• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.16-24
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• 2023

본 논문에서는 복합재료의 섬유와 기지사이의 경계면 손상을 고려한 멀티스케일 점진적 피로 손상 모델을 제안한다. 먼저 점진적인 경계면 손상을 고려하기 위해 서로 다른 4개의 경계면 상태를 정의한 미소구조 모델을 도입하였다. 각각의 상태에 대한 부피분율은 피로 하중의 사이클 수가 증가함에 따라 온전한 상태의 계면에서 완전 박리 상태의 계면으로의 전환이 일어난다. 손상된 경계면의 에쉘비 텐서(Eshelby's tensor)를 계산하기 위해 선형 스프링 모델이 사용되었으며 균질화 방법을 통해 복합재료의 유효 물성을 얻었다. 또한 복합재료의 피로거동을 묘사하기 위해 교번 응력에 대한 섬유, 기지, 그리고 섬유-기지 간의 계면 각각에 대한 손상 변수들이 정의되었고 이를 chaotic firefly 알고리즘을 통해 손상 변수를 특성화 하였다. 제안된 모델은 유한요소해석프로그램 ABAQUS의 UMAT subroutine으로 구현되어 AS4/3501-6 복합재료의 단일방향 라미네이트(unidirectional laminate) 시편들([0]₈, [90]₈,[30]₁₆)을 통해 성공적으로 검증되었다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.221-233
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• 2015

Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.51-58
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• 2021

본 논문에서는 Needle-punched C/SiC 복합재료 해석을 위한 효율적인 멀티스케일 해석기법을 소개한다. 기존 Needle-punching으로 인해 복잡한 미소구조를 갖는 NP 복합재료는 기존의 제안된 복합재료 멀티스케일 기법으로 물성을 계산하는 것은 한계가 있어 왔다. 이를 극복하기 위해 micro-CT 이미지 촬영을 통해 NP 복합재료의 미소구조를 면밀히 파악할 수 있었고, 이미지 프로세싱을 바탕으로 실제구조와 직접적으로 대응할 수 있는 3D high fidelity 모델을 구축하였다. 또한 유한요소해석에 맞춰 요소크기를 조절할 수 있는 sub-region processing 소개를 바탕으로 효율적인 유한요소해석을 수행하였다. NP 복합재료의 미소구조 거동뿐만 아니라, macro-scale 구조해석의 적용을 위해 subcell 모델링을 제안하였다. Needle-punching에 의한 Z축 NP 섬유의 규칙적인 간격을 이용하여 모델링을 수행할 수 있었다. 제안한 두 종류의 모델은 균질화 기법을 이용하여 등가거동 및 등가물성을 파악하였으며, 추가적인 실험 결과와의 비교를 통해 검증을 수행하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권3호
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• pp.209-223
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• 2013

이 연구의 목적은 한반도에서 $CH_4$ 농도의 수치모의 검증을 통하여 $CH_4$ 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 $CH_4$ 배출량을 상자모델로부터 추정된 $CH_4$ 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 $CH_4$의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 $CH_4$ 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 $CH_4$ 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 $CH_4$ 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 $CH_4$의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 $CH_4$ 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 $CH_4$의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 $CH_4$ 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 $CH_4$ 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권4호
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• pp.377-392
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• 2017

A set of BFM (Brute Force Method) simulations with the CMAQ (Community Multiscale Air Quality) model were conducted in order to estimate self-contributions and conversion rates of PPM (Primary $PM_{2.5}$), $NO_x$, $SO_2$, $NH_3$, and VOC emissions to $PM_{2.5}$ concentrations over the SMA (Seoul Metropolitan Area). CAPSS (Clean Air Policy Support System) 2013 EI (emissions inventory) from the NIER (National Institute of Environmental Research) was used for the base and sensitivity simulations. SCCs (Source Classification Codes) in the EI were utilized to group the emissions into area, mobile, and point source categories. PPM and $PM_{2.5}$ precursor emissions from each source category were reduced by 50%. In turn, air quality was simulated with CMAQ during January, April, July, and October in 2014 for the BFM runs. In this study, seasonal variations of SMA $PM_{2.5}$ self-sensitivities to PPM, $SO_2$, and $NH_3$ emissions can be observed even when the seasonal emission rates are almost identical. For example, when the mobile PPM emissions from the SMA were 634 TPM (Tons Per Month) and 603 TPM in January and July, self-contributions of the emissions to monthly mean $PM_{2.5}$ were $2.7{\mu}g/m^3$ and $1.3{\mu}g/m^3$ for the months, respectively. Similarly, while $NH_3$ emissions from area sources were 4,169 TPM and 3,951 TPM in January and July, the self-contributions to monthly mean $PM_{2.5}$ for the months were $2.0{\mu}g/m^3$ and $4.4{\mu}g/m^3$, respectively. Meanwhile, emission-to-$PM_{2.5}$ conversion rates of precursors vary among source categories. For instance, the annual mean conversion rates of the SMA mobile, area, and point sources were 19.3, 10.8, and $6.6{\mu}g/m^3/10^6TPY$ for $SO_2$ emissions while those rates for PPM emissions were 268.6, 207.7, and 181.5 (${\mu}g/m^3/10^6TPY$), respectively, over the region. The results demonstrate that SMA $PM_{2.5}$ responses to the same amount of reduction in precursor emissions differ for source categories and in time (e.g. seasons), which is important when the cost-benefit analysis is conducted during air quality improvement planning. On the other hand, annual mean $PM_{2.5}$ sensitivities to the SMA $NO_x$ emissions remains still negative even after a 50% reduction in emission category which implies that more aggressive $NO_x$ reductions are required for the SMA to overcome '$NO_x$ disbenefit' under the base condition.

• 한국지구과학회지
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• 제32권3호
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• pp.276-293
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• 2011

본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.