볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상, 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. GPU의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 GPU의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 GPU의 텍스쳐 메모리 크기보다 큰 볼륨 데이터를 여러 개의 GPU 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 렌더링하여 타일형 디스플레이에서 고해상도로 가시화하는 시스템을 디자인하고 구현하고자 하였다.
일부 연구용 원자로의 설계조건상 사이펀 현상은 배관 파단 사고 시 수조수의 지속적인 방출을 유발할 수 있다. 사이펀 차단기는 이러한 현상을 효과적으로 제한하기 위한 안전장치로, 유체역학적인 특성상 사이펀 차단 현상 해석을 위해 고려해야 할 변수가 많고 계산이 복잡하다. 이에 사이펀 차단 현상을 쉽게 분석할 수 있는 프로그램을 개발하게 되었다. 윈도우8 운영체제에서 비쥬얼 스튜디오 2012를 이용하여 MFC프로그래밍으로 개발되었으며, 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI형식으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 사용자가 입력한 값으로부터 유체역학적 관계식을 통해 3단계의 연산과정을 거쳐 시뮬레이션을 진행한다. 베르누이 방정식으로부터 유속과 유량을 구하여 수위, 언더슈팅, 압력, 손실계수, 그리고 이상 유동과 관계된 값들을 연산한다. 프로그램에 적용된 이상유동 해석모델은 Chisholm 모델이며, 실제와 유사하게 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다. 시뮬레이션 결과는 그래프를 통해 나타나기 때문에 사용자는 전체적인 차단 현상을 쉽게 파악하는 것이 가능하며, 시뮬레이션 데이터의 저장 또한 가능하다. 따라서 사용자는 사이펀 차단기 시뮬레이션 프로그램의 사용을 통해 사이펀 차단 현상을 쉽게 확인할 수 있으며, 사이펀 차단기의 실제 설계에도 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
For the stabilization of laser output power and wavelength of the high power fiber laser, the cooling plate must be properly taken into account. In this study, three analyzing methods which are heat transfer theory, CFD and experiment are used to analyze cooling plate performance by measuring pump Laser Diode(LD) temperature. Under limited operating conditions of a cooling plate, the internal flow of cooling plate is transitional flow so that the internal flow is assumed to be laminar and turbulence flow and conducted theoretical calculation. Through CFD, temperature of pump LD and characteristics of the internal flow were analyzed. By the experiment, temperature of pump LD was measured in real conditions and the performance of the cooling plate was verified. The results of this study indicate that three analyzing methods are practically useful to design the cooling plate for the high power fiber laser or similar things.
With the advancement of industry, the use of various sustainable energy sources and solutions to problems affecting the environment are being actively requested. From this point of view, it is intended to directly burn unused biogas to use it as energy and to solve environmental problems such as greenhouse gases. In this study, a new type of cavity matrix combustor capable of low-emission complete combustion without complex facilities such as separation or purification of biogas produced in small and medium-sized facilities was proposed, and CFD numerical calculation was performed to understand the performance characteristics of this combustor. The cavity matrix combustor consists of a burner with a rectangular porous microwave receptor at the center inside a 3D cavity that maintains a rectangular parallelepiped shape composed of a porous plate that can store heat in the combustor chamber. As a result of numerical calculation, the biogas supplied to the inlet of the combustor is converted to CO and H2, which are intermediate products, on the surface of the 3D matrix porous burner. And then the optimal combustion process was achieved through complete combustion into CO2 and H2O due to increased combustibility by receiving heat energy from the microwave heating receptor.
전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.
본 연구에서는 연산 부하가 매우 큰 Bio-FET 시뮬레이션을 위해 낮은 비용으로 대규모 병렬처리 환경 구축이 가능한 최신 그래픽 프로세서(GPU)를 이용해서 선형 방정식 해법을 수행하기 위한 병렬 Bi-CG(Bi-Conjugate Gradient) 방식을 제안한다. 제안하는 병렬 방식에서는 반도체 소자 시뮬레이션, 전산유체역학(CFD), 열전달 시뮬레이션 등을 포함한 다양한 분야에서 많은 연산량이 집중되어 전체 시뮬레이션에 필요한 시간을 증가시키는 포아송(Poisson) 방정식의 해를 병렬 방식으로 구한다. 그 결과, 이 논문의 테스트에서 사용된 FDM 3차원 문제 공간에서 단일 CPU 대비 연산 속도가 최대 30 배 이상 증가했다. 실제 구현은 NVIDIA의 태슬라 아키텍처(Tesla Architecture) 기반 GPU에서 범용 목적으로 병렬 프로그래밍이 가능한 NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 환경에서 수행되었으며 기존 연구가 주로 32 비트 정밀도(single floating point) 실수 범위에서 수행된 것과는 달리 본 연구는 64 비트 정밀도(double floating point) 실수 범위로 수행되어 Bi-CG 해법의 수렴성을 개선했다. 특히, CUDA는 비교적 코딩이 쉬운 반면, 최적화가 어려운 특성이 있어 본 논문에서는 제안하는 Bi-CG 해법에서의 최적화 방향도 논의한다.
유한요소법(Finite Element Methods)은 지난 수십 년 동안 다양한 공학문제를 해석하는 주요 수치해석기법으로서, 지속적으로 연구$\cdot$개발되어 오늘에 이르고 있다. 그러나, 유한요소법은 계산을 위하여 요소망을 구성해야 하고 일부의 문제에 대하여서는 요소망을 재구성하는 등 특별한 처리기법과 계산의 소요가 필요하다. 이와같은 단점을 극복하기 위하여 무요소법(Meshfree Methods)이라 불리우는 일단의 수치해석 기법들이 고안되었다. 무요소법은 요소를 사용하지 않고 절점(node)만을 이용하여 함수를 근사하는 수치해석기법이다. 본 논문에서는 무요소법이 고안된 배경과 그 연산구조를 소개하고 무요소법의 대표적인 방법들인 Smoothed Particle Hydrodynamics(SPH)방법, 무요소 갤러킨 방법(Meshfree Galerkin Methods) 그리고 무요소 선점법(Meshfree Point Collocation Methods)의 기본 개념과 이들 수치해석기법의 방법론을 알아본다. 그리고 이들 방법의 장단점과 그 적용 예를 통하여 무요소 계산법의 유효함을 보인다.
가압경수로에 장전되는 핵연료집합체는 연료 봉 다발과 지지격자 및 상하단 고정체로 구성되어 있다. 고온 고압의 냉각수는 원자로 하부로 유입되어 연료 봉 사이로 형성된 부수로를 따라 노심 상부로 흐른다. 경수로핵연료의 주요 열수력 성능인자는 정상운전시 압력강하 및 임계열속이며 사고시에는 급랭 시간이다. 한국원자력연구원에서는 경수로핵연료의 성능을 향상시키고 국산화를 위해 고성능 경수로핵연료, 이중냉각 핵연료 및 사고저항성 핵연료를 개발하였다. 경수로핵연료의 열수력 핵심기술을 개발하기 위해 압력강하 실험, 난류 유동혼합/열전달 실험, 임계열속 및 급랭 시험을 수행하였으며 전산유체역학 방법도 활용하였다. 더불어 사용후핵연료의 임시저장을 위한 건식저장 용기의 열유동에 대한 전산유체해석을 수행하였다. 한편, 경수로핵연료의 열수력 기반기술을 개발하고 실용화를 위해 대학 및 산업체와 협력연구도 진행하였다.
소음공해는 인간과 해양환경에 악영향을 끼치며, 선박과 해양구조물에서 발생하는 유동소음을 예측을 통해 소음에 대한 안전성을 평가하고 해양환경을 보존할 수 있다. 기존 수중구조 유동소음 해석기법은 전산유체역학과 FW-H음향상사식을 이용한 하이브리드법 기반이다. FW-H는 무한공간에서의 음향전파를 가정하여 소음해석을 수행하기 때문에 음파의 반사와 산란, 회절의 영향이 나타나는 근접장 해석이 제한적이다. 반면 격자볼츠만기법 기반의 직접법 유동소음해석을 수행하면 근접장 음향효과를 소음해석에 반영할 수 있다. 직접법 해석은 유동과 소음이 연성된 해석이 수행되고 구조경계에서의 반사와 회절, 유동에 의한 매질 불균일성에 따른 산란효과가 반영된다. 그간 격자볼츠만기법이 수중조건에서 수치적으로 불안정하여 수중환경에 적용이 불가능했다. 하지만 수중환경에서 사용할 수 있는 DM-TS 격자볼츠만기법 충돌연산자가 개발되어 수중으로 확장이 가능해졌다. 본 연구에서는 파이프내 원형구멍에 대하여 격자볼츠만기법 해석을 수행해 수중 유동소음해석이 가능함을 보였다. 격자볼츠만기법 해석을 통해 도출한 유동과 소음을 각각 실험과 비교하여 해석의 신뢰도를 확보하였다. 파이프내 유동소음에 의한 주요 압력 피크가 해석에 반영되었으며 이를 통해 격자볼츠만기법을 이용한 근접장 유동소음해석이 가능함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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