The Government the Republic of Korea is showing a lot of interest in net zero-energy buildings (NZEBs) to reduce energy consumption of buildings and to promote green growth policy in construction sector. The application of building passive technologies and renewable energies is essential to achieving NZEBs. Green remodeling reinforced the insulation of the exterior walls and roofs of the buildings and replaced high-efficiency windows and doors. In this study, the energy performance before and after green remodeling applied in a detached house was comparatively analyzed for baseline scenario and three different ones, ALT 1, ALT 2 and ALT 3. A building modeling and simulation software (DesignBuilder V7.0) with EnergyPlus (V9.4) calculation engine was used to calculate the energy demand and energy consumption for each scenario. Based on the calculation results of the building's energy demand for baseline, it was determined that the target building required more heating energy than cooling energy. The simulation results also showed that the implementation of building envelope performance improvement technologies (ALT 1) could notably decrease the heating energy consumption of the building. After the remodeling (ALT 1), the source energy consumption per unit floor area was assessed to be reduced by 65.2%, compared to prior remodeling of 338.7 kWh/m2 -y. Meanwhile, ALT 2 can achieve energy savings of 67.7% and ALT 3 can achieve savings of 73.1%. Following completion of the remodeling project, actual construction costs, and on-site measurements and verification results will be gathered and compared with the simulation results. Additionally, economic analysis including construction costs and payback period will be conducted using actual site data.
액체로켓엔진용 터보펌프에서 연료펌프에 대한 수력시험을 수행하였다. 작동유체는 상온의 물이며 펌프는 모터로 구동되고 상온의 물을 작동유체로 이용하였다. 인듀서가 펌프의 양정 및 효율에 미치는 영향은 작지만 펌프의 캐비테이션 성능에는 지대한 영향을 미치는 것을 실험으로 확인하였다. 또한 인듀서 단독의 성능을 살펴보기 위한 시험을 수행하였는데, 캐비테이션 시험 중 인듀서에서 $55\%$ 양정저하가 발생할 때 펌프에서 캐비테이션 임계점에 도달하는 것을 알 수 있었다.
별도의 통신선 없이도 고속 통신채널을 구현할 수 있는 고속 전력선 통신 분야는 활용측면에서 유용성이 매우 높아 기술개발과 발전이 급격히 이루어지고 있다. 그러나 전력선 통신의 특성상 채널의 범용적인 모델의 구성과 해석이 불가능하여 이론적인 성능특성을 파악하기가 힘들다. 따라서 개발된 기술의 평가 및 성능 분석에 있어 정확한 기준이 모호하다. 본 논문에서는 전력선 통신 기술의 특성과 성능을 분석하기 위하여, 실 단독주택 수용가에 인터넷 접속 환경을 구축하고 다양한 시험을 수행하였다. 개발된 전력선 통신 모뎀과 통신망의 구성을 소개하고 성능측정을 수행한 결과를 토대로 현 단계에서의 기술을 분석하고, 전력선 통신망에 대한 운영상의 적정 노드 및 가입자망 전송 섹터범위 등의 사항에 대하여 기술하였다.
액체로켓엔진용 터보펌프에서 연료펌프에 대한 수력시험을 수행하였다. 작동유체는 상온의 물이며 펌프는 모터로 구동된다. 인듀서가 펌프의 양정 및 효율에 미치는 영향은 작지만 펌프의 캐비테이션 성능에는 지대한 영향을 미치는 것을 실험으로 확인하였다. 또한 인듀서 단독의 성능을 살펴보기 위한 시험을 수행하였는데, 캐비테이션 시험 중 인듀서에서 55% 양정저하가 발생할 때 펌프에서 캐비테이션 임계점에 도달하는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 초기 설계단계에서 조종성능추정에 널리 사용되고 있는 Inoue 및 Kijima 추정법을 개선하였다. 이를 위하여 당연구소는 Horn 형태의 타와 선미벌브 형태를 갖는 저속비대선에 대해 12척의 계열 PMM 시험과 타단독시험을 수행하였다. 조종수학모델은 일본에서 개발된 MMG 방법을 사용하여 유체력미계수 및 MMG 실험 계수를 해석하였고, 그 결과를 이용하여 기본제원에 의한 회귀분석을 수행하여 민감도 조사 및 조종성능 해석을 수행하였다. 본 논문의 유효성을 검토하기 위해 개선된 회귀식으로 조종성능 해석을 수행하고 그 결과를 Inoue 추정법, PMM 시험에 의한 추정법 및 실선 시운전 결과를 서로 비교하였다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
연 근해어선들은 운항 또는 조업시 안정성(복원성능 및 횡동요 저감 성능)을 향상시키기 위해 여러 가지 부가물을 설치하며, 일반적으로 Fig. 1과 같이 세 가지로 분류할 수 있다. Bare hull을 포함하여 각 부가물이 단독으로 부착된 경우 3가지, 복수의 조합으로 부착된 경우 3가지 그리고 3가지 모두 부착된 1가지에 대하여 수치 계산을 수행하였다. Table 1은 Bare hull에 대한 주요치수를 나타낸 것이고, Table 2는 3가지 부가물에 대한 주요치수를 기술하였다. 3가지 선체 부가물에 대하여 CFD에 의한 유체동역학적 성능을 평가하였다. 각각의 부가물에 대하여 단독, 2개씩 조합된 복수 그리고 3개 모두 부착된 경우에 대하여 평가를 하였다. 1번 부가물의 경우 압력저항이 마찰저항보다 차지하는 비율이 큼을 알 수 있었다. 2번과 3번 부가물의 경우 압력저항과 마찰저항이 거의 대동소이 함을 알 수 있었다. 복수조합과 3가지 모두 부착된 경우 부가물 상호간의 상관관계는 매우 작음을 알 수 있었다. 11노트에서 2번 부가물과 모든 부가물이 부착된 경우 유효마력 관점에서 약 9 % 차이를 보였다.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
This study was performed to investigate the effect of various propeller tunnel shapes on the propulsion performance of a fishing boat. The propeller tunnel reduces the problem resulting from the open propeller accidentally catching the waste net and cable on the sea, as well as increasing the cruising speed. For 3 different tunnel geometries, the model test is conducted in the circular water channel, and the potential based panel method was applied to analyze the hydrodynamic characteristics of propeller. Also, both results are compared with each other to represent the difference between results of the model scale test and the potential theory. It is expected that these results could be referenced in the design of the propeller tunnel in consideration of the hydrodynamic interaction between the propeller and the tunnel.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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