In the present numerical research, develop a high-efficiency fan model to improve the performance of the cooling fan, which accounts for a lot of weight in the efficiency of the cooling tower. For this purpose, analyze the shape of the existing cooling fan model and use CFD. The main variable set in the analysis of the cooling fan model is the pitch angle, and the range of the pitch angle was investigated in the range of 0° to 20°. The purpose of this research is to select the optimum driving condition by using CFD for setting the pitch angle that depends on the existing experience. The research results showed the best results when the pitch angle range was 15°~18°.

A sediment control dam is an artificial structure built to prolong sedimentation in the main dam by reducing the inflow of suspended solids. These dams can affect changes in dissolved organic matter (DOM) in the water body by changing the river flow regime. The main DOM component for Yeongju Dam sediment control of the Naeseongcheon River was analyzed through 3D excitation-emission matrix (EEM) and parallel factor (PARAFAC) analyses. As a result, four humic-like components (C1~C3, C5), and three proteins, tryptophan-like components (C2, C6~C7) were detected. Among DOM components, humic-like components (autochthonous: C1, allochthonous: C2~C3) were found to be dominant during the sampling period. The total amount of DOM components and the composition ratio of each component did not show a difference for each depth according to the amount of available light (100%, 12%, and 1%). Throughout the study period, the allochthonous organic matter was continuously decomposing and converting into autochthonous organic matter; the DOM indices (fluorescence index, humification index, and freshness index) indicated the dominance of autochthonous organic matter in the river. Considering the relative abundance of cyanobacteria and that the number of bacteria cells and rotifers increased as autochthonous organic matter increased, it was suggested that the algal bloom and consequent activation of the microbial food web was affected by the composition of DOM in the water body. Research on DOM characteristics is important not only for water quality management but also for understanding the cycling of matter through microbial food web activity.

This study deals with the design of the marine antenna stabilization for an efficient 6 Degrees of Freedom(DOF) motion of a ship. Marine antenna must have abilities to target center and at the same time to stabilize the antenna dish in order to maintain its orientation toward the communication center. In order to achieve such requirements, structure stability and dynamics analysis to role to set up the simulation model. Prototype model designed and implemented into the DMU(Digital Mock Up) and MBD(Multi Body Dynamics) analysis method. Those simulation method has been carried out to stabilize the antenna under the ship motion. Simulation results show that the verification of structural stability better performance for marine antenna

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

본 연구에서는 2020년 6월에서 9월까지 4개월 동안 우리나라 하천 중 금강 백제보에 주로 서식하는 말조개, 펄조개와 대칭이를 채집하여 서식처 특성을 살펴보았고, 이들의 여과율을 실내 실험을 통하여 측정하여 검량선을 산출하였다. 백제보에서 채집된 말조개, 펄조개, 대칭이는 24시간 동안 평균 154.84 μg L-1의 Chl-a를 제거하였으며, 이는 실내 수조 (2 L) 내의 식물플랑크톤 C. vulgaris (초기 Chl-a=168.34 μg L-1)를 약 24시간 만에 제거할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 사용한 말조개, 펄조개, 대칭이가 연평균 4 만 마리가 서식할 경우 (Lee et al., 2020), 6월 한달 동안 예상되는 Chl-a의 저감 효과는 10.55%으로 예측되고 7월의 경우 34.88%, 8월의 경우 20.14%, 9월의 경우 46.21%로 평균 27.94%의 저감 효과를 예상할 수 있다. 이러한 결과는 간접적으로 이매패류가 서식지에서 효과적으로 Chl-a를 제거 할 수 있을 가능성을 제시한다. 실제로 이매패류를 통하여 수생태계의 조류 제어능력을 평가하기 위해서는 이매패류뿐만 아니라 식물플랑크톤, 수생식물, 저서생물, 퇴적물, 유속 등의 작용들을 종합적으로 고려해야 하지만 본 연구에서는 이매패류의 여과율과 이에 따른 Chl-a에 저감율에 기반하여 수생 태계 조류 제어능력을 산정하였다. 본 연구 결과들은 차후 다양한 요인과 관점에서의 통합된 연구에 기초적인 정보를 제공할 것으로 사료된다.

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8 월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시 장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

This study deals with the design of the Stewart platform for an efficient 6 Degrees of Freedom (DOF) motion of a ship. The general methods of study of the Stewart platform – forward and inverse kinematics – are complex in nature, and are only applicable in limited and specific cases. In order to study the reduction of design time of the Stewart platform, the (please write the full form) DMU module supported by 3D CAD is used. The results show that the DMU module can easily identify the Stewart platform's clash and movements. In addition, it was also possible to calculate motor control data necessary for the prototype manufacturing process. Comparing the Upper plate angle displacement error of the prototype and the DMU results, the error range was found to be 1.5%.

Angiography has excellent advantages to visually observe the internal morphology of the stenosed blood vessel. For OCT(Optical coherence tomography), it is possible to directly provide a reliable two-dimensional cross-sectional information as compared to conventional angiography. In the present study, both velocity and wall shear stress distributions were numerically investigated using stenosed blood vessel models (0%, 25%, 50%, and 75% stenotic expansion rate). The blood vessel geometry was prepared based on the human stenotic aorta from OCT image. Commercially available software (CATIA V5) was used to reconstruct 3D blood vessel for numerial analysis. Pulsatile blood flow boundary condition was applied. The numerical study could help our understanding of the hemodynamic differences in a stenosed blood vessel.

본 연구는 지난 50년간 (1969~2018년) 우리나라 연안 - 하구에서 수행된 어류먹이원 분석과 관련된 논문을 수집하여 현황을 파악하였다. 확인된 연구논문은 총 101편 이었으며, 이 중 국내 학회지에 발표된 논문은 81편, 보고서는 6편 그리고 국제 학회지에 발표된 논문은 14편 이었다. 발표된 연구 논문을 10년 단위로 나누어 보면, 1990~1999년에 21편 (19.4%; 2.1편±3.0/년 [평균±표준 편차]), 2000~2009년에 26편 (24.1%; 2.6편±2.3/년) 이후 크게 증가하여 2010~2018년에는 52편 (48.1%; 5.8편±2.3/ 년)의 논문이 출판되었다. 국내 연안 - 하구에서 어류먹이원 분석을 수행한 조사수역의 해역을 방위 (남해, 남 - 동해, 동해, 서해)로 나누어보면, 남해에서 65편 (69.1%)으로 가장 많은 연구가 이루어졌다. 그 뒤를 동해가 13편 (13.8%), 서해와 남 - 동해에서 각각 8편씩 (8.5%) 연구가 수행되었다. 조사 지역의 분포를 보면 광양만에서 18편 (24.3%)으로 가장 많은 연구가 수행되었으며, 가덕도에서 8편 (10.8%)으로 그 뒤를 이었다. 출간된 논문의 방법론적 특성을 보면, 먹이원 중요도나 생태적 지위의 범위를 나타내주는 지표 를 계산하는 방법은 총 14가지가 사용되었으며, 이 중 가장 많이 사용된 지수는 IRI (Index of relative importance) 와 Pi (Prey-specific abundance)였으며, E (electivity index) 와 Bi (dietary breadth index)가 그 뒤를 이었다. 총 11가지 통계적 방법을 사용하였으며 이 중 correlation analysis와 Bray-Curtis similarity matrix를 가장 많이 적용하였다. 생태학적 연구 주제 변화를 살펴보면 초기 논문들은 계절적 또는 조사 지점별 차이에 초점을 맞추고 있었으나, 2000년도 이후부터는 국제 학회지에 출판되기 시작한 논문들은 종간 경쟁 (competition), 동소성 (sympatric), 생태직위중첩 (niche overlap) 등과 같은 세부적인 생태학적 연구가 이루어졌다. 국내 학회지에 출판된 논문들의 경우 다소 정형화 된 형태로 연구가 수행되고 있었으며 조사되지 않은 종에 대한 기초자료 제공 형태가 주류를 이루고 있었는데, 향후 국내 학회지에 발표되는 연구논문에서도 종간 경쟁, 먹이 망 구조 파악 등과 같은 생태학적 주제를 반증할 수 있는 연구 방향이 지향되어야 할 것이다.

충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.

다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할 거라 기대된다.