최근 일본의 건축구조기준(AIJ 2015)에서는 CFD 해석을 통한 풍하중 산정을 허용한 바 있다. 이는 컴퓨터의 연산 능력 향상 및 CFD 해석 이론의 발전으로 인해 해석의 결과가 풍동실험의 결과와 유사한 수준에 도달하였음을 뜻한다. 본 연구에서는 먼저 CFD 해석의 이론적 배경을 살펴보고, 일본의 건축구조기준 및 유럽의 과학기술연구 프로그램인 COST에서 권장한 CFD 해석 절차를 토대 로 해석을 진행하였다. 해석 결과의 신뢰성을 검증하기 위해 Tokyo Polytechnic University에서 제공하는 풍동실험 데이터를 사용하였 고, 해석과 실험의 유사성을 평가하기 위하여 형상비가 3, 4, 5일 때의 풍방향하중을 비교하였다.

본 논문에서는 고리 1호기 해체 비용 추정을 위해 외국 원자력발전소 해체 비용 데이터를 현가화한 후 원자력발전소 해체 비용 추정 회귀 분석모델을 개발하였다. 이 모델 개발에 사용된 데이터는 해체 또는 진행 중인 BWR 13기, PWR 16기의 해체 비용 데이터이다. 회귀 분석모델 도출을 위해, 해체 비용을 종속변수로 정하고, 해체 원전의 운전 특성을 반영할 수 있게 고 안된 Contamination factor와 해체 기간을 독립변수로 선정하였다. 빅데이터 분석 도구인 R language의 통계패키지를 이용 하여 회귀 분석모델을 도출하였다. 이 회귀 분석 모델을 적용하여 고리 1호기 해체 비용을 예측한 결과, 미화 663.40~928.32 백만 달러, 한화 약 7,828.12억~1조 954.18억 원이 소요될 것으로 예측되었다.

In this paper, we studied the applicability of data driven model, AAKR(Auto-Associative Kernel Regression) for generator power loss estimation. Correlation analysis performed on 39 turbine system variables for dataset construction and then 13 variables were selected as highly correlated with generator power output. For a memory vector, 95~100% thermal power section data were used and data at normal power condition for 3 month were extracted for query vector. Analysis result shows that 9 variables show good prediction between measured and estimated data, 2 variables show good correlation but with small bias and 2 variables show increasing difference and low correlation with the passage of time, which assumed to be cause of electric output loss.

The estimation of heat source model is very important for heat transfer analysis with finite element method. Part I of this study used adaptive simulated annealing which is one of the global optimization algorithm for anticipating the parameters of the Goldak model. Although the analysis with 3D model which depicted the real situation produced the correct answer, that took too much time with moving heat source model based on Fortran and Abaqus. This research suggests the procedure which can reduce time with maintaining quality of analysis. The lead time with 2D model is reduced by 90% comparing that of 3D model, the temperature distribution is similar to each other. That is based on the saturation of heat transfer among the direction of heat source movement. Adaptive simulated annealing with 2D model can be used to estimate more proper heat source model and which could enhance to reduce the resources and time for experiments.

최근 해상풍력발전기 시장은 에너지 수요 증가, 화석 연료 기반 발전에 대한 의존도 감소와 환경 규제로 인해 향후 5년 내에 빠른 성장이 예상된다. 이러한 상황에 따라서 전 세계적으로 풍력 발전을 가속화하고 있으며, 해상풍력으로 진입하려는 시도가 많아지고 있다. 노르웨이 해상 안전 관리처(PSA: Petroleum Safety Authority)는 운영하는 동안 충돌사고에 대한 충돌에너지가 35 MJ을 견딜 수 있는 안전설계 기준을 요구하고 있다. 따라서 본 연구에서는 북해 해상풍력발전기 설치 단지에 투입되는 해상풍력발전기 설치 선박(WTIV)의 레그 (Leg)와 선박충돌 사고에 대하여 발생 가능한 충돌시나리오에 대해서 비선형 소성붕괴 거동 결과를 바탕으로 레그의 충돌강도평가법을 분석하였다. 분석된 결과로 현재 설계된 기존 선박을 기준으로 요구치인 35 MJ을 만족을 위해서는 200 % 이상의 단면계수 증가가 필 요하고, 이는 현실적인 레그 설계에서는 불가능한 조건으로 판단됐다. 또한, 합리적인 충돌시나리오를 기반으로 한 충돌에너지 기준의 제정이 필요하다.

Sewer deterioration models are needed to forecast the remaining life expectancy of sewer networks by assessing their conditions. In this study, the serious defect (or condition state 3) occurrence probability, at which sewer rehabilitation program should be implemented, was evaluated using four probability distribution functions such as normal, lognormal, exponential, and Weibull distribution. A sample of 252 km of CCTV-inspected sewer pipe data in city Z was collected in the first place. Then the effective data (284 sewer sections of 8.15 km) with reliable information were extracted and classified into 3 groups considering the sub-catchment area, sewer material, and sewer pipe size. Anderson-Darling test was conducted to select the most fitted probability distribution of sewer defect occurrence as Weibull distribution. The shape parameters (β) and scale parameters (η ) of Weibull distribution were estimated from the data set of 3 classified groups, including standard errors, 95% confidence intervals, and log-likelihood values. The plot of probability density function and cumulative distribution function were obtained using the estimated parameter values, which could be used to indicate the quantitative level of risk on occurrence of CS3. It was estimated that sewer data group 1, group 2, and group 3 has CS3 occurrence probability exceeding 50% at 13th-year, 11th-year, and 16th-year after the installation, respectively. For every data groups, the time exceeding the CS3 occurrence probability of 90% was also predicted to be 27th- to 30th-year after the installation.

본 연구는 고로쇠나무에 대해 천연림과 인공림에서의 생육환경과 생장특성을 비교ㆍ분석하여 인공조림 시 식재밀도에 관련하는 생장인자의 선정과 산림경영을 통해 수액을 생산하여 소득을 얻을 수 있는 연수를 추정하기 위해 수행되었다. 임분 유형별 토양특성은 천연림에서 인공림에 비해 유기물함량, 전질소, 유효인산이 전반적으로 높게 나타났다. 천연림과 인공림에서 통계적 유의성이 높은 흉고직경과 수관폭, 수관면적을 이용하 여 선형회귀식을 산출하였다. 흉고직경과 수관폭은 천연림에서 y = 0.1708x + 2.972(R2=0.5996), 인공림에서 y = 0.2275x + 2.5195(R2 = 0.4024) 로 나타났다. 흉고직경과 수관면적은 천연림에서 y = 1.1504x - 1.665(R2 = 0.6406), 인공림에서 y = 1.0084x + 1.123(R2 = 0.4589)로 나타났다. 임분 유형별로 연평균생장량은 천연림에서 2.4mm, 인공림에서 3.8mm로 통계적으로 유의한 차이를 보이며 인공림에서 약 1.6배 더 높게 나타났다(p < 0.0001). 임분별 초기 5년과 10년 동안의 연륜생장량 또한 인공림에서 높게 분석되었다. 천연림과 인공림에서 연륜 증가에 따른 흉고직경 생장을 조사해 본 결과 흉고직경 10㎝ 크기로 도달되는 연수는 천연림은 22년, 인공림에서는 13년이 소요되는 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과는 고로쇠나무의 자원조성 및 대체갱신 조림 시 식재 후 생장 예측과 산림경영을 위한 수익성 분석의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 SNPP VIIRS DNB 영상자료와 토지피복도를 활용하여 시가지에서 방출된 야간 인공조명 강도가 인구예측에 미치는 영향을 고찰한다. 이를 위해 시가지 피복 또는 모든 피복유형에 해당하는 화소의 인공조명 강도를 각각 도출한 후 이들을 설명변수로 구성한 단순회귀모형에 기반한 남한 광역시도의 인구추정 결과를 비교했다. 시가화 건조지역만을 고려한 모형의 정적 상관성, 모형의 적합도 및 회귀계수의 통계적 유의성뿐만 아니라 인구예측 결과는 모든 피복유형을 포함한 모형보다 우수했다. 그러나 진단 결과에 따르면 이 모형은 선형성 기본 가정을 충족하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 향후 연구에서는 다항식의 적용 또는 변수의 변환에 기초한 모형 정교화를 통해 인구를 예측할 필요성이 제기된다.

To increase the utilization of the intelligent methodology of smart farm management, estimation modeling techniques are required to assess prior examination of crops and environment changes in realtime. A mandatory environmental factor such as CO2 is challenging to establish a reliable estimation model in time domain accounted for indoor agricultural facilities where various correlated variables are highly coupled. Thus, this study was conducted to develop an artificial neural network for reducing time complexity by using environmental information distributed in adjacent areas from a time perspective as input and output variables as CO2. The environmental factors in the smart farm were continuously measured using measuring devices that integrated sensors through experiments. Modeling 1 predicted by the mean data of the experiment period and modeling 2 predicted by the day-to-day data were constructed to predict the correlation of CO2. Modeling 2 predicted by the previous day's data learning performed better than Modeling 1 predicted by the 60-day average value. Until 30 days, most of them showed a coefficient of determination between 0.70 and 0.88, and Model 2 was about 0.05 higher. However, after 30 days, the modeling coefficients of both models showed low values below 0.50. According to the modeling approach, comparing and analyzing the values of the determinants showed that data from adjacent time zones were relatively high performance at points requiring prediction rather than a fixed neural network model.

해체 원전에서 총 폐기물의 약 70~80%에 해당하는 많은 양의 콘크리트 폐기물은 해체 폐기물의 대부분을 차지한다. 해체 시 발생된 콘크리트 폐기물은 핵종별 농도에 따라 규제해제 폐기물과 방사성폐기물로 정의할 수 있다. 따라서, 방사성 콘크리 트 폐기물의 처분 비용을 저감하기 위하여 자체 처분 및 제한적 재활용을 위한 제염 작업의 수행이 중요하다. 그러므로 콘크리트 폐기물의 효율적인 제염 작업을 위해 내부 방사능 분포를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구는 원전 해체 시, 발생되는 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위하여 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법의 성능을 비교하였다. 다양한 컴프턴 영상 재구성 방법으로 단순 역투사(SBP), 필터 후 역투사(FBP), 최대우도 기댓값 최대화 방법(MLEM), 그리고 기존 의 MLEM의 시스템 반응 함수에 에너지 정보가 결합되어 확률적으로 계산하는 최대우도 기댓값 최대화 방법(E-MLEM)이 사용되었다. 재구성된 영상을 획득한 후, 정량적인 분석 방법을 이용하여 재구성된 영상의 성능을 정량적으로 비교 및 평가하였다. MLEM 및 E-MLEM 영상 재구성 방법은 각각 재구성된 영상에서 높은 이미지 분해능과 신호 대 잡음비를 유지하는데 있어 가장 좋은 성능을 보여주었다. 본 연구에서 도출된 결과들은 원자력 시설 해체 시 방사성 콘크리트 폐기물의 내부 방사능 분포를 예측하기 위한 수단으로 컴프턴 영상을 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.