In this study, condensation heat transfer experiments were conducted with two small diameter(ø7.5, ø4.0) tubes. Comparison with existing in-tube condensation heat transfer correlations indicated that the correlations overpredict the present data. For example, Akers correlation overpredicts the data upto 104%. The condensation heat transfer coefficient of the ø4.0 I.D. tube was smaller than that of the ø7.5 I.D tube; at the mass velocity of 300kg/$m^2$s, the difference was 12%. The pressure drop data of the small diameter tubes ware highly(two to six times) overpredicted by the Lockhart-Martinelli correlation. Subcooled forced convection heat transfer test confirmed that Gnielinski's single phase heat transfer correlation predicted the data reasonably well.
Effects of liquid subcooling on pool boiling heat transfer in an annulus with an open bottom have been investigated experimentally. A tube of 19.1mm diameter and the water at atmospheric pressure have been used for the fest. Up to $50^{\circ}C$ of liquid subcooling has been tested and experimental data of the annulus have been compared with the data of a single unrestricted tube. Temperatures on the heated tube surface fluctuate only slightly regardless of the heat flux in the annulus, whereas high variation is observed on the surface of the single tube. An increase in the degree of subcooling decreases heat transfer coefficients greatly both for the single tube and the annulus. Heat transfer coefficients increase suddenly at ${\Delta}T_{sub}\;{\le}\;10^{\circ}C$ and much greater change in heat transfer coefficients is observed at the annulus. To obtain effects of subcooling on heat transfer quantitatively, two new empirical equations have been suggested, and the correlations predict the empirical data within ${\pm}30\%$ error bound excluding some data at lower heat transfer coefficients.
전 세계적으로 고령인구가 급증하고 이에 따라 이동에 불편을 겪는 교통약자의 수도 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 국내에서는 이동편의시설 설치 확대 등 교통약자에 대한 양질의 대중교통 서비스 제공을 위해 다양한 정책을 시행 중이다. 기존 대중교통 이동편의시설 설치는 역사의 면적, 층수, 시설 미확보역 등의 양적인 측면을 기준으로 우선적 확대·설치되고 있다. 하지만 양적 기준 보다는 실제 이용자 기준의 설치 필요 지역에 이동편의시설을 확보하는 것이 교통약자의 이동편의 증진에 더 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 이용자 기반의 교통카드 빅데이터 분석을 통해 교통약자의 환승취약지점을 도출하고자 했다. 스마트카드 거래내역 데이터를 가공하여 환승통행데이터를 구축하고 이용자별 환승통행패턴 분석 및 환승통행시간 차이가 큰 경로를 기준으로 환승취약지점을 도출했다. 분석 결과 일반 이용자보다 교통약자의 환승시간이 오래 걸리는 것으로 나타났다. 일반과 교통약자의 환승통행시간 차이와 시설물 개수와의 상관관계는 미약한 것으로 나타났는데 현장 조사 결과 환승통행시간 차이는 시설물의 단순 개수보다는 해당 환승최단경로 내 이동편의시설의 부재로 인해 발생하는 것으로 나타났다. 향후 교통약자를 위한 이동편의시설 확대 시 실질적 이용자 기반 데이터 분석을 통한 환승취약지점을 기준으로 우선적 시설 확보 시 교통약자의 이동편의가 보다 더 향상될 것으로 사료된다.
Clusters have become a popular alternative for building high-performance parallel computing systems. Today's high-performance system area network (SAN) protocols such as VIA and IBA significantly reduce user-to-user communication latency by implementing protocol stacks outside of operating system kernel. However, emerging parallel applications require a significant improvement in communication latency. Since the time required for transferring data between host memory and network interface (NI) make up a large portion of overall communication latency, the reduction of data transfer time is crucial for achieving low-latency communication. In this paper, Eager Data Transfer (EDT) mechanism is proposed to reduce the time for data transfers between the host and network interface. The EDT employs cache coherence interface hardware to directly transfer data between the host and NI. An EDT-based network interface was modeled and simulated on the Linux-based, complete system simulation environment, Linux/SimOS. Our simulation results show that the EDT approach significantly reduces the data transfer time compared to DMA-based approaches. The EDTbased NI attains 17% to 38% reduction in user-to-user message time compared to the cache-coherent DMA-based NIs for a range of message sizes (64 bytes${\sim}$4 Kbytes) in a SAN environment.
This study analyzed the level of service on passenger transfer between metro and bus based on transit smart card data obtained in 2010. In order to evaluate the level of service on transfer, we defined the service level specially on transfer time at metro stations. The data of passenger transfer time were used in cluster analysis to classify the service level from A to F. The results show that the average transfer time from metro to bus was 6.45 minutes. The number of stations with level of service A(approximately less than 7 minutes) and B(less than 16minutes) were found to be 215 and 227stations respectively. Also, the number of stations with the level of service C and D (greater than 20 minutes for transfer) were found to be 6 stations where any type of improvement on transfer facilities is required.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제7권
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pp.45-54
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1999
In this study, condensation heat transfer experiments were conducted in two small diameter (ø17.5, ø4.0) tubes. Comparison with the existing in-tube condensation heat transfer correlations indicated that these correlations over predict the present data. For example, Akers correlation over predicted the data up to 104 %. The condensation heat transfer coefficient of the ø4.0 I.D. tube was smaller than that of the ø7.5 I.D tube; at the mass velocity of 300 kg/$m^2$s, the difference was 12 %. The pressure drop data of the small diameter tubes were highly (two to six times) over predicted by the Lockhart-Martinelli correlation. Sub-cooled forced convection heat transfer test confirmed that Gnielinski's single phase heat transfer correlation predicted the data reasonably well.
The objective of this study is to develop stochastic and deterministic models which could be used to synthesize water application time series. Adaptive models using mulitivariate ARIMA(Transfer Function Model) are developed for daily urban water use forecasting. The model considers several variables on which water demands is dependent. The dynamic response of water demands to several factors(e.g. weekday, average temperature, minimum temperature, maximum temperature, humidity, cloudiness, rainfall) are characterized in the model by transfer functions. Daily water use data of Kumi city in 1992 are employed for model parameter estimation. Meteorological data of Seonsan station are utilized to input variables because Kumi has no records about the meteorological factor data.To determine the main factors influencing water use, autocorrelogram and cross correlogram analysis are performed. Through the identification, parameter estimation, and diagnostic checking of tentative model, final transfer function models by each month are established. The simulation output by transfer function models are compared to a historical data and shows the good agreement.
Although the transferring is one of the most important factors in urban railways, there is very little analytic research in the transfer-related field. This paper analyses the transfer rate of urban railways in the Seoul Metropolitan Area and the actual passenger boardings and alightings at transfer stations using the AFC(Automatic Fare Collector) O/D data collected doling Sep. 2000. According to the results of this study the transfer rate is 0.657, which is calculated from the transfer hoardings/initial boardings. And the actual ridership of Subway Line 2 and Line 5 are different from the data which was provided by the AFC.
자바 프로그램이 실행되면서 자료들은 상수에서 변수로, 변수에서 변수로 등 다양한 경로로 이동한다. 자료들은 메모리에 위치하며 자료의 이동은 메모리에 대한 접근을 필요로 한다. 메모리 접근은 시간지연과 에너지 소비를 야기하므로 여러 경로의 자료 이동이 어떤 부담을 갖는지를 아는 것은 효율적 프로그램 작성은 물론 고성능 자바가상기계의 구현에도 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 자바 메모리를 상수, 지역변수, 필드 등 세 가지 영역으로 나누고 각 영역 간의 자료 이동에 대한 부담을 조사하였다. 분석 결과 지역변수에서 지역변수로의 자료 이동이 가장 부담이 작고 필드에서 필드로의 이동이 가장 부담이 큰 것으로 조사 되었으며 부담 차이는 최대 2배에 이르는 것을 발견하였다. JIT 등 최적화 기술은 자료 이동 부담을 현저히 감소시켰으며 HotSpot JVM의 경우 최소 14배에서 최대 27배까지 부담 저하 효과를 나타내었다.
In order to better perform thermal hydraulic calculation and analysis of supercritical water reactor, based on the experimental data of supercritical water, the model training and predictive analysis of the heat transfer coefficient of supercritical water were carried out by using the support vector machine (SVM) algorithm. The changes in the prediction accuracy of the supercritical water heat transfer coefficient are analyzed by the changes of the regularization penalty parameter C, the slack variable epsilon and the Gaussian kernel function parameter gamma. The predicted value of the SVM model obtained after parameter optimization and the actual experimental test data are analyzed for data verification. The research results show that: the normalization of the data has a great influence on the prediction results. The slack variable has a relatively small influence on the accuracy change range of the predicted heat transfer coefficient. The change of gamma has the greatest impact on the accuracy of the heat transfer coefficient. Compared with the calculation results of traditional empirical formula methods, the trained algorithm model using SVM has smaller average error and standard deviations. Using the SVM trained algorithm model, the heat transfer coefficient of supercritical water can be effectively predicted and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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