• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.488-491
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• 1997

The PMGS(Plant Model Generating System) was developed based on modular modeling method and fluid network calculation concept. Fluid network calculation is used as a method of real-time computation of fluid network, and the module which has a topology with node and branch is defined to take advantages of modular modeling. Also, the database which have a shared memory as an instance is designed to manage simulation data in real-time. The applicability of the PMGS was examined implementing the HRSG(Heat Recovery Steam Generator) control logic on DCS.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.63-71
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• 2019

Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 네트워크에서 거시교통류를 분석하는데 유용하다. Two-fluid Model은 정지차량 비율과 네트워크 평균속도의 관계를 통해 네트워크를 분석하는 것으로, 주로 신호 혹은 비신호교차로가 다수 존재하는 도시부 교통망에 적용되어왔다. 일반적으로 네트워크의 교통수요가 증가함에 따라 네트워크 내 평균주행속도와 평균통행속도 모두 감소하며, 네트워크 내 정지차량의 비율과 정체로 인한 저속차량의 비율도 증가한다. 본 연구는 정체상황을 고려한 Two-fluid Model을 제안하였다. 정체상황을 구분하는 임계속도와 정체상황이 네트워크에 미치는 가중치는 평균 제곱근 편차(RMSE)를 최소화하도록 값을 정산하여 적용하였다. 서울시 네트워크의 임계속도는 약 34 kph로 나타났으며, 정체상황이 네트워크에 미치는 영향의 가중치는 약 0.61로 나타났다. 본 연구에서 제안한 Model은 기존 Model에 비하여 $R^2$가 0.78에서 0.99로 크게 증가하였으며, 파라미터의 값은 큰 차이를 보이지 않았다. 이는 제안한 Model이 네트워크 및 신호운영 평가에 사용될 가능성이 있음을 의미한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권2호
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• pp.291-303
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• 2024

In this paper, we consider a feedforward network of overloaded multiclass processor sharing queues and we give a fluid model solution under the condition that the system is initially empty. The main theorem of the paper provides sufficient conditions for a fluid model solution to be linear with time. The results are illustrated through examples.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.27-34
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• 2009

도로교통망의 시스템변화에 대한 효과분석의 일환으로 1979년 Herman이 제시한 Two-Fluid Model을 적용하여 거시적인 교통류 변화특성을 분석하였으며, 이를 통해 도로시설의 운영개선 효과를 정량적으로 확인하였다. 본 연구에서는 일반국도 3호선 의정부 전체 구간의 약 8km, 총 31개 신호교차로를 분석 대상으로 하며, TSIS CORSIM 및 Run Time Extension을 이용한 미시적 시뮬레이션 분석으로 현황 및 개선 대안에 대한 개별차량의 주행정보를 추출하였다. Two-Fluid Model의 파라메타 산출결과 현황 대비 신호제어시스템 개선 시 네트워크의 서비스 질을 의미하는 단위거리 당 평균최소통행시간(Tm)은 약 35% 감소하였으며, 네트워크 수요증가에 대한 저항성을 의미하는 파라메타 n은 약 28%의 향상된 결과를 나타내었다. 국도 축을 대상으로 하는 시뮬레이션 기반의 자료 수집으로 인해 제한된 연구결과이나 Two-Fluid Model이 신호 최적화 및 연동형 반감응제어의 적용 등 신호제어시스템 개선에 대한 우수한 거시적 효과평가 지표로 활용되어 질 수 있음을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제34권1호
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• pp.51-62
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• 2024

Application of biopolymers to improve the mechanical properties of soils has been extensively reported. However, a comprehensive understanding of various engineering applications is necessary to enhance their effectiveness. While numerous experimental studies have investigated the use of biopolymers as injection materials, a detailed understanding of their injection behavior in soil through numerical analyses is lacking. This study aimed to address this gap by employing pore network modeling techniques to analyze the injection characteristics of biopolymer solutions in soil. A pore network was constructed from computed tomography images of Ottawa 20-30 sand. Fluid flow simulations incorporated power-law parameters and governing equations to account for the viscosity characteristics of biopolymers. Agar gum was selected as the biopolymer for analysis, and its injection characteristics were evaluated in terms of concentration and pore-size distribution. Results indicate that the viscosity properties of biopolymer solutions significantly influence the injection characteristics, particularly concerning concentration and injection pressure. Furthermore, notable trends in injection characteristics were observed based on pore size and distribution. Importantly, in contrast to previous studies, meaningful correlations were established between the viscosity of the injected fluid, injection pressure, and injection distance. Thus, this study introduces a novel methodology for integrating pore network construction and fluid flow characteristics into biopolymer injections, with potential applications in optimizing field injections such as permeation grouting.

• 지질공학
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• 제23권4호
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• pp.447-455
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• 2013

본 연구에서는 다공질 지반체내의 투수계수를 계산하기 위하여 정방형의 배열형태를 갖는 유동관망(pipe network) 유동해석 모델을 개발하였다. 본 유동관망을 통한 유체의 흐름 메커니즘은 통계적 침투이론(percolation theory)에 기초하여 정의된다(Stauffer and Aharony, 1994). 여기서, 개별 유동관의 직경들이 주어진 다공질 매질의 공극률과 공극크기 분포특성을 기초로 하여 통계적으로 지정됨으로 계산된 유체흐름은 불균일한 채널 유동 형태로 나타난다. 본 유동해석에서는 유동관망 모델의 한쪽 경계면에 가압된 유체가 투입되고 다른 측면 경계면들은 흐름을 억제하는 경계조건을 두어 한 방향으로 유동관망을 통해 유체의 흐름을 유도하여 모델링된다. 이때, 흐름을 허용할지를 정의하는 확산조건(percolation condition)이 각 유동관에 부여되며, 이는 각 유동 경로의 직경과 재료면 특성을 기초로 계산된 삼투압(capillary pressure) 수준에 의해 정의된다. 유체가 유입되는 면의 수압에 대해 전체 유동관망 모델 내의 수압 분포가 평형을 이루면 유출되는 면의 수압이 일정해 지며, 유입면의 수압과 계산된 유출면의 수압 및 유동량을 Darcy 방정식에 적용하면 유동관망 모델로 모사된 다공질 매질의 투수계수를 얻어 낼 수 있다. 본 연구에서는, 민감할 것으로 예상된 유동 격자망의 규모의 투수계수 결과값에 대한 민감도를 검토하였으며, 실제 석유개발 현장에서 수집된 시추코어에 대해 측정된 투수계수값과 제안 네트워크 모델을 이용한 계산값과 비교하여 합리적인 범위 내에서 잘 부합됨을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권5호
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• pp.641-654
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• 2014

A new computer code, named CORONA (Core Reliable Optimization and thermo-fluid Network Analysis), was developed for the core thermo-fluid analysis of a prismatic gas cooled reactor. The CORONA code is targeted for whole-core thermo-fluid analysis of a prismatic gas cooled reactor, with fast computation and reasonable accuracy. In order to achieve this target, the development of CORONA focused on (1) an efficient numerical method, (2) efficient grid generation, and (3) parallel computation. The key idea for the efficient numerical method of CORONA is to solve a three-dimensional solid heat conduction equation combined with one-dimensional fluid flow network equations. The typical difficulties in generating computational grids for a whole core analysis were overcome by using a basic unit cell concept. A fast calculation was finally achieved by a block-wise parallel computation method. The objective of the present paper is to summarize the motivation and strategy, numerical approaches, verification and validation, parallel computation, and perspective of the CORONA code.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.167-175
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• 2020

1979년 Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 도시부 네트워크의 운영성을 설명하는 거시적인 모형으로서 네트워크 내 정지차량 비율과 평균 주행속도의 관계에 기초하고 있다. 이러한 Two-fluid Model의 파라미터는 교통류 특성에 따라 변화하므로 파라미터를 통한 운영성 분석 시 교통류 상태 변화를 규명하는 단계가 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 Two-fluid Model의 파라미터를 활용하여 강우에 따른 교통사고 위험도를 비교하였고, 이로 인한 주행 행태가 도시부 네트워크의 운영성에 영향을 미침을 확인하였다. 먼저 Two-fluid Model 파라미터 추정결과, 맑은 날 대비 비가 온 날의 네트워크 운영성이 저하된 것으로 나타났다. 이후 운전자의 교통사고 위험인지 모형 계수를 산출하고 강우 여부에 따른 교통사고 위험도와 그에 따른 주행 행태 변화를 분석하였다. 오전·오후 시간대 모두 운전자는 맑은 날과 동일한 속도를 유지하였을 때 비가 온 날의 교통사고 위험도가 높을 수 있기 때문에, 위험도를 낮추기 위해 주행속도를 감속하는 경향을 보였다. 그러나 맑은 날 보다 비가 온 날의 위험도는 여전히 높은 것으로 파악되었다. 향후에는 도시부 교통망의 거시적 운영성과 사고 위험도 간의 관계를 보다 다양한 네트워크에서 분석하고 동시에 개선할 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있겠다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권2호
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• pp.175-181
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• 2009

해저지진 시 해양구조물의 진동제어를 위한 인공지능 능동제어기법을 제안하였다. 해양구조물의 동적거동은 유체-구조물 상호작용에 의한 비선형 거동을 고려하였으며 인공신경망의 학습기법을 이용하여 해양구조물의 진동제어기를 구현하였다. 수치해석결과 비제어시와 수동제어 그리고 본 연구에서 개발한 인공신경망 제어기법에 의한 성능을 비교하였다. 진동제어 성능은 능동제어가 가장 우수하였으며 신경망 제어기법은 비선형거동을 하는 해양구조물에 적용하여도 그 성능이 매우 뛰어남을 확인하였다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제4권3호
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• pp.1-12
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• 2000

A number of numerical methods like Computational Fluid Dynamics(CFD) have been developed to predict the flow fields of a vessel but the present study is developed to infer the wake fields on propeller plane by Statistical Fluid Dynamics(SFD) approach which is emerging as a new technique over a wide range of industrial fields nowadays. Neural network is well known as one prospective representative of the SFD tool and is widely applied even in the engineering fields. Further to its stable and effective system structure, generalization of input training patterns into different classification or categorization in training can offer more systematic treatments of input part and more reliable result. Because neural network has an ability to learn the knowledge through the external information, it is not necessary to use logical programming and it can flexibly handle the incomplete information which is not easy to make a definition clear. Three dimensional stern hull forms and nominal wake values from a model test are structured as processing elements of input and output layer respectively and a neural network is trained by the back-propagation method. The inferred results show similar figures to the experimental wake distribution.