표준온도 상당시간을 이용하여 규칙적인 온도변화 조건에서 식품의 품질변화를 간편하게 예측하는 근사식의 유효성을 밝히기 위하여, 비등온 가속조건 및 상온저장 조건에서 Sucrose 가수분해속도를 측정한 설험자료로 비교, 분석을 분석하였다. 정속가열 (定速加熱) 가속(加速)실험을 통해 구한 sucrose의 가수분해 반응은 1차 반응이고, 활성화에너지는 25.84kcal/mol이었으며, 반응속도상수는 pH가 감소함에 따라 직선적으로 증가하였다. 하루 동안의 온도변화를 sine wave 형태 온도변화로 가정하고 하루 동안에 일어난 품질변화를 표준온도 $T_{ref}$에서 몇일 동안에 일어난 변화에 상당하는가를 의미하는 표준온도 상당시간 $T_{eq.i}$를 이용하여 품질변화를 근사적으로 간단히 예측하는 방법을 제안하였다. Sucrose 액체 모델 시스템을 sine wave 형태의 규칙적인 온도변화 조건에서의 가속 가수분해실험 결과와 $T_{eq.i}$를 이용하여 품질변화를 computer simulation한 결과, 실험값과 예측값과의 상관계수는 0.99로서 잘 일치하였으므로 표준온도상당시간을 이용한 예측 모델의 유효함을 확인하였다. 뿐만 아니라 sucrose 모델 시스템을 실제 상온 저장한 실험결과와 계절적 온도변화를 computer simulation하여 예측한 값과는 상관계수가 0.92로서 잘 일치하였다.
합리적인 온도 설계하중을 연구하기 위하여, 실제 크기의 콘크리트 슬래브가 없는 강상형 거더 교량 시험체를 제작하였다. 높이에 따라 부착된 18개의 온도 게이지에서 5개월 동안 온도 데이터를 측정하였다. 강상형 거더 교량 시험체의 상단과 하단 사이의 온도 차가 계산되고, 온도 구배 모형이 확률 방법으로 제안되었다. 본 연구에서 제시된 모형은 유로 코드에 의해 제안 된 모델과 비교했을 때 약 97%의 상관관계를 보인다. 따라서, 본 연구의 결과로 제안 된 온도 구배 모델은 온도 설계 하중 계산시 기초 자료로 활용 될 수 있다.
분자동역학 전산모사를 통하여 에폭시에 다양한 반경의 구형 실리콘 카바이드를 삽입한 나노복합재를 모델링하고, 이들의 기계적 물성과 열적 물성 해석을 다양한 온도조건 하에서 수행하였다. 전산모사 결과 동일한 체적분율 하에서 나노복합재는 입자의 크기가 작아질수록 탄성계수와 전단계수가 상승하는 동시에 선팽창계수는 감소하는 입자의 크기효과를 보였다. 또한 온도 상승에 따른 기계적 물성의 하락이 잘 관찰되었다. 본 연구에서는 이러한 분자동역학 해석 결과를 바탕으로 다양한 온도조건 하에서의 입자의 크기효과를 고려한 멀티스케일 3상 모델을 제시하였다. 유리상 조건 범위에서 온도 변화에 따른 나노복합재 계면의 열응력텐서와 열변형률텐서의 정보를 통해 복합재 내에서 계면이 차지하는 부피비를 온도에 대한 함수로 고려하고, 이를 멀티스케일 모델에 반영함으로써 다양한 온도조건에 대한 나노복합재 열탄성 물성의 예측해를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 모델에서 계산된 3상 복합재의 물성은 분자동역학 전산모사의 결과에서 나타나는 나노입자의 크기효과를 잘 반영하였다.
본 연구는 냉장돈육에서의 식중독 원인균이면서 냉장온도에서 성장이 가능한 병원성균인 L. monocytogenes에 대한 적절한 위생관리를 제시하기 위하여 포장돈육 작업장 원료돈육에서 분리된 야생균주 L. monocytogenes 이용하여 돈육포장공정 및 유통조건에서의 L. mnocytogenes에 대한 성장예측모델을 제시하고자 실시하였다. 성장실험은 온도 5, 10, 15, $20^{\circ}C$ 시간은 0, 1, 2, 3, 18, 48, 120시간에서 실시하였으며, 이를 바탕으로 온도별 Gompertz value인 A, C, B, M의 값과 Growth kinetic인 exponential growth rate(EGR), generation time(GT), lag phase duration(LPD), maximum population density(MPD)를 산출하였다. GT, LPD는 온도가 상승할수록 그 값이 점점 낮아지는 경향을 나타났으며, EGR의 경우는 반대로 온도가 높아질수록 점점 높아지는 경향을 나타냈다. Gompertz value중 B와 M 값을 이용하여 온도를 주요 control factor로 선정한 반응표면분석(Response surface analysis)을 실시하여 온도에 따른 다항식을 산출하였고 이 식을 Gompertz 식에 적용하여 온도와 시간에 따른 냉장돈육에서의 L. monocytogenes에 대한 성장정도를 예측할 수 있는 성장예측모델을 제시하였다. 개발된 성장예측모델에 대한 검증은 GT, LPD, EGR에 대한 실험값과 예측값의 비교를 통하여 실시하였으며, 그 결과 GT, LPD, EGR 모두 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.01). 따라서 이 모델은 risk assessment 중 exposure assessment를 위한 성장예측모델로 충분히 이용가능 한 것으로 보이며, 추후 냉장돈육 위성관리기준에 대한 과학적 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.
교통개방시점의 예측은 공사 계획을 위해 중요하며 이를 위해 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생에 따른 강도를 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 에폭시 아스팔트 혼합물의 양생온도와 시간에 따른 마샬안정도를 측정하고 이를 이용해 강도 발현식을 구하였으며, 변화하는 온도와 강도에 따른 반응속도를 반영할 수 있도록 화학적 반응속도론을 이용하여 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 개발하였다. 예측모델을 사용하여 에폭시 아스팔트 포장이 적용된 국내 교량에 대해 교통개방시기를 예측하였다. 2009년~2011년의 기상조건에 따라 가정된 포장체 온도를 사용한 예측결과는 실제 교통개방일과 17일의 차이가 발생했으나 이는 2012년의 실제 기상상태와의 차이 때문이다. 실제 측정된 포장 온도를 예측모델에 대입할 경우 2일의 교통개방가능일 차이가 있었으며, 상관관계 분석 결과 R2가 0.95로 실제 강도값과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 기상상태와 포장체의 온도에 대한 충분한 데이터를 확보한다면 에폭시 아스팔트 강도 예측모델을 사용하여 상당히 신뢰도 있는 교통개방 가능 시기의 예측이 가능한 것으로 나타났다.
대청호에서 WASP5 모델의 매개변수를 산정하고 민감도분석을 실시하였다. 모델의 계산치와 실측치는 값과 그 경향에 있어 근사한 것으로 나타나 이를 통해 대전취수탑 유역의 장래수질예측이 가능하였다. 매개변수의 민감도분석 결과 조류의 최대성장율, 조류의 호흡율, 광소멸계수, 온도 등이 Chlorophyll-a에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 T-N에 영향을 주는 주된 인자는 용존유기질소 분해율과 온도이며 T-P는 인부하량, 온도, 광소멸계수, 용존유기인 분해율, 조류의 최대성장율 등의 순으로 영향을 받는 것으로 나타났다. BOD에 큰 민감도를 보인 인자는 탈산소계수와 온도였으며, DO는 온도 외의 매개변수에 대한 영향은 거의 없는 것으로 나타났다. 모델의 민감도분석을 통하여 해당 수역에 적합한 입력변수의 민감도에 대한 평가를 하였으며 각 수질항목에 대한 입력변수의 영향에 대한 파악을 통해서 모델의 적용에 주의를 기해야할 해당 입력변수의 구분이 가능하였다.
본 연구에서는 염분과 온도차에 의한 밀도류를 해석하기 위하여 기존의 3차원 파동장 모델(LES-WASS-3D ver. 1.0)을 토대로 염분과 온도에 관한 상태방정식 및 3차원 이류-확산 방정식을 도입하여 새로운 수치모델(LES-WASS-3D ver. 2.0)을 개발하였다. 새롭게 개발한 수치모델의 적용성을 검토하기 위하여 기존의 수리모형실험결과와 비교 분석하였다. 그 결과, 이류-확산하는 해수의 형태 및 연직 염분농도 뿐만 아니라 방출하는 온수의 유속 및 온도를 매우 잘 재현하는 것으로 나타났다. 이로써 본 연구에서 개발한 수치모델의 타당성 및 유효성이 검증되었다.
봉다발 내 온도장 해석을 위해 개발되어진 난류 Prand시 수 모델들을 중심으로 액체금속에 대한 비교연구를 수행하였다. VANTACY-II 코드에 사용된 Zeggel & Monir의 모델의 기초가 된 Jischa & Rieke 모델 및 상수형 모델(Pr$_{t}$=0.9)을 비교대상 모델로 선정하여 난류 Prandtl 수의 비등방성과 공간분포 및 분자 Prandtl 수의 영향을 고려한 본 연구모델과 P/D와 Peclet 수를 변화시키며 얻어진 Nusselt 수의 결과를 비교하였다. 비교결과 본 모델이 다른 모델에 비하여 봉다발 내 액체금속의 열전달 거동을 전반적으로 잘 예측하였다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
본 연구는 화염에 노출된 목재 부재의 거동에 관련된 자료를 얻기 위해 수행되었다. 목재 보에 대한 현행 내화 모델들은 외곽부 섬유의 MOE나 휨강도의 감소, 그리고 화염노출의 계속으로 인한 단면의 감소 등에 기초하고 있다. 하지만 이런 모델들은 정확한 거동 예측이 힘들다. 따라서 목재 보의 거동을 정확히 예측하기 위해 본 연구에서는 변형 단면을 이용한 내화거동 모델을 개발하고자 하였다. 이 변형 단면모델을 개발하기 위하여 온도분포 온도와 목재의 물리적 성질간의 상관관계를 이용하였다. 본 연구를 통해 온도와 목재의 휨성질간의 정확한 관계가 제공되기만 한다면 본 방법이 화염에 노출된 목재 보의 변형을 잘 예측할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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