해상 기름유출사고 시, 효율적인 방제 전략을 위해서는 유출유의 위치 및 이동 특성을 파악하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 유출유의 모니터링은 항공기와 인공위성을 이용하고 있으며, 유출된 기름의 이동 경로를 예측하기 위해 수치모델이 적용되고 있다. 하지만, 원격탐사에 의한 모니터링 정보를 이용한 수치모델의 초기조건 적용은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 인공위성 자료를 통해 추출된 유출유 정보를 이용한 예측 모델의 활용가능성을 제시하고자 한다. EFDC 3차원 수치모델을 이용하여 2007년 12월 7일 태안 해안에서 발생한 Hebei Spirit호 기름유출사고의 유출유 이동을 예측하였다. 모델 초기조건과 모델결과 비교를 위하여, 12월 8일 KOMPSAT-2 MSC와 12월 11일 EVNISAT ASAR위성자료로부터 추출된 유출유 정보를 사용하였다. 모델초기 조건으로 인공위성 자료를 이용한 경우가 사고지점에서 유출을 가정하여 방류한 초기조건보다 유출된 기름의 분포측면에서 더 개선된 결과를 보였다.
다상흐름 모델링 기법과 하이브리드 난류 모델링 기법을 결합한 수치모형을 이용하여 사각형 수로에서의 중력류를 수치모의 하였다. 이 연구에서 적용한 다상흐름 해석기법은 밀도가 큰 중력류 유체, 상대적으로 밀도가 작은 주변류 유체 그리고 자유수면 위에서 흐르는 공기를 3개의 상으로 처리하며, 각 상에 대해서 분리된 흐름 지배방정식을 적용한다. 난류흐름은 벽경계 근처에서는 RANS 모드로 모의하고 벽에서 떨어진 영역에서는 LES 모드로 해석하는 하이브리드 RANS/LES 방법의 일종인 IDDES 기법을 이용하여 해석한다. 이 연구에서 적용한 모델링 기법은 중력류의 머리의 전파속도를 실험값과 일치하게 잘 예측하는 것으로 나타났다. 수치해석 결과는 아울러 낮은 레이놀즈수 난류모형을 이용한 RANS 수치모의에서 이용되는 정도의 격자해상도에서도 큰 규모의 Kelvin-Helmholtz 형식의 경계면 와의 발달과 이들 와가 지속적으로 3차원 형식의 붕괴를 거쳐 작은 난류구조로 분해되면서 난류에너지가 소산되는 현상을 성공적으로 예측함을 보여준다. 적용한 수치모의 기법은 공학적으로 접근 가능한 격자해상도에서 돌출-쪼개짐 흐름 불안정을 동반한 중력류 머리부분의 3차원 거동 특성을 잘 재현하며, 이 결과는 보다 높은 격자해상도에서 구해진 LES 결과에 상응하는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 하이브리드 난류모델링 기법과 다상흐름 해석기법을 병합한 수치모형이 자연상태에서 복잡한 중력류의 물리적 거동을 예측하는데 공학적으로 유망한 방법임을 보여준다.
파고와 주기 결합분포는 그 공학적 가치에도 불구하고, 주기에 대한 해석 모형의 부재로 인해 파고 분포에 비해 상대적으로 소홀히 다루어져, 현재 비선형성이 주기분포에 미치는 영향에 대해서도 서로 다른 의견이 상존한다. 이에 비해 파고 분포의 경우, 많은 노력이 이루어져 성과가 상당하나, 아직 이러한 성과는 파고와 주기 결합분포로 확대되지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 파고와 주기의 결합분포를 조건부 주기 분포와 파고 분포의 곱으로 정의하였다. 이어 비선형 불규칙 파동계에서의 파고 분포, 임의의 대역폭을 지니는 비선형 불규칙 파랑계에서의 파고분포를 유도하고, 이를 Longuet-Higgins(1975, 1983), Cavanie et al.(1976)의 조건부 주기확률분포와 결합하여 새로운 파고와 주기 결합분포를 제시하였다. 검증과정은 Wallops 스펙트럼에 기초하여 수치 모의된 파랑시계열자료와 경사가 1:15인 단조해안에서 진행되는 불규칙 파랑 천수과정 수치모의를 통해 얻은 강비선형 파랑자료를 활용하여 수행되었으며, 모의 결과 finite banded waves를 대상으로 한 파고 분포와 Cavanie et al. (1976)의 조건부 주기 확률분포를 활용하는 경우 가장 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
대형구조계의 진동해석에 효율적인 방법으로 알려진 부분구조 진동형 합성방법을 방법론적 관점에서 분류하면 부분구조계간의 연결부 경계조건을 어떻게 가정하는가에 따라 구속모드방법, 불구속 모드방법 및 혼합방법으로 대별할 수 있다. 이 방법들 중에서 불구속 모드방법이 보다 효율적이고 또 특정 부분구조의 실험결과 이용이 용이한 장점이 있으나 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 대형 구조계의 진동해석에 효율적이면서 정확도 높은 결과를 얻을 수 있는 불구속 모드방법을 정식화하였다. 불구속 모드방법의 정확도 향상 방안으로서 모드합성시 배제된 고차진동형의 영향을 잉여강성과 더불어 잉여관성 효과도 고려하여 보상하였고, 또 주파수이동기법을 도입하므로써 주관심 주파수 부근에서 더욱 정확도가 높은 결과를 얻을 수 있도록 함과 동시에 부분구조계가 semi-definite system일 경우 특이매트릭스를 처리해야 하는 문제점도 해결하였다. 상기방법의 정확도 및 계산효율성은 선체 2차원 단순화 모델을 포함한 일련의 유한요소모델에 대해 검증되었다. 상기방법에 의한 계산결과는 정확도에 있어서 진동형 합성에 이용된 부분구조계의 최고차 진동수 이하에서는 전체계를 직접 유한요소해석한 경우와 대등하고, 구속모드방법보다 효율적이면서 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있음이 확인되었다.
본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
박판관은 충돌안전을 위한 에너지 흡수장치 중의 하나로써 가벼우면서도 에너지 흡수 효율이 좋아 널리 이용되어 왔다. 그러나 일반적인 박판관은 충돌 초기 피크하중(IPCF: Initial Peak Crushing Force)이 높게 유발될 뿐 아니라 반복적으로 나타나는 피크하중으로 인하여 충돌에너지 흡수장치로써의 안정성이 다소 떨어진다는 단점이 있다. 충돌 초기 피크하중을 감소시키고 충돌에너지 흡수장치의 안정성을 키우기 위하여 박판 파형관이 도입되었다. 파형관의 성능은 기하 형상에 큰 영향을 받기 때문에 최적설계 기법을 적용하여 파형관의 성능을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 충돌안전도 해석에 기반한 형상 최적설계를 수행하기 위하여 적응 근사모델(adaptive surrogate model)을 활용한 최적설계 기법을 활용하였다. 파형의 진폭 및 파장 뿐 아니라 형상의 곡률 변화를 설계 변수로써 고려하였다. 형상 설계 매개변수화를 수행하기 위하여 몰핑(morphing) 방법을 채택하였다. 수치 예제를 통해서 적응 근사모델에 기반한 최적설계 결과와 기존 근사모델에 기반한 최적설계 결과를 비교하고 적응 근사모델에 기반한 최적설계 방법이 좀 더 효율적인 결과를 도출함을 보였다.
현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.
본 연구에서는 선박 및 해양플랜트에 사용되어지는 유체기기에 관하여 공동에 의한 손상을 줄이기 위해 표면 금속코팅을 적용할 경우 구조건전성을 평가하고 효율개선을 위한 수치해석적 결과에 대해 기술하였다. 소재 경량화 및 표면 코팅을 통해 날개 두께 등이 얇아지더라도 구조 강도와 성능이 확보됨을 간접적으로 입증하기 위해 코팅 하지 않은 경우, 코팅 후 동일 두께, 코팅 후 두께 3% 경량화 그리고, 코팅 후 두께 5% 경량화 것의 4 가지 모델에 대해 코팅의 유효성을 해석적 방법으로 평가하였다. 코팅 전 후 및 두께를 3% 줄여 무게를 경량화한 경우에 대해 구조해석을 수행한 결과, 응력은 7% 증가하였고 안전율은 2.7%로 나타났으며 기준 안전율인 1보다 큰 값이 도출되었다. 코팅 전 후및 두께를 5% 줄여 무게를 경량화한 경우에 대해 구조해석을 수행한 결과, 응력은 12%까지 증가하였고 안전율은 0.99%로 나타났으며 0.1% 정도 차이로 안전율이 확보되지 않음에 따라 구조건전성이 부족한 것으로 나타났다. 하지만 부족한 안전율은 좀 더 좋은 소재를 선정하거나 코팅두께를 현재보다 두껍게 한다면 충분한 안전율을 확보할 수 있다고 판단된다. 최종적으로 코팅을 함으로 인해 구조건전성이 개선되는 것을 확인하였고, 5% 경량화한 경우에도 코팅의 효과로 인해 충분히 구조건전성이 확보될 수 있음을 확인하였다.
우리나라 지자체별 기후변화적응과 연관된 필요한 기초 자료를 생산하고 관리하는 도구로서 CCGIS(Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS)를 개발하였다. CCGIS 개발의 주요 목적은 기후변화적응대책을 위해 필요한 중요한 정보와 데이터들을 제공할 뿐만 아니라, 기후변화적응 대책 마련에 필요한 기후변화 취약성 지수를 산정하는 데 있다. 본 논문에서는 CCGIS에 탑재된 기후 및 대기환경모델로 모의된 2000년과 2020년, 2050년, 2100년의 IPCC SRES(A2, B1, A1B, A1T, A1FI, A1 시나리오) 배출량 시나리오별 현재 및 미래 기후 자료를 생산하고, 이를 토대로 기후변화 적응에 필요한 자료를 제공하고, 표출하는 과정을 기술하였다. 아울러 한반도 지자체를 대상으로 CCGIS를 이용한 기후변화 취약성지수의 특성과 공간 분포, 그리고 그 산출 과정을 설명하고, 그 활용성을 논하였다.
멤브레인을 이용한 기체 분리 기술이 발전함에 따라 분리 과정을 설명하기 위해 다양한 수학적 모델을 개발하고 적용해 왔다. 본 연구에서는 셀룰로오스 아세테이트(CA) 중공사 분리막을 제조하여 실험에 사용하였다. 메탄, 질소, 산소 및 이산화탄소 순수가스를 이용하여 투과도를 측정하고, 향류 흐름 모델(Counter-current model)을 적용하여 실험데이터와 비교/해석하였다. CA 막에 대한 이산화탄소와 메탄의 투과도는 각각 25.82 GPU와 0.65 GPU로 나타났다. CO2/CH4 선택도는 39.7이었다. 순수가스 테스트 후 세 가지 모의 혼합가스에 대한 분리 테스트를 수행하였으며, 다양한 stage-cut 조건에서 투과된 가스의 농도를 측정하였다. 실험으로 얻은 데이터를 향류 흐름 모델로 비교한 결과 상당히 일치하는 것으로 나타났으며, CA 멤브레인 모듈을 사용한 바이오가스 분리를 수학적 모델로 구현할 수 있었다. 또한 유한차분법(FDM)을 적용하여 멤브레인에서 바이오가스의 분리 거동을 유추할 수 있었다. 향후 향류 흐름 모델은 바이오가스 분리 공정을 위한 모델로서 활용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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