도시지역의 지형적인 저지대, 배수능력 부족, 하수역류 노면배수 등은 내수침수의 주요원인이며 최근 기후변화에 따른 강우증가, 경제발전과 인구증가에 따른 급격한 도시화, 도시지역 불투수 면적의 증가는 도시지역 내수침수의 위험성을 가중시키고 있다. 이에 본 연구는 도시지역의 내수침수 위험도 분석을 위하여 부산시 대표 도시하천인 온천천을 대상유역으로 하여 SWMM 모형을 구축하고 각 소유역의 대표 우수관을 선정하여 강우에 의한 도시하천 내수침수 위험 취약성 분석을 실시하였다. 침수위험 취약성 분석을 위하여 SWMM모형 내 관거의 용량을 나타내는 지표인 Capacity를 이용하였으며 Capacity에 따라 내수침수 위험도를 1단계에서 4단계로 구분하였다. 내수침수 위험도 분석은 2009년 7월 7일 부산시 집중호우에 의한 실제침수 구역과 SWMM 모형의 모의에 의한 결과를 비교 분석하여 모형의 타당성을 입증하고 부산지점 빈도별(10, 20, 50, 100년) 지속시간별(6, 12, 18, 24hr) 확률강우량을 입력하여 내수침수 위험 취약성 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 도시지역의 내수침수 예경보 및 내수침수 취약지구 선정에 활용가능할 것이다.
최근 IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.15.4a TG (Task Group)에서는 저소비, 저전력 뿐만 아니라 다수개의 피코넷이 공존하는 즉, SOPs (simultaneously operating piconets) 환경하에서 거리 인지가 가능하도록 규정하고 있으며 거리인지 (ranging)의 서비스에 따라 Ternary 코드를 이용한 coherent/non-coherent 방안이 표준으로 채택되었다. 그러나 표준안에서 제시된 최소의 펄스 간 간격(Pulse Repetition Interval; PRI)은 채널의 최대 초과 지연 aximum Excess Delay; MED) 보다 좁아 펄스 간 간섭 (Inter-Pulse Interference; IPI) 문제가 발생되어 DS(Direct Sequence) 기반의 추정기법으로는 부정확한 최초 도착 시간(Time Of Arrival; TOA)을 얻게 된다. 따라서 본 논문에서는 IPI을 줄이면서 고정밀 TOA를 추정하기 위한 비주기적 펄스 전송 (non-periodic transmission; NPT) 패턴 기법을 제안한다. 수신단은 저속 무선 개인 영역 네트워크의 모티브를 고려하여 에너지 검출을 이용한 non-coherent 기반의 수신 구조로 구성하였다. TOA 정보는 슬라이딩 상관처리 후 역 탐색 구간 (Search Back Window; SBW)을 두어 오차를 감소시키고 사전 정해진 임계치를 이용하여 얻기 된다. 제안된 펄스 패턴 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 BEE 802.15.4a TG에서 제시한 두 가지 채널 모델을 적용하였고 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 다수개의 피코넷이 공존하는 다중 경로 환경에서 일반적인 기법보다 성능이 개선됨을 확인하였다.
OLAFOAM은 파동역학의 시뮬레이션을 위하여 $OpenFOAM^{(R)}$을 확장한 강력한 CFD코드이며, $OpenFOAM^{(R)}$은 다양한 분야에서 각각 수치계산의 목적에 대응할 수 있도록 많은 Solver를 제공하고 있다. OLAFOAM의 기본방정식은 VARANS식에 기초하고, 수치기법으로는 유한체적법을 적용하며, 프로그램은 C++로 코딩되어 Linux운영체제에서 실행된다. 본 연구는 OLAFOAM을 이용하여 먼저 1) 단파와 규칙파하 투과성구조물에서 파의 변형, 2) 규칙파하 잠제에 의한 파의 변형 및 3) 흐름하 규칙파의 변형과 연직유속분포에 대해 기존의 각 실험결과와 비교 검토하여 OLAFOAM의 타당성을 검증하였다. 이로부터 지금까지 거의 검토되지 않은 규칙파와 흐름의 공존장에 설치된 투과성잠제에 대해 배후경사면을 불투과성 혹은 투과성으로 고려한 경우 흐름방향 등의 변화에 따른 잠제 주변에서 수위, 파고, 주파수스펙트럼, 쇄파, 평균유속 및 난류운동에너지 등의 변동특성을 면밀히 검토하였다. 결과로부터 흐름방향(순방향과 역방향)에 따른 파고변화는 난류운동에너지와 밀접한 관계를 가지는 것 등을 알 수 있었다.
본 논문에서는 표면조직에 있는 종양 치료 시 사용되고 있는 고에너지 전자선의 monitor unit을 다양한 방법에 의해 계산하여 평가 하고자 한다. 본 병원에서 6, 9, 그리고 12 MeV 전자선으로 치료한 33명의 유방암 환자가 선택되었다. 각 환자마다 모의 치료기에서 얻어진 시뮬레이션 필름에 불규칙한 모양의 전자선 블록이 제작되었다. 이러한 불규칙한 모양의 블록을 이용하여 최대선량 깊이에 100 cGy의 선량을 주기 위해 필요한 monitor unit 이 3차원 치료계획 시스템 (Pinnacle 6.0, ADAC Lab)을 사용하여 계산되었고 측정되었다. 선원과 표면 거리(SSD)가 100 cm 인 곳에서 plane parallel (PP) 이온전리함(Roos, OTW Germany) 을 사용하여 고체 물 팬텀 내에서 측정하였다. 불균등 조직에 대한 효과를 평가하기 위해 CT 데이터를 사용하였고 monitor unit을 균등조직 및 비균등조직 내에서 계산하였다. 균등조직으로 계산하기 위해 CT의 밀도를 1 g/㎤로 지정하였다. 이러한 방법에 의해 구해진 monitor unit 값들을 비교하였다. 한 지점에서 측정된 선량과 RTP에서 구해진 선량을 비교 할 때 측정된 값이 치료계획에 의해 계산된 값보다 조금 높았다. 평평한 고체 물 표면에 조사된 경우 측정된 값과 계산된 값에는 6 MeV 전자선의 경우 4%, 그리고 9 및 12 MeC 전자선의 경우 2%의 차이가 있었다. 또한 다양한 조사방향에서 CT 데이터를 사용하여 monitor unit을 계산한 경우 불균등한 조직의 밀도를 고려하여 계산된 값과 고려하지 않고 계산된 값은 모든 에너지에서 3% 이내의 차이가 있었다. 이러한 결과는 전자선을 사용하여 유방암 치료 시 조직내의 불균등한 밀도를 고려하지 않고 monitor unit을 계산해도 큰 차이가 발생하지 않는다는 것을 의미한다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
군용 차량은 일반 차량에 비하여 높은 기동 성능 및 정숙성을 요구한다. 또한 최소의 연료 보급으로 최대의 작전 수행 능력을 보유하고 있어야 한다. 시리즈 하이브리드 자동차의 경우 모터만을 이용하여 차량을 구동하므로, 정숙성이 뛰어나고 초기 기동 토크가 커 구동 성능이 뛰어나다. 또한 하이브리드화를 통하여 연비 향상 효과를 얻을 수 있다. 이와 같은 시리즈 하이브리드 차량의 경우 배터리 SOC 와 차량의 주행 상태에 따라 엔진과 발전기로 이루어진 발전 시스템에서 전기를 생산하여 차량 구동에 이용하거나 배터리를 충전한다. 발전 시스템의 작동 여부와 작동 영역을 결정하는 것이 시리즈 하이브리드 차량의 주행 전략이며 이 주행전략에 따라 연비 성능에 차이가 난다. 본 연구에서는 Thermostat, Power-Follower, Combined 주행 전략을 비교/평가 하였으며 새롭게 제안한 Combined 주행 전략을 통하여 기존 차량 대비 37%의 연비 향상 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 SWAT 모형과 HELP 모형을 이용하여 보청천 유역의 지하수 함양량을 산정하였다. SWAT 모형은 지표수 및 지하수 성분을 모두 고려할 수 있는 물순환 모형이지만, 토양층에 대한 침루과정의 물리적 해석이 미흡하다. 반면에 HELP 모형은 중간유출 및 지하수 유출성분을 모의하지 못하지만, 토양층에서의 비포화흐름을 고려하여 침루과정을 해석할 수 있다. 국내유역에서 함양량 산정을 위해 SWAT 모형은 여러 유역에서 성공적으로 적용되어 왔지만, HELP 모형의 국내유역에 대한 적용은 매우 미흡하였다. HELP 모형의 적용을 위하여 중간유출계수를 제안하였고, 수정된 지수형감쇠 가중함수를 이용하여 지하수 함양량을 산정하였다. HELP 모형의 함양량은 중간유출계수 값에 따라서 많은 차이를 나타내었다. 중간유출계수 값이 0.6인 경우에 HELP 모형과 SWAT 모형사이의 함양량 오차가 가장 작았으며 일, 월, 연단위 등 다양한 시간규모에 대하여 두 모형사이의 함양량은 비교적 잘 일치하였다. HELP 모형은 SWAT모형에 비하여 모형구조가 비교적 간단하고 입력변수가 적게 요구되므로 지하수 함양량 산정에 유용하게 적용될 수 있으며, SWAT 모형과 HELP 모형을 병행하여 적용하면 지하수 함양량 산정의 신뢰도가 향상될 것으로 판단된다.
방사선과 상호작용으로 단일 금 나노입자로부터 나타나는 2차 전자의 발생과 입자 크기, 입사 에너지 간의 관계를 확인하였으며, 금 나노입자를 이용한 선량 증가 효과에 대한 기초 자료를 제공하고자 하였다. MCNPX MC code를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, X선 에너지는 50, 100, 150 kV와 6, 15 MV를 사용하였다. 물 팬텀 내부에 30, 50, 70, 90, 110 nm 직경의 단일 금 나노입자를 위치시켜 10 nm 간격으로 계수 체적을 지정하였다. 금 나노입자로부터 발생하는 전자의 차이는 입자가 없을 때를 기준으로 표준화하여 나타내었으며, X선의 에너지가 낮을수록, 금 입자의 직경이 클수록 많은 전자의 발생을 보였다. 에너지가 낮을수록 나노입자의 크기와 전자 발생 간 선형식에서 높은 기울기 값을 나타내었으며, MV X선에 비해 kV X선에서 현저히 많은 전자의 발생을 보였다. 금 나노입자를 이용한 선량 증가 현상을 이해하기 위한 자료로 활용할 수 있을 것으로 생각되며, 추후 금 나노입자를 포함한 다양한 선량 증가 물질에 대한 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다.
연소공정 내에서 질소산화물 배출을 저감하는 선택적 무촉매 환원장치 내부의 화학반응 및 저감효율에 대한 수치해석이 실행되었다. 선택적 무촉매 환원장치에서 저감된 질소산화물은 질소뿐만 아니라 아산화질소로도 전환된다. 아산화질소는 온실가스로써 지구온난화에 영향을 끼치기 때문에 선택적 무촉매 환원장치 내의 질소산화물 제어와 동시에 아산화질소 생성제어가 요구되어진다. 본 연구에서는 선행연구에서 실행된 실험과 온도조건과 가성소다의 첨가량이 동일한 선택적 무촉매 환원장치 내의 전산해석을 실시하고 비교하여 전산해석의 신뢰성을 확인하고, 가성소다 첨가량을 추가적으로 조절하여 질소산화물의 저감 효율과 아산화질소 생성량을 예측하였다. 전산해석은 후단의 측정점을 설정하여 각 물질의 질량분율을 확인하였다. 세부적으로는 측정점에서 유동방향에 수직한 면을 설정하여 온도 조건과 가성소다 첨가량에 따른 각 물질의 평균 질량분율을 비교하였다. 실험값과 전산해석에 의한 모사값은 최대 18.9%의 오차를 보이며 대체적으로 잘 예측됨을 확인하였으며 가성소다 첨가량을 증가시켰을 땐 70% 이상의 제거율의 온도 범위가 넓어지는 것을 확인하였다. 따라서 반응온도의 낙차가 크고 잦은 폐기물 소각시설 등에서 효과적일 것으로 예상된다.
안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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