• 한국지반공학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.5-17
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• 2013

순간변위시험(slug test)은 현장의 지반 상태를 반영할 수 있어 연직차수벽 뒷채움재의 투수계수를 결정하는데 적용할 수 있다. 본 논문에서는 연직차수벽과 주변 지반 사이에 형성되는 벤토나이트 케익을 고려하여 순간변위시험을 모사할 수 있는 3차원 모델이 개발되었다. 연직차수벽의 폭(즉, 경계 조건과의 근접 정도), 우물의 편심, 우물에 지하수가 유입되는 수직 위치, 뒷채움재의 압축성 등의 영향변수들이 모델에 고려되었다. 수치해석 결과를 이용하여 연직차수벽 시공 중에 존재할 수 있는 벤토나이트 케익이 순간변위시험 결과에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통해, 수정 Line-fitting법은 벤토나이트 케익을 고려한 연직차수벽의 순간변위시험 해석에서 다른 경계조건에 대해 제시된 보정계수 없이 직접 적용될 수 있음을 밝혔다. 본 논문에서는 기존의 현장 사례를 벤토나이트 케익을 고려하여 재분석하여 벤토나이트 케익이 존재하지 않는 경우(일정 수두 경계 조건)와 보수적인 경계조건(불투수 경계 조건)으로 가정했던 기존의 사례분석 결과들과 비교하였다. 결론적으로 연직차수벽 뒷채움재의 투수계수 평가시 벤토나이트 케익의 영향 및 수정 Line-fitting법의 유효성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.362-369
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• 2012

최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.220-228
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• 2008

In constructing a slurry trench cutoff wall, a thin but relatively impermeable layer called filter cake can be formed on the excavation surface. The filter cake significantly influences the result of slug test analysis in the cutoff wall. This study is to examine the effect of filter cake on evaluating in situ hydraulic conductivity of the vertical cutoff wall along with slug test analyses. The numerical program Slug_3D was modified to take filter cake into account in the slug test simulation. With consideration of filter cake, the type curve method and the modified line-fitting method were used to reanalyze the case study taken from a landfill site. The previous results achieved by Choi and Daniel (2006b) without consideration of filter cake have been compared with the results in this study. The considerable difference between the two results shows the necessity of considering the filter cake in practice.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권11호
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• pp.121-131
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• 2008

슬러리월 연직차수벽 시공시, 지반을 트렌치 형태로 굴착하고, 굴착시공 중 굴착면 붕괴에 대한 안정성을 유지하기 위하여 벤토나이트와 물을 혼합한 슬러리를 트렌치에 채운다. 이렇게 채워진 벤토나이트 슬러리로 인하여 필터케이크(filter cake)이라 불리는 얇고 투수성이 낮은 층이 트렌치벽 표면에 형성되며, 슬러리가 제거 된 이후에도 굴착면에 잔존하여 연직차수벽에서의 순간변위시험(slug test) 해석 결과에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존에 개발된 수치해석 프로그램 Slug-3D를 수정하여 순간변위시험 해석시 필터케이크의 영향을 고려하는 방법을 제시하고 이를 통하여 정확한 연직차수벽의 투수계수를 산출하도록 하였다. 필터케이크의 영향을 고려하기 위하여 Slug-3D에서는 차수벽과 토양층의 경계면에 불투수조건(no-flux)을 경계조건으로 설정하여 해석을 수행하였다 또한 투수계수 산정에서 기존의 타입커브법(type curve method)을 이용하기 위하여 개선된 type curve를 도출하였고, 선형 커브피팅법(line-fitting method)를 필터케이크가 존재하는 연직차수벽에 적용할 수 있도록 수정 보완하였다. 본 논문에서 제안된 필터케이크를 고려한 해석방법은 EMCON(1995)에 의해 수행된 현장시험 결과의 재해석을 통하여 타당성을 검토하였다. 또한, 본 연구에서 얻어진 결과를 Choi and Daniel(2006)에 의해 수행된 필터케이크가 존재하지 않는 경우의 순간변위시험 해석결과와 비교를 통해 필터케이크 고려가 반드시 필요함을 보여준다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권11호
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• pp.99-107
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• 2007

Hvorslev법이나 Bouwer and Rice법과 같은 선형 커브피팅법은 대수층의 현장 투수계수를 구하기 위해 실시하는 순간변위시험 혹은 순간충격시험(slug test) 결과를 효과적이고 간편하게 해석하도록 한다. 그러나, 대수층의 압축성이 클 경우, 순간변위시험의 결과가 반대수 그래프에서 선형적이지 않고 상향으로 오목한 곡선 형태를 갖게 되므로, 대수층의 압축성을 무시하는 기존의 선형 커브피팅법은 이런 경우에 그대로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 선형 커브피팅법을 부분 관통된 우물의 경우에 대하여 비교 분석하여 대부분의 경우에 Hvorslev법이 Bouwer and Rice법에 비하여 과다하게 현장 투수계수를 산정함을 보였다. 또한, 각기 다른 커브피팅 방법에 따른 순간변위시험 해석결과를 무차원 압축 매게변수(${\alpha}$)의 범위 0.001에서 1까지에 대하여 비교 분석하였다. 마지막으로, 압축성이 큰 대수층의 순간 변위시험 해석을 위하여 Chirlin의 방법을 부분 관통된 우물의 형상을 고려할 수 있도록 확장하여 수정된 선형 커브피팅법을 제시하였다. 제안된 방법의 현장 적용성을 검토하기 위해 빙적토 대수층에서 실시된 순간 변위시험 결과를 이용하여 사례분석을 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.133-140
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• 2016

해안 수중 감시를 위하여 분산센서망를 해안에 설치하고, 이를 이용하여 표적을 탐지하고 표적의 위치를 추정하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 표적을 탐지한 센서들의 위치 정보를 활용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. Zhou 등이 제안한 기법은 다른 기존의 기법에 비해 표적탐지 신호의 전파모델에 대한 파라미터들을 별도로 추정할 필요가 없고, 연산량이 적으며, 분산센서망에서 적은 량의 데이터만 송수신하여도 된다. 그러나 Zhou 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다. Ryu는 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou 기법을 수정하였다. 수정된 Zhou 기법은 Zhou 기법보다 추정성능이 향상되었지만, 여전히 비교적 큰 추정오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 수정된 Zhou 기법으로 구한 표적의 방위각을 나타내는 직선과 표적을 탐지한 센서들과의 기하학적 구조를 고려한 표적위치 추정기법을 제안하였으며, 수정된 Zhou 기법에 기반을 두고 있다. 제안한 기법의 표적위치 추정성능이 Zhou 기법과 수정된 Zhou 기법 보다 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제16권4호
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• pp.493-499
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• 2015

The aerodynamic performance of blunt trailing edge airfoils was investigated. The flow fields around the modified NACA64-418, which consists of the tip blade of the wind turbine and Mexico model of IEA wind, were analyzed. To imitate the repaired airfoil, the original NACA64-418 airfoil, a cambered airfoil, is modified by the adding thickness method, which is accomplished by adding the thickness symmetrically to both sides of the camber line. The thickness ratio of the blunt trailing edge of the modified airfoil, $t_{TE}/t_{max}$, is newly defined to analyze the effects of the blunt trailing edge. The shape functions describing the upper and lower surfaces of the modified NACA64-418 with blunt trailing edge are obtained from the curve fitting of the least square method. To verify the accuracy of the present numerical analysis, the results are first compared with the experimental data of NACA64-418 with high Reynolds number, $Re=6{\times}10^6$, measured in the Langley low-turbulence pressure tunnel. Then, the aerodynamic performance of the modified NACA64-418 is analyzed. The numerical results show that the drag increases, but the lift increases insignificantly, as the trailing edge of the airfoil is thickened. Re-circulation bubbles also develop and increase gradually in size as the thickness ratio of the trailing edge is increased. These re-circulations result in an increase in the drag of the airfoil. The pressure distributions around the modified NACA64-418 are similar, regardless of the thickness ratio of the blunt trailing edge.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2009년도 세계 도시지반공학 심포지엄
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• pp.1478-1486
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• 2009

As a conventional line-fitting method, the Bouwer and Rice method has been popularly adopted to estimate the hydraulic conductivity of an aquifer through a slug test. Because a ventical cutoff wall is usually very compressible and features a small wall thickness, the Bouwer and Rice method should be carefully used for the vertical cutoff wall. In addition, a relatively impermeable layer, called a filter cake, formed at the interface between the cutoff wall and the natural soil formation makes it difficult to use the Bouwer and Rice method directly. In order to overcome such limitations, the original Bouwer and Rice method is modified by incorporating the concept of the flow net method. In this modification, the geometry condition of cutoff walls including the filter cake is effectively considered in evaluating the hydraulic conductivity of a vertical cutoff wall.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권12호
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• pp.47-55
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• 2009

순간변위시험(Slug test)을 통해 대수층의 투수계수를 구할 때, 시험결과 해석에 적용하는 line-fitting법 중 가장 일반적인 방법이 Bouwer and Rice법이다. Bouwer and Rice법을 적용하여 압축성이 크고 벽체의 두께가 얇은 연직차수벽의 투수계수를 산정할 때는 세심한 주의가 필요하다. 그리고 연직 차수벽과 주변 지반 사이에 형성된 상대적으로 투수성이 낮은 영역, 즉 필터케이크(Filter cake)는 Bouwer and Rice법을 연직차수벽의 투수계수 산정시, 이 방법을 직접적용하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 기존의 Bouwer and Rice법의 한계를 극복하기 위해서 유선망 개념을 도입한 수정 Bouwer and Rice법을 제안하였다. 수정된 Bouwer and Rice법은 연직차수벽의 투수계수를 산정할 때 필터케이크를 포함한 연직차수벽의 기하학적 조건을 효율적으로 반영할 수 있도록 한다. 또한, 수정 Bouwer and Rice법의 적용성을 검증하기 위한 사례 연구가 본 논문에서 수행되었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.