본 연구에서는 버터플라이밸브의 고유 유량 특성을 개선하기 위해 회색 관계분석을 이용한 디스크 형상 최적화 방안을 도입하였다. Class 150의 200A 버터플라이밸브에 대해 적용하여 그 유용성을 확인하였다. 부가물 형상 파라미터의 영향 분석을 위해 직교 배열을 이용한 실험계획법을 실시하였으며, 파라미터의 영향을 회색 관계 분석과 평균 분석을 이용하여 분석하였다. 최적화를 위한 목적함수는 유량 계수를 선정하였으며, 기존 디스크 모델과 부가물 부착 모델에 대해 유동 해석을 수행하였다. 회색 관계 등급을 이용하여 평균 분석을 실시하였으며, 그 결과를 토대로 최적 형상을 결정하였다.
This study examines the influence of women's appearance decoration on professional image, preference evaluation, and inferences about age and job. For the purpose of this study, women's appearance decoration was limited to eyeglasses, earrings, hair length, and clothing color. A quasi-experimental method was used for this study. The experimental design was a $3{\times}2{\times}2{\times}4$ (eyeglasses${\times}$earrings${\times}$hair length${\times}$clothing color) factorial design. The model of stimulus photographs was a woman in her late twenties. She wore a tailored collared jacket with a white dress shirt. The subjects were 362 female college students residing in Seoul. The results of the research were as follows. First, the woman wearing glasses and earrings was perceived as more professional than the woman without glasses and earrings. The woman with short hair was evaluated to be more professional than the woman with long hair. Light grey and dark grey jackets enhanced a professional image in the woman than red and dark red jackets. The woman without glasses was preferred more than the woman wearing glasses, and the woman wearing earrings was preferred more than the woman without earrings. Second, the woman wearing wire-rimmed glasses, earrings, and grey jacket with short hair was perceived to have the highest level of professionalism. Third, the subjects perceived the woman wearing wire-rimmed glasses as looking the oldest and the woman without glasses as looking young. The subjects perceived the woman with short hair as looking younger by 3 to 4 years than the woman with long hair. Fourth, the subjects frequently considered the woman wearing the wire-rimmed glasses, the woman with short hair, and the woman wearing the grey jacket as having a professional job.
Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.
Conventional concrete needs some improvement in the mechanical properties, which can be obtained by different admixtures. However, making concrete samples costume always time and money. In this paper, different types of hybrid algorithms are applied to develop predictive models for forecasting compressive strength (CS) of concretes containing metakaolin (MK) and fly ash (FA). In this regard, three different algorithms have been used, namely multilayer perceptron (MLP), radial basis function (RBF), and support vector machine (SVR), to predict CS of concretes by considering most influencers input variables. These algorithms integrated with the grey wolf optimization (GWO) algorithm to increase the model's accuracy in predicting (GWMLP, GWRBF, and GWSVR). The proposed MLP models were implemented and evaluated in three different layers, wherein each layer, GWO, fitted the best neuron number of the hidden layer. Correspondingly, the key parameters of the SVR model are identified using the GWO method. Also, the optimization algorithm determines the hidden neurons' number and the spread value to set the RBF structure. The results show that the developed models all provide accurate predictions of the CS of concrete incorporating MK and FA with R2 larger than 0.9972 and 0.9976 in the learning and testing stage, respectively. Regarding GWMLP models, the GWMLP1 model outperforms other GWMLP networks. All in all, GWSVR has the worst performance with the lowest indices, while the highest score belongs to GWRBF.
최근 항만하역근로자의 인명사고가 지속적으로 발생함에 따라 사고관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이 연구는 GRA법과 Entropy법을 이용하여 우리나라 항만에 대해 하역근로자의 재해 위험성을 평가하고 위험성이 높은 항만을 결정하기 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 먼저 우리나라 항만을 11개의 대상항만으로 구분하고, 브레인스토밍법으로 항만하역근로자 재해 위험성 평가를 위한 평가항목을 추출한다. 두번째는 GRA법을 이용하여 대상항만의 회색관계계수를 산정한다. 마지막으로 엔트로피법을 이용하여 산출한 평가항목의 중요도와 GRA법의 회색관계계수를 결합하여 회색관계등급을 산정하여 재해 위험성의 우선순위를 결정한다. 따라서 제안된 모델에서는 항만하역근로자수, 50세 이상 항운노조원수, 총근로시간, 하역장비수, 철재화물량, 총화물량, 사상자수, 사망자수 등 8개의 평가 항목을 추출되었다. 그 결과 부산항의 재해 위험성이 가장 높게 나타났으며 이에 따라 우선적으로 재해위험성을 경감하는 방안이 검토되어야 할 것이다.
The smart substation is the heart of a transmission system, which is particularly emphasized as the most significant composition of smart grids in China. In order to assess the functionality performance of substation technologies, this paper presents methods used to identify the most promising solutions for smart substation design and to evaluate the technical levels of available technologies. The multi-index optimization model is presented to address the issue of smart substation planning. A mathematical model of the planning decision problem is established with multiple objectives consisting of economic, reliability, and green key indices, and many kinds of concerns including physical and environmentally friendly operations are formulated as a set of constraints. With respect to the assessment of the technical level regarding integration of advanced technologies into a substation, a modified grey whitenization weight function is adopted to structure a novel grey clustering method. The proposed grey clustering approach is used to overcome the difficulty of insufficient quantitative assessment capacity for traditional methods. The evaluation of technical effects provides the classification definition for the development phase and the maturity level of the smart substation. The effectiveness of the proposed approaches in planning decision-making and evaluation of construction efforts is demonstrated with case studies involving the actual smart substation projects of Wenchongkou substation in China Southern Power Grid (CSG) and Mengzi substation in State Grid Corporation of China (SGCC).
컴포넌트에 대한 의존도 및 활용도가 증가하면서 컴포넌트의 보안성 강화를 위한 필요성이 증가하고 있다. 컴포넌트는 재사용을 통한 소프트웨어의 개발 생산성을 향상시키는 이점을 제공한다. 이러한 이점에도 불구하고 컴포넌트의 보안 취약성은 재사용에 제한을 한다. 이의 개선을 위해 컴포넌트의 보안성을 높이는 경우에 가장 문제가 되는 부분이 재사용성에 대한 제한이 확대된다는 것이다. 따라서 컴포넌트의 재사용성과 보안성을 동시에 고려하는 컴포넌트의 모델이 제공되어야 한다. 이의 해결책으로 정보은폐와 수정의 용이성을 제공하여 보안성과 재사용을 확대할 수 있도록 재사용 모델을 결합하고 포장 및 애스펙트 모델을 통합한 컴포넌트 재사용 확대를 위한 관심사의 분리보안 모델을 제안하고 응용시스템을 구축하여 모델의 적합성을 검증하였다. 이의 응용은 핵심 및 보안 관심사의 분리를 통한 컴포넌트 기능의 확장과 수정의 용이성을 제공함으로써 보안성을 높이는 동시에 재사용성을 확대한다.
Image display is the last step of imaging chain in which the diagnostic information is transformed into perceivable intensities and transformed to observer's eye-brain system. In this process, a certain part of information may be efficiently transfered and another part may be inefficiently transfered leading to information loss. In this study, the visual perceptual properties of image display on CRT monitor has been investigated. Psychophysical experiment of target image detection has been performed using CRT monitor for various background grey levels, and the threshold difference grey levels required for visual discrimination have been predicted by computer simulation with visual model.
Location selection of distribution centers is a crucial task for logistics operators and key decision makers of an organization. This is a multi-criteria decision making (MCDM) process which includes both quantitative and qualitative criteria. In order to propose an optimized location selection model, this research suggests a hierarchical group of evaluation criteria : 5 major criteria with 15 sub-criteria. The MCDM approach presented in this research, by integrating Grey Relational Analysis (GRA) with Analytic Hierarchy Process (AHP), tends to rectify the overall quality and uncertainty of the values of evaluation criteria. An example of a location selection case in Korea is illustrated in this study to show the effectiveness of this method.
이 연구에서는 실제선박의 후드룸을 1/15로 축소한 비대칭 입출구를 갖는 장방형 모델을 대상으로 가시화 실험을 수행하고 내부의 유동 특성을 고찰하고자 하였다. 속도장의 계측은 CACTUS'2000을 이용한 2차원 PIV기법으로 하였으며 4개의 계측영역을 설정하여 계측한 결과 유동장의 환기구조를 지배하는 흐름은 유동장의 좌측 벽면의 흡기구로부터 대각방향의 우측상부로 흐르는 나선형의 'L'형 유동이었다. 또한 주 흐름의 영향으로 유동장의 중앙부분에 강제와류형태의 재순환 흐름이 존재하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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