• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.424-431
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• 2018

강우유출수 내 포함된 입자상 물질, 유기물, 영양물질, 중금속 등의 오염물질은 수계에 악영향을 미친다. 이러한 강우유출수 내 포함된 오염물질 감소와 처리를 위해 최적관리기법(BMP)을 도입하고 있으며, 비용효율적인 방법으로 평가되고 있다. 하지만, 잘못된 설계와 유지관리 부족은 시설의 성능을 저하시켜 원활한 기능을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 지속적인 유지관리가 진행된 침투도랑(IT)의 시설에 대한 평가를 수행하였다. 2009년부터 2016년까지 총 41회의 모니터링을 수행하였으며 침투도랑(IT)의 오염물질 저감효율 평가를 수행하였다. 수질 및 수문학적 분석결과, 시설에 유입되는 유입수는 단위 오염 부하량에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 계절의 변화는 오염물질 저감능력에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철 강수량 및 강우강도의 증가로 인해 Overflow 및 유량의 증가가 발생되었으며, 이로 인해 저감효율이 감소하였다. 또한, 겨울철 낮은 온도로 인해 여재 및 화학적 메카니즘의 효과 감소로 오염물질 저감 효율이 감소되는 것으로 분석되었다. 침투도랑(IT)의 유지관리는 시설의 효율에 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 시설 설치 이후 2년 동안 유지관리 부족으로 오염물질 저감효율이 낮은 것으로 나타났으며, 일부 모니터링에서 지오텍스타일 내 제거 되지 않은 퇴적물로 인해 오염물질 저감효율의 감소를 보였다. 본 연구를 통하여, 시설의 유지관리는 오염물질 저감효과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, BMP 시설의 최적 유지관리 기간 및 방법 등은 향후 유용한 자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국가금학회지
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• 제49권3호
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• pp.139-144
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• 2022

본 연구는 육계 병아리 시기에 세 가지의 점등시간이 성장 능력, 혈액 생화학 성상 및 스트레스 지표에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행되었다. 공시동물은 1일령 Ross 308 육계(57.0±0.12 g) 수컷 252수를 7일 동안 사육하였으며, 처리구는 점등3처리구(24 L, 22 L/2D, 18 L/6D)로 나누고, 처리당 4반복, 반복당 22수를 완전임의 배치하였다. 광원은 LED 전구를 사용하였으며, 기본 조도는 30 lx를 제공하였다. 시험사료는 옥수수-대두박 위주의 시판 사료(ME 3,150 kcal/kg, CP 22.0%)를 이용하였으며, 사료와 물은 자유롭게 섭취하도록 하였다. 점등시간에 따른 체중, 증체량, 사료요구율 및 간 무게 비율은 18 L/6D과24 L 처리구에서 유의적인 차이를 보였으나(P<0.05), 22 L/2D 처리구는 24 L 처리구 및 18 L/6D 처리구간 유의차를 보이지 않았다. 가슴근육의 무게 비율은 18 L/6D 처리구에서 5.59%로 다른 처리구에 비해 낮게 나타났다(P<0.05). 혈청 생화학 성분 중 TG는 점등시간이 줄어들수록 유의적으로 증가하였으나(P<0.05), ALT는 24 L 처리구에 비해 22 L/2D 처리구에서 유의적으로 높았다(P<0.05). 혈청 내 cytokine(IL-6, TNF-α) 함량은 처리구 사이에서 유의적인 차이를 보이지 않았으나, corticosterone 함량은 24 L 처리구가 18 L/6D 처리구에 비해 유의적으로 높은 값을 나타내었다(P<0.05). 결론적으로, 육계 병아리 시기에는 성장 능력과 동물복지를 모두 고려하였을 때 22시간 점등이 적당하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 공연문화연구
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• 제40호
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• pp.193-222
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• 2020

이 논문은 봉평메밀도리깨질소리 밭농사요유산의 가치전승을 위하여 전통 콘텐츠 개발을 천착한 것이다. 농사요(農事謠)유산의 정체성을 진단하고 역사맥락화 가치와 전승공동체적 가치를 문화재적 가치로 부각시키고 전통문화산업론의 차원에서 논의까지 확장하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 내재적 예술성과 교육체험적 가치수월성, 농사요의 소멸 극복 요소, 메밀 스토리텔링 추진방향 등을 제시하였다. 봉평메밀도리깨질소리의 형식화, 박제화를 벗어나 현대적 맥락에서 농업유산 상징-화전과 부데기 유전자-의 생활화, 확산화에 역점을 둔 것이다. 인식 방법론이나 역사성, 창의성의 측면에서 봉평메밀도리깨질소리, 메밀노래의 문제의식을 통해 생태적 생업민요의 대안론을 제시하였다. 무형문화재 지정의 현장맥락화를 재론하면서 전승 활력에 조언하였으며, 향후 메밀농업유산의 상징적 등재론까지 거론하였다. 평창, 강원을 대표할 수 있는 농업문화유산을 발굴하여 브랜드화가 필요하다. 마당 '마뎅이소리 전통음악'에서 고유한 것이 무엇인지 찾아내어 세계인들이 공감하고 활용할 수 있는 포인트-지역 브랜드화-를 적용하는 것이 중요하다. 농사요로서 봉평메밀도리깨질소리의 재발견을 통해 다목적 문화콘텐츠로 지속적인 위상을 만들고 전통민요 활성화를 위한 전문가들의 네트워크를 마련하여 양적인 성장보다 질적인 내실과 확산의 기회를 마련하고 농사요 발전의 중심에 각 지역별 축제-특히 평창지역축제-의 활용 스토리텔링을 적극 개발해야 한다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.976-983
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• 2023

연구목적: 지진하중을 받는 교량 구조물의 동적 거동은 지진파의 특성 혹은 재료 및 기하학적 특성과 같은 많은 불확실성에 영향을 받는다. 하지만 모든 불확실성 인자가 교량 구조물의 동적 거동에 중요한 영향을 미치진 않는다. 영향성이 낮은 불확실성 인자까지 고려한 확률론적 내진성능 평가는 많은 계산비용이 요구되기 때문에 교량의 동적 거동에 미치는 영향을 고려하여 불확실성 인자는 식별되어야 한다. 따라서 본 연구는 I형 곡선 거더를 갖는 단경간 교량의 동적 거동에 영향을 미치는 주요 매개변수를 식별하기 위해 전역민감도 분석을 수행하였다. 연구방법: 지진파의 불확실성과 곡선 교량의 재료 및 기하학적 불확실성을 고려하여 유한요소 해석을 수행하였으며 해석결과를 기반으로 대리모델을 작성하였다. 결정계수와 같은 성능평가지료를 이용하여 대리모델을 평가하였으며 최종적으로 대리모델 기반의 전역 민감도 분석을 수행하였다. 연구결과: 지진하중을 받는 I형 곡선 거더의 응력응답에 가장 큰 영향을 미치는 불확실성 인자는 최대지반가속도(PGA), 교각의 높이(h), 강재의 항복응력(fy) 순으로 나타났다. PGA, h, fy의 주효과 민감도 지수는 각각 0.7096, 0.0839, 0.0352로 나타났으며 총 민감도 지수는 각각 0.9459, 0.1297, 0.0678로 나타났다. 결론: I형 곡선 거더의 응력응답은 입력운동의 불확실성에 대한 영향성이 지배적이며 각 불확실성 인자 사이의 교호작용에 큰 영향을 받는다. 따라서 입력운동의 개수 및 intensity measure과 같은 입력운동의 불확실성에 대한 추가적인 민감도 분석과 곡선거더의 개수 및 곡률과 같은 구조적 불확실성까지 고려한 총 민감도 분석은 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국가금학회지
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• 제39권4호
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• pp.305-310
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• 2012

본 시험은 세 가지 다른 사육밀도가 대형 육계 수컷의 생산성과 도체수율에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행하였다. 처리구는 사육밀도에 따라 T1(9.1수/$m^2$), T2(10.3수/$m^2$) 및 T3(11.5수/$m^2$)로 하였다. 공시계는 1일령 Arbor Acre종 육계 수컷 408수를 선별하여 처리구당 4반복씩, 반복당 각각 30, 34 및 38수씩 나누어 완전임의 배치하였으며, 육계초기(0~1주), 전기(1~3주) 및 후기(3~6주)로 나누어 총 6주 동안 사양시험을 실시하였다. 조사항목으로 생존율, 체중, 증체량, 사료 섭취량, 사료 요구율, 생산지수 및 도체수율을 조사하였다. 6주 동안의 육성률은 세 처리구 모두 89% 이상으로 높게 나타났으며, 처리구간 차이가 없었다. 1주령의 체중은 T2에서 가장 높았으며, T3에서 가장 낮았다(P<0.05). 0~1주령의 증체량은 T2에서 가장 높았으며, T3에서 가장 낮았다(P<0.05). 그러나 1~2주령의 증체량은 T3에서 가장 높았으며, T1에서 가장 낮았다(P<0.05). 0~6주령까지의 전체 증체량은 T2처리구가 3,031 g으로 가장 높았다(P<0.05). 사료 섭취량은 3~4주령에 T1, T2 및 T3에서 각각 1,417 g, 1,265 g 및 1,355 g으로 T1에서 가장 높았다(P<0.05). 2주령부터 6주령까지의 체중, 증체량, 사료 섭취량은 처리구 사이에서 유의적인 차이가 없었다. 사료 요구율은 1~2주령, 3~4주령 및 0~6주령에 T1에서 가장 높았다(P<0.05). T1, T2 및 T3의 생산지수는 각각 363.5, 388.3, 358.3으로 처리구 사이에 유의적인 차이는 발견되지 않았다. 4주령 육계의 도체수율과 대부분의 부분육(다리, 가슴, 등, 목) 비율은 처리구간 차이가 없었으나, 날개 부위의 비율은 T1의 비율이 가장 높았다(P<0.05). 5주령 육계의 도체수율과 부분육(날개, 다리, 가슴, 등, 목) 비율은 처리구간 유의차가 없었다. 6주령 육계의 도체수율은 목 부분의 비율이 T2에서 가장 낮게 나타났으며(P<0.05), T1과 T3사이에서는 유의적인 차이가 없었다. 본 시험은 대형 육계를 위한 다양한 사육밀도를 기초 자료로 제공하였으며 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다.

• 농업과학연구
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• 제15권2호
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• pp.143-152
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• 1988

우리나라 보급(普及)된 동력경운기(動力耕耘機)에 탑재(搭載)된 6, 7.5kW 수냉식(水冷式) 4 Cycle 디젤 기관(機關)의 성능향상(性能向上), 중량경감(重量經減), 생산비(生産費) 절감(節減)을 도모하고져, 기관(機關) 기획(企劃), 설계시(設計時) 고려할 수 있는 기본(基本) 자료(資料)를 얻기 위하여 동력경운기(動力耕耘機) 탑재용(搭載用) 기관(機關)의 기존(旣存)의 타(他) 부품(部品)은 고정(固定)하고 Flywheel의 중량(重量)만을 32.2, 29.7, 26.4, 24.2kg 등(等)의 4수준(水準)으로 감소(減少)시키면서, 출력(出力), 열과소비율(熱科消費率), Motoring loss, Toque, 진동량(振動量), 열효율(熱效率), 등(等)을 측정(測定) 분석(分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 기관(機關)의 최대(最大) 출력(出力)은 6kW 기관(機關)은 7.43kW, 7.5kW 기관(機關)은 7.85kW이었으며 Flywheel의 중량(重量)을 32.2kg에서 24.2kg으로 감소(減少)시켰을때 6kW 기관(機關)은 7.70kW로 0.27kW의 출력(出力)이 증가(增加)되었고 7.5kW 기관(機關)은 7.85kW에서 8.25kW로 0.39kW의 출력(出力) 향상(向上)이 되었다. 2. Flywheel의 중략(重量)을 감소(減少)시킴으로서 결과소비율(練料消費率)은 6kW 기관(機關)은 300.8g/kW-h에서 296.8g/kW-h로 4.0g/kW-h, 7.5kW 기관(機關)은 313.6g/kW-h로 0.8g/kW-h로 0.8g/kW-h가 감소(減少)하였다. 3. 기관(機關)의 효율(效率)은 Flywheel의 중량(重量)을 32.2kg에서 24.2kg으로 감소(減少)시켰을 때 6kW 기관(機關)은 76.1에서 76.8로 0.7%, 7.5kW 기관(機關)은 76.68에서 77.02kW로 0.34%가 증가(增加)하였다. 4. Flywheel 중량(重量)이 32.2kg에서 24.2kg으로 감소(減少)함에 따라 진동량(振動量)은 6kW 기관(機關)의 경우 X축(軸)및 Z축(軸)에서는 약간 감소(減少)하는 경향(傾向)이 있으며 7.5kW 기관(機關)의 경우 모든 방향(方向)과 6kW 기관(機關)의 Y축(軸)에서는 약간 증가(增加)하는 경향(傾向)이었다. 5. Motoring loss는 flywheel 중량(重量)이 32.2kg 2200 rpm (6/7.5kW)에서는 2.33/2.46kW이었고 24.2kg에서는 1.76/1.84kW로 감소(減少)하였다. 위의 결과(結果)를 종합(綜合)하여 고찰(考察)해 보면, 이론식(理論式)에 의한 Flywheel의 중량(重量) 6kW 기관(機關)이 19.7kg 이었고 7.5kW 기관(機關)은 24.59kW이었으며 실험결과(實驗結果) 7.5kW 기관(機關)은 7kg, 6.0kW 기관(機關)은 10kg 정도 감소(減少)시켜 기관(機關)의 건중량(乾重量)을 감소(減少)시키는 것이 타당한 것으로 인정(認定)된다.