 전자기적 현상과 고온 열유동의 유체역학적 현상이 함께 작용하므로 기존에 사용되고 있는 전산유체 역학적인 방법론에 전자기적 현상에 대한 보존 방정식이 결합된 자기유체역학(Magnetohydrodynamic, MHD)방법을 이용하였고, 반응기 내부의 복잡한 열유동은 안정적인 계산이 가능한 상용 전산 유체역학(Computational Fluids Dynamics, CFD) 코드를 MHD 코드를 이용한 전산해석 결과 및 고온 물성치와 결합하여 해석하였다. 전산해석에 사용된 운전 변수로는 방전기체인 아르곤과 수소의 전체 유량을 45 L/min 으로 고정하고 수소의 비율을 0%, 6%, 12.5%, 20%로 하였으며, 각 유량 조건에서 입력 전력을 0.7 ~ 2.5 KW로 변화시켜 전체 15종의 운전조건에 따른 전산해석을 수행하여 각각의 운전변수에 따라 입력전력 기준 오차 1 ~ 28%에 해당하는 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 개발된 전산해석 방법을 이용하여 다양한 조건에서 아크 플라즈마 반응로 내부의 온도 및 속도장에 대한 전산해석 결과를 제시하였고, 효율적인 메탄 변환 공정을 개발하기 위한 아크 플라즈마 반응로의 설계조건 및 운전 조건을 제시할 수 있는 기반을 확보하였다.