In this study, an experiment was performed to investigate the characteristics of pressure drop and heat transfer of multi-channel tubes for automotive condenser using HFC-134a as an alternative refrigerant. The mass flux and inlet saturation pressure of the refrigerant were controlled, respectively, in the range of 200 to $500kg/m^2s$ and 1.0 to 1.6MPa. Pressure drop and heat transfer coefficient were compared with the previously proposed correlations and new correlations based on Traviss' correlation were suggested. Prediction of pressure drop and heat transfer coefficient based on the new correlations agrees with experimental results within ${\pm}9%$ and -18~+11%, respectively.
본 연구는 불규칙한 단면을 가지면서 완곡을 이루는 일반하천에서 공장이나 가정으로부터 방류되는 오염물질의 횡확산현상을 예측하기 위한 수치모형을 제안하였다. 이 수치모형은 자연좌표계와 누적유량개념을 도입하였으며 여기에 필요한 여러가지 요소들을 직접측정하지 않고 컴퓨터 프로그래밍을 통하여 간단히 결과를 얻을수 있는 효율적인 방법을 개발하여 실험결과와 비교검토하므로서 본수치모형의 현지적용성을 검토하였다.
Cooling characteristics of a parallel channel with protruding heat sources using convection and conduction heat transfer are studied numerically. A two-dimensional model has been developed for numerical prediction of transient, compressible, viscous, laminar flow, and conjugate heat transfer between parallel plates with uniform block heat sources. The finite volume method is used to solve the problem. The assembly consists of two channels formed by two covers and one printed circuit board which has three uniform heat source blocks. Six different cooling methods are considered to find out the most efficient cooling method in a given geometry and heat sources. The velocity and temperature fields of cooling medium, the temperature distribution along the block surface, and the maximum temperature in each block are obtained. The results are compared to examine the cooling characteristics of the different cooling methods.
Due to recent advancements in the area of Artificial Intelligence (AI) and computational intelligence, the application of these technologies in the construction industry and structural analysis has been made feasible. With the use of the Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) as a modelling tool, this study aims at predicting the shear strength of channel shear connectors in steel concrete composite beam. A total of 1200 experimental data was collected, with the input data being achieved based on the results of the push-out test and the output data being the corresponding shear strength which were recorded at all loading stages. The results derived from the use of ANFIS and the classical linear regressions (LR) were then compared. The outcome shows that the use of ANFIS produces highly accurate, precise and satisfactory results as opposed to the LR.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
We describe here the Korea ocean prediction system that closely resembles operational numerical weather prediction systems. This prediction system will be served for real-time forecasts. The core of the system is a three-dimensional primitive equation numerical circulation model, based on ${\sigma}$-coordinate. Remotely sensed multi-channel sea surface temperature (MCSST) is imposed at the surface. Residual subsurface temperature is assimilated through the relationship between vertical temperature structure function and residual of sea surface height (RSSH) using an optimal interpolation scheme. A unified grid system, named as [K-E-Y], that covers the entire seas around Korea is used. We present and compare hindcasting results during 1990-1999 from a model forced by MCSST without incorporating RSSH data assimilation and the one with both MCSST and RSSH assimilated. The data assimilation is applied only in the East Sea, hence the comparison focuses principally on the mesoscale features prevalent in the East Sea. It is shown that the model with the data assimilation exhibits considerable skill in simulating both the permanent and transient mesoscale features in the East Sea.
재사용 발사체용으로 개발되는 엔진은 반복 사용 조건에 따른 저사이클 열피로 문제를 고려해야 한다. 본 연구는 연소기 재생냉각채널에 사용되는 구리합금의 피로수명을 인장시험 데이터로부터 예측하기 위하여 기존의 연구자들이 제안하였던 수명예측식을 다양한 종류의 구리합금의 경우에 적용하여 비교하였다. 제안된 수명예측식 중 공통경사법은 구리합금의 수명 예측에서 가장 좋은 결과를 보여 주었으며, 수정 Mitchell 방법은 OFHC 구리의 수명 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다.
Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권1호
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pp.16-21
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2015
Most video services are transmitted in wireless networks. In a network environment, a packet of video is likely to be lost during transmission. For this reason, numerous error concealment (EC) algorithms have been proposed to combat channel errors. On the other hand, most existing algorithms cannot conceal the whole missing frame effectively. To resolve this problem, this paper proposes a new Adaptive Prediction Unit-based Motion Vector Extrapolation (APMVE) algorithm to restore the entire missing frame encoded by High Efficiency Video Coding (HEVC). In each missing HEVC frame, it uses the prediction unit (PU) information of the previous frame to adaptively decide the size of a basic unit for error concealment and to provide a more accurate estimation for the motion vector in that basic unit than can be achieved by any other conventional method. The simulation results showed that it is highly effective and significantly outperforms other existing frame recovery methods in terms of both objective and subjective quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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