초록 ▼

연구개요
제어 가능한 실험실 환경에서 파이프 외부의 유체 기포 유동소음에 대한 시공간 자료를 획득하고, 기계학습/딥러닝을 이용하여 희소 데이터 기반 유체 유동 소음 모델을 개발하였음.

연구 목표대비 연구결과
1) 1차년도 연구목표: 제어가능한 실험실 환경 구성
< 1차년도 연구결과 >
- 중력을 이용한 낙하식 circulation tunnel을 구상하고, 소형 수조를 제작하였음.
- 압축기를 이용하여 기포성 유동을 생성하였음
- 두 개의 청음기를 이용해 유체 기포 유동소음을 계측하는 시스

연구개요
제어 가능한 실험실 환경에서 파이프 외부의 유체 기포 유동소음에 대한 시공간 자료를 획득하고, 기계학습/딥러닝을 이용하여 희소 데이터 기반 유체 유동 소음 모델을 개발하였음.

연구 목표대비 연구결과
1) 1차년도 연구목표: 제어가능한 실험실 환경 구성
< 1차년도 연구결과 >
- 중력을 이용한 낙하식 circulation tunnel을 구상하고, 소형 수조를 제작하였음.
- 압축기를 이용하여 기포성 유동을 생성하였음
- 두 개의 청음기를 이용해 유체 기포 유동소음을 계측하는 시스템을 제작하였음.
2) 2차년도 연구목표: 기계학습/딥러닝을 이용한 유체 유동 소음 모델 개발
< 2차년도 연구결과 >
- 기포 유동소음 데이터 획득 및 분석
- RNN 및 LSTM을 이용한 유체 유동 소음 모델 구성

연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
데이터 기반 기법의 특성상 기존의 수치 모델이 갖는 모델링 에러 및 시간 및 비용적인 한계를 극복할 수 있으며, 데이터가 축척될수록 더욱 강력하기 때문에, 실제적인 공학 문제에서는 보다 큰 파급력이 있음. 본 모델은 스마트 선박의 건전성 모니터링 기법에 응용될 수 있으며, 잠수함 승무원의 훈련을 위한 실시간 시뮬레이터에 활용될 수 있음

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• (1) 1차년도 연구 목표, 연구내용 및 범위 ... 4
• (2) 2차년도 연구 목표, 연구내용 및 범위 ... 4
• (3) 연구의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 가. 소형 수조의 제작 ... 5
• 나. 파이프계 기포 유동에서 발생하는 소음 측정 ... 6
• 다. RNN/LSTM을 이용한 딥러닝 모델 구성 및 모수 최적화 ... 9
• 라. 딥러닝 모델을 이용한 수중 소음 예측 ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 6. 참고문헌 ... 14
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 17
• 끝페이지 ... 19