항공기나 선박과 같은 복잡한 구조물의 광대역 진동, 소음 예측을 위해 통계에너지해석법(SEA)이 널리 이용되고 있다. SEA를 이용해 접수 구조물의 진동, 소음을 정확히 해석하기 위해서는 접수에 의한 각 파라메터의 변화를 알아야만 한다. 본 연구에서는 기본 결합 요소인 'L'형과 'T'형 선결합 구조물에서 접수를 고려한 연성손실계수를 해석하고 공기중 진동시의 해석 결과와 비교하였다. 또한 'L'형, 'T'형 선결합을 가지는 단순한 형상의 steel box가 수중에서 진동하는 경우에, 접수에 의한 연성손실계수 변화가 세부시스템의 진동에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 통해, 구조물이 접수될 때 발생하는 연성손실계수의 변화를 확인하였으며, SEA를 이용한 접수 구조물의 진동 및 소음 해석시 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 접수에 의한 모드밀도, 내부손실계수 변화와 더불어 접수에 의한 연성손실계수 변화를 반드시 고려하여야 함을 확인하였다.
미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.
본 연구에서는 원통형 구조물의 진동해석을 위하여 통계에너지 분석방식(st- atistical energy analysis:SEA)이 사용되었다. SEA는 4개의 물리적 변수인 구조물 질량(Mi), 주파수대역에 존재하는 고유진동수(Ni), 내부손실계수(internal loss fact- or) 및 상호손실계수(coupling loss factor)를 이용하여 구조물의 진동수준과 구조물 상호간의 에너지 교환을 해석하는 방법으로서 비록 넓은 주파수 범위에 걸쳐 정확한 진동예측을 하기에는 어느정도 오차가 예상되는 단점이 있으나 진동해석이 용이하고 복잡한 계산을 필요로 하지 않기 때문에 대형구조물의 진동해석에 많이 사용되고 있 는 기법이다. 따라서 연구의 대상인 원통형 구조물의 고유진동수를 예측하기 위하여 일차적으로 반경에 의한 곡률영향을 배제시킨 평판에 대한 분석이 시도되었다. 이와 함께 주어진 주파수 대역에 걸쳐 평판및 원통형 구조물의 고유진동수의 차이를 비교하 였다.그결과로부터 원통형 구조물에 대한 고유진동수 계산식을 평판구조물의 굽힘 강성과 곡률반경으로 야기되는 표면응력에 의한 함수로 표현하였다.
향상되어진 93-PCGC-2는 기존의 PCGC-2와 같이 미분탄 연소를 포함하는 다양한 반응성흐름과 비반응성 흐름을 설명하기 위해 2차원 정상상태 모델로 제시되어 졌다. 93-PCGC-2는 실린더형의 축 대칭계에 응용되어질 수 있고, 난류(Turbulence)는 유체역학식과 연소기구 양쪽을 위해 고려되어졌으며, 불연속 세로좌표 방법(Discrete Ordinates Method)을 이용하여 기체, 벽 및 입자들로부터의 복사열(Radiation)을 모사하였다. 입자상은 입자 무리들의 평균 경로들을 따라 해석하는 Lagrangian계의 해석법으로 모델화되어졌다. 석탄의 팽윤(Swelling)과 촤의 반응성에 관한 부모델과 더불어 새롭게 일반화된 석탄 탈휘발화 부모델 (FG-DVC)도 첨가되어졌다. 비균일 반응기구는 확산과 화학반응 둘 모두를 고려하였다. 주요 기상반응은 국부 순간 평형을 가정하여 모델화하였다. 그래서 반응속도는 혼합의 난류속도에 의해 제한되어진다. Thermal NOx과 Fuel NOx의 유한속도 화학론(Finite Rate Chemstry)에 대한 부모델은 화학반응속도론와 난류성의 통계치를 통합하여 만들어져 있다. 기상은 반복적인 line-by-line기교에 의해 풀려지는 elliptic partial differential equation으로 묘사되어진다. 수치적인 안정을 고려하기 위해 under-relaxation이 이용되어졌다. 이렇게 코드화된 93-PCGC-2는 연소를 위해 모사되어졌다. 또한 더 나아가 이 수치모델의 활용범위는 미분탄의 가스화에도 활용되어질 것으로 기대되어진다.
대용량 초전도 에너지저장장치(Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES)용 초전도 권선을 제작하기 위해서는 높은 자장특성을 가고 있는 2세대 고온초전도 (2nd Generation High-Temperature Superconductor, 2G HTS) 선재를 사용하는 것이 효율적이다. 자기에너지 저장 밀도를 높이기 위해서는 권선에 높은 전류밀도를 인가해야 하는데, 도체의 평면에 수직 방향으로 인가되는 자속밀도가 커지면 임계전류가 작아지는 2세대 HTS 선재의 특성상 토로이드 형태의 권선을 구성하는 것이 일반적이다. 이러한 고온초전도 권선을 설계하기 위해서는 권선 특성의 정확한 해석이 필요한데 이를 위해 유한요소법을 사용한 프로그램을 이용하여 해석이 가능하나 토로이드 형태의 권선은 대칭성의 문제로 3차원 해석을 해야만 하며, 이는 모델링에 많은 어려움과 높은 컴퓨터 사양, 그리고 매우 긴 계산 소요시간이 필요함을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 분석적이고 통계적으로 고온 초전도 코일에서 작용하는 최대 수직자장과 저장된 에너지를 결정하는데 이해하기 쉽고 효율적으로 계산하는 방법을 제시했다. 이 방법은 현저한 시간단축과 효율적인 설계를 할 수 있는 새로운 계산 방법으로 기존의 유한요소법에 의해 소요되는 계산 시간에 비해 1/1000정도로 계산시간 단축을 할 수 있었다.
대용량 SMES(Superconducting Magnetic Energy Storage)를 제작하기 위해서는 높은 자장특성을 가고 있는 2세대 HTS(High-Temperature Superconductor) 선재를 사용하는 것이 효율적이다. SMES의 에너지밀도를 높이기 위해서는 선재에 많은 전류를 흘려야 하는데, 수직자기장이 커지면 임계전류가 작아지는 2세대 HTS 선재의 특성상 토로이드형태의 SMES가 유리하다. SMES를 설계하기 전에 선재의 사용량을 줄이고 체적을 줄이기 위해서 정확한 설계와 평가가 필요하다. 유한요소법을 사용한 상용프로그램을 이용하여 쉽게 해석할 수 있으나 토로이드 형태의 SMES는 대칭성의 문제로 3차원 해석을 해야만 한다. 그러나 2차원 해석에 비해 여러 가지 제약조건이 따르며 해석 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 분석적이고 통계적으로 고온 초전도 코일에서 작용하는 최대 수직자장을 결정하는데 이해하기 쉽고 효율적으로 계산하는 방법을 제시했다. 본 논문에서는 싱글펜케이크코일의 크기에 따른 최대 자장값을 계산하였고 싱글펜케이크코일이 토로이드형태로 배치된 토로이드 모델에서 주변코일이 싱글펜케이크코일의 미드포인트에 미치는 자장값을 계산하여 두 계산값을 합하는 방식으로 최대 자기장을 계산하였다. 이 방법은 현저한 시간단축과 효율적인 설계를 할 수 있는 새로운 계산 방법으로 기존 FEM을 사용해 걸리는 시간에 비해 1/1000정도의 시간단축을 할 수 있었다.
우리나라 해양보호생물로 등록된 거머리말은 해양수질 개선, 해양생물의 먹이와 산란장, 서식지 제공, 이산화탄소 흡수 등 인간에게 중요한 생태계서비스를 제공한다. 정부는 거머리말 보호구역 지정을 통해 훼손된 서식지를 복원하여 거머리말을 보호하고자 노력하고 있다. 본 연구는 조건부 가치측정법을 적용하여 거머리말의 보전에 대한 대중의 지불의사액을 추정한다. 구체적으로 전국 1000가구를 대상으로 한 설문조사를 수행하여 자료를 수집했으며 이때 지불의사 유도방법으로는 1.5경계 모형을 채택하였다. 수집된 자료의 분석에는 영의 WTP를 다루기 위해 스파이크 모형을 적용하였고, 단일경계 모형도 추정하여 1.5경계 모형과 비교한 결과, 두 모형 사이에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 거머리말의 보전에 대한 평균 지불의사액은 연간 가구당 4,087원으로 추정되었고 통계적으로 유의했다. 이 값을 전국 가구로 확대하면 국가적인 가치는 연간 841억 원에 달한다. 이 값은 거머리말의 보전에 대한 경제적 가치 또는 편익으로 해석할 수 있으며 거머리말 보전과 관련된 정책 수행에 대한 경제성 분석 시 중요한 기초자료로 활용할 수 있다.
유동광대역소음을 효율적으로 예측하기 위하여 통계적으로 난류를 재생하는 방법에 대한 많은 연구들이 최근에 진행되고 있다. 그 중에서도, FRPM(Fast Random Particle Mesh) 기법은 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식 해석을 통해 도출된 정상상태 유동장의 난류 운동에너지와 소산 값을 이용하여 특정한 통계적 특성을 가지는 난류를 재생하는 기법으로서 유동광대역소음 문제 등에 성공적인 적용 예에 대해서 보고되고 있다. 하지만 기존의 FRPM 방법은 축류팬과 같이 축 대칭 특성을 갖는 기계의 경우 정상상태의 유동장을 기초로 광대역소음을 예측하는 문제에는 적용할 수 있으나, 원심팬과 같이 볼루트 영역으로 인하여 축 대칭이 성립되지 않는 기계류의 유동광대역소음에는 적용할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 FRPM 기법을 확장하여, 원심팬에서 발생하는 광대역소음을 효율적으로 예측하기 위하여 비정상 RANS 방정식의 수치해와 연계하여 광대역소음원으로 고려되는 난류를 특정한 통계적 특성을 가지도록 재생할 수 있는 U-FRPM(Unsteady-FRPM) 기법을 제안하였다. 먼저 전산유체역학을 사용하여 RANS 방정식을 해석함으로써, 원심팬 주위의 비정상상태 유동장 정보를 도출하고, 음향상사법(Acoustic Analogy)을 기초로 도출된 유동소음원을 U-FRPM을 이용하여 모델링하였다. 모델링된 소음원은 경계요소법을 통해 구현되는 선형음향전파모델과 연계하여 수음점에서 광대역소음을 예측하는데 이용되었다. 예측된 결과와 실험결과의 비교를 통해 본 논문에서 제시한 방법의 유효성을 확인하였다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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