• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.206-207
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• 2019

리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.357-362
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• 2011

Complete mixture preparation of reactants prior to catalytic reforming is an enormously important step for successful operation of a fuel reformer. Incomplete mixing between fuel and reforming agents such as air and steam can cause temperature overshoot and deposit formation which can lead the failure of operation. For that purpose it is required to apply computational models describing coupled kinetics and transport phenomena in the mixing region, which are computationally expensive. Therefore, it is advantageous to analyze the gas-phase reaction kinetics prior to application of the coupled model. This study suggests one of the important design constraints, the required residence time in the mixing chamber to avoid substantial gas-phase reactions which can lead serious deposit formation on the downstream catalyst. The reactivity of various gaseous and liquid fuels were compared, then liquid fuels are far more reactive than gaseous fuels. n-Octane was used as a surrogate among the various hydrocarbons, which is one of the traditional liquid fuel surrogates. The conversion was slighted effected by reactants composition described by O/C and S/C. Finally, threshold residence times in the mixing region of a hydrocarbon reformer were studied and the mixing chamber is required to be designed to make complete mixture of reactants by tens of milliseconds at the temperature lower than $400^{\circ}C$.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2007년도 제28회 춘계학술대회논문집
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• pp.143-147
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• 2007

케로신과 디젤은 단일 구성물이 아닌 여러 가지 탄화수소 연료로 이루어진 혼합연료이며 화학반응 메커니즘에 대한 모델링이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 Dagaut가 개발한 298 화학종, 2352 화학반응 단계를 이용하였으며 완전혼합반응기 연소모델을 적용하여 농후 연소 비평형 화학 반응을 계산하였다. 또한 Frenklach의 soot 모델을 적용하여 soot 생성 연구를 수행하였으며 Dagaut의 화학반응 모델에 Appel이 제안한 화학 반응 단계를 추가하여 케로신과 디젤 연료에 대한 soot 모사를 가능하게 하였으며 수정된 모델은 간단한 soot 반응 메커니즘을 사용하였음에도 불구하고 soot 생성 예측이 가능하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.709-719
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• 2021

최근 들어 비행 시뮬레이션 기술의 정확도 향상과 기술의 발전으로 실제 비행시험 횟수를 줄이고 시뮬레이션으로 비행 안전과 인증을 확인하는 가상 인증이 확대되는 추세에 있다. 고신뢰도의 비행 시뮬레이션을 위해서는 고정밀도의 공력 데이터를 다양한 받음각과 마하수, 옆 미끄럼각 범위에서 구성해야 한다. 본 연구에서는 정밀한 공력 데이터베이스의 구축을 위해 최적 설계에 주로 사용되는 다양한 데이터 융합 기법의 하나인 Gaussian Process(GP) 기반의 변형 정밀도 모델링(VFM, Variable Fidelity Modeling) 기법과 Adaptive Sampling 기법을 결합하여 개선 변형 정밀도(Improved VFM) 기법을 제안하였다. Case study로 F-16 전투기를 선정하고 고정밀도 데이터의 종류에 따라 4개의 Case를 분류하여 각각의 오차와 정확도를 확인하였다. 여기에 본 연구에서 제안하는 개선 VFM 데이터 융합 기법을 적용하여 고정밀 공력 데이터 사용 횟수를 최소화함으로써 그 유용함을 확인할 수 있었다. 또한, Gliding, Short Term Pitch Response, Roll Mode 기동에 대한 실제 실험 데이터 대비 항공안전 인증 요구 만족 여부를 확인하였다. 이를 통해 개선 변형 정밀도 모델링을 사용한 고정밀도 시뮬레이션의 가상 인증 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권7호
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• pp.89-96
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• 2006

액체 로켓의 가스발생기의 연소 온도는 터빈 깃의 열 손상을 방지하기 위하여 1,000K 이하로 유지되며 이를 위하여 농후 연소 또는 산화제 과다 연소를 유지한다. 이러한 이유로 연소는 비평형 화학반응이 주로 발생하며 연소반응을 예측하기가 매우 어렵다. 한편 케로신은 여러 가지 탄화수소 연료로 이루어진 혼합연료로 화학반응 메커니즘에 대한 모델이 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 Dagaut가 개발한 207 화학종, 1592 화학반응 단계를 이용하였으며 완전혼합반응기 연소모델을 적용하여 계산하였다. 계산결과와 실험결과를 비교하여 보면 사용된 화학반응 기구가 검댕 예측을 하지 않고 있음에도 불구하고 계산 결과는 연소가스 온도 뿐 아니라 가스 물성치 등을 매우 잘 예측하고 있음을 확인하였다.