Breaking wave is one of the important design factors in the design of coastal and port structures as they are directly related to various physical phenomena occurring on the coast, such as onshore currents, sediment transport, shock wave pressure, and energy dissipation. Due to the inherent complexity of the breaking wave, many empirical formulas have been proposed to predict breaker indices such as wave breaking height and breaking depth using hydraulic models. However, the existing empirical equations for breaker indices mainly were proposed via statistical analysis of experimental data under the assumption of a specific equation. In this study, a new Munk-type empirical equation was proposed to predict the height of breaking waves based on a representative linear supervised machine learning technique with high predictive performance in various research fields related to regression or classification challenges. Although the newly proposed breaker height formula was a simple polynomial equation, its predictive performance was comparable to that of the currently available empirical formula.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.113-118
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2019
A solar power plant is a facility that produces electricity. As the risk of fire and electric shock accidents is diversified, the risk of workers, surrounding people, and facilities is increased, preventing safety accidents and promptly responding to safety accidents Is emerging. In light of the necessity of such development, it is necessary to develop a solar power generation management system that can diagnose and maintain the problems of the power generation system in real time by developing technologies for collecting and analyzing the data produced by the solar power generation system As a result, the utilization rate and the maintenance cost can be reduced. In order to do this, it is necessary to accurately predict the solar power generation amount in the present state, to diagnose the abnormality of the current power generation state and to grasp the abnormal position, and to use the model considering economical efficiency when the abnormal position is grasped, And the time and other information should be provided.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.23
no.4
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pp.1-9
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2019
Recently, in the space market, there has been a rapid reduction of the launch price. The major reason is that a few commercial companies, especially SpaceX, began to enter into the space market about ten years ago, which has changed the space market from monopolization to competition, and accelerated the adoption of commercial efficiency in the technology and management. Also, the successful landing and recovery of a first stage in 2016 by SpaceX proved to be a prelude to opening a new era of reusable launch vehicles, and SpaceX declared the groundbreaking launch price through using the reusable launch vehicle. This study calculates the total launch cost required to put a certain satellite into the LEO, compares the launch cost in three cases with different payload weights, and reviews the impacts of the payload on the cost effectiveness of a reusable vehicle. The total launch cost is divided into 6 subsections cost, namely development cost, production cost, refurbishment cost, operation cost, fixed-cost of factory and launch site, and insurance cost. The cost estimation relationships used in the calculation are taken from the commonly proven cost models such as TRANSCOST.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.74-74
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2017
자연하천에서 수자원의 원활하고 안전한 관리에 있어서 오염물의 혼합 거동에 대한 이해는 매우 중요하다. 대부분의 자연하천의 경우 만곡부 및 합류부와 같은 복잡한 지형을 갖고 있으며 이러한 경우 하천의 흐름이 복잡한 형태를 갖게 된다. 특히 수생태계에 많은 영향을 미치는 하폐수 처리장 처리수는 대부분 1차적으로 지류로 방류되어 이후 본류로 지속적으로 유입되게 된다. 이러한 오염물질이 지류로부터 본류로 혼합되는 합류부 구간의 경우 일반적인 1차원 혼합이 아닌 횡방향을 포함하는 2차원적인 혼합 거동에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 금호강과 진천천이 좌안으로부터 오염물질이 지속적으로 유입되는 낙동강 중류구간 합류부에서의 혼합 구간의 연구를 위하여 횡분산계수 산정을 위하여 전기전도도(electrical conductivity: EC)를 이용한 농도 추적 실험을 수행하였다. 낙동강 본류에서 정해진 측선을 따라 센서가 설치된 보트를 이용하여 실시간으로 농도, 수리량 데이터를 GPS 위치 데이터와 함께 취득하였다. 또한 실험으로부터 취득한 자료를 바탕으로 2차원 이송-확산 혼합 거동 모델인 CTM-2D 수치모형을 이용하여 모의하였다. 실험 수행 결과, 지류인 금호강과 진천천의 EC 농도가 합류 전 낙동강 본류의 EC 기저농도 보다 더 높은 값을 나타내었다. 지류의 유입으로 인하여 본류 좌안 쪽에서 전기전도도의 값의 상승을 확인할 수 있었으며 하류로 이동할수록 불균등했던 전기전도도의 분포가 횡방향 혼합을 통하여 점점 균등한 분포로 전환되는 것으로 나타났다. 또한 2차원 혼합 거동 분석에 필요한 횡 분산계수 산정을 위해 모멘트법, 해석해를 이용한 추적법, 수치모형을 통한 역산법을 통해 산정하여 결과를 비교하였다. 그 결과 모멘트법의 경우 다른 방법들에 비하여 전반적으로 과소 산정하는 경향을 나타내었다.
It takes a long period to conduct the test on soil water retention curve (SWRC) in unsaturated soils. To improve such a problem, the high air entry disk has been replaced by micro-membrane. After the soil water retention test, the results by the micro-membrane were compared with those by the ceramic disk. Multiple samples in 5 regions were used to validate that SWRCs by micro-membrane are equivalent to those by ceramic disk. Therefore, a quick procedure based on micro-membrane has been developed, which makes it available to acquire much soil water retention data. The data of SWRCs were obtained for total 29 samples using ceramic disk or micro-membrane. For Korean weathered soils, the unsaturated hydraulic characteristics are sorted by three groups. Based on van Genuchten model, the group is divided by the parameter n, and the value of n could be correlated to the void ratio as each function.
The talent trading platform is a platform that brokers transactions such as program coding, media content production (video, music, presentation materials, etc.), design, learning, and repair. Existing talent trading platforms provide a server-client model-based service, which incurs server operating costs and arbitration labor costs for transactions, which has a disadvantage that users bear high service fees. This paper proposes a method to reduce server and database operation costs by uploading transaction information to blocks through the system as a distributed app (dApp) based on the Ethereum platform. In addition, it proposes a method to lower transaction fees by reducing the labor cost of transaction arbitrators through smart contracts. Compare and analyze the cost processing procedure and transaction fee size of the blockchain-based talent trading platform and the existing talent trading platform.
The maintenance of the guided missiles typically requires the efficient management of spare parts and maintenance time. This study analyzed the impact of the maintenance time on operational availability. This study classifies the maintenance team with consideration of the skill level of the Harpoon guided missile maintenance and the goal is to analyze the impact on the operational availability with the skill levels quantitatively. Based on the real maintenance data of Harpoon guided missiles, a simulation model is constructed and analyzed. The analysis of the simulation result shows the trade-off between the maintenance time and operational availability. It is expected that the simulation model can help the maintenance policies of guided missiles.
The Geo-Reservoir Experimental Analogue Technology (GREAT) cell was designed to recreate the thermal-hydro-mechanical conditions of deep subsurface in the laboratory. This apparatus can generate a polyaxial stress field using lateral loading elements, which rotate around the longitudinal axis of a sample and is capable of performing a fluid flow test for samples containing fractures. In the present study, numerical simulations were carried out for triaxial compression tests using the GREAT cell and the mechanical behavior of samples under different conditions of lateral loading was investigated. We simulated an actual case, in which triaxial compression tests were conducted for a polymer sample without fractures, and compared the results between the numerical analysis and experiment. The surface strain (circumferential strain) of the sample was analyzed for equal and non-equal horizontal confining pressures. The results of the comparison showed a good consistency. Additionally, for synthetic cases with a fracture, we investigated the effect of the friction and type of fracture surface on the deformation behavior.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.255-264
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2021
In this paper, we propose operations and maintenance (O&M) planning approach for floating offshore wind farm using the mathematical optimization. To be specific, we present a MILP (Mixed Integer Linear Programming that suggests the composition of vessels, technicians, and maintenance works on a weekly basis. We reflect accessibility to wind turbines based on weather data and loss of power generation using the Jensen wake model to identify downtime cost that vary from time to time. This paper also includes a description of two-stage approach for maintenance planning & detailed scheduling and numeric analysis of the number of vessels and technicians on the O&M cost. Finally, the MILP model could be utilized in order to establish the suitable and effective maintenance planning reflecting domestic situation.
Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV2) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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