• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.153-161
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• 2018

본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제23권1호
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• pp.27-35
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• 2019

지구 온난화 문제 해결과 온실가스 감축을 위해 순산소 연소를 통한 $CO_2$ 포집기술이 개발되었으나, 산소 생산비용이 높아 경제성이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 순산소 연소에 필요한 대량의 산소 생산은 초저온 공기분리장치(ASU: Air Separation Unit)가 가장 적합한 방법으로 산소 생산 비용 절감을 위해 ASU의 효율을 높이는 것이 필요하다. ASU의 효율 향상을 위해서는 현재 공정의 효율 평가 및 에너지 소비 형태를 확인해야 하며, 이를 위해 엑서지 분석이 사용될 수 있다. 엑서지 분석은 공정에서 사용된 에너지의 정보, 에너지 손실의 위치, 크기 등을 확인 시켜주며, 에너지 손실을 최소화 할 수 있는 공정 최적화를 가능하게 해준다. 본 연구에서는 초대형 규모의 ASU 공정개발 및 최적화를 위해 엑서지 분석을 이용하였다. ASU의 공정모사를 수행하고 그 결과를 바탕으로 엑서지 값을 계산하였다. 그 결과 ASU의 cold box에서 엑서지 손실을 줄이기 위해 운전압력을 낮추는 방법을 제안하였고, cold box의 열침입 및 열손실 감소의 필요성을 확인하였다. 또한 ASU의 단위 공정 중 다른 공정과 열통합이 필요한 위치를 확인 하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.191-199
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• 2021

화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.148-159
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• 2021

본 연구는 서울시를 사례로 들어 고교학점제 시행에 따라 일반고 학생들의 이동 거리 최소화와 학생 수용 최대화를 고려한 공동교육과정 과목을 개설하는 최적의 학교 입지를 탐색하는데 목적이 있다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 30% 이상의 일반고에서 공동교육과정 과목을 개설하면 P-median 결과 학생들의 평균 이동거리는 625m 이하이며, MCLP 결과 모든 학생을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 서울시에 입지한 전체 대학에서 공동교육과정 과목을 개설하더라도 모든 일반고 학생을 수용할 수는 없는 것으로 나타났다. 그러나 MCLP 결과 20% 이상의 대학에서 공동교육과정 과목을 개설하면 전체 대학에서 개설할 때와 동일한 수의 학생을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 서울시의 동남부 및 교통이 원활치 않은 지역에 입지한 일반고에 소속되어 있는 학생들이 공동교육과정 과목이 개설된 대학에 가기 위해서는 교육청의 지원이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 공간최적화 방법으로 공간적 문제 해결의 틀을 제시함으로써 공동교육과정 과목 개설학교 입지 선정에 있어 유용한 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.25-33
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• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.99-106
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• 2021

Phenylethanol (PhE)에서 야기되는 피부 부작용 문제를 극복하기 위한 대안으로 phenylethanol galactoside (PhE-gal)에 대하여 연구하였다. 그 중에서도 대장균 효소 β-galalactosidase(β-gal)을 이용하여 PhE로부터 PhE-gal를 합성하는 반응의 최적 조건에 대하여 조사하였다. 그리고, 용매 분획연구를 수행하여 PhE-gal의 특성도 조사하였다. 반응조건 중에서 반응액의 β-gal 농도, PhE 농도, 반응액의 pH, 그리고 온도에 대하여 조사한 결과, 최적 β-gal의 농도는 0.45 U/ml, 최적 반응물 PhE의 농도는 1.0%, 최적 반응액의 pH는 8.0, 최적 반응온도는 40℃ 였다. 그리고, 최적 반응조건에서 48 시간까지의 반응을 관찰하였는데, 약 81.9 mM의 PhE로부터 약 47.4 mM의 PhE-gal이 합성되었고, PhE로부터 PhE-gal로의 전환수율은 약 57.9% 정도였다. 또한, PhE와 PhE-gal이 포함된 반응물을 용매 EA와 MC로 분획한 결과, 물 층으로 대부분의 PhE-gal이 분획 되었고, 용매 층으로는 PhE가 분획 되었다. 그러나, 물 층으로의 PhE-gal의 분획이 용매 MC를 사용할 때, 더 분명하고 명확하게 나타났으며, 용매 EA를 이용한 분획에서는 명확히 물 층으로 PhE-gal이 분획 되지 않았다. 앞으로, PhE-gal을 화장품에 사용할 수 있는 첨가물(방부제)로 개발하기 위한 후속연구를 계속 진행할 예정이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권1호
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• pp.13-20
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• 2022

항공기 중량은 성능 및 연료효율성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 항공기의 개념 설계 단계에서는 요소 중량을 추정함에 중량 당 연료소모 비용과 같은 경험식을 이용하여 비용과 중량 간의 균형을 맞추는 과정을 수행한다. 또한, 항공사에서 항공기를 운용할 때 중량관리 활동을 통해 연료 효율성 향상 및 연료절감과 탄소저감을 추진한다. 항공기 중량 변화와 연료 소모 변화 사이의 연관성을 중량비용(Cost of Weight)이라고 하며, 중량비용은 항공기에 중량 추가 혹은 감소가 연료소모에 미치는 영향을 평가함에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 중량비용 산정 방법의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법의 중량비용 산정 방법을 소개한다. Breguet의 Range Formula와 A350-900 항공기의 실제 비행 데이터를 이용하여 이륙중량과 착륙중량 기반의 두 가지 중량비용을 산정한다. 결론에서는 이륙중량과 착륙중량 기반의 중량비용을 다른 용도로 사용함이 합리적임을 제시하였다. 특히, 착륙중량 기반의 중량비용은 유사 항공기 개념설계 단계에서 요소중량 추정 및 비용과 중량 최적화에 하나의 경험식으로 활용할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.155-163
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• 2022

본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• Wind and Structures
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• 제34권1호
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• pp.127-136
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• 2022

In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.