• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.147-154
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• 2019

이 연구에서는 분자들이 노즐과 터빈내부에서 운동하는 거동을 모사하기 위해 분자동력학 시뮬레이션 시스템의 모델을 설계하고 개발하였다. Lennard-Jones Potential 모델을 이용하여 분자들간에 상호 작용을 계산하고, Verlet 알고리듬을 뉴턴의 운동 방정식을 적산하기 위한 수치해석 방법으로 사용하였다. Lennard-Jones Potential 함수를 계산하기 위해, 분자 개수 N에 대해 $O(N^2)$ 계산량을 cutoff $r_c$를 이용하여 O(N)으로 줄여서 계산하여 CPU 시간을 절약할 수 있도록 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1690-1707
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• 2021

Precipitation prediction during flood season has been a key task of climate prediction for a long time. This type of prediction is linked with the national economy and people's livelihood, and is also one of the difficult problems in climatology. At present, there are some precipitation forecast models for the flood season, but there are also some deviations from these models, which makes it difficult to forecast accurately. In this paper, based on the measured precipitation data from the flood season from 1993 to 2019 and the precipitation return data of CWRF, ANN cycle modeling and a weighted integration method is used to correct the CWRF used in today's operational systems. The MAE and TCC of the precipitation forecast in the flood season are used to check the prediction performance of the proposed algorithm model. The results demonstrate a good correction effect for the proposed algorithm. In particular, the MAE error of the new algorithm is reduced by about 50%, while the time correlation TCC is improved by about 40%. Therefore, both the generalization of the correction results and the prediction performance are improved.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권6호
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• pp.539-554
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• 2024

This study explores development of prediction model for seismic site classification through the integration of machine learning techniques with horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) methodologies. To improve model accuracy, the research employs outlier detection methods and, synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) for data balance, and evaluates using seven machine learning models using seismic data from KiK-net. Notably, light gradient boosting method (LGBM), gradient boosting, and decision tree models exhibit improved performance when coupled with SMOTE, while Multiple linear regression (MLR) and Support vector machine (SVM) models show reduced efficacy. Outlier detection techniques significantly enhance accuracy, particularly for LGBM, gradient boosting, and voting boosting. The ensemble of LGBM with the isolation forest and SMOTE achieves the highest accuracy of 0.91, with LGBM and local outlier factor yielding the highest F1-score of 0.79. Consistently outperforming other models, LGBM proves most efficient for seismic site classification when supported by appropriate preprocessing procedures. These findings show the significance of outlier detection and data balancing for precise seismic soil classification prediction, offering insights and highlighting the potential of machine learning in optimizing site classification accuracy.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.9-16
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• 2010

In the power generation industry, various efforts are needed to cope with tightening regulation on carbon dioxide emission. Integrated gasification combined cycle (IGCC) is a relatively environmentally friendly power generation method using coal. Moreover, pre-combustion $CO_2$ capture is possible in the IGCC system. Therefore, much effort is being made to develop advanced IGCC systems. However, removal of $CO_2$ prior to the gas turbine may affect the system performance and operation because the fuel flow, which is supplied to the gas turbine, is reduced in comparison with normal IGCC plants. This study predicts, through a parametric analysis, system performances of both an IGCC plant using normal syngas and a plant with $CO_2$ capture. Performance characteristics are compared and influence of $CO_2$ capture is discussed. By removing $CO_2$ from the syngas, the heating value of the fuel increases, and thus the required fuel flow to the gas turbine is reduced. The resulting reduction in turbine flow lowers the compressor pressure ratio, which alleviates the compressor surge problem. The performance of the bottoming cycle is not influenced much.

• 한국해양학회지:바다
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• 제10권1호
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• pp.69-78
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• 2005

본 연구에서는 전구 해양에서 관측되는 ARGO및 TAO해양 자료를 이용하여 해양의 3차원적인 구조를 분석.동화하고 궁극적으로 해양대순환모형을 위한 초기장을 생산하였다. 초기장의 생산을 위하여 전구 해양대순환 모형인 MOM3.1을 이용하였으며 생산한 배경장에, 계산시간과 계산공간을 절약할 수 있는 공간필터를 사용한 변분법(VAF, variational analysis using filter)을 이용하여 ARGO와 TAO 수온 자료를 동화하였다. 또한 본 연구에서는 자료 동화가 미치는 지속적인 영향을 살펴보고자 실험적분을 수행하였는데, 모형의 초기입력 자료를 자료동화 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 두 가지로 나누어 비교 실험을 수행하였다. 본 연구에서 자료 동화된 분석장은 OISST와의 비교를 통해 적절히 생산되었음을 보여주었다. 관측자료를 동화한 분석장을 초기자료로 한 10개월간의 적분결과를 살펴보면, 자료 동화를 통해 제거된 모형의 계통적 bias가 적분이 진행되는 과정에서 관성 중력파 등의 형태로 소멸되지 않고 지속적으로 관측과 유사하게 유지되었다. 이는 본 연구에서 실행한 자료동화가 모형의 역학적인 균형을 유지하면서 적절히 이루어졌음을 의미하며, 전구 대순환 모형을 이용한 중.장기 대기.해양 예측에 이러한 해양 자료동화가 대단히 유용하다는 것을 의미한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제26권2호
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• pp.3-62
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• 2004

한국의 자연실업률에 대한 기존 연구들은 대부분 한 가지의 추정방법에 의존하고 있어 연구 간에 상이하게 나타나는 추정결과를 평가할 근거가 없는 상황이다. 따라서 본고에서는 이를 감안하여 순수 시계열방법, 축약형 모형을 이용한 방법, 구조모형을 이용한 방법 등 다양한 추정방법을 검토하여 추정방법 간 상대적인 장단점을 비교하고 이를 기반으로 한국의 자연실업률을 추정하고자 하였다. 또한 본 논문에서는 추정결과의 신뢰구간을 몬테카를로 적분(Monte Carlo integration)방법을 이용하여 추정함으로써 추정결과의 정확성에 대한 평가 근거를 제시하였다. 축약형 모형의 하나인 다변수 비관측인자모형이 여타 추정방법에 비해 상대적으로 장점을 지니고 있는 것으로 평가되었으나 추정결과가 모형설정오류에 민감하다는 점을 고려하여 모형설정에 세심한 주의를 기울일 필요가 제기되었으며, 순수 시계열방법이나 구조 벡터자기회귀모형도 나름대로의 장점이 있으므로 특정방법을 이용한 결과에 의존하기보다는 여러 추정방법에 의한 추정결과에서 공통적으로 발견되는 부분에 기반을 두어 자연실업률을 추론하는 것이 바람직하다고 사료된다. 추정방법에 따라 다소 차이가 있지만, 한국의 자연실업률은 1979~87년 동안 평균 3.7~4.0% 수준에서 1988~97년 기간 동안 평균 2.6~3.2% 수준으로 하락하였으나, 외환위기를 거치며 4.0~5.3% 수준까지 상승하였다가 이후 하락하는 추세를 지속하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 추정결과에서 최근에 실제실업률이 자연실업률에 근접해 있으나 실업률 갭이 상승하고 있는 것으로 나타나 최근 비교적 높은 수준에 머무르고 있는 실업률이 외환위기 이후 자연실업률의 상승이라는 구조적 변화와 경기침체라는 경기순환적 요인에 함께 영향 받고 있을 가능성을 시사하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.481-494
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• 2001

본 논문은 철근 콘크리트 구조물의 비탄성 해석을 수행하기 위하여 개발된 9절점 퇴화 쉘 요소에 대하여 기술하였다. 개발된 쉘 유한요소는 퇴화고체기법과 함께 구조물에서 발생하는 횡 전단 변형효과를 고려하기 위하여 Reissner-Mindlin (RM)가정을 도입하였다. RM가정을 바탕으로 한 퇴화 쉘 요소는 쉘의 두께가 얇거나, 즉 종횡비가 작거나, 균일하지 않은 유한요소망을 사용할 경우 구조물의 강성이 과대하게 계산되는 강성과대현상(Locking phenomenon)이 나타나게 된다. 강성과대현상은 선택적 감차 적분, 비 적합 모드, 가변형도 등을 사용하여 개선하는데 특히 가변형도법에 바탕을 둔 대체변형도는 많은 유한요소에 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 이와는 대조적으로 콘크리트의 비탄성 해석에 가변형도법을 도입하고 그 성능을 조사한 사례는 매우 적다. 따라서 본 연구에서는 가변형도법과 미시적 재료모델을 바탕으로 RM 쉘 요소를 정식화하고 미를 유한요소프로그램으로 개발하였다. 개발된 철근 콘크리트 쉘 요소의 성능은 수치예제를 통하여 검증하였다. 수치예제로부터 개발된 쉘요소를 이용하여 구해진 해석결과가 실험결과 또는 다른 해석결과에 근접함을 알 수 있다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.543-551
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• 2010

층고 감소, 내력 증대 등의 장점을 가지고 있는 기존 합성보의 특징 뿐만 아니라 사용 강재량의 감소까지 기대할 수 있는 단부 보강한 합성보(Eco-girder) 시스템이 개발되었다. Eco-girder 시스템의 개념은 효율적인 합성보의 설계를 위해 최대 모멘트가 발생하는 양단부만을 강판을 이용하여 보강하고, 중앙부 모멘트에 의하여 철골보 크기를 결정하는 구조시스템이다. 본 연구에서는 반복 휨하중을 받는 단부보강 합성보의 이력거동을 예측하기 위해 정밀한 FEM(Finite Element Method)보다는 간단한 표현과 동시에 원리에 충실한 수치적분에 의한 면내수치해석방법(Fiber Element Analysis)을 이용하였으며, 선행 연구된 실험 결과와의 비교를 통해 수치해석방법의 타당성을 검증하였다. 또한 기존 합성보와의 이력거동을 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권10호
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• pp.53-60
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• 2009

반도체 공정의 발달로 집적도가 증가하고 문턱전압이 감소하면서, 반도체 집적회로 소모 전력에서 누설전류(leakage current)의 비중이 점차 증가하고 있다. 대기 상태에서 CMOS 조합 회로(combinational circuit)는 입력 값에 따라 누설전류가 크게 달라진다. 본 연구에서는 누설전류로 인한 소모전력을 줄이기 위해 대기 상태 (standby state) 회로의 입력 신호를 제어하며, 작은 누설전류를 갖는 입력 신호를 찾기 위한 새로운 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 이 방법을 벤치마크 예제에 실험적으로 적용하여 누설전류 평균값에 비해 15.7%, simulated evolution 방법에 비해 6.7% 누설전류를 줄일 수 있음을 보였다. 또한 순차 회로에서도 idle 입력을 이용하여 누설전류 평균값에 비해 6.8%, simulated evolution 방법에 비해 3.2% 누설전류를 줄일 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권4호
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• pp.465-474
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• 2012

본 연구에서는 수 많은 입자가 포함된 다물체 동역학 모델을 시뮬레이션 하여 그 결과를 도출하였다. 수 많은 입자들은 GPU 를 적용한 이산 요소법을 이용해 풀었다. 입자들의 Contact Force 를 계산하기 위해 Fast Algorithm 이 적용되었고 계산 속도 향상을 위해 NVIDIA 사의 CUDA 프로그래밍을 하였다. 입자들간의 계산은 Explicit 적분기가 사용되었으며 다물체 동역학은 순환 공식(Recursive Formulation)을 사용 하고 Implicit 적분기를 사용하였다. 입자들과 다물체 사이의 Contact Force 를 동시에 시뮬레이션 하기 위해서 입자동역학과 다물체 동역학의 통합해석을 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 수치 실험의 예로서 화물트럭의 입자 영향을 알아 보기 위한 화물트럭 모델과 대부분의 동력 전달 장치에 사용되는 기어 모델을 시뮬레이션 하였다.