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이중연 (한국과학기술정보연구원) 허영주 (한국과학기술정보연구원) 이세훈 (한국과학기술정보연구원) 김민아 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
533 - 542 (10page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.11.533

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전산유체역학은 컴퓨터를 이용해서 유체현상을 모사하는 미분방정식의 해를 풀고 해석하는 학문이다. 복잡한 유체현상을 해석하기 위해서는 여러 종류의 CFD 변수를 계산해야 하는데, 데이터의 크기가 대규모가 될 경우, 한정적인 스토리지의 용량으로 인해 필수적인 변수만을 스토리지에 저장하고, 나머지 CFD 변수들은 후처리 시점에 계산하는 경우가 많다. 본 논문에서는 전산유체역학 응용에서 많이 사용하는 CFD 변수들에 대해 각 변수를 후처리 시간에 효과적으로 계산하고 분석할 수 있도록 하는 2차 변수 분석 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 제안하는 시스템의 성능 및 사용성 평가를 통해 해당 시스템의 유용성을 검증한다. 이러한 검증 과정에는 실세계에서 사용되는 선박유동해석 데이터가 사용되었다. 이를 통해 기존 시스템 대비 최대 5.96배의 좋은 성능과 1.43배의 높은 사용성을 보임을 검증하였다.
#전산유체역학 #시각적 데이터 분석 #과학적 가시화 #가시화 사용자 인터페이스 #computational fluid dynamics #visual data analysis #scientific visualization #visualization user interface

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 전산유체역학 데이터에서의 2차 변수
3. 2차 변수 분석 시스템
4. 2차 변수 계산 사용자 인터페이스
5. 사례 연구
6. 실험 및 결과
7. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Ensight User Manual, [Online]. Available: http:// www3.ensight.com/EnSight10_Docs/UserManual.pdf (downloaded 2019. Aug. 21). Tecplot 360 User Manual, [Online]. Available: http:/ /download.tecplot.com/360/current/360_users_manual. pdf (downloaded 2019. Aug. 21). J.-Y. Lee, M. A. Kim, S. Lee, Y. J. Hur, GLOVE: Distributed Shared Memory Based Parallel Visualization Tool for Massive Scientific Dataset, KIPS Transaction on Software and Data Engineering, Vol. 5, No. 6, pp. 273-282. 2016. (in Korean) google schola D. Patterson, J. Hennessy, Computer Architecture: A Quantitative Approach (4th ed.), Morgan Kaufmann, 2006. google schola A. Khan, Topological Sorting of Large Networks, Communications of the ACM, Vol. 5, No. 11, pp. 558- 562, 1962. google schola

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