• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제9권1호
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• pp.11-19
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• 2001

To establish optimum cycle of the inverter-driven heat pump with a variation of frequency, the bypass orifice, which was a short tube haying a bypass hole in the middle, was designed and tested. Flow characteristics of the bypass orifice were measured as a function of orifice geometry and operating conditions. Flow trends with respect to frequency were compared with those of short tube orifices and capillary tubes. Generally, the bypass orifice showed the best flow trends among them. and it would enhance the seasonal energy efficiency ratio of an inverter heat pump system, Based on experimental data, a semi-empirical flow model was developed to predict mass flow rate through bypass orifices. The maximum difference between measured data and model`s prediction was within $\pm$5%.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권3호
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• pp.305-318
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• 1998

Smoothing tests based on an L$_2$ error between a truncated courier series estimator and a true function have shown good powers for a wide class of alternatives, These tests have the same form of the Neyman smooth test whose performance depends on the selected order, a basis, the farm of estimators. We construct flexible data driven Neyman smooth tests by changing a basis, combining model selection criteria and different series estimators. A simulation study shows that the generalized Neyman smooth test with the best basis provides good power for a wider class of alternatives compared with other data driven Neyman smooth tests based on a fixed form of estimator, a fixed basis and a fixed criterion.

• 설비공학논문집
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• 제11권1호
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• pp.109-116
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• 1999

To establish optimum cycle of the inverter-driven heat pump with a variation of frequency, the bypass orifice, which is a short tube having a bypass hole in the middle, was designed and tested. Flow characteristics of the bypass orifice were measured as a function of orifice geometry and operating conditions. Flow trends with respect to frequency were compared with those of short tube orifices and capillary tubes. Generally, the bypass orifice showed the best flow trends among them, that will enhance the seasonal energy efficiency ratio of an inverter heat pump system. Based on experimental data, the semi-empirical flow model was developed to predict mass flow rate through bypass orifices. The maximum difference between measured data and model's prediction was within ${\pm}5%$.

• 한국추진공학회지
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• 제23권4호
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• pp.98-103
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• 2019

함정 운용 장비의 건전성 예측은 유지보수의 효율성 및 긴박한 상황에서의 운용성능 유지를 위한 필수 요소이다. 최근 함정의 양적인 증가와 작전반경 확대에 따라 운용성능 유지를 위해 통합조건평가시스템(ICAS)을 도입하여 운용중이며, 관련기술 국산화를 위해 다각도로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 함정 운용 장비인 디젤발전기의 건전성 예측방법 중 데이터기반 모델 적용에 대한 결과를 제시 하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.82-91
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• 2021

This study reviews application of data-driven anomaly detection techniques to the aviation domain. Recent advances in deep learning have inspired significant anomaly detection research, and numerous methods have been proposed. However, some of these advances have not yet been explored in aviation systems. After briefly introducing aviation safety issues, data-driven anomaly detection models are introduced. Along with traditional statistical and well-established machine learning models, the state-of-the-art deep learning models for anomaly detection are reviewed. In particular, the pros and cons of hybrid techniques that incorporate an existing model and a deep model are reviewed. The characteristics and applications of deep learning models are described, and the possibility of applying deep learning methods in the aviation field is discussed.

• 한국해안해양공학회지
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• 제13권2호
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• pp.177-188
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• 2001

전난류에서 파와 해류가 합성하였을 때 발생하는 해저면 마찰력을 계산하는 방법을 고찰하였다. 전난류에서 일방향 흐름에 의한 마찰력의 산정방법으로 절점조정법을 제시하였으며, Bijker의 관측자료와 비교하여 절점조정치를 산정하였다. 파와 해류의 합성류에 의한 마찰력 계산방법으로 수정된 Bkjker 모형(BYO Model)과 수정된 Fredsoe 모형(FY Model)을 Bijker의 관측자료에 적용하였으며, BYO 모형에서 최대마찰력을 산정하는데 있어 새로운 개선책을 제시하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.657-670
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• 2020

지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1272-1280
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• 2008

본 논문에서는 빠른 천이 시간 및 고해상도 특성을 동시에 만족하기 위해 주로 사용되는 DDS Driven PLL 구조 주파수 합성기의 위상 잡음 분석을 위한 모델링 방안을 제안하였다. 기준 주파수 발진기(reference oscillator) 및 전압 제어 발진기(VCO: Voltage Controlled Oscillator)는 Leeson 모델을 적용하여 측정 데이터를 근사하는 방법을 사용하였고, DDS 칩의 위상 잡음원은 DAC(Digital to Analog Converter) 동작에 근사하여 모델링하였다. PLL의 위상 잡음은 디지털 분주기의 위상 잡음원으로 근사하여 모델링하였으며, 특히 저역 통과 필터(low pass filter)의 각 소자들의 위상 잡음은 전압 제어 발진기의 위상 잡음과 함께 고려하는 방법을 제안하였다. 모델링된 각 잡음 원들을 선형 시스템 영역에서 중첩의 원리를 이용하여 분석함으로써 주파수 합성기 출력의 위상잡음 분포를 예측하였고, 그 결과를 제작된 주파수 합성기의 측정 결과와 비교 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권1호
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• pp.35-47
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• 2022

Data-driven engineering is crucial for information delivery between design, fabrication, assembly, and maintenance of prefabricated structures. Design for manufacturing and assembly (DfMA) is a critical methodology for prefabricated bridge structures. In this study, a novel concept of digital engineering model that combined existing knowledge of DfMA with object-oriented parametric modeling technologies was developed. Three-dimensional (3D) geometry models and their data models for each phase of a construction project were defined for information delivery. Digital design models were used for conceptual design, including aesthetic consideration and possible variation during fabrication and assembly. The seismic performance of a bridge pier was evaluated by linking the design parameters to the calculated moment-curvature curves. Control parameters were selected to consider the tolerance control and revision of the digital models. Digitalized fabrication of the prefabricated members was realized using the digital fabrication model with G-code for a concrete printer or a robot. The fabrication error was evaluated and the design digital models were updated. The revised fabrication models were used in the preassembly simulation to guarantee constructability. For the maintenance of the bridge, the as-built information was defined for the prefabricated bridge piers. The results of this process revealed that data-driven information delivery is crucial for lifecycle management of prefabricated bridge piers.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권2호
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• pp.143-154
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• 2022

Corrosion of steel reinforcement is considered as the main cause of concrete structures deterioration, especially those under humid environmental conditions. Hence, fiber reinforced polymer (FRP) bars are being increasingly used as a replacement for conventional steel owing to their non-corrodible characteristics. However, predicting the shear strength of beams reinforced with FRP bars still challenging due to the lack of robust shear theory. Thus, this paper aims to develop an explicit data driven based model to predict the shear strength of FRP reinforced beams using multi-objective evolutionary polynomial regression analysis (MOGA-EPR) as data driven models learn the behavior from the input data without the need to employee a theory that aid the derivation, and thus they have an enhanced accuracy. This study also evaluates the accuracy of predictive models of shear strength of FRP reinforced concrete beams employed by different design codes by calculating and comparing the values of the mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), mean (𝜇), standard deviation of the mean (𝜎), coefficient of determination (R²), and percentage of prediction within error range of ±20% (a20-index). Experimental database has been developed and employed in the model learning, validation, and accuracy examination. The statistical analysis illustrated the robustness of the developed model with MAE, RMSE, 𝜇, 𝜎, R², and a20-index of 14.6, 20.8, 1.05, 0.27, 0.85, and 0.61, respectively for training data and 10.4, 14.1, 0.98, 0.25, 0.94, and 0.60, respectively for validation data. Furthermore, the developed model achieved much better predictions than the standard predictive models as it scored lower MAE, RMSE, and 𝜎, and higher R² and a20-index. The new model can be used in future with confidence in optimized designs as its accuracy is higher than standard predictive models.