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- 저자 : 김일종 (검색결과 6 건)
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金一宗 건국대학교 1991 論文集 Vol.7 No.-
Environmental problem restricts the discharge of Nox, so that the burnning temperature of boiler drops and this causes imperfect combustion of coal. Because of this imperfect combustion and the bad particle slape of fly ash, the quality of the fly ash as an admixture in concrete is decreasing remarkably. This lower quality of fly ash can be improved to somewhat high quality through the method of sieve classification using 44 μ sieve. Eighteen types of fly ashes are to tested and the test results of classified fly ash are followings, (1) the particle shape is improved to be round, (2) physical and chemical properties are improved, (3) the compression strength is increased, (4) the fineness and pozzolan activity index, and the corrected residue on 44 μ sieve and pozzolan activity index show good relationship. The active of pozzolan is affected mainly by the fineness of classified fly ash.
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이근오,태순호,김일종 서울産業大學校 1993 논문집 Vol.38 No.1
In the event of fire in a compartment the time available for occupants to evacuate the compartment safely, the Available Safe Egress Time (ASET), depends on the time of fire detection and on the time of the onset of hazardous conditions. The purpose of this study is to provide an analytical basis and experimental data for estimating the fire growth in compartments and the available safe egress time. The paper used the purposed equations that about mass loss rates, smoke layer height, temperature rise of hot gases in a compartment, ventilation flow rate, and flame height. As a result, the more fire load were increased, the more mass loss rate, smoke layer height, smoke layer temperature rise, ventilation flow rate, and flame height were enlarged, however available safe egress time were suddenly shorted.
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Web access prediction based on parallel deep learning
Gantur Togtokh,Kyung-Chang Kim(김경창) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.11
웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다. Due to the exponential growth of access information on the web, the need for predicting web users’ next access has increased. Various models such as markov models, deep neural networks, support vector machines, and fuzzy inference models were proposed to handle web access prediction. For deep learning based on neural network models, training time on large-scale web usage data is very huge. To address this problem, deep neural network models are trained on cluster of computers in parallel. In this paper, we investigated impact of several important spark parameters related to data partitions, shuffling, compression, and locality (basic spark parameters) for training Multi-Layer Perceptron model on Spark standalone cluster. Then based on the investigation, we tuned basic spark parameters for training Multi-Layer Perceptron model and used it for tuning Spark when training Multi-Layer Perceptron model for web access prediction. Through experiments, we showed the accuracy of web access prediction based on our proposed web access prediction model. In addition, we also showed performance improvement in training time based on our spark basic parameters tuning for training Multi-Layer Perceptron model over default spark parameters configuration.
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이선호(Seon-Ho Lee),김대관(Dae-Kwan Kim),김용복(Yong-Bok Kim),용기력(Ki-Lyuk Yong),최동수(Dong-Soo Choi),박도환(Do-Hwan Park),김일종(Il-Jong Kim) 한국항공우주학회 2015 韓國航空宇宙學會誌 Vol.43 No.2
제어 모멘트 자이로(control moment gyroscope, CMG)는 고토크 발생 장치로서 인공위성뿐만 아니라 항공, 선박, 자동차, 로봇 등의 다양한 산업분야의 자세안정화와 기동 시스템에 적용될 수 있다. 본 논문은 여러 산업분야에서 적용할 수 있는 100Nm급 CMG 개발 전반에 대한 내용을 다룬다. 이를 위해서 CMG 시스템레벨 요구사항 분석, 모터 서브시스템 설계/제작/조립, 시험장치 구성, 성능시험 및 평가에 대한 개발과정과 결과를 제시한다. 스핀모터와 김벌모터를 설계조건에서 구동하여 CMG의 토크출력이 120Nm 이상 생성됨을 성능시험을 통해 확인한다. The control moment gyroscope(CMG) which is well known as an effective high-torque-generating device is applicable to space vehicles, airplanes, ships, automobiles, robotics, etc. for attitude stabilization and maneuver. This paper deals with the overall details of 100Nm-class CMG development for various industrial applications, and provides the activities and results associated with the CMG system-level requirement analysis, the motor subsystem design/manufacturing/integration, the construction of ground support equipment, and the performance test and evaluation. The performance test reveals that the CMG generates the torque output more than 120Nm in as-designed operation of spin motor and gimbal motor.
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