밸브는 유량과 압력 조절 등의 중요한 역할을 수행하며, 적절한 밸브 사이즈와 유형 선택이 필요하다. Engineering Procurement Construction (EPC) 산업에선 밸브 사이즈 계수(Cv)의 수식적 계산을 바탕으로 사이즈와 유형을 선정해왔으나 이러한 방식은 전문가의 많은 시간과 비용이 요구되어 비효율적이다. 본 연구는 이를 해결하기위해 머신 러닝기법을 이용한 밸브 사이즈 및 유형 예측 모델을 개발하였다. Artificial neural network (ANN), Random Forest, XGBoost, Catboost의알고리즘을 적용하여 모델들을 개발하였으며, 평가 지표로는 사이즈 예측에는 Normalized root mean squared error (NRMSE)와 R2를, 종류 예측에는 F1 score를 적용하였다. 또한, 유체 상에 따른 영향을 확인하고자 유체 전체, 액체, 기체, 스팀의 4개의 데이터 세트로 사례 연구를 진행하였다. 연구 결과, 사이즈의 경우 전체, 액체, 기체에선 Catboost(R2기준, 전체: 0.99216, 액체: 0.98602, 기체: 0.99300. NRMSE 기준, 전체: 0.04072, 액체: 0.04886, 기체: 0.03619)가, 스팀에선 Random Forest가(R2: 0.99028, NRMSE: 0.03493) 가장 뛰어난 모델임을 확인하였다. 종류의 경우 Catboost가 모든 데이터에서 가장 높은 성과를 제시하였다(F1 score 기준, 전체: 0.95766, 액체: 0.96264, 기체: 0.95770, 스팀: 1.0000). 본 연구에서 제안한 모델들을 적용할 경우, 주어진 조건에 따른 밸브 선택을 도와 의사결정 속도를 높여줄 것으로 기대된다.
최근 하천의 유동 및 하상 자료를 광범위한 영역에서 신속하게 계측할 수 있는 전자기파 기반의 수리계측기기들이 등장하여 하천의 특성을 이해하는 방식을 전통적인 수치모델링을 통한 방식으로부터 자료만을 활용하는 방식으로 전환되고 있다. 본 논문은 최신 관측기기로 초음파유속계(ADCP), 이미지 유속계(LSPIV), 복수빔 음파수심계(MBES), 공중 전파수심계(ABL) 의 관측 방식과 적용 사례를 보여준다. 그리고 관측된 2차원 혹은 3차원의 유동 및 하상 자료를 GIS에 기반하여 상호 연계하고 저장하여 하천의 시공간적인 변화를 추적할 수 있게 하는 하천정보화시스템의 구축방안을 제시한다.
Industrial processes are normally operated by skilled humans who have the cumulative and logical information about the system. Fuzzy control has been investigated for many application. Intelligent control approaches based on fuzzy logic have a chance to include human thinking. This paper represents modeling approach based upon operators knowledge without mathematical model of the system and optimize the controller. The experimented system is constructed for sending a ball to the goal position using wind of two DC motors in the predefined path. A vision camera to mimic human eyes detects the ball position. The system used in this experiment could be hardly modeled by mathematical methods and ould not be easily controlled by conventional manners. The controller is designed based on the input-output data and experimental knowledge obtained by trials, and optimized under the predefined performance criterion. And this paper shows the data adaptation for changeable operating condition. When the system is driven in the abnormal condition with unconsidered noise, the new optimal operating parameters could be defined by adjusting membership functions. Thus, this technique could be applied in industrial fields.
Gholamzadeh, Z.;Bavarnegin, E.;Rachti, M.Lamehi;Mirvakili, S.M.;Dastjerdi, M.H.Choopan;Ghods, H.;Jozvaziri, A.;Hosseini, M.
Nuclear Engineering and Technology
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제50권1호
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pp.151-158
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2018
The neutron powder diffractometer (NPD) is used to study a variety of technologically important and scientifically driven materials such as superconductors, multiferroics, catalysts, alloys, ceramics, cements, colossal magnetoresistance perovskites, magnets, thermoelectrics, zeolites, pharmaceuticals, etc. Monte Carlo-based codes are powerful tools to evaluate the neutronic behavior of the NPD. In the present study, MCNPX 2.6.0 and Vitess 3.3a codes were applied to simulate NPD facilities, which could be equipped with different optic devices such as pyrolytic graphite or neutron chopper. So, the Monte Carlo-based codes were used to simulate the NPD facility of the 5 MW Tehran Research Reactor. The simulation results were compared to the experimental data. The theoretical results showed good conformity to experimental data, which indicates acceptable performance of the Vitess 3.3a code in the neutron optic section of calculations. Another extracted result of this work shows that application of neutron chopper instead of monochromator could be efficient to keep neutron flux intensity higher than $10^6n/s/cm^2$ at sample position.
Objective: The goal of this study was to investigate the effects of early childhood teachers' current working conditions such as welfare and wages, working hours, ECEC center's environmental characteristics, and parental involvement and community engagement on the professionalism of teachers. Method: A total of 988 respondents participated in the nationwide online survey. The data were analyzed by correlation analysis and structual equation modeling. Results: First, there were no statistically significant direct effects of ECEC teachers' working conditions on teacher professionalism. Second, there were significant direct effects of teacher efficacy and well-being on teacher professionalism. Third, there were significant indirect effects of teachers' working conditions on their professionalism, via efficacy and well-being, linking the impact of working conditions and the professionalism of teachers. Conclusion/Implication: The results of this structural model imply that policy input for teacher welfare, wage increases, and the enhancement of teachers' well-being and efficacy are valid and significant for the professional development of ECEC teachers. These results provide the data-driven evidence for the importance of welfare and socio-cognitive approaches for teachers.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.237-249
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2021
Indonesia has successfully increased its ranking to 40th place in the 2019 Travel & Tourism Competitiveness Index. While tourism has become the country's second largest foreign exchange contributor, there is no existing competitive advantage model for Indonesian tourist destinations. The purpose and novelty of this study is to develop and formulate a competitive advantage model for Indonesia's tourism industry. The model will be based on the supply-side perception analysis of competitiveness indicators from Bali and five designated super-priority destinations in Indonesia. This model is expected to become a guideline for policymakers to design an effective and focused strategy. Data were obtained from in-depth interviews with, and questionnaires given to, 62 qualified industry players from the public and private sectors. This data-driven approach builds a relationship between competitiveness indicators and competitive advantages using a combination of importance-performance analysis and confirmatory factor analysis, thereby leveraging these advantages to generate a strategic model to compete in the international tourism industry. This would also be the first study to use this method in defining the competitive advantage of a destination. Using structural equation modeling, the study found that there are 54 indicators representing twelve dimensions of competitive advantages with good fit criteria.
Mee Qi Siow;Mu Moung Cho Han;Yu Na Lee;Seon Yeong Yu;Mi Jin Noh;Yang Sok Kim
스마트미디어저널
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제12권10호
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pp.38-46
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2023
Farming activities are transforming from traditional skill-based agriculture into knowledge-based and technology-driven digital agriculture. The use of intelligent information and communication technology introduces the idea of smart farming that enables farmers to collect weather data, monitor crop growth remotely and detect crop diseases easily. The introduction of Plantix, a pest and disease management tool in the form of a mobile application has allowed farmers to identify pests and diseases of the crop using their mobile devices. Hence, this study collected the reviews of Plantix to explore the response of the users on the Google Play Store towards the application through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. Results indicate four latent topics in the reviews: two positive evaluations (compliments, appreciation) and two suggestions (plant options, recommendations). We found the users suggested the application to additional plant options and additional features that might help the farmers with their difficulties. In addition, the application is expected to benefit the farmer more by having an early alert of diseases to farmers and providing various substitutes and a list of components for the remedial measures.
Under ordinary atmospheric circumstances, the gravimetric technique was used to measure the solubility of L-cysteine (L-Cys) and L-alanine (L-Ala) in various solvents, including methyl alcohol, ethyl acetate, and mixtures of the two, in the range o 283.15 K to 323.15 K. Both individual solvents and their combinations showed a rise in the solubility of L-Cys and L-Ala with increasing temperature, according to the analyzed data but when analyzed at a constant temperature in the selected mixed solvents, the solubility declined with decreasing of initial mole fractions of methyl alcohol. To further assess, the relative utility of the four solubility models, we fitted the solubility data using the Jouyban-Acree (J-A), van't Hoff-Jouyban-Acree (V-J-A), Apelblat-Jouyban-Acree (A-J-A), and Ma models followed by evaluation of the values of the RAD information criteria and the RMSD were. The dissolution was also found to be an entropy-driven spontaneous mixing process in the solvents since the thermodynamic parameters of the solvents were determined using the van't Hoff model. In order to support the industrial crystallization of L-cysteine and L-alanine and contribute to future theoretical research, we have determined the experimental solubility, correlation equations, and thermodynamic parameters of the selected amino acids during the dissolution process.
Objectives: Online grocery shopping has gained traction with the digital transformation of retail. This study constructs a behavioral model combining values, attitudes, and reasons for behavior-specifically, facilitators and resistance-to provide a more novel discussion and further understand the relative influences of the various factors affecting continuance intention in online grocery shopping. Methods: Data were collected through an online questionnaire from consumers who had engaged in online grocery shopping during the past month in Seoul, Korea. All collected data were analyzed using descriptive analysis, and model validation was performed using partial least squares structural equation modeling. Results: Continuance intention is primarily driven by facilitative factors (compatibility, relative advantage, and ubiquity). Attitude can also positively influence continuance intention. Although resistance factors (price, tradition, and risk) do not significantly affect continuance intention, they negatively affect attitude. Values significantly influence consumers' reasoning processes but not their attitude. Conclusions: These findings explain the key influences on consumers' online grocery shopping behavior in Seoul and provide additional discussion and literature on consumer behavior and market management. To expand the online grocery market, consumers should be made aware of the potential benefits of the online channel; the barriers they encounter should be reduced. This will help sustain online grocery shopping behavior. Furthermore, its positive impact on attitude will further strengthen consumers' continuance intention.
The statistical measures of the coastal environmental data are used in a variety of statistical inferences, hypothesis tests, and data-driven modeling. If the measures are biased, then the statistical estimations and models may also be biased and this potential for bias is great when data contain some outliers defined as extraordinary large or small data values. This study aims to suggest more robust statistical measures as alternatives to more commonly used measures and to assess the performance these robust measures through a quantitative evaluation of more typical measures, such as in terms of locations, spreads, and shapes, with regard to environmental monitoring data in the Busan coastal sea. The detection of outliers within the data was carried out on the basis of Rosner's test. About 5-10% of the nutrient data were found to contain outliers based on Rosner's test. After removal (zero-weighting) of the outliers in the data sets, the relative change ratios of the mean and standard deviation between before and after outlier-removal conditions revealed the figures 13 and 33%, respectively. The variation magnitudes of skewness and kurtosis are 1.36 and 8.11 in a decreasing trend, respectively. On the other hand, the change ratios for more robust measures regarding the mean and standard deviation are 3.7-10.5%, and the variation magnitudes of robust skewness and kurtosis are about only 2-4% of the magnitude of the non-robust measures. The robust measures can be regarded as outlier-resistant statistical measures based on the relatively small changes in the scenarios before and after outlier removal conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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