신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.
Micro-alloyed steels(MA steels) for cold forging was developed to replace the usual quenched and tempered steel. MA steels have several advantages over the conventional quenched and tempered carbon steels. First of all, energy consumption could be lowered due to the elimination of spherodizing annealing and quenching/tempering heat treatment. Also, bending during quenching could be avoided when MA steels are applied for manufacturing of long fastener parts. However, larger amount of load is exerted on the dies compared than in the case of conventional mild steels, which might lead to the earlier fracture of dies, when MA forging steels are applied in forging practice. Therefore, die lift could be a critical factor to determine whether HA forging steels could be widely applied in cold forging practice. In the present study, authors have investigated the forging characteristics of non-heat treated micro-alloyed steel by using a series of experimental and numerical analyses. Firstly, microstructural features and its effect on the deformation behavior have been studied. Numerical analysis has been done on the forging of guide rod pin to investigate for the optimization of forging process and die stress prediction.
Recently, microgrid (MG) has been proposed as one of the most critical solutions for various energy problems. For the optimal and economic operation of MGs, it is very important to forecast the load profile. However, it is not easy to predict the load accurately since the load in a MG is small and highly variable. In this paper, we propose an artificial neural network (ANN) based method to predict the energy use in campus buildings in short-term time series from one hour up to one week. The proposed method analyzes and extracts the features from the historical data of load and temperature to generate the prediction of future energy consumption in the building based on sparsified K-means. To evaluate the performance of the proposed approach, historical load data in hourly resolution collected from the campus buildings were used. The experimental results show that the proposed approach outperforms the conventional forecasting methods.
The muscular-skeletal disorders that have become a major issue recently in Korean industrial safety area are mainly caused by manual material handling task. The objective of this study is to provide scientific data for the establishment of work safety standard for Korean workers through the experiments of lifting task under various conditions, in order to prevent the muscular-skeletal disorders in the industrial work site. This study used the psychophysical approach to determine the maximum acceptable weight(MAWL) for seven young male subjects, and used isometric and isoinertial strength variables as predictors to develop prediction models. Also, the oxygen consumption, heart rate, and RPE were measured or recorded while subjects were lifting their MAWL. Three different lifting frequencies(1, 3, 5lifts/min) with two lifting range from floor to knuckle height and knuckle to shoulder height for one hour's work shift using free style lifting technique were studied. These results may not only provide scientific data in establishing the safety standards for Korean workers' lifting tasks, but also contribute preventing the rapidly increasing muscular-skeletal disorders lately on the industrial site.
Tiwari, Kunal;Hariharan, K.;Rameesha, T.V.;Krishnankutty, P.
Ocean Systems Engineering
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v.10
no.3
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pp.333-357
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2020
International Maritime Organisation (IMO) regulations insist on reduced emission of CO2, noxious and other environmentally dangerous gases from ship, which are usually let out while burning fossil fuel for running its propulsive machinery. Contrallability of ship during sailing has a direct implication on its course keeping and changing ability, and tries to have an optimised routing. Bad coursekeeping ability of a ship may lead to frequent use of rudder and resulting changes in the ship's drift angle. Consequently, it increases vessels resistance and also may lead to longer path for its journey due to zigzag movements. These adverse effects on the ship journey obviously lead to the increase in fuel consumption and higher emission. Hence, IMO has made it mandatory to evaluate the manoeuvring qualities of a ship at the designed stage itself. In this paper a numerical horizontal planar motion mechanism is simulated in CFD environment and from the force history, the hydrodynamic derivatives appearing in the manoeuvring equation of motion of a ship are estimated. These derivatives along with propeller thrust and rudder effects are used to simulate different standard manoeuvres of the vessel and check its parameters against the IMO requirements. The present study also simulates these manoeuvres by using numerical free running model for the same ship. The results obtained from both these studies are presented and discussed here.
Kim, Jun Kon;Lee, Kwang Yeong;Lee, Chan;Kil, Hyun Gwon;Chung, Kyung Ho;Hwang, Sang Moon
The KSFM Journal of Fluid Machinery
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v.17
no.2
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pp.48-53
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2014
A low-noise regenerative blower is developed for fuel cell application by combining the FANDAS-Regen code and design optimization algorithm under several performance constraints for flow capacity, static pressure, efficiency and power consumption. The optimized blower design model is manufactured with some impeller modification based on low noise design concept and tested by using aerodynamic performance chamber facility and narrow-band noise measurement apparatus. The measured results of the optimized blower satisfy the performance requirements and are also compared favorably with the FANDAS-Regen prediction results within a few percent relative error. Furthermore, the present study shows the remarkable noise reduction by 26 dBA can be achieved through design optimization and low noise design concept.
Park, Dea-Young;Jeong, Yang Guen;Choi, Sun Mi;Byun, Jea Young;Choi, Won-Sik
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.1
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pp.18-29
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2015
This paper presents a feasibility study of a fresh air load reduction system by using an underground double floor space. The system was introduced into a real building and was examined by the field measurement. Judging from the measurements during three years(1999~2001), the state of the system operation was very stable through this period and it was clear that the system contributes to reduction of energy consumption for air-conditioning. Futhermore, a simulation model used the simple heat diffusion equation was developed to simulate its thermal characteristics and performances. The simulations resulted in air temperature in good agreement with the measurements. Also, from the result of numerical analysis, it is clear that the amount of heat supply by using this system is more than the amount of energy loss to the room above it. Therefore, it is concluded that this systems is very useful and the proposed numerical model can be used for the prediction of system thermal performance.
The purpose of this study was to investigate the characteristics of pre-service primary teachers' justifying their hypotheses about the brightness of electric bulbs. They conducted their experiments and wrote their experimental results and ideas on their worksheets. The worksheets for generating and evaluating scientific hypothesis were analyzed. Most of them generated the consumption hypothesis and designed the experiments to confirm their hypotheses or directly measure without the change of experimental conditions. The responses for valid experimental designs were $74\%$ of total responses. The $62\%$ of total responses was valid prediction for experimental results. The $60\%$ of pre-service teachers described the experimental results correctly. But other teachers described the biased results or inappropriate results. The $54\%$ of them refuted hypotheses and the $36\%$ confirmed their hypotheses. The theory-based responses were $51\%$ and the evidence-based responses were $47\%$. The $64\%$ of them proposed the possibility of the alternative hypothesis after testing their hypotheses. This study also discussed the implications of these findings for teaching and Loaming in science education.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.2
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pp.71-77
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2015
Upcoming ground-breaking applications for always-on tiny interconnected devices steadily demand two-fold features of processor cores: aggressively low power consumption and enhanced performance. We propose implementation of a novel superscalar low-power processor core with a low supply voltage. The core implements intra-core low-power microarchitecture with minimal performance degradation in instruction fetch, branch prediction, scheduling, and execution units. The inter-core lockstep not only detects malfunctions during low-voltage operation but also carries out software-based recovery. The chip incorporates a pair of cores, high-speed memory, and peripheral interfaces to be implemented with a 65nm node. The processor core consumes only 24mW at 350MHz and 0.68V, resulting in power efficiency of $80{\mu}W/MHz$. The operating frequency of the core reaches 850MHz at 1.2V.
We have investigated the correlation analysis between global temperature anomaly and two main factors: geomagnetic activity (aa index) of Earth external factor and CO2 of Earth internal factor. For this, we used NOAA Global Surface Temperature anomaly (Ta) data from 1868 to 2015. The aa index indicates the geomagnetic activity measured at two anti-podal subauroral stations (Canberra Australia and Hartland England) and the CO2 data come from historical ice core records and NOAA/ESRL data. From the comparison between (Ta) and aa index, we found several interesting things, First, the linear correlation coefficient between two parameters increases until 1985 and then decreases rapidly. Second, the scattered plot between two parameters shows a boundary of the correlation tendency (positive and negative correlation) near 1985. A partial correlation of (Ta) and two main factors (aa index, CO2) also shows that the geomagnetic effect (aa index) is dominant until about 1985 and the CO2 effect becomes much more important after then. These results indicate that the CO2 effect become very an important factor since at least 1985. For a further analysis, we simply assume that Ta = Ta(aa)+Ta(CO2) and made a linear regression between (Ta) and aa index from 1868 to 2015. A linear model is then made from the linear regression between energy consumption (a proxy of CO2 effect) and Ta-Ta(aa) since 1985. Our results will be discussed in view of the prediction of global warming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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