• 한국항공우주학회지
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• 제44권5호
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• pp.391-398
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• 2016

본 연구에서는 난류 유입조건을 갖는 수평축 풍력터빈 블레이드의 공력 하중에 대해 초점을 맞추어 연구하였다. 난류모델은 풍속과 방향에 대한 변동을 포함하며, 그 특성은 난류 강도와 표준편차로 표현된다. IEC61400-1에서는 정상 난류 모델과 정상 풍속 측면도에 대해서 피로해석을 수행하도록 규정하고 있다. 이를 위해 공력 최적설계 절차를 통해 얻어낸 MW급 수평축 풍력터빈 블레이드 허브와 저속 회전축에 대한 공력하중 해석을 수행한다. 공력하중 성분은 수치적인 절차를 통해 얻어내며 이를 블레이드 회전 특성을 고려하여 해석적으로 검토하였다. 난류 조건을 고려했을 때의 최대 추력과 토크의 변동치는 난류 조건을 고려하지 않았을 때의 값들에 비해 5~8 배 더 큰 값을 보였다. 따라서 난류 조건을 반영한 하중 해석은 풍력터빈 블레이드의 구조설계에 있어서 필수적임을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.35-47
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• 1996

포텐셜을 기저로 하는 판요소법을 사용하여 자유 표면이 존재하는 유동장에서 일정 속도로 전진하는 3차원 물체의 형상을 설계하였다. 설계 방법으로는 원하는 압력 분포를 경계 조건으로 부여하고 이를 만족하는 물체 형상을 찾아내는 역해석법(inverse method)을 사용하였다. 즉, 주어진 압력으로부터 물체 표면에 분포된 법선 다이폴의 세기인 포텐셜 값을 결정하게 되며, 이는 물체 표면에 대한 Dirichlet형태의 경계 조건으로서 Green의 정리로부터 유도된 적분 방정식을 해석하게 된다. 전체 속도 포텐셜은 기본 유동인 선속에 대한 성분과 선제에 의하여 교란되는 성분으로 구성되어진다고 가정하였으며, 교란 포텐셜을 사용하여 선형화된 자유 표면 경계 조건을 적용하였다. 적분 방정식에 대한 수치 해석을 위해 물체 표면에 법선 다이폴과 Rankine 쏘오스를 분포하였으며, 자유 표면에는 Rankine 쏘오스를 분포하고 4점 유한 차분법을 사용하여 자유 표면 경계 조건이 만족되도록 하였다. 해로서 얻어지는 각 판요소에서의 Rankine 쏘오스의 세기는 가상의 유동 출입량으로서 형상 수정항으로 사용되었다. 몰수 회전 타원체의 형상 설계에 대하여 본 설계법을 적용한 결과 무한 수심에서나 조파 상태에서 $4{\sim}6$회의 반복 계산으로 충분히 수렴된 해를 얻을 수 있었다. 또한 자유 표면을 가르고 전진하는 Wigley 수학적 선형에 대한 형상 설계를 수행하여 만족스러운 결과를 얻어내었으며, 얻어진 수치해는 매우 안정적이고 빠른 수렴성을 보였다. 선형의 우열 비교를 통해 조파 저항을 감소시킬 수 있는 압력 분포의 형태를 파악하였으며, 이를 바탕으로 조파 저항의 관점에서의 5500TEU급 콘테이너 운반선의 설계를 수행하였다. 설계되어진 새로운 선형은 조파 저항의 관점에서 기존의 선형보다 계산과 실험에서 모두 우수하게 개량된 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권6호
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• pp.600-619
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• 2006

최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.