• 한국항공우주학회지
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• 제41권9호
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• pp.714-719
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• 2013

본 연구 대상 터보 프롭 항공기는 주어진 항공기 임무 수행을 위해 결빙 조건하에서도 운용이 가능하여야 한다. 동 연구에 적용된 터보 항공기의 공기 흡입구 계통은 정상 비행조건하에서 엔진 입구에 최대 전압력을 공급할 수 있도록 설계 및 검증이 되어야 할 뿐만 아니라 결빙조건하에서 생길 수 있는 얼음과 같은 입자가 엔진 흡입구 망으로 들어가서 엔진 화염꺼짐이나 엔진에 심각한 손상을 주지 않도록 하기 위한 관성분리기를 포함하도록 개발이 되어야 한다. 따라서 결빙 조건하에서 형상이 변하는 가변형상의 공기흡입구 조립체를 설계하고 설계 결과 확인을 위해 조립체에 대한 전산 유동 및 구조해석을 수행하였다. 이후 35% 축소형 모델을 제작하여 풍동시험을 수행하였다. 동 논문에서는 흡입구 조립체 개발과정에서 요구되는 공기역학적 설계, 잔산 유동/구조 해석 및 풍동 시험평가 결과를 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2012

국내에서 새로운 댐 저수지 건설을 통한 수자원의 안정적인 확보는 어려운 여건에 있다. 따라서 수자원의 효율적인 확보, 댐 하류하천의 수질 개선, 신규댐 건설 대체 효과를 기대하기 위해 기존 댐 저수지의 연계운영이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 다수의 댐 저수지 수체를 연계하여 모델을 통해 해석하고자 안동-임하호를 연결한 2차원 모델(CE-QUAL-W2)을 구축하고, 2002년과 2006년 수문사상을 재현하였으며, 수리해석을 실시하였다. 안동호의 좌안인 임동면 마리와 임하호의 우안인 망천리를 연결하고, EL. 140 m 위치에 길이 2 km, 직경 5.5 m로 콘크리트 터널을 연결하는 것으로 가정하였다. 관내 바닥 마찰계수와 미소 마찰손실 값은 0.05를 입력하였다. 저수지 실측수위와 모의수위를 시계열로 비교한 결과, 2002년과 2006년 안동호와 임하호에서 여름철 유입량 증가에 따른 수위 상승을 잘 반영하였고, 결정계수값($R^2$)이 모두 0.9953 이상으로 나타나 모델은 두 저수지 물수지 계산에 있어서 높은 신뢰도를 보였다. 2006년을 대상으로 안동호와 임하호의 댐 앞에서 수심별 수온의 실측값과 모의값을 비교한 결과, 안동호는 4월부터 성층이 진행되어 5월에 수온약층이 EL. 130 m에 형성되었다. 7월 홍수가 중층 밀도류를 형성하여 수온 성층구조를 교란하였고, 기존의 수온약층이 EL. 120 m 로 하강하였으며, 표층 EL. 145 m에 새로운 수온약층이 형성되는 2단 성층 구조를 보였다. 여름철 동안 이러한 현상은 지속되었고, 10월부터 대기기온 강하와 함께 수직혼합이 시작되었다. 수온예측 오차는 AME $0.336{\sim}1.806^{\circ}C$, RMSE $0.415{\sim}2.271^{\circ}C$의 범위로 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 임하호도 안동호와 유사한 경향을 보였고, 모델은 두 저수지에서 전 기간에 걸쳐 모두 안정적으로 저수지 수온 성층현상을 모의하였다. 2002년 수문사상에서 안동-임하 연계 운영시 안동호의 평균 수위는 1.38 m 상승하였고, 임하호는 3.75 m 낮아지는 것으로 모의되었다. 수위변동에 따른 유동 유량은 임하호에서 안동호로 3억 6천 4백만 톤, 안동호에서 임하호로 2억 9천 1백만 톤으로 임하호에서 안동호로 유동한 유량이 높게 나타났다. 유역면적에 비해 저수용량이 작은 임하호의 경우 두 저수지간 유량의 이동에 따라서 저수용량의 증가로 인한 홍수 저감 효과가 있을 것으로 판단된다. 반면, 안동-임하 연계 운영시 임하호의 차가운 물이 안동호로 유입되는 경우, 안동호의 수온 성층구조에 영향을 주었다. 안동호의 경우는 단독운영시보다 높은 위치에 수온약층(EL. 140 m)이 형성되었으며, 임하호는 반대로 저수위가 낮아지면서 단독운영시보다 수온약층의 위치가 약간 낮아졌다. 이러한 결과는 두 저수지 연결시 안동호의 탁수와 수질 환경에 변화가 있을 수 있음을 시사한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권1호
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• pp.19-31
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• 1994

기사용 핵연료 저장조에 대한 열수력 해석과 관련된 인자들이 열수력 해석에 미치는 영향에 대한 분석을 수행하였다. 기사용 핵연료에서 발생하는 붕괴열(decay heat)을 제거하기 위해 일어나는 자연 순환(natural circulation)현상을 모사하기 위해 단순화된 유동망(simplified flow network)해석 모델을 사용하였다. 기사용 핵연료 저장조의 각 셀에 저장되는 연료 집합체에서 발생하는 붕괴열을 제거하기 위해 흐르는 유량의 압력 손실량이 자연순환을 일으키는 밀도차이에 의해 생성되는 구동력(driving force)과 평형을 이루는 관계를 이용하여 지배 방정식을 유도하였다. 그러나 유량, 저항 계수, 붕괴열, 밀도 등의 변수들이 서로 종속 관계를 갖기 때문에 반복 계산을 통해 해를 얻게 된다. 본 해석을 적용한 영광 3, 4호기의 경우, 12채널을 고려하였고 사용되는 입력 (저항 계수, 붕괴열)을 보수적으로 결정하였다. 본 연구를 통해 영광 3, 4호기 기사용 핵연료 저장조의 열수력 특성을 구하였다. 또한 유동로를 따라 형성되는 유동 저항중에 기하학적 요인에 의한 압력 손실은, 기사용 핵연료 저장조의 경우 압력 용기내의 유동과 달리 천이 영역(transition region)이 존재하게 되므로 Reynolds수에 민감한 것을 알 수 있다. 간극 유동은 조밀화된 연료 집합체 (consolidated fuel assembly)가 아닌 경우 무시할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.456-462
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• 2022

본 논문에서는 세계협정시(UTC)를 결정하기 위해 GPS 위성에서 전송된 코드 신호에서 추출한 측정 데이터를 기반으로 한 정밀시각비교 기법에 딥러닝 모델인 LSTM을 적용하여 시각 오프셋을 예측하는 방법을 소개한다. 이를 위해 우선, 하루 단위로 GPS 위성으로부터 수신된 코드 신호에서 시각 정보를 추출하고 하루 단위의 시각 오프셋을 하나의 시계열 데이터로 구축하는 과정을 소개한다. 구축된 시각 오프셋 시계열 데이터에 대해 딥러닝 모델을 적용하는데, 순환신경망 중 하나인 LSTM을 적용하여 GPS의 시각 오프셋 예측을 수행하였다. 본 연구를 통해 GNSS 기반 정밀 시각비교분야에서 딥러닝을 적용한 시각 오프셋 예측의 가능성을 확인하였다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.94-101
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• 2022

The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.

• 전력전자학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.264-273
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• 2005

별도의 통신선 없이도 고속 통신채널을 구현할 수 있는 고속 전력선 통신 분야는 활용측면에서 유용성이 매우 높아 기술개발과 발전이 급격히 이루어지고 있다. 그러나 전력선 통신의 특성상 채널의 범용적인 모델의 구성과 해석이 불가능하여 이론적인 성능특성을 파악하기가 힘들다. 따라서 개발된 기술의 평가 및 성능 분석에 있어 정확한 기준이 모호하다. 본 논문에서는 전력선 통신 기술의 특성과 성능을 분석하기 위하여, 실 단독주택 수용가에 인터넷 접속 환경을 구축하고 다양한 시험을 수행하였다. 개발된 전력선 통신 모뎀과 통신망의 구성을 소개하고 성능측정을 수행한 결과를 토대로 현 단계에서의 기술을 분석하고, 전력선 통신망에 대한 운영상의 적정 노드 및 가입자망 전송 섹터범위 등의 사항에 대하여 기술하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2012년도 춘계학술발표회 초록집
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• pp.66-69
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• 2012

Field Model에 의한 화재해석방법은 화재현상을 지배하는 망정식윤 직접 해석하기 때문에 Zone model에 비해 공간내의 상세 정보를 제공함과 동시에 다양한 화재형태에 내해 보편적인 적용이 가능하다. Field model은 해석영역을 구성하는 격자점에 대해 이산화된 지배 방정식을 해석하는 과정에서 차분방법이나 격자의 크기에 따라 수치오류가 발생할 수 있다. 특히 격자수는 계산시간에 영향을 미치는 가장 중요한 인자이기 때문에 효율적인 계산을 위해서는 격자크기의 최적화가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 구획공간 화재의 최적 격자크기 선정을 위해 격자해상도(Grid Resolution)에 따른 해석결과의 독립성을 비교분석하고 이를 통해 구획공간화재에 대한 격자 최적화 방법에 대해 논의하고자 한다. 화재크기 및 특성 길이에 따른 격자의존성을 파악하기 위해 ISO-9705 표준화재실에 내해 적용된 격자크기는 최소 3 cm에서 최대 30 cm까지 총 7 종류의 격자크기에 대해 FDS 해석이 수행되었다. 해석결과, 환기량이 충분한 화재에 대해서도 격자해상도가 16보다 작은 경우 출입구의 유동은 격자에 따른 독립성을 확보하지 못하는 것으로 나타났으며 화재발열량이 증가함에 따라 독립적인 해석해를 얻기 위해서는 더 큰 격자해상도를 요구하는 것으로 나타났다. 따라서 현재 실무에서 격자최적화를 위해 사용되고 있는 격자선정법에 대한 재검토가 필요하며 화재특성 및 구획공간 조건에 따른 최적격자 조건을 도출하기 위한 추가적인 연구가 필요하다.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권4호
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• pp.293-302
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• 2014

본 연구에서는 배추 재배에 적합한 규격과 생육 환경을 조성해 줄 수 있는 비가림하우스를 개발하고자 하였다. 전국 53개 배추 비가림재배 농가를 대상으로 비가림하우스 구조실태 및 구조개선 희망사항을 조사하여 비가림하우스 폭과 높이를 설정하였다. 비가림하우스 규격은 농기계 작업의 용이성, 농가의 의견 등을 고려하여 폭 6m, 처마높이 1.6m, 지붕높이 3.2m로 결정하였다. 서까래 규격별 구조안전성과 설치비를 분석한 후 설치비가 가장 적게 드는 Ø$25.4{\times}1.5t$ 파이프를 서까래로 하고 그 간격이 90cm인 모델을 기본 규격으로 결정하였다. 이 규격은 풍속 $27m{\cdot}s^{-1}$, 적설 17cm에 안전하기 때문에 이보다 기상하중이 큰 지역에는 적용하기가 곤란한데, 이를 해소하기 위해 피복재를 용마루까지 열어 골조 피해를 예방할 수 있는 구조로 설계하였다. 비가림하우스 양 측면에 있는 수동개폐기를 돌려 하우스밴드를 느슨하게 풀어주고 제어반에서 열림버튼을 누르면 개폐모터가 가이드 파이프를 따라 올라가면서 피복재가 용마루까지 개방된다. 피복재를 완전 개방할 경우 해충으로 인한 피해가 우려되므로 농가에서는 이를 막기 위해 방충망을 설치할 수 있다. 배추를 재배하는 기간에 태풍이 지나갈 수 있기 때문에 방충망이 구조안전에 미치는 영향을 분석하였다. $40m{\cdot}s^{-1}$의 바람이 방충망으로 덮여있는 비가림하우스 측면에 수직으로 작용하는 조건에 대해 유동-구조 연성해석 기법을 이용하여 구조안전성을 분석하였다. 유동해석 결과, 피복재 부분은 바람의 영향을 그대로 받기 때문에 피복재 표면에 압력이 크게 작용하였다. 방충망 부분에도 풍하중이 작용하였으나 피복재 부분보다는 압력이 작게 작용하고 분포가 균일하였다. 유동해석에서 도출된 압력 데이터를 적용하여 구조해석한 결과, 최대응력은 파이프의 끝단 즉, 지면부분에서 나타났으며, 그 값은 54.6Mpa이었다. 구조안전 판단 기준인 파이프의 허용응력 215MPa 이내여서 구조적으로 안전한 것으로 판단되었다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.173-198
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• 2016

본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.