본 연구는 원자력발전소용 시뮬레이션 언어인 DSNP(Dynamic Simulator for Nuclear Power-plants)언어를 이용하여 CANDU-6 발전소 운전 모사 프로그램을 구성함으로써 핵심계통인 1차 냉각재 계통(PHTS)과 2차 계통 일부가 정상 및 과도조건에서 보일 수 있는 운전 상태를 연구하였다. DSNP 프로그램은 원자로심과 증기발생기에서의 열전달 모델, 열수송계통 펌프 모델 및 가압기 열수력 모델을 포함하고 있으며, 파이프(pipe)라는 단위 구성체를 이용하여 1차 냉각재계통을 노드화하여 계통 모사가 실현된다. 정상상태 100% 전출력 운전시 대표적인 운전변수를 기준으로 DSNP 결과와 CANDU-6 발전소 설계치를 비교해 본 결과 서로 매우 근사한 값을 나타내었으며, 이는 과도상태 모사의 초기조건으로 합당한 것으로 판단된다. 본 연구에서 선택된 과도상태 모사시 DSNP 프로그램은 매우 안정된 최종정상상태를 얻음에 따라 원자로의 기계 물리학적 변화를 합리적으로 모사하고 있음을 알 수 있었다. 최종 정상상태 회귀 이전의 동적 거동을 원자로 설계자료인 예비 안전성 평가 보고서(PSAR)와 비교한 결과 단기적 거동은 PSAR 결과와 다소 다른 점이 있었으나 전체적으로 합리적인 운전변수 값을 얻을 수 있었다. 단기적 거동에 대한 입증은 원자로 운전 자료를 통하여 가능할 것으로 사료된다. 이상과 같이 본 연구를 통해 구성한 DSNP 프로그램은 보완 및 개선의 여지가 있으나 현재의 수준으로도 CANDU-6 발전소의 일부 과도상태 모사가 가능한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 정상 및 비정상 공력 해석이 가능한 3차원 아음속 비정렬 패널 프로그램을 개발하고 검증하였다. 물체의 표면을 삼각형 또는 사각형 패널에 source와 doublet의 potential을 분포하여 모델링하였다. 따라서 복잡한 형상과 다물체도 쉽게 모델링 할 수 있다. Kelvin theory와 비정상 Kutta condition을 이용하여 비정상 유동에서 wake의 doublet 크기를 결정하였다. 2차원 및 3차원에서 정상 및 비정상 유동을 해석하여 그 결과를 해석해와 기존의 수치해와 비교하였다.
본 연구에서는 운전자들의 경로선택 행태에서 교통정보 수신율이 네트워크 전반에 미치는 영향과 각 경로의 주행조건에 대한 운전자의 학습과정에 대해서 살펴보았으며, 교통상황이 정상성 및 비정상성을 따르는 경우, 공공기관의 유입교통량의 대소에 의해 유도되는 정보의 수신율이 증가함으로써 운전자의 경로선택행동이 네트워크에 미치는 영향을 분석하고 정보의 역효과가 나타남을 밝혔다. 또한, 정보수신율이 최적비율 이하인 경우에는 총통행시간이 정보가 없이 오직 자신의 경험에만 의존하는 경우보다 감소하여 정보제공의 효과가 있었지만, 최적비율 이상으로 유동정보에 따라 경로선택을 하는 운전자가 많아지면 정보의 역효과가 발생함도 증명하였다. 나아가, 교통환경이 정상성을 /따르는 경우에는 모든 운전자의 경로조건에 대한 학습과정과 이 경험을 축적함에 따라 어느 일정한 값으로 수렴해감을 알 수 있었다. 교통환경이 비정상성을 따르는 경우에는 주행조건에 대해 돌발적인 진동과 혼란상태가 발생하고 이 경우에도 무정보 환경보다는 어느정도의 비율로 유도정보가 주어지는 것이 네트워크 전체의 통행시간을 감소시킴으로써 정보의 효과가 있음도 확인하였다. 향후, 다양한 교통류 환경을 적용한 대규모 네트워크를 대상으로 한 운전자의 경로선택과 학습행동에 대한 연구와 정보의 정도에 따른 운전자의 행동을 고려한 정보의 제공방안에 대한 연구도 필요할 것으로 판단된다.
3D 프린터를 이용한 무인기 제작에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있으나, 저온 환경에서의 구조물 하중특성에 관한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 정상원형그물 구조를 가진 복합재 샌드위치 구조물을 제안하여 온도 조건 변화에 대한 하중특성을 분석하였다. 정상원형그물 구조 및 허니콤 구조는 FDM 방식의 3D 프린터를 이용하여 제작하였다. 굽힘 하중 시험은 상온 및 저온 조건에서 수행하였다. 요구되는 온도 조건을 유지하기 위해서 저온 챔버 안에서 하중시험을 수행하였다. 시험 결과, 제안된 정상원형 그물 구조는 기존의 허니콤 구조에 비하여 저온에서의 하중 특성이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 LPG 차량의 연비효과에 미치는 대기온도, 증발기의 가스누출, 엔진오일의 점도, 엔진의 부하조건을 실험적으로 고찰하고자 한다. 연비에 대한 시험결과에 의하면, 엔진의 온도가 상승할수록 연비효과도 함께 점차 높아지고 있다. 대기온도가 $24.2^{\circ}C$일 때의 연비는 $1^{\circ}C$일 때보다 13.6% 정도 높게 나타난 것을 알 수 있다. LP가스 누출이 없는 증발기의 연비는 가스누출이 있는 경우에 비해 5.3%나 좋아지는 것으로 확인되었다. 반면에 엔진오일을 새로 교환한 경우의 연비는 9,500km를 주행한 오일에 비해 1.1% 정도 향상된 것으로 나타났으며, 이것은 대기온도나 증발기의 누설조건에 비해 상대적으로 낮은 영향을 미치는 것으로 관찰되었다. 연비에 더 많은 영향을 미치는 요소는 급제동, 급출발, 급가속과 같은 운전조건으로 판단된다. 연비시험 결과에 의하면, 정상출발은 급출발에 비해 32.3%나 연비가 향상되었고, 급가속은 급출발보다 10.8%나 우수한 연비조건을 보여주고 있다. 또한, 급제동은 급출발보다 18.3%나 우수한 연비상태를 나타내고 있다. 결국 비정상적인 주행조건은 정상적인 운전패턴에 비해 연비가 나쁜 것으로 나타났으므로, 연비를 높이기 위해서는 차량의 주행조건을 정상상태로 유지하는 것이 대단히 중요함을 알 수 있다.
주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.
본 논문에서는 전력품질 향상용 전력전자기기의 제어에 중요한 정보인 전원의 위상각을 검출하는 기존의 방법들에 대해서 먼저 알아보고, 그 중 불평형한 전원단 전압조건에서도 정확한 위상각을 검출할 수 있는 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용한 정상분 전압추출기 대신 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 모의실험과 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.
본 논문에서는 금융시계열의 특징인 비대칭 변동성을 연구하고 있다. 멱변환을 동시에 고려한 멱변환-비대칭 GARCH 모형을 소개하고 있다. 변동성이 비정상인 모형을 다루고 있으며 오차항으로 표준정규분포와 더불어 표준화 t-분포도 고려하여 변동성 정상/비정상 조건을 제시하고 있다. 미국 주가 시계열인 다우지수 적용사례를 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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