FDM 3D printers have become widespread, and investment in the 3D printer industry is increasing. Therefore, many 3D printers are released and the functions of products are emphasized. However, to lower unit prices, open-type 3D printers are sold in kit form, and their performance is very low. If the 3D printer has many heat sources and is sealed, there is the possibility that the main accessories (the main board, power supply, and motor) will be damaged by trapped heat. At the same time, if the ambient temperature is low due to the properties of the material, the output quality deteriorates. In this study, we analyzed the temperature rise of the main accessories and the quality of the output by the heat bed when a chamber was added to an open-type 3D printer. We also compared the quality of the output due to the air flow with the temperature rise of the main accessories. Moreover, we found the optimal value. As a result of the quality analysis, it was finally confirmed that the case with the chamber at $95^{\circ}C$ was the best for the printing condition. In addition, in the absence of the chamber, the bending of the specimen was found to be large, and in the case of the chamber, the degree of bending was slightly decreased by 0.05 mm.
One of the most effective countermeasures for mitigating cable vibration is to install mechanical dampers near the anchorage of the cable. Most of the dampers used in the field are so-called passive dampers where their parameters cannot be changed once designed. The parameters of passive dampers are usually determined based on the optimal damper force obtained from the universal design curve for linear dampers, which will provide a maximum additional damping for the cable. As the optimal damper force is chosen based on a predetermined principal vibration mode, passive dampers will be most effective if cable undergoes single-mode vibration where the vibration mode is the same as the principal mode used in the design. However, in the actual engineering practice, multi-mode vibrations are often observed for cables. Therefore, it is desirable to have dampers that can suppress different modes of cable vibrations simultaneously. In this paper, MR dampers are proposed for controlling multi-mode cable vibrations, because of its ability to change parameters and its adaptability of active control without inquiring large power resources. Although the highly nonlinear feature of the MR material leads to a relatively complex representation of its mathematical model, effective control strategies can still be derived for suppressing multi-mode cable vibrations based on nonlinear modelling, as proposed in this paper. Firstly, the nonlinear Bouc-wen model is employed to accurately portray the salient characteristics of the MR damper. Then, the desired optimal damper force is determined from the universal design curve of friction dampers. Finally, the input voltage (current) of MR damper corresponding to the desired optimal damper force is calculated from the nonlinear Bouc-wen model of the damper using a piecewise linear interpolation scheme. Numerical simulations are carried out to validate the effectiveness of the proposed control algorithm for mitigating multi-mode cable vibrations induced by different external excitations.
정보기술의 활용이 보편화되면서 대중과 연구자 모두 정보 프라이버시 문제에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 문제에 대한 연구가 기하급수적으로 증가하면서 연구결과에 대한 전반적인 이해가 어려워졌다. 이에 따라 과거연구에 대한 체계적인 검토가 요구된다. 본 연구는 정보 프라이버시 연구에 핵심적인 네 가지 연구개념을 두 가지 연구모형으로 설정하고 기존 연구에서 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. TSSEM이라는 정량적 메타분석 기법이 적용되었는데, 이 기법은 MASEM의 한 가지로서 구조방정식모형과 메타분석 기법을 통합하여 분석하는 기능을 제공한다. 분석결과는 위험 중심적 모형이 염려 중심적 모형과 비교하여 보다 높은 모형 적합도를 나타내었다. 본 연구의 결과는 전통적인 염려 중심적 모형의 설명력에 의문을 제시하며, 사용자의 프라이버시 정보 제공의도를 설명하기 위하여 위험 중심적 모형을 고려할 필요가 있다는 점을 시사한다.
Korea has achieved a rapid economic development and with the increase in population and national income and the expansion of social and economic activities, energy consumption has rapidly increased too. Energy consumption per head has constantly increased and currently, power consumption per head is 7.5 times bigger than in 1985. Buildings occupy 25% of total energy consumption and especially, 50% of total energy is consumed for heating and cooling. In this situation, multi-family housing, which has constantly been increased, has an energy saving rate of 1.9%, which is the lowest level and this makes the government's energy policy for sustainable energy system development useless. Besides, energy consumption leads to secondary problems, such as air, water and marine pollution and heat pollution and wastewater/drainage and the increased use of fossil fuel is a fundamental reason for ozone layer destruction and global warming. Therefore, efficient energy consumption plans are required. This study aims to analyze energy performance in each block type of high-rise and diversified multi-family housing that accounts for 60% of all the housing forms, depending on the variations in stories through BIM-based energy simulation. For this study, four representative block types were selected, based on the multi-family floor plan, which is certified for energy performance evaluation and they were applied to the floor plan of a multi-family house that is scheduled to be built. Then BIM modeling was conducted from the fifth story to the 40th story at an intervals of 5 stories and based on the finding, energy characteristics of each block type and energy performance depending on the variations in stories were analyzed. It is considered that this would serve as objective data for block type and block story decision of energy performance-based multi-family housing.
원자력 테러 예방을 위해 기존의 물리 보호 시스템(PPS)를 수정한 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 시스템과 통합된 데이터 마이닝 디자인이 조사됩니다. 원자력 범죄사건에 대해 시뮬레이션 연구에 의해 테러 관련 기관의 네트워킹이 모델링됩니다. 불법 도청 없이 무고한 사람들을 공격하려는 시도와 테러리즘을 정부가 탐지할 필요가 있습니다. 이 연구의 수학적 알고리즘은 테러 사건의 정확한 결과를 제공할 수 없지만, 시뮬레이션을 통해 잠재적 가능성을 얻을 수 있습니다. 본 결과는 시간에 따른 모양 진동을 보여줍니다. 또한 각 값의 빈도를 통합하면 결과의 전환 정도를 알 수 있습니다. 값은 63.125 시간에 -2.61741로 증가합니다. 따라서 테러 가능성은 나중에 가장 높습니다.
On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.
The Fukushima Daiichi accident in 2011 revealed some vulnerabilities of existing Nuclear Power Plants (NPPs) under extended Station Blackout (SBO) accident conditions. One of the key Severe Accident Management (SAM) strategies developed post Fukushima accident is the In-Vessel Retention (IVR) Strategy which aims to retain the structural integrity of the Reactor Pressure Vessel (RPV). RELAP/SCDAPSIM/MOD3.4 is selected to predict the thermal-hydraulic response of APR1400 undergoing an extended SBO. To assess the effectiveness of the IVR strategy, it is essential to quantify the underlying uncertainties. In this work, both the epistemic and aleatory uncertainties are considered to identify the success window of the IVR strategy. A set of in-vessel relevant phenomena were identified based on Phenomena Identification and Ranking Tables (PIRT) developed for severe accidents and propagated through the thermal-hydraulic model using Wilk's sampling method. For this work, a Systems Engineering (SE) approach is applied to facilitate the development process of assessing the reliability and robustness of the APR1400 IVR strategy. Specifically, the Kossiakoff SE method is used to identify the requirements, functions and physical architecture, and to develop a design verification and validation plan. Using the SE approach provides a systematic tool to successfully achieve the research goal by linking each requirement to a verification or validation test with predefined success criteria at each stage of the model development. The developed model identified the conditions necessary for successful implementation of the IVR strategy which maintains the vessel integrity and prevents a melt-through.
Damages by jellyfish are occurring frequently around the world. Among them, accidents caused by jellyfish stings are serious enough to cause death. So we designed a jellyfish blocking net and analyzed its stability to prevent sting caused by jellyfish entering the beach. To this end, the dynamic behavior of the jellyfish blocking net according to the current speed (0.25-1.0 m/s) and the net type (50, 100 and 150 mm) on the upper part of the blocking net was modeled using the mass spring model. As a result of simulations for the model, the horizontal tension (horizontal component of the mooring tension) of the mooring line increased with the decrease in the mesh size on the upper part of the blocking net at all current speeds, but exceeded the holding force at high tides faster than 0.5 m/s and exceeded the holding force at all current speeds at low tide. Therefore, the jellyfish blocking nets showed poor stability overall. The depth of the float line had a little difference according to the upper mesh size and increased lineary proportional to the current speed. However, the float line sank too much to block the incoming jellyfish. These analysis results helped us find ways to improve the stability of the jellyfish blocking net, such as adjusting the length of the mooring line and improving the holding power. Therefore, it is expected that this technology will be applied us various underwater structures to discover the weaknesses of the structures and contribute to increasing the stability in the future.
본 연구에서는 회전익기 통합해석 코드인 CAMRAD II를 이용하여 동축 동회전 로터(적층 로터)의 모델링과 제자리 비행 성능해석을 수행하였다. 본 연구는 주요 설계 변수인 방위각 위상차와 상/하단 로터 사이의 간격을 적절히 고려하여 동축 동회전 로터를 모델링하였으며, 기존 동축 반전 로터의 상단 로터의 토크 값을 동축 동회전 로터의 트림 목표 값으로 이용한 트림 기법 및 동축 반전 로터의 전체 추력 값을 트림 목표 값으로 이용한 트림 기법에서 제자리 비행 성능해석을 각각 수행하였다. 토크 트림 기법을 이용하였을 시 전체 로터의 추력은 -10°의 방위각 위상차에서 1.84% 최대화되었고, 추력 트림 기법을 적용하였을 때에는 전체 로터의 동력은 20°의 방위각 위상차에서 4.53%만큼 최소화되었다. 본 연구를 통하여 전기동력 수직 이착륙기에서 활용될 수 있는 동축 동회전 로터의 제자리 비행 성능이 방위각 위상차의 값에 따라 변화될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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