• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.633-645
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• 2017

본 연구는 컨테이너선의 연료 소비 패턴의 발견을 위해 운항데이터 분석의 통계적 절차를 제안한다. 우리는 현 시점의 연료 소비를 발견하기 위해 연료 소비에 영향을 미치는 변수들을 파악하는 동시에 예측 모델을 개발 및 적용하는 것을 목적으로 한다. 선박의 데이터는 크게 운항데이터와 기기데이터로 분류할 수 있으며, 운항데이터는 항로, 항해 정보, 대수속도, 대지속도, 바람과 같은 외력에 대한 정보 등이 있고, 기기데이터는 엔진출력, RPM, 연료 소모량, 기기들의 온도 및 압력 등이 있다. 본 연구에서, 우리는 선박에 미치는 외력의 영향을 Beaufort Scale (BFS)을 기준으로 구분한 후에 PLS 회귀분석을 통한 예측 모델을 개발하였다.

• Advances in environmental research
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• 제4권4호
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• pp.219-231
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• 2015

In recent years, raising air pollutants has become as a big concern, especially in metropolitan cities such as Tehran. Therefore, forecasting the level of pollutants plays a significant role in air quality management. One of the forecasting tools that can be used is an artificial neural network which is able to model the complicated process of air pollution. In this study, we applied two different methods of artificial neural networks, the Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF), to predict the hourly air concentrations of toluene in Tehran. Hourly temperature, wind speed, humidity and $NO_x$ were selected as inputs. Both methods had acceptable results; however, the RBF neural network produced better results. The coefficient of determination ($R^2$) between the observed and predicted data was 0.9642 and 0.99 for MLP and RBF neural networks, respectively. The results of the mean bias errors (MBE) were 0.00 and -0.014 for RBF and MLP, respectively which indicate the adequacy of the models. The index of agreement (IA) between the observed and predicted data was 0.999 and 0.994 in the RBF and the MLP, respectively which indicates the efficiency of the models. Finally, sensitivity analysis related to the MLP neural network determined that temperature was the most significant factor in air concentration of toluene in Tehran which may be due to the volatile nature of toluene.

• 한국가스학회지
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• 제1권1호
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• pp.73-80
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• 1997

본 연구는 화학장치설비중 저장탱크에서 누출된 유해독성가스인 염소의 풍하거리에 따른 10분 평균, 30분 평균 및 1시간 평균 최대 지표면 농도를 산출하여 염소가스의 법적 규제농도인 IDLH 및 ERPG-3 농도들과 비교함으로써 유해위험거리 (hazard distance) 또는 독성완충거리 (toxic buffer distance)를 정량적으로 예측하는 분산모델링 방법론을 개발하고자 수행되었다. 본 분산모델링을 위하여 누출원모델, 분산모델, 기상 및 지형자료들 이 SuperChems 모델에 입력자료로 사용되었으며, 대기의 안정도, 풍속, 표면거칠기 길이의 변화에 따른 지표면 농도의 영향이 평가되었다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2004년도 추계 학술대회논문집
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• pp.95-99
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• 2004

The developing Smart UAV in KARI supposes high speed flight as like a conventional plane, as well as vertical takeoff and landing as like a helicopter. Therefore, the air intake system should be designed to provide the sufficient air flow to the engine and the maximum possible total pressure recovery at the engine intake screen over a wide range of flight conditions. For this purpose, we designed the intake system using a pilot type intake model and plenum chamber In this paper, we designed the intake model and analyzed the performance of designed intake system using the general-purpose commercial CFD code, CFD-ACE+ For 3-D calculation, we generated mesh using the unstructured gird and used $\kappa-\epsilon$ turbulence model. The analysis results of the total pressure variation and the velocity distribution was illustrated in this paper. The pressure recovery and distortion coefficient at a plane coincident with the compressor inlet were calculated and streamline variation through the intake system was investigated at the worst condition as well as the standard flight condition.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.76-87
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• 2018

본 연구는 화학공장에서 원료 및 중간재로 많이 사용되는 Heavy Gas인 염소를 화학설비의 가압 염소포화액체 저장탱크에서 2상 흐름 연속누출에 대한 유해위험거리를 정량적으로 예측하기 위한 피해영향 모델링이다. 피해예측을 위한 평가방법과 사고영향평가모델들을 기준으로 액체염소 저장용기의 누출사고에서 사고결과에 미치는 최적의 변수를 나타나기 위해 조업조건을 표준조건으로 하였다. 장외영향평가의 위험성 평가에 사용되는 것으로 USEPA와 NOAA에서 공동 개발된 대기확산 모델인 ALOHA (V5.4.4) 모델을 사용하였다. 화학물질을 대량으로 제조 및 취급하고 있는 여수 국가산업단지를 연구 대상지역으로하여, 기상변수와 공정변수들을 설정하여 시나리오별로 모델링을 하여 누출사고에 대한 특성을 도출하였다. 가우시안 확산모델에 따른 관심지점의 농도 추정치를 산출하였고, ALOHA 모델링 결과 염소 확산에 의한 유해위험거리는 대기온도가 높고 풍속의 감소와 대기 안정도가 안정할수록 증가 하는 것으로 분석되었다.

• 수산해양기술연구
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• 제58권4호
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• pp.299-309
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• 2022

Among the fishing vessels operating in the coastal waters, jigging fishing vessels were considered representative vessels engaged only by wind, sea, tide, and external force. Then, a fishing vessel with a length of shorter than 10 m from July 1, 2018 to August 5, 2019 was studied to obtain a drift prediction model by multiple regression analysis. In the correlation analysis between variables for leeway of speed and direction, the speed and direction of tidal seem to be the most affected in coastal waters. Therefore, it should be considered an explanatory variable when conducting drift tests. As a result of multiple regression analysis on the predicted equations of leeway speed and direction due to the external force on the drift of the fishing vessel, p < 0.000 was considered significant in the F-test, but the coefficient of determination was 55.2% and 37.8%. The effect on the predicted leeway speed was in the order of the tidal speed and current speed. In addition, the impact on the predicted leeway direction was in the order of the tidal speed and current speed. ŷ(m/s) = - 0.0011(x1) + 0.9206(x2) + 0.0001(x3) + 0.0002(x4) + 0.0050(x5) + 0.0529(x6) + 0.2457 ŷ(degree) = 0.6672(x1) + 93.1699(x2) + 0.0585(x3) - 0.0244(x4) - 1.2217(x5) + 4.6378(x6) - 0.0837

• 항공우주기술
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• 제9권1호
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• pp.78-83
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• 2010

본 연구에서는 높은 양력을 얻기 위하여 플랩 형상 최적 설계를 시도하였다. 플랩 형태는 플랩 중에서 가장 효율이 좋은 파울러 플랩(fowler flap)이다. 플랩 설계는 최적화 기법을 활용하여 진행하였고 최적화의 초기 형상은 general aviation airfoil과 Wentz 등이 개발한 플랩이다. 최적화 방법으로는 반응면 기법 (Response Surface Method)이 사용되었으며, Hicks-Henne 형상함수가 사용되었고, GA(W)-1 익형과 fowler flap이 조합된 형상의 유동장에 대하여 Navier-Stokes 해석을 수행하였다. 상용 최적화 프로그램인 Visual-Doc, 격자 생성 프로그램인 Gambit/Tgrid, 그리고 유동해석에는 Fluent를 이용하였다. 플랩의 윗면 형상과 gap에 대한 최적화를 수행하여 착륙조건에서의 양력이 증가하였다. 초기 형상과 최적화된 형상의 공력특성 변화를 관찰하기 위하여 항우연의 1m 풍동에서 시험을 수행하였다. 최적화된 형상은 대체로 예측치와 비슷한 경향을 보이나, 이른 실속이 관찰되었다. 또한, 날개와 플랩 간의 간격을 설계치보다 좁혀 줌으로써 양력특성이 향상됨을 알 수 있었는데, 이는 설계시 사용된 난류 모델의 영향이라 판단된다.

• 대기
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• 제21권1호
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• pp.85-93
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• 2011

UK Met Office Unified Model (UM) is a grid model applicable for both global and regional model configurations. The Met Office has developed a 4D-Var data assimilation system, which was implemented in the global forecast system on 5 October 2004. In an effort to improve its Numerical Weather Prediction (NWP) system, Korea Meteorological Administration (KMA) has adopted the UM system since 2008. The aim of this study is to provide the basic information on the effects of satellite data assimilation on UM performance by conducting global satellite data denial experiments. Advanced Tiros Operational Vertical Sounder (ATOVS), Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), Special Sensor Microwave Imager Sounder (SSMIS) data, Global Positioning System Radio Occultation (GPSRO) data, Air Craft (CRAFT) data, Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) data were assimilated in the UM global system. The contributions of assimilation of each kind of satellite data to improvements in UM performance were evaluated using analysis data of basic variables; geopotential height at 500 hPa, wind speed and temperature at 850 hPa and mean sea level pressure. The statistical verification using Root Mean Square Error (RMSE) showed that most of the satellite data have positive impacts on UM global analysis and forecasts.

• 한국대기환경학회지
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• 제30권3호
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• pp.281-290
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• 2014

This study was conducted to evaluate the distribution characteristics of $PM_{10}$ and heavy metals concentrations in the ambient air of Gyeonggi-do area by region and season from February, 2013 to March, 2014. The regression model for the prediction of formation characteristics and contamination degree of $PM_{10}$ and heavy metals by correlation analysis and regression analysis for using the multivariate statistical analysis was also established. The main wind direction during the investigation period was South East (SE) and West South West (WSW) winds, and the concentration of $SO_2$ at Ansan with industrial region showed 1.6 times higher than Suwon, Euiwang with residential region. The concentrations (median) of Pb, Cu and Ni at Ansan showed 3.2~4.5, 1.9~2.2 and 1.7~2.6 times respectively higher than those at Suwon. By the seasonal concentration variation, the concentrations of $PM_{10}$, Pb, Fe and As in winter and spring (December to May) showed 1.7, 1.9, 1.9 and 2.7 times respectively higher than those in summer and fall (June to November). As, Fe and $PM_{10}$ had a big difference by the seasonal factors, and Cu and Ni were evaluated to be influenced by the regional factors. From the results of correlation analysis among the target items, the correlation coefficient of PM and Mn had 0.82 (p/0.01) and that of Fe and Mn had 0.82 (p/0.01), which showed high correlation. And the correlation coefficients for $SO_2$ and Pb, CO and $PM_{10}$ were 0.66 (p/0.01) and 0.62 (p/0.01) respectively. The multiple linear regression models for $PM_{10}$, Pb, Cu, Cr, As, Ni, Fe and Mn were established by independent variables of CO, $SO_2$ and meteorological factors (wind speed, relative humidity). In the regression models, independent variable $SO_2$ was in cause-and-effect relationship with all dependent variables, and $PM_{10}$, Fe and Mn were influenced by CO and wind speed, and Pb, Cu, Ni and As had a main factor of $SO_2$.

• 한국지구과학회지
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• 제36권6호
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• pp.567-579
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• 2015

중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.