항공기용 가스터빈 엔진에 있어서, 기어 어셈블리 및 전자장비에 사용되는 오일의 냉각을 위하여 열교환기가 사용되며 이를 Surface air-oil heat exchanger (SAOHE) 라고 한다. 이 열교환기는 엔진 팬 케이싱 내부에 설치되며 기어박스 시스템 및 전자장비로부터 바이패스 덕트 후류 쪽으로 열을 소산시킨다. 본 연구의 목적은 SAOHE 의 설계를 위한 효율적인 수치해석방법을 개발하는 것이다. SAOHE 설치에 따른 핀에서의 열공력학적 성능을 평가하기 위하여 다공성 모델을 활용한 2 차원 수치해석을 수행하였고, 열교환기 성능평가에 대해 시간 및 비용적으로 효과적인 1 차원 열유동 네트워크 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 이용하여 열교환기의 압력강하 및 열전달 성능을 예측하였고, 1 차원 열유동 네트워크 프로그램을 검증하기 위해 2 차원 전산해석 결과 및 실험 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음 저감을 위한 에어마스커의 기포크기 추정 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Rayleigh의 제트 불안정 모델과 연속 조건을 이용하여 유도된 기존 모델에 공기의 제트유속을 도입함으로써 저속유동 조건에서 발산하는 단점을 보완 하였다. 공기의 제트유속은 유동이 없는 경우 기포의 크기를 이용하여 추정하였다. 유동이 없는 매질에서 기포의 크기는 분사된 공기의 레이놀즈수를 기반으로 층류구간, 천이구간, 그리고 난류구간으로 나누어 경험적 방법으로 추정 하였다. 제시된 기포크기 추정 모델은 Computational Fluid Dynamics(CFD) 해석결과 그리고 기존 문헌의 실험결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 끝으로, 음향 역산법을 활용하여 대형터널에서 수행된 에어마스커 공기분사 실험의 계측된 삽입손실로부터 기포의 분포를 추정하였다. 역산된 기포분포와 기포크기 추정 모델의 추정 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 안정적인 전력공급이 어려운 실제 현장에 적용하기 위해서 PSC 내부 텐던의 긴장력 관리를 위한 저전압 EM센싱기법을 검증하였다. 지난 국내외 PSC 구조물 사고 사례를 볼 수 있듯이, 공용간 구조적 안정성을 확보하기 위해서는 PS텐던의 긴장력 관리가 매우 중요함을 알 수 있었다. 이에 본 논문에서는 EM센서를 통해 탄성-자기이론을 기반한 강자성체의 자기변형과 응력의 관계를 이용하여 전압 크기에 따른 긴장력에 대한 자기이력곡선을 계측하고자 하였다. 이를 위해 이중 원통코일형태의 EM센서를 제작하고 유압식 인장기를 이용한 PS텐던 인장 실험 장비를 구성하였다. 실험은 단계적으로 전압을 감소시켜 긴장력 크기에 따른 자기이력곡선의 변화를 계측하면서 최대/최소 전압값에 대한 계측결과에 따른 투자율의 변화와 긴장력의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 전압이 감소하여 자기장의 크기가 작아짐에 따라 추정식에 대한 상수는 상이하지만 유사한 형태의 자기이력곡선 투자율의 변화를 확인할 수 있었다. 이를 통해 본 연구에서는 저전압 상태에서 EM센싱기법을 이용한 PSC 내부 텐던에 대한 긴장력 관리가 가능할 것으로 판단된다.
합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.
최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
대형액화천연가스(Liquefied Natural Gas, LNG)선이 연안 터미널에 정박할 경우 바람과 조류 등의 환경하중에 대응하여 안전을 확보할 수 있는 계류 안전을 위한 케이블 계류력 산정이 필요하다. 이에 기존의 주요 계류역(Mooring Force) 계산방법의 비교 및 분석을 수행하였다. 비교 및 분석을 통해 석유회사국제해운포럼(Oil Companies International Marine Forum, OCIMF)의 계류설비지침에서 권고하는 계산방법을 선정하였으며 이를 기반으로 본 논문에서는 실제 대형 LNG선에 적용하여 OCIMF 계류설비지침의 스펙트럼을 이용한 계류줄의 계류력 계산 사례를 제시하였다. OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력은 환경 외력과 풍동 시험으로 계산한 바람저항계수 기반 선박 환경 외력과 최대값에서 매우 유사한 결과값을 주는 것을 확인할 수 있었다. OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력에 대한 검증으로 전문 계류력 계산 소프트웨어인 OPTIMOOR 소프트웨어를 사용하여 결과를 비교하였으며 둘의 결과는 매우 유사한 것을 확인하였다. OPTIMOOR를 사용할 경우에는 각각의 케이블의 인장력을 정밀하게 계산할 수 있어 경제적인 제약이 없을 때 적극적 사용이 추천된다. 결론적으로 OCIMF 계류설비지침에 따른 스펙트럼으로 계산한 계류력이 대형 LNG선의 계류력 계산에 적용함에 문제가 없음을 실제 계산 사례를 통해 검증할 수 있었다.
위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.
최근에 연구되기 시작한 폴리(Foley) 음향 생성 모델 중 벡터 양자화 변분 오토인코더(Vector Quantized-Variational AutoEncoder, VQ-VAE) 구조와 Pixelsnail 등 생성모델을 활용한 생성 기법은 중요한 연구대상 중 하나이다. 한편, 딥러닝 기반의 음향 신호의 압축/복원 분야에서는 기존의 VQ-VAE 구조에 비해 잔여 벡터 양자화 기술이 더 적합한 것으로 보고되고 있으며, 따라서 본 논문에서는 폴리 음향 생성 분야에서도 잔여 벡터 양자화 기술이 효과적으로 적용될 수 있을지 연구하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 VQ-VAE 기반의 폴리 음향 생성 모델에 잔여 벡터 양자화 기술을 적용하되, Pixelsnail 등 기존의 다른 모델과 호환이 가능하고 연산 자원의 소모를 늘리지 않는 모델을 고안하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 효과를 검증하기 위하여 DCASE2023 Task7의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 0.3 가량의 Fréchet audio distance 의 향상을 보이는 것을 확인하였다. 다만 그 성능 향상의 정도가 제한적이었으며, 이는 연산 자원의 소모를 유지하기 위하여 시간-주파수축의 분해능이 저하된 영향으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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