• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.29 no.8
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• pp.65-73
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• 2013

Ground-coupled heat pump system has attracted attention as a promising renewable energy technology due to its improving energy efficiency and eco-friendly mechanism for space cooling and heating. Pipes buried in the ground play a role of direct thermal interaction between circulating fluid inside the pipe and surrounding soils in the geothermal exchange system. However, both complexities of turbulent flow coupling thermal-hydraulic phenomena and very long aspect ratio of the pipe make it difficult to model the heat exchange system directly. Energy balance for fluid flow inside the pipe was derived to model thermal-hydraulic phenomena, and one-dimensional pipe element was proposed through Galerkin formation and time integration of the equation. Developed element is combined to pre-developed FEM code for THM phenomena in porous media. Numerical results of Thermal Response Test showed that line-source model overestimates equivalent thermal conductivity of surrounding soils due to thermal interaction between adjacent pipes and finite length of the pipe. Thus, inverse analysis for the TRT simulation was conducted to present optimal transformation matrix with utmost convergence.

• Tunnel and Underground Space
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• v.16 no.3 s.62
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• pp.241-250
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• 2006

Ice ring formation, one of the core techniques in LNG storage in a lined rock cavern, is investigated through hydro-thermal coupled analysis. An ice ring acts as a secondary barrier in case of leakage of cryogenic liquid and as a primary barrier for groundwater intrusion into an LNG cavern. Therefore, the thickness and location of the ice ring are crucial factors for the safe operation of an LNG storage cavern, especially for maintaining the integrity of a primary barrier composed of concrete, PU foam, and steel membrane. Through numerical analyses, the position and thickness of the ice ring are estimated, and the temperature and groundwater level are compared with measured values. The temperature md groundwater level by numerical analyses show good agreement with the field measurements when temperature-dependent properties and phase change are taken into account. The schemes used in this paper can be applied for estimation of ice ring formation in designing a full-scale LNG cavern.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.6
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• pp.568-585
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• 2022

In the present study, we proposed a numerical method for simulating thermally induced fracture slip using a grain-based distinct element model (GBDEM). As a part of DECOVALEX-2023, the thermo-mechanical loading test on a saw-cut rock fracture conducted at the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology was simulated. In the numerical model, the rock sample including a saw-cut fracture was represented as a group of random Voronoi polyhedra. Then, the coupled thermo-mechanical behavior of grains and their interfaces was calculated using 3DEC. The key concerns focused on the temperature evolution, thermally induced principal stress increment, and fracture normal and shear displacements under thermo-mechanical loading. The comparisons between laboratory experimental results and the numerical results revealed that the numerical model reasonably captured the heat transfer and heat loss characteristics of the rock specimen, the horizontal stress increment due to constrained displacement, and the progressive shear failure of the fracture. However, the onset of the fracture slip and the magnitudes of stress increment and fracture displacement showed discrepancies between the numerical and experimental results. We expect the numerical model to be enhanced by continuing collaboration and interaction with other research teams of DECOVALEX-2023 Task G and validated in further study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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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.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.291-291
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• 2011

플라즈마에 노출된 재료 표면의 온도 증가는 다음과 같은 요인에 의해서 결정된다. 이온의 충돌에 의한 역학적 에너지, 이온의 중성화, 라디칼의 안정화에 의한 에너지 방출(잠열, latent heat), 플라즈마에서 방출된 빛의 흡수. 이중 식각을 위한 기판 바이어스에 의해서 주로 결정되는 이온 충돌 에너지와 잠열의 방출이 300 mm wafer용 유도 결합 플라즈마 식각 장치에서 소스 전력과 바이어스 전력에 따라서 어떻게 변화하는지 전산 유체 역학 모사 프로그램인 CFD-ACE를 이용하여 상용 식각 장비인 AMAT사의 DPS II를 대상으로 온도 분포의 변화를 계산하였다. 실험 결과와 비교를 위하여 다섯 곳에(상, 하, 좌, 우, 중심) 열전대를 부착한 온도 측정 웨이퍼를 기판의 위치에 설치하고 여러 가지 실험 조건에 대해서 온도의 변화를 측정하였다. Ar 10 mTorr에서 2열 병렬 안테나의 전력을 300 W에서 시간에 따른 온도의 변화를 측정하였다. 이때 wafer의 평균 온도는 $28.9^{\circ}C$에서 $150^{\circ}C$까지 12분 내에 상승하였으며 최고 온도에 도달한 다음에는 거의 일정하게 유지 되었다. Si의 식각에서 온도의 영향을 가장 크게 받는 반응은 F 라디칼에 의한 Si의 직접 식각이며 Arrhenius 식의 형태로 표현하면 0.116*exp (-1250/T)의 형태로 된다. 문헌에 보고된 계수를 이용해서 $29^{\circ}C$의 식각 속도와 플라즈마에 의한 가열 최고 온도인 $150^{\circ}C$ 때의 값을 비교해보면 3.3배의 차이가 난다. 따라서 4%내의 식각 균일도를 목표로 하는 폴리 실리콘 게이트 식각 장비의 설계에서는 플라즈마에 의한 가열 불균일을 상쇄 할 수 있는 히터와 냉각 구조의 최적 설계가 필요하다.

• Fire Science and Engineering
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• v.21 no.2 s.66
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• pp.98-104
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• 2007

This study is related with the fire risk assessment for fire area at nuclear power plant by use of FDS (Fire Dynamics Simulator) that is a computational fluid dynamics (CFD) model of fire-driven fluid flow. The major purpose of this research is to analyze the sensitivity of the fire modeling when the heat release rate that is an important input variable is changed as well as when the grid size that is a critical factor of the fire model is modified. The result is presented at the conclusion with some comments for CFD model application.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1129-1145
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• 2016

Functional neuro-connectivity is one of the main issues in brain science in the sense that it is closely related to neurodynamics in the brain. In the paper, we choose fMRI as a main form of response data to brain activity due to its high resolution. We review methods for analyzing functional neuro-connectivity assuming that measurements are made on physiological responses to neuron activation. This means that we deal with a state-space and measurement model, where the state-space model is assumed to represent neurodynamics. Analysis methods and their interpretation should vary subject to what was measured. We included analysis results of real fMRI data by applying a high-dimensional autoregressive model, which indicated that different neurodynamics were required for solving different types of geometric problems.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2003.05a
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• pp.244-245
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• 2003

고체나 액체 추진로켓에 비하여 하이브리드 추진 시스템은 작동조건의 안정성과 안전함등의 많은 장점을 가지고 있다. HTPB와 같은 고체연료는 제작 및 저장, 운송 그리고 장착상의 안정성을 가지고 있으며 하이브리드 로켓의 고체연료로의 산화제의 유입을 제어하면서 추력의 변화와 엔진내부의 연소중단과 재 점화를 용이하게 할 수 있다. 이러한 이유로 인하여 하이브리드 엔진은 좀 더 경제적인 장치로 기대를 모으고 있다. 그러나, 기존의 하이브리드 로켓 엔진은 고체 추진 로켓에 비하여 낮은 연료 regression 율과 연소효율을 가지는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하고 요구되어지는 추력값과 연료유량을 증가시키기 위하여 고체연료의 표면적을 증가시킬 필요가 있다. 기존의 하이브리드 엔진에서는 연료 그레인에 다수의 연소포트를 만들어 표면적을 증가시켰으나 이는 비 활용 공간의 증가와 추진제의 질량 및 체적분율의 상당한 감소를 초래한다. 지난 수십년간에 걸쳐 하이브리드 엔진에서 연료의 regression 특성 및 엔진 성능 향상을 위한 연구가 계속되어 왔으며 최근에 엔진의 체적 규제를 경감시키고 연료의 regression율을 향상시키기 위하여 선회유동을 이용하는 하이브리드 로켓 엔진들이 제안되고 있다. 이러한 선회유동을 가지는 하이브리드 로켓은 고체연료 그레인에 대하여 평행하게 유입되는 기존의 하이브리드 로켓에 비하여 고체연료 벽면에서의 대류열전달이 현저하게 증가하게 되어 아주 높은 고체연료의 regression율을 얻을 수 있는 이점이 있다. 선회유동 하이브리드 로켓의 연소과정은 고체 연료의 열분해과정, 대류 열전달, 난류 혼합, 난류와 화학반응의 상호작용, soot의 생성 및 산화과정, soot 입자 및 연소가스에 의한 복사 열전달, 연소장과 음향장의 상호작용 등의 복잡한 물리적 과정을 포함하고 있다. 이러한 물리적 과정 중 난류연소, 고체연료 벽면 근방에서의 대류 열전달 및 연소과정에서 생성되는 soot 입자로부터의 복사 열전달, 그리고 고체연료 열 분해시 표면반응들은 고체연료의 regression율에 큰 영향을 미친다. 특히 고체연료의 난류화염면의 위치와 폭, 그리고 비 예혼합 난류화염장에서 생성되는 soot의 체적분율의 예측은 난류연소모델, 열전달 모델, 그리고 regression율 모델에 의해 크게 영향을 받기 때문에 수치모델의 예측 능력 향상시키기 위하여 이러한 물리적 과정을 정확히 모델링해야 할 필요가 있다. 특히 vortex hybrid rocket내의 난류연소과정은 아래와 같은 Laminar Flamelet Model에 의해 모델링 하였다. 상세 화학반응 과정을 고려한 혼합분율 공간에서의 화염편의 화학종 및 에너지 보존 방정식은 다음과 같다. 화염편 방정식과 혼합분률과 scalar dissipation rate의 관계식을 이용하여 혼합분률과 scalar dissipation rate에 따른 모든 reactive scalar들을 구하게 된다. 이러한 화염편 방정식들을 mixture fraction space에서 이산화시켜서 얻은 비선형 대수방정식은 TWOPNT(Grcar, 1992)로 계산돼 flamelet Library에 저장되게 된다. 저장된 laminar flamelet library를 이용하여 난류화염장의 열역학 상태량 평균치는 presumed PDF approach에 의해 구해진다. 본 연구에서는 강한 선회유동을 가지는 Hybrid Rocket 연소장내의 난류와 화학반응의 상호작용을 분석하기 위하여 Laminar Flamelet Model, 화학평형모델, 그리고 Eddy Dissipation Model을 이용한 수치해석결과를 체계적으로 비교하였다. 또한 Laminar Flamelet Model과 state-of-art 물리모델들을 이용하여 선회 유동을 갖는 하이브리드 로켓 엔진의 연소 및 Soot 생성 및 산화과정을 살펴보았으며 복사 열전달이 고체 연료 표면의 regression율에 미치는 영향도 살펴보았다. 특히 swirl강도, 산화제의 유입위치 그리고 선회유동의 형성방식이 하이브리드 로켓의 연소특성 및 regression rate에 미치는 영향을 상세히 해석하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.473-481
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• 2024

In this paper, we introduce a newly developed winding model to simulate the motion of underwater cable consisting of winch drums. It is assumed that only tension affects the underwater cable motion. This assumption is suitable for simulating the underwater cable motion towed by a navel vessel in a straight ahead maneuver. The underwater cable is discretized using Nodal Position Finite Element Method. This numerical method is known to be suitable for predicting the underwater cable motion with large deformation because it can express geometric nonlinearity. In this paper, the validity of the numerical method was secured by comparing it with the depth information of towing cable measured through sea experiments.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.4
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• pp.432-436
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• 2015

This study computationally explored the thermal performance of passively-cooled polymer heat sinks utilizing seawater. Polymer heat sinks are proposed as cooling modules of the cold sides of thermoelectric generators for waste heat recovery. 3-D Computational Fluid Dynamics (CFD) modelling was conducted for a detailed numerical study. Polyphenylene sulfide (PPS) and pyrolytic graphite (PG) were selected for the base materials of polymer heat sinks. The computational study evaluated the performance of the PPS and PG heat sinks at various fin numbers and fin thicknesses. Their performances were compared with those of aluminum (Al) and titanium (Ti) heat sinks. The study results showed that the thermal performance of the PG heat sink was 3~4 times better than that of the Ti heat sink. This might be due mainly to the better heat spreading of the PG heat sink than the Ti heat sink. The effect of the number of fins on the performance of the PG heat sink was dissimilar to the cases of the PPS and Ti heat sinks. This result can be explained by the interrelationships among heat spreading, surface area enhancement, and fluidic resistance incorporating with an increase in the number of fins.