• The Korean Journal of Rheology
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.56-67
• /
• 1991

압출공정에서 발생하는 전달현상을 이해하기 위하여 싱글-스크류 압출기에서의 비 뉴톤성 유체의 비등온유동에 대한 수치해석을 위한 유한요서법(FEM)을 개발하였다. FEM 은 준-3차원 물리적 모델을 기본으로 하였고 온도분포해석을 위하여 전진방법을 도입하였 다. 본 연구에서 도입한 수치해석적 모델과 더 간단한 준-2차원 모델을 온도분포의 예측에 관하여 초점을 맞추어서 비교 하였다. 압출기의 내부채넬에서 순환유동이 온도분포에 미치 는 영향의 중요성이 강조되었다. 순환유동의 효과를 파악하기 위하여 유한 요소식에서 순환 과 관련된 대류항을 빼도록 유한요소 프로그램을 개조 하였고 개발된 원래의 프로그램과 개 조된 프로그램의 해석을 수행한후 해석결과 중에서 특히 온도분포에 있어서의 차이점을 비 교하였다. 이로부터 간단한 준-2차원 모델은 순환효과를 무시했기 때문에 속도분포의 예측 에서는 별문제가 없으나 온도분포의 예측에 있어서는 크게 잘못될 수 있음을 알수 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 1999.07a
• /
• pp.38-38
• /
• 1999

KSTAR(Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) 핵융합 실험 장치의 진공용기 및 진공용기 내부의 플라즈마 대향 부품들은 초고진공 (5$\times$10-9 Torr)의 달성을 위해 진공용기 내부의 이물질(H2, H2O, CO, CO2, CH4 등) 제거를 목적으로 SS316LN인 진공용기는 25$0^{\circ}C$, 탄소 물질인 플라즈마 대향부품은 35$0^{\circ}C$ 정도까지 가열(이하 베이킹)할 필요성이 있다. 이 가열방법으로 고온 질소가스를 진공용기 이중벽 사이로 흘려주는 방식과 코일에 저주파 교류전류를 흘려 진공용기를 유도가열하는 방식이 고려되고 있는데, 유도가열방식은 최대 유도 전력이 70kW 정도로 실제 베이킹에 필요한 열량을 공급하는데 있어 적잖이 부족하며 또 국부적인 가열 특성으로 인하여 KSTSR의 베이킹 방식은 전자의 가열방식을 우선적으로 채택하고 있다. 본 논문에서는 0-차원 해석을 통하여 진공용기와 플라즈마 대향 부품들에 대한 베이킹 계획을 결정하고 이를 만족시키기 위해 투입해야 할 열량을 직선적으로 증가하는 온도 곡선에서 각 부분의 온도 상승률을 다르게 설정한 세 경우와 F-자 형태로 변화하는 온도 곡선의 경우에 대해 각각 적용하여 시간에 따른 필요열량을 비교.검토하였으며, 이를 근거로 안정적인 베이킹 계획을 선정하였고 이 베이킹 계획의 실현을 위해 투입해야 할 고온 질소가스의 유량과 온도 도달시간까지 매 시간에서의 가스온도를 산출하였다. 토러스 형상의 토카막 진공용기와 플라즈마 대향 부품 및 다층단열재에 대한 해석 모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.

• Applied Chemistry for Engineering
• /
• v.31 no.5
• /
• pp.520-525
• /
• 2020

In this study, we developed a machine learning-based model for predicting the production stage temperature of distillation process. It is necessary to predict an accurate temperature for control because the control of the distillation process is done through the production stage temperature. The temperature in distillation process has a nonlinear complex relationship with other variables and time series data, so we used the recurrent neural network algorithms to predict temperature. In the model development process, by adjusting three recurrent neural network based algorithms, and batch size, we selected the most appropriate model for predicting the production stage temperature. LSTM₁₂₈ was selected as the most appropriate model for predicting the production stage temperature. The prediction performance of selected model for the actual temperature is RMSE of 0.0791 and R² of 0.924.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.13 no.11
• /
• pp.143-151
• /
• 1996

Structural reaction injection molding을 이용한 복합재료의 제품 셩형을 위한 모델링 전략을 설명하였다. 사용된 모델은 두 평행한 원판형 mold에 있는 불 균일한 온도조건의 fiber preform을 통과하는 reactive srsin의 방사형 유동을 시뮬레이션 한다. 이러한 모델은 중요한 작동인자와 공정인자(주입온도, mold의 온도, 유량, cavity의 두께와 섬유의 조밀도)등이 유동속도, 변화(monomer, radical, inhibitor) 및 온도분포 등에 미치는 영향을 예견한다. 열전달과 질량전달 및 화학반응을 고려하여 모델을 개발하였다. 중요한 공정인자를 평가하기 위한 효울적인 공정창( process window)을 제공하는데 본 연구의 목적을 두었다. 2차원적인 Lagrangian 방식에 1차원적인 유동과 제한적인 2차원 열전달을 가정하여 모델을 유도하였고, 방정식은 implicit difference scheme에 의해 전개하였다. 이 모델은 Gonzalez-Romero의 실험 결과와 비교함에 의해 확인되었고, 실험결과가 잘 일치함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.180.2-181
• /
• 2003

벼는 미립내부의 온도 및 함수율의 차이에 의해 열응력 및 수분차에 의한 응력이 발생하게 되며, 응력이 과대하게 발생되면 낟알이 금이 가는 동할이 발생하게 된다. 동할은 주로 건조과정 또는 건조후에 주로 발생하게 되는데 벼의 품질에 가장 중요한 지표로서 동할이 발생되면 저장성이 저하되며, 도정시 싸라기가 증가하여 도정수율에도 많은 손실을 가져오게 된다. 본 연구는 함수율 20.01, 21.80 및 22.80%(w.b.) 3수준에 대하여 40.4, 50.0 및 60.9$^{\circ}C$ 3수준의 건조온도와 노출시간 5 ~ 120분 동안에 벼의 동할에 미치는 영향을 구명하고, 동할 예측모델을 개발하는데 목적이 있다. 초기 함수율이 낮고 건조온도가 높을수록 노출시간이 경과할수록 동할은 증가하는 것으로 나타났다. 건조온도 40.4$^{\circ}C$에서는 노출 100분전까지는 동할율이 2%이상 발생하지 않는 것으로 나타났으며, 건조온도 50.$0^{\circ}C$와 60.9$^{\circ}C$에서는 함수율 20.0%(w.b.)의 경우 27분 및 11분 노출했을 때 동할율이 2%이상 발생하였다. 동할 실험치를 실험모델에 적합시켜 다중회귀분석 프로그램을 이용하여 실험상수를 결정하였다. 실험모델의 결정계수는 모든 온도에서 0.9이상으로 높게 나타났으며, RMSE는 40.4$^{\circ}C$에서는 0.2230, 50.$0^{\circ}C$에서는 2.4975로 나타났다. 또한, 60.9$^{\circ}C$에서는 77813로 이는 동할 실험치가 0 ~ 100 사이의 값임을 고려할 때 허용 가능한 수준으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.351-354
• /
• 2018

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.153-164
• /
• 1998

본 연구는 양생온도의 영향에 따른 콘크리트의 장기강도 예측식을 개발하고, 기존에 보고된 데이터를 이용하여 제안식의 신뢰성을 검증하기 위한 것이다. 제안식은 반응률상수 모델을 이용하였으며, 콘크리트의 장기강도에 영향을 미치는 인자로 양생온도에 따른 확산장벽의 효과를 고려하였다. 제안식을 검증하기위하여 각각의 데이터를 28일 상대강도의비로바꾸어 -0.6~59.7$^{\circ}C$ 범위의 8개의 평균 양생온도에 대해서 회귀분석하였다. 회귀분석을통해 제안식의 온도 영향계수인 반응율상수, 한계강도, 반응지수를 양생온도에 따른 함수식으로 표현하였다. 제안식은 기존의모델식에 비해 신뢰성이 높았으며, 초기재령에서는 기존의 모델식등과 큰 차이를나타내지 않았으나 장기재령으로 갈수록 제안식의 정확도가 크게 높아짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1996.10a
• /
• pp.194-197
• /
• 1996

냉장실의 온도분포의 추정은 냉장고의 과냉현상 방지, 운전효율 향상을 위해 필요할 뿐만이 아니라 최근 많은 제품에서 제공하고 있는 집중냉각기능을 실현하는데 있어서도 필수 불가결한 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 냉장실내 온도분포추정에 있어서의 문제점을 개관하고, 온도분포추정을 위한 퍼지불감대(Fuzzy Dead Zone)를 갖는 퍼지동정모델(Fuzzy Identification Model)을 제안한다. 또한, 얻어진 모델을 이용하여 냉장실내 온도센서의 최적위치에 관하여 고찰한다.

• Journal of the Korean earth science society
• /
• v.23 no.8
• /
• pp.676-682
• /
• 2002

The concept of sensible temperature in winter is an attempt to quantify the sensation of cold by dry-bulb temperature combined with wind speed. Siple-Passel’s windchill equivalent temperature originated in experiments that are not conformable to various human conditions. Therefore, many investigators have found the flaws which are listed. Steadman’s model is based on the concept of thermal equilibrium and more sound and more representative of human conditions. But no classifications exist for Steadman’s windchill equivalent temperature, yet. The JAG/TI-model which was developed by US and Canada is more accurate, easy to understand and reflects human beings by conducting experiments using human volunteers but didn't take into account solar radiation, wet condition and physical state of the individual. Because of individual differences in people’s age, activity, health, metabolic rate, etc., no experimental evidence exists to suggest whether Siple-Passel’s, Steadman’s and JAG/TI-model’s windchill equivalent temperature is more applicable to the majority of people. Therefore we need the windchill model which is best applicable to Korean Army.

• Korean Journal of Food Science and Technology
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.325-331
• /
• 1990

The most important factors in the cooking process which is a main process in the sausage manufacture are cooking temperature and relative humidity. In order to design energy efficient processes in cooking, accurate data for the process parameters are necessary. Therefore, texture profiles were analysed and weight losses were measured at different process conditions of the forementioned factors and at different sizes of sausage, The prediction model for the sausage cooking time was then developed by the SPSS computer program The models were developed as a function of cooking temperature, relative humidity and the diameter of sausage by analyszing the scattergram. Then the model obtained could predict the values within 2.5% error. The higher temperature and relative humidity are the less changes of weight during sausage cooking. As the results of measuring physical properties, the values of hardness and cohesiveness at different temperatures and humidities were so much changed, while the values of elasticity and chewiness had little differences.