• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.38 no.12
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• pp.51-60
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• 2009

본 연구에서는 착상 조건 하에서 열교환기 휜의 열전도를 고려하여 휜 표면에서의 착상 거동을 예측하기 위하여 수학적 모델을 제시한다. 이 때, 공기측은 착상 현상에 대한 3차원 유동 변화의 영향을 고려한다. 서리층 두께에 대한 해석 결과는 실험 결과를 최대 10% 오차 내에서 잘 예측한다. 유동에 수직한 방향(z-dir.)의 서리층 두께 성장은 휜의 열전도에 의해 휜 바탕 근처에서 활발하고, 휜 끝으로 갈수록 지수함수적으로 둔화된다. 휜의 열전도를 고려한 경우에 비해 휜의 표면온도가 일정한 조건에서 서리층 두께는 최대 2배, 열전달량은 평군 10% 정도 과대 예측한다. 따라서, 열교환기 휜에서의 착상 거동을 정확하게 예측하기 위해 착상 모델 해석 시 휜의 열전도를 고려해야 한다. 휜의 열전도 고려 유무에 따른 착상 거동의 차이를 보완하기 위해 열전달량에 대한 등가온도를 산출하며, 이를 근거로 무차원 등가 온도 상관식을 도출한다.

• Journal of Korea Foundry Society
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• v.43 no.6
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• pp.279-285
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• 2023

In order to predict the mechanical properties of ductile cast iron heat treated in an intercritical temperature range, samples machined from cast iron with a tensile strength of 450 MPa were heat-treated at various intercritical temperatures and air-cooled, after which a microstructural analysis and Brinell hardness test were conducted. As the heat treatment temperature was increased in the intercritical temperature range, the ferrite fraction in the ductile cast iron decreased and the pearlite fraction increased, whereas the nodularity and nodule count did not change considerably from the corresponding values in the as-cast condition. The Brinell hardness values of the heat-treated ductile cast iron increased gradually as the heat treatment temperature was increased. Based on the measured alloy composition, the fraction of each stable phase and the hardness model from the literature, the hardness of the ductile cast iron heat treated in the intercritical temperature range was calculated, showing values very similar to the measured hardness data. In order to check whether it is possible to predict the hardness of heat-treated ductile cast iron by using the phase fraction obtained from thermodynamic calculations, the volumes of graphite, ferrite, and austenite in the alloy were calculated for each temperature condition. Those volume fractions were then converted into areas of each phase for hardness prediction of the heat-treated ductile cast iron. The hardness values of the cast iron samples based on thermodynamic calculations and on the hardness prediction model were similar within an error range up to 27 compared to the measured hardness data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.11
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• pp.349-356
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• 2020

The heat release rate (HRR) and fire growth rate of fire for the solid combustibles consisting of multi-materials was measured through the ISO 9705 room corner test, and the computational analysis in a closed compartment was performed to simulate a fire using the heat release rate prediction model provided by a Fire Dynamics Simulator (FDS). The method of predicting the heat release rate provided by the FDS was divided into a simple model and a pyrolysis model. Each model was applied and computational analysis was performed under the same conditions. As the solid combustible consisting of multi-materials, a cinema chair composed mostly of PU foam, PP, and steel was selected. The simple model was over-predicted compared to the predicted heat release rate and fire growth rate using the pyrolysis model in a closed compartment.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2000.06a
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• pp.19-24
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• 2000

밀폐된 실내에서 화재현상을 예측하기 위한 해석 방법은 Zone 모델과 Field 모델로 대별된다. Zone 모델은 상부층과 하부층의 온도, 시간에 따른 연기층의 높이 등을 실험값을 대입한 간단한 대수식으로 계산하여, 계산이 간편한 장점이 있으나 각 위치에 대한 온도와 유속을 구할 수 없다. (중략)

• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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• 1996.03a
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• pp.111-125
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• 1996

본 연구에서는 평판형 모듈 설계의 최적화를 목적으로 원액 흐름 조건에 따른 모듈내 원액 온도 및 유속 분포를 예측할 수 있는 모델식을 확립하고 전산모사(simulation)를 통해 흐름 조건들이 온도 분포에 끼치는 영향들을 조사하였으며 이들의 결과를 모듈설계에 반영하고자 하였다. 확립된 모델식의 타당성을 확인하기 위하여 최소한의 실험을 행하여 실험치와 모델치를 비교하였다. 또한 개발된 새로운 구조를 지니는 평판형 막모듈에 상용화된 막과 국내에서 개발된 막을 장착하여 모듈 내에서의 온도감소 현상을 실험적으로 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.339-341
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• 2024

본 논문에서는 전기 자동차 배터리 팩 설계에서 성능 예측을 위해 전산유체해석 및 Long Short-Term Memory (LSTM)를 활용한다. 두 계산 모두의 예측이 상당한 유사성을 나타내며, 전산유체해석은 시스템 유체 역학을 고려한 상세한 물리 모델을 제공하고, LSTM은 시계열 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델로 효과적으로 패턴을 파악, 향후 온도 상승을 예측한다. 결과는 두 접근 모두가 효과적인 예측을 제공하며 향후 전기 자동차 배터리 팩 설계 및 최적화에서 종합적인 접근의 필요성을 강조한다. 특히, LSTM 기반 예측에 소요되는 시간은 계산 유체 역학의 약 25%로, 약 일주일 정도로 빠르게 확인 가능하다. 이는 현대 산업 환경에서 시간적 효율성이 중요한 측면을 강조하며, 계산 유체 역학의 상세한 물리 모델링과 LSTM의 빠른 예측 속도를 결합한 설계 방법론을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.323-326
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• 2020

태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.9 no.3 s.32
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• pp.431-440
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• 1997

The paper describes a theoretical model for the prediction of bridge temperatures from meteorological data measured at bridge site and local meteorological center together with existing finite element heat transfer theory and solar radiation transfer theory to determine the time dependent temperature distribution of bridge. In this analytical model, the most adequate equation for the calculation of solar radiation on the bridge surface, which is dominant in day time is described based on the results of several experimental studies for the solar energy. The validity of this model is tested against field data obtained from long term experimental program on Sadang Viaduct in Seoul. Also, this paper describes the linear correlation between design variables and meteorological data to establish analytical criteria for the prediction of the average temperature, which are responsible for the longitudinal deformation of the bridges and of the vertical differential temperature profiles. which are responsible for the bending deformations from the long term experimental results.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.17-20
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• 2004

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.115-118
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• 2006

빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.