• 한국항공우주학회지
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• 제49권2호
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• pp.85-93
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• 2021

본 논문에서는 반경험적 해석도구를 이용하여 일반적인 형상의 꼬리날개 조종 유도무기의 공력 특성을 예측하고 그 결과를 보정하는 연구를 수행하였다. 반경험적 해석도구의 공력 특성 예측 결과를 풍동시험 결과와 비교하여 오차 원인을 확인하였으며, 반경험적 해석도구의 주요 오차 요인은 주날개-꼬리날개 간 간섭 성분임을 확인하였다. 반경험적 해석 결과를 풍동시험 결과와 전산해석 결과를 이용하여 보정하였으며, 보정된 데이터가 풍동시험 결과와 잘 일치함을 확인하였다. 본 연구를 통해 일반적인 꼬리날개 조종 유도무기의 공력 특성을 반경험적 해석도구를 이용하여 예측할 때 날개 간 간섭 성분 보정이 필요함을 확인하였다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제11권3호
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• pp.59-63
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• 2006

Accurate prediction of a supersonic missile base drag continues to defy even well-rounded CFD codes. In an effort to address the accuracy and predictability of the base drags, the influence of grid system and competitive turbulence models on the base drag is analyzed. Characteristics of some turbulence models is reviewed through incompressible turbulent flow over a flat plate, and performance for the base drag prediction of several turbulence models such as Baldwin-Loman(B-L), Spalart-Allmaras(S-A), k-$\varepsilon$, k-$\omega$ model is assessed. When compressibility correction is injected into the S-A model, prediction accuracy of the base drag is enhanced. The NSWC wind tunnel test data are utilized for comparison of CFD and semi-empirical codes on the accuracy of base drag predictability: they are about equal, but CFD tends to perform better. It is also found that, as angle of attack of a missile with control fins increases, even the best CFD analysis tool we have lacks the accuracy needed for the base drag prediction.

• 한국물환경학회지
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• 제25권3호
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• pp.351-362
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• 2009

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, semi-distributed model, first divides the watershed into multiple subwatersheds, and then extracts the basic computation element, called the Hydrologic Response Unit (HRU). In the process of HRU generation, the spatial information of land use and soil maps within each subwatershed is lost. The SWAT model estimates the HRU topographic data based on the average slope of each subwatershed, and then use this topographic datum for all HRUs within the subwatershed. To improve the SWAT capabilities for various watershed scenarios, the Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was developed in this study to simulate site-specific topographic data. The SD-HRU was applied to the Hae-an watershed, where field slope lengths and slopes are measured for all agricultural fields. The analysis revealed that the SD-HRU pre-processor module needs to be applied in SWAT sediment simulation for accurate analysis of soil erosion and sediment behaviors. If the SD-HRU pre-processor module is not applied in SWAT runs, the other SWAT factors may be over or under estimated, resulting in errors in physical and empirical computation modules although the SWAT estimated flow and sediment values match the measured data reasonably well.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2004년도 추계 학술대회논문집
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• pp.47-51
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• 2004

Accurate Prediction of a supersonic missile base drag continues to defy even well-rounded CFD codes. In an effort to address the accuracy and predictability of the base drags, the influence of grid system and competitive turbulence models on the base drag is analyzed. Characteristics of some turbulence models is reviewed through incompressible turbulent flow over a flat plate, and performance for the base drag prediction of several turbulence models such as Baldwin-Lomax(B-L), Spalart-Allmaras(S-A), $\kappa-\epsilon$, $\kappa-\omega$ model is assessed. When compressibility correction is injected into the S-A model, prediction accuracy of the base drag is enhanced. The NSWC wind tunnel test data are utilized for comparison of CFD and semi-empirical codes on the accuracy of base drag predictability: they are about equal, but CFD tends to perform better. It is also found that, as angle of attack of a missile with control (ins increases, even the best CFD analysis tool we have lacks the accuracy needed for the base drag prediction.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.262-272
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• 2020

지금까지 연안에서 발생하는 쇄파에 대한 연구는 지속적으로 수행되었으며, 그에 따른 많은 실험자료가 축적되어 왔다. 또한, 다양한 실험자료로부터 공학적인 적용을 위한 쇄파 정보를 정량적으로 예측하기 위하여 회귀분석에 기반한 다양한 경험식이 제안되었다. 그러나 쇄파는 내재하고 있는 변동성이 있으므로 선형 회귀분석과 같은 선형적 통계접근 방법에는 한계가 있다. 본 연구에서는 쇄파파고 및 쇄파수심을 예측하기 위하여 기계학습 중 하나인 신경망을 사용하는 비선형 방법을 제안하였다. 신경망은 구글에서 배포하고 있는 머신러닝 오픈소스 플랫폼인 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 구축하였다. 신경망 모델은 수집된 실험자료를 무작위로 선택하여 학습하였으며, 학습에 이용하지 않은 자료를 사용하여 학습된 신경망을 평가하였다. 학습된 신경망에 의해 예측된 쇄파파고와 쇄파수심에 대한 예측결과는 기존의 경험식에 의한 계산결과에 비해 높은 예측성능을 보였으며, 이는 충분히 학습된 신경망은 쇄파파고 및 수심을 예측하기 위한 유용한 도구로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.5-13
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• 2015

본 연구에서는 36개의 CFRD에 대한 계측자료(38개 지점)를 통해 댐 축조단계에서 얻어지는 계측자료를 이용하여 담수 후 댐의 정부침하량 및 내부침하량 예측기법을 제안하였다. 전체 데이터에 대한 분석 결과, 댐체의 정부침하량 및 시공 중 최대 내부침하량은 댐체의 높이 및 간극비에 비례하였다. 그러나 내부침하량과 댐 높이에 대한 반대수지 상에서의 선형회귀분석 결과는 간극비에 따른 차이 없이 대단히 유사함을 확인하였다. 또한 CFRD의 시공 중 내부침하량을 통해 정부침하량의 예측이 가능하였으며, 댐체가 조밀할 경우 연직변형계수가 크게 평가됨과 동시에 계곡형상의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 향후 CFRD의 설계, 시공, 장기적 유지관리를 위한 유용한 도구가 될 것으로 사료된다.