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        401.
        2019.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구 파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.
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        402.
        2019.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        지속적으로 관찰되어 온 백두산 화산폭발 전조 현상들이 사회적 이슈가 되고 있으며 주변국인 일본의 화산활동 또한 활발한 추세이다. 국내와 500km 이상 떨어진 위 화산들은 국내에 직접적인 피해를 주기 어렵지만 화산 분화와 함께 분출되는 화산재의 경우 국내에 직간접적인 피해를 미칠 수 있다. 화산재 확산대응의 일환으로 수치해석 모델이 국내외로 사용되고 있으며 각 수치해석 모델 은 사용된 수치해석 방법에 따라 한계가 있다. 본 논문에서는 라그랑지안 방법을 기반으로 한 PUFF-UAF 모델을 분석하였으며, 초기 입자의 수에 대한 의존성의 문제점과 많은 입자개수를 사용함에도 불구하고 나타나는 화산재 농도 예측의 부정확성에 대한 문제점을 제기하였다. 이에 본 논문 연구를 통하여 라그랑지안 기법의 전산효용성을 이용하고 나타난 문제점을 해결하기 위하여 PUFF-UAF 모 델의 결과에 가우시안 확산 모델을 적용하여 결과를 보완하는 PUFF-Gaussian 모델을 개발하였다. 실제 화산분화로 부터 관측된 결과 와 본 연구로 예측된 결과를 비교한 결과 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 보였다.
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        403.
        2019.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 중부권역에서 발생한 산사태를 중심으로 수량화이론을 이용하여 산림환경인자가 발생면적에 미치는 영향 분석을 통해 예방적인 측면에서 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 작성하였 다. 산사태 재해로 발생면적에 영향을 미치는 각 인자의 기여도는 토심(0.3606)이 가장 높았으며, 다음으로 고도(0.2065), 종단사면(0.2065), 경사(0.1297), 사면방위 0.1154)순으로 높게 나타났다. 산사태 발생 위험 기여도가 높은 6개 인자의 category별 상대점수 범위는 0점에서 1.5122점 사이에 분포하고 있었고 중앙값은 0.7561점이었다. 이 점수를 기준으로 산사태 발생 위험성을 4개 등급으로 구분한 예측 판정표를 작성하였다. Ⅰ등급의 점수는 1.1343 이상, Ⅱ등급은 0.7562~1.1342, Ⅲ등급 은 0.3782~0.7561, IV등급은 0.3781 이하로 나타나 1등급, 2등급, 3등급에서 산사태 발생 비율이 96%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 중부권역의 위험 비탈면에 있어서 산사 태 발생 위험도 판정에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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        410.
        2019.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        In this theoretical study, a design and performance analysis theory of a micro flowrate and high pressure air-compressor is developed. The governing equations are from the gas state equation and fluid dynamic theories because the working fluid in the air compressor is in a gas phase. A case study was conducted to design a reciprocating type of air compressor which the target performance was 0.6liter/min in the volume flowrate with 5atg in air pressure at 1,600rpm rotational speed. Geometrical size of the model air compressor designed is 10mm in stroke, 20mm in bore with 4.79 compression ratio. From the performance analysis of the model compressor, it was found that the air volume flowrate produced was 0.6liter/min with 5.81atg in pressure. The design theory of a micro-size high-pressure air compressor developed in this study is expected to be very useful design tools in NANO technology industry.
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        411.
        2019.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        The object of this paper is to estimation of noise reduction effect of road noise by operating condition due to tire noise regulation. A prepare the countermeasure of the noise reduction according to collect tire/road noise data under various influencing factors by using the tire test method. To accomplish the object : A automotive is used as a test platform to test tire/road noise by changing different types of tires and using the On-Board Sound Intensity test system. The influence of inflation pressure, road, load, speed and pattern type on tire/road noise is compared and analyzed. At the same time, the mechanism of tire/road noise is analyzed, which provides an experimental basis for tire noise reduction.
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        412.
        2019.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        The activation energy to create a phase transformation or for the reaction to move to the next stage in the milling process can be calculated from the slop of the DSC plot, obtained at the various heating rates for mechanically activated Al-Ni alloy systems by using Kissinger's equation. The mechanically activated material has been called “the driven material” as it creates new phases or intermetallic compounds of AlNi in Al-Ni alloy systems. The reaction time for phase transformation by milling can be calculated using the activation energy obtained from the above mentioned method and from the real required energy. The real required energy (activation energy) could be calculated by subtracting the loss energy from the total input energy (calculated input energy from electric motor). The loss energy and real required energy divided by the reaction time are considered the “metabolic energy” and “the effective input energy”, respectively. The milling time for phase transformation at other Al-Co alloy systems from the calculated data of Al-Ni systems can be predicted accordingly.
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        413.
        2019.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 논문에서는 비평형 분자동역학 시뮬레이션 기법을 사용하여 알루미늄 박막과 실리콘 웨이퍼 간 열경계저항을 예측하였다. 실리콘의 끝 단 고온부에 열을 공급하고, 같은 양의 열을 알루미늄 끝 단 저온부에서 제거하여 경계면을 통한 열전달이 일어나도록 하였으며, 실리콘 내부와 알루미늄 내부의 선형 온도 변화를 계산함으로써 경계면에서의 온도 차이에 따른 열저항 값을 구하였다. 300K 온도에서 5.13±0.17m2·K/GW의 결과를 얻었으며, 이는 열유속 조건의 변화와 무관함을 확인하였다. 아울러, 펨토초 레이저 기반의 시간영역 열반사율 기법을 사용하여 열경계저항 값을 실험적으로 구하였으며, 시뮬레이션 결과와 비교·검증하였다. 전자빔 증착기를 사용하여 90nm 두께의 알루미늄 박막을 실리콘(100) 웨이퍼 표면에 증착하였으며, 유한차분법을 이용한 수치해석을 통해 열전도 방정식의 해를 구해 실험결과와 곡선맞춤 함으로써 열경계저항을 정량적으로 평가하고 나노스케일에서의 열전달 현상에 관한 특징을 살펴보았다.
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        414.
        2019.04 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현 시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상 대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8 연동 온실(1,032m2)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2 월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실 내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사 용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때(R2 = 0.988), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.990). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하 였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대 습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.
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