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공압용 더블챔버 로터에서 베인개수에 따른 성능특성에 관한 실험적연구 (An Experimental Study of Performance Characteristics on a Double Chamber Rotor Operated by High Pressure Air with Various Vanes)

  • 조종현;최상규;조수용
    • 한국유체기계학회 논문집
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    • 제9권6호
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    • pp.54-62
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    • 2006
  • An experiment about performance characteristics is conducted on a double chamber vane-type rotor. Three different rotors, which have 6, 8 and 9 vanes, are applied to the driver and various lift holes at the rear plate are used to increase the effective vane height. The inner diameter of a double chamber cylinder is ${\phi}27mm$, and the length of the cylinder is 65 mm. The maximum offset length between the rotor outer surface and the cylinder inner surface is 4.5 mm. In this study, specific output torques and powers are measured, and also noise and vibration are measured at the real operating situation. The operating torque on the double chamber is increased to 17% compared to the operating torque obtained at the single chamber which has the same size. The experimental results of noise and vibration show that the operating sound and vibration are directly related to the operating power generated by the double chamber rotor.

에어비앤비(Airbnb) 웹 로그 데이터를 이용한 고객 행동 예측 (Consumer behavior prediction using Airbnb web log data)

  • 안효인;최유리;오래은;송종우
    • 응용통계연구
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    • 제32권3호
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    • pp.391-404
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    • 2019
  • 그동안의 고객 행동에 대한 예측은 주로 고객이 가지는 고정적인 특성을 이용해왔다. 최근에는 점차 고객들의 활동이 오프라인에서 온라인으로 이동하면서 각 고객의 웹 로그를 추적하는 일이 가능해졌다. 그러나 방대한 양의 웹 로그 데이터를 수집할 수 있게 된 반면, 이에 대한 연구는 로그 데이터를 정리하거나 기술적인 특성만을 설명하는 것에 그쳤다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공하는 Airbnb 고객들의 성별, 연령 등의 기본 정보 및 웹 로그가 포함된 데이터셋을 이용하여 첫 숙소 예약까지 걸리는 개인의 의사 결정 시간을 예측하였다. Lasso, SVM, Random Forest, XGBoost 등 다양한 방법론을 활용하여 최적의 모형을 찾고, 웹 로그 데이터의 유무에 따른 예측 오차를 비교하여 웹 로그의 효용성을 확인하였다. 결과적으로 오분류율이 약 20%로 낮은 랜덤 포레스트 분류모형을 최적모형으로 선택하였다. 또한, 웹 로그 데이터를 이용하여 고객 개개인의 행동을 예측한 결과 사용하지 않은 경우와 비교해 예측의 정확도가 최대 두 배 더 높아진 것을 확인할 수 있었다.