본 연구는 격자수, 첫 번째 격자까지의 거리($Y_P+$), 난류모델 그리고 이산화 방법에 따른 해의 변화량을 조사하였다. 대상선박은 KVLCC이며, 격자구성과 유동해석은 상용코드인 Gridgen V15와 FLUENT를 사용하였다. 검토는 2가지 파트로 나누어서 수행하였다. 첫 번째 파트는 격자수, 난류모델 그리고 이산화 방법의 조합에 따른 해의 영향성을 평가하였다. 두 번째 파트는 적합한 $Y_P+$ 선정에 초점을 두었다. 격자수와 이산화 방법이 동일한 경우 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 압력저항은 약 9 %의 큰 차이를 보였다. $Y_P+$와 이산화 방법이 동일한 경우 $Y_P+$를 30과 50으로 설정하였을 때 마찰저항은 난류모델에 따라 약 1 % 내에서 차이를 보였으나, 100에서는 약 3 % 차이를 보였다. 반면, 압력저항은 $Y_P+$값에 무관하게 난류모델에 따라 약 10 % 차이를 보였다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 격자 수 변화 따라 마찰저항, 압력저항 그리고 전 저항 모두 큰 차이를 보이지 않았다. 난류모델과 이산화 방법이 동일한 경우 $Y_P+$의 변화에 따라 마찰저항은 5~8 %의 큰 차이를 보였고, 압력저항은 큰 차이를 보이지 않았다.
광통신 시스템에 필요한 여러 가지 광소자들과 광섬유간의 결합손실을 줄이고 결합거리를 향상시키기 위한 연구가 많이 이루어져 왔다. 광섬유의 클래딩 모드를 이용하여 정렬오차를 줄인 광커넥터에 대한 결과가 보고된 바 있다. 그러나, 장주기 광섬유격자를 통하여 여기된 광섬유의 클래딩 모드는 외부환경에 매우 민감하여 외부 접촉에 의한 손실과 공진 파장의 변화 등이 문제로 제시되었다. 본 연구에서는 코어와 통상의 클래딩 사이에 또 하나의 클래딩 층을 갖는 이중 클래딩 구조의 광섬유에 장주기 격자를 만들고, 장주기 격자에 의하여 여기된 여러 클래딩 모드 가운데 광섬유의 코어와 내부 클래딩 층으로만 주로 진행하는 첫 번째 클래딩 모드를 사용하는 광커넥터를 제안한다. (중략)
지각구조 연구에서 해저면 지진계(OBS)의 위치정보는 OBS-에어건 탄성파 탐사에 있어서 매우 중요한 변수들중의 하나이다. 이 변수의 정확도을 향상시키기 위해 우리는 이용 가능한 음향 트랜스폰더에 의한 거리 정보와 함께 에어건 발파 자료와 수심 자료를 이용하여 OBS 위치를 결정하는 새로운 방법을 개발하였다. 음향 트랜스폰더로 얻은 거리 자료가 3 지점 미만의 것일 때에는 에어건 발파에 의해 발생하여 OBS에 기록된 수중 직접파의 주시가 OBS 위치 결정에 매우 중요한 정보로 활용된다. 그 새로운 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 광역 검색이 이루어지는데 이는 수심 격자상에서 에어건 발파로부터 나온 수중 직접파의 관측 주시와 트랜스폰더 시스템을 사용하여 얻은 음향 거리로 설명할 수 있는 가장 가까운 노드를 찾는 것이다. 만약 OBS가 위치한 해저면 지형이 매우 험하다면 정밀한 2D 수심 데이터의 사용이 가장 중요하다. 국부적으로 수렴하는 최소값에 빠지지 않기 위해 첫 번째 단계에서 얻은 노드의 위치는 두 번째 단계의 초기값으로 사용된다. 두 번째 단계에서는 비선형 역산법이 수행된다. 만일 OBS의 내부 시계가 큰 편차를 보인다면 이 방법을 사용한 최종 OBS 위치와 함께 내부 시계에 대한 보정 또한 이루어져야 한다. 우리는 여기에서 OBS 위치 결정에 사용한 각 측정값의 영향과 오차에 대해서도 토론하고자 한다.
최근 GIS를 이용하여 수리 수문학적인 지형인자를 생성할 수 있는 Arc Hydro 등의 다양한 GIS 기반 툴들이 개발되어 왔다. 예를 들어 Arc Hydro는 격자형 고도자료인 수치표고모델(Digital Elevation Model)을 통해 수자원에서 필요로 하는 유로연장, 유역경사 등의 지형인자를 산정할 수 있는 기능을 제공해 주고 있다. 하지만 기존의 GIS 기반 툴에서는 Manning의 평균유속 공식 등 하천수리학에서 매우 중요한 인자인 하천경사를 하천망을 따라 산정하고 표출하는 기능이 부족하였다. 또한 하천경사 산정에 사용되는 여러 GIS 툴을 통해서 제공되는 셀 경사 등 지형인자들의 기계적인 적용으로 정확한 하천경사의 산정에 문제가 있어왔다. 본 논문은 이러한 지형인자들의 적용성을 평가하고 다양한 이론적 하천경사 산정법을 GIS 상에 적용하여 상호 비교하여 최적화된 하천경사 산정방법을 제시하고자 한다. 연구 대상유역으로는 제주도를 선정하였으며, 대상 하천은 Arc Hydro를 이용하여 산정된 하천망의 형태를 수자원관리정보시스템(WAMIS), 위성사진 등과 비교한 후 시범 하천(한천)을 선택하여 여러 하천경사 산정법을 적용해 보았다. 적용된 산정법은 총 4가지로 첫 번째 방법은 수치표고모델의 주변 표고를 고려하여 산정된 기울기를 Arc Hydro를 이용하여 산정된 하천을 따라 산술평균하는 방법이며, 나머지 3가지 방법은 하천망을 따라 흐름방향의 거리와 수치표고모델의 표고를 수집한 후에 단순경사방법, 등면적경사방법, 등가경사방법에 적용하는 방법이다. 산정된 하천경사를 상대비교를 하여 대상유역에 대한 비교검토를 실시하였다. 모든 과정은 프로그램 개발을 통해 자동화 시켜 향후 다른 유역의 적용과 변화 가능한 지형정보를 신속하고 효율적인 예측을 가능할 수 있도록 하였다. 또한 주어진 하천망의 두 지점 사이의 종방향 경사를 산정하여 표출하는 기능을 추가하여 하천 경사의 표출방식을 향상시켰다. GIS를 이용하여 산정되어진 하천경사의 적용성이 충분하다면 Manning의 평균유속 공식에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 하천분석이 용이해 질 것으로 예상된다.
본 연구에서는 남한영역에 대하여 1 km 고해상도의 계절예측 기온자료를 생산하고, 생산된 예측자료의 성능을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 이 새로운 방법은 총 4가지 단계의 실험으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계인 EXP1은 PNU CGCM에서 생산된 저해상도 계절예측 기온자료이며, EXP2는 EXP1의 결과에 역거리 가중법을 적용하여 생산된 남한영역의 1 km 고해상도 계절예측 기온자료이다. EXP3는 EXP2의 결과에서 위성고도자료인 ASTER GDEM을 이용하여 고도에 따른 기온변화를 추정한 후 이를 적용한 계절예측 기온자료이다. 마지막으로 EXP4는 EXP3의 결과에 유전자 알고리즘을 적용하여 모형의 예측결과 내 존재하는 계통적 오차를 보정한 결과이다. EXP1과 EXP2는 남한의 지형적 특성이 전혀 고려되지 않아 다른 실험에 비해 낮은 예측성을 보였으며, 특히 고도가 높은 관측지점에서 두 실험의 예측 성능이 더욱 낮았다. 반면, 위성에서 관측된 고해상도 고도자료가 적용된 EXP3와 EXP4는 고도가 증가함에 따라 기온이 감소하는 특징 등 지형적 특성을 효과적으로 표현하면서 높은 예측성능을 보였다. 특히, 유전자 알고리즘으로 예측값의 계통적 오차가 감소된 EXP4는 다른 실험과 비교하여 시간상관성, 관측으로 정규화된 표준편차, 정답률, 오답률 등 시간에 따른 변동성에 대해서 가장 높은 예측성능을 보였다. 이는 본 연구에서 제안한 새로운 방법을 통해 고해상도 격자의 질 높은 실시간 계절예보 자료를 효과적으로 생산할 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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