In this paper, we report the results of the experimental study on the flow and the mass transport around a square harbor driven by a tidal effect. The model harbor is composed of a uniform water-depth with a straight breakwater. The harbor is connected to the outer ocean by an entrance region having the same shape as the harbor. We investigated two cases, one having another breakwater in the place between the entrance region and the outer ocean, and the other without it, The surface and bottom flow patterns of the model container are visualized by using light particles and dye, respectively. It was shown that the inner harbor and the entrance region have well-organized, large vortical residual flows, and the material transport between the entrance and outer region is however significantly different for two cases; when the breakwater is built between the two regions, the transport is far better than that without it, which is clearly contrary to our common sense that the breakwater would block the dispersion of the materials between the harbor and the outer ocean.
고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.
이 연구에서는 GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory)에서 개발한 해양순환모델인 MOM6 (Modular Ocean Model Version 6)를 사용하여 저해상도 전지구 해양순환모델의 성능을 평가하고 개선 방안을 모색하기 위해 다양한 민감도 실험을 수행하였다. 특히, ePBL (energetics based planetary boundary layer) 혼합층 방안의 적용, 조석 처방, 그리고 하이브리드 수직격자체계의 도입이 모델의 표층 수온과 염분 모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, ePBL 혼합층 방안은 적도 태평양에서의 혼합층 두께의 과대 모의와 고온 편향을 완화하는 데 효과적이었으며, 조석 처방은 황해와 동해에서 해양 구조를 개선하는데 일부 기여하였다. 또한, 하이브리드 수직격자체계는 수온 및 염분의 수직 구조를 보다 정확하게 모의할 수 있게 하여 모델의 성능을 개선하였다. 이 연구는 해양순환모델의 정확성을 높이기 위한 구체적인 방안을 제시하고 있으며, 전지구적인 해양 및 기후 모델링의 성능 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
해상 누유의 이동경로 및 풍화와 관련된 여러 물리현상들의 모델링 기법들이 검토되었으며, 이에 기초한 해상누유 확산 예측모델 "푸른바다"가 소개된다. 실시간 누유확산을 시뮬레이션하기 위해서는 조류에 관한 데이터베이스가 필수적이며, 본 연구에서는 누유 사고가 빈번한 남해안 일대의 조류 데이터베이스가 구축되었다 남해 조석류의 실시간 예측을 위해 4개의 주요분조(M₂, S₂, K₁, O₁ 조석류)를 채택하였으며, 각 분조들의 각속도와 위상 값들은 천문상수들로부터 얻어진다. 주요분조들의 조화상수는 천해 조류 방정식을 풀어 구한다. 푸른바다는 사용자 편의성의 극대화와 해양환경 데이터베이스의 확장이 용이한 유연한 구조를 그 특징으로 한다. 매몰도 인근해역에서 좌초되어 누유를 발생시켰던 오성호 사고를 시뮬레이션함으로서 푸른바다의 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과를 관측된 누유확산 경로와 비교하였으며, 이를 통해 푸른바다가 누유의 거동 예측에 있어 타당한 추정치를 줄 수 있음을 확인하였다.
하계 진동만에서 얻어진 영양염 DIN(dissolved inorganic nitrogen) 및 DIP(dissolved inorganic phosphate)의 분포는 이들 농도가 만안쪽에서 매우 높은 것이 특징이다. 또 표층(0∼1 m)과 저층(8 m∼bottom)은 만 안쪽이 고농도 이고 중층(1∼8 m)은 상대적으로 낮다. 이러한 영양염의 분포특성을 바람, 조류, 밀도의 수평경도력 및 잔차류를 고려한 생태계모델을 이용하여 조사하였다. 수치실험은 이들 조건들이 영양염에 각기 어떻게 영향을 미치는 가에 주목하여 실시되었다 조석잔차류를 고려한 경우는 전반적으로 관측값보다 저농도의 분포를 보였고, 바람, 조석잔차류 및 밀도의 수평경도력에 의한 효과를 포함한 경우는 보다 관측값에 근접한 결과를 얻었다 이러한 결과는 통계적 분석 방법에서도 잘 뒤받침된다. 본 연구결과는 하계 진동만에서 영양염의 분포변동에 조류효과 뿐만이 아니라 바람에 의한 취송류 및 밀도의 수평경도력에 의해 발생하는 밀도류의 효과가 매우 중요함을 시사한다.
컨테이너 적하계획은 항만 장비운용의 효율성을 결정짖는 주요 요인 중 하나이다. 적하계획 문제에 유전알고리즘을 응용할 때 처리 작업 수가 많게 되면, 기존의 방법으로 많은 시간이 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이주모델과 링구조 기반의 의사병렬 유전알고리즘을 개발하고 컨테이너의 최적 적하순서를 결정하는 문제에 적용하여 그 유효성을 밝힌다.
이 연구에서는 태양계 천체들의 운동에 대한 역학 모델을 설정하고, 그에 적합한 운동 방정식을 수치 적분하여 임의의 시각에 각 행성과 달의 위치를 계산할 수 있도록 하였다. 이때 역학 모델에는 (1) 점질량 상호작용, (2) 지구와 달의 중력 포텐셜에 의한 figure효과, (3) 조석력, (4) 지구와 달의 orientation 등에 의한 섭동력 등을 모두 고려하였다. 그리고 이 프로그램을 이용해 계산한 결과를 미국의 JPL에서 생산한 DE200 자료와 비교 분석하였다.
관계형 데이터베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이터베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 하이브리드 해쉬 결합 알고리즘은 가장 우수한 것으로 알려져왔다. 그러나 이 알고리즘은 여러 노드로 데이터를 분할하는 과정에서 데이터의 편중 문제가 발생하며, 이는 전체 시스템의 성능을 크게 저하시키게된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 편중문제를 해결한 변형된 하이퍼퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘을 non-equijoin을 위한 알고리즘으로 확장하였다. 또한 T805로 연결된 하이퍼큐브 구조 시스템에서 시뮬레이션하여 얻은 결과를 수치 계산적 비용모델의 결과와 비교를 통해 변형된 하이퍼 퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘의 성능을 분석하고 , 비용모델의 타당성을 입증하였다.
To estimate crack growth rate and cycle ratio uniquely, many investigators have developed various kinds of mechanical parameters and theories. But, thes have produced local solution space through single parameter. Neural Networks can perform patten classification using several input and output parameters. Fatigue damage model by neural networks was used to recognize the relation between da/dN/N/N(sub)f, and half-value breadth ratio B/Bo, fractal dimension D(sub)f, and fracture mechanical parameters in 2024-T3 aluminium alloy. Learned neural networks has ability to predict both crack growth rate da/dN and cycly ratio /N/N(sub)f within engineering estimated mean error(5%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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