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김재동(Jaedong Kim),이한준(Hanjun Lee) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.3
장비의 수리부속 수요예측은 국방 예산집행 효율성에 상당한 영향을 미치는 군수 분야의 매우 중요한 과제 중 하나이다. 이에 우리 군에서는 장비 정비 과정에서 발생하는 관련 데이터를 정보체계에 축적하여 수요예측에 활용하고 있다. 지금까지의 연구에서는 시계열기법을 활용한 수리부속 수요예측이 주류를 이루었으나 예측 정확도가 낮아 개선이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 우선 육군 장비정비정보체계에서 17,451,247개의 정형 및 비정형 항목을 포함하는 특정 대공장비 정비 데이터를 수집하였다. 최근 빅데이터 분석과 함께 주목받고 있는 데이터 마이닝 및 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 수리부속 수요예측 모형을 제안하였다. 제안된 모형은 기존의 시계열기법에 비해 향상된 예측정확도를 보임을 확인하였다. Spare parts demand forecasting is one of the most critical tasks in logistics, because it considerably affects the efficiency of defense budget execution. Although time series methods have been the most common approach in prior studies, there is still room for improvement in terms of the prediction accuracy. In this study, we gathered 17,451,247 component consumption data including structured and unstructured data from the Defense Logistics Integrated Information System. Using the data, we propose demand forecasting models based on data mining and text mining methods. The results show that our approach can improve the prediction performance compared to that of existing approaches.
오리피스를 적용한 스프링클러배관의 유속 및 압력 적정성에 관한 연구
김재동(Kim, Jaedong),노영재(Noh, Youngjae),김낙석(Kim, Nakseok) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.5
건축물의 스프링클러 설계는 최상층 말단 스프링클러헤드를 기준으로 유량과 양정을 설계하고 있다. 따라서 필연적으로 최하층 등 펌프와 가까운 층의 경우 불필요한 유량과 양정, 유속이 발생할 수밖에 없다. 더구나 실제 화재 시 기준개수 미만으로 스프링클러헤드가 개방됨으로서 과도한 유량, 유속, 양정이 발생되고 그에 따라 수손피해 또는 물방울 입자가 작아져 효율적인 화재진압에 불리해 질수 있다. 이에 본 논문에서는 오리피스를 각 스프링클러헤드의 가지관마다 적용하여 과도한 유량, 유속, 양정을 감소시키고 건축물 각층별로 적합한 설계치를 유지하는지 확인하였다. 오리피스를 적용한 결과 유량, 유속, 양정이 감소하여 과압 방지를 할 수 있었다. The sprinkler design of buildings is based on the top-floor end sprinkler head, and the water flow rate and pressure are designed. When the floor is close to the bottom floor pump, unnecessary flow rate, pressure, and flow velocity become inevitable. Moreover, when the sprinkler head is opened to less than the actual fire time reference number, the excessive flow rate, flow velocity, and pressure are generated. Therefore, the damage to the water or droplet particle becomes less significant, which can be disadvantageous for efficient fire suppression. Therefore, in this study, we applied an orifice to the branch pipe of each sprinkler head to decrease the excessive flow rate, flow velocity, and pressure. It was confirmed that the design value was maintained for each floor of the high building. When the orifice was applied, the flow rate and positive well were reduced, which could prevent overpressure.
김재동 ( Jaedong Kim ),이한준 ( Hanjun Lee ) 한국인터넷정보학회 2017 인터넷정보학회논문지 Vol.18 No.1
수리부속 수요예측은 장비가동률 향상과 국방 운영 예산 효율화 제고를 위한 국방 군수 분야의 핵심 과제 중 하나이다. 현재 우리 군은 수리부속 소요 데이터를 활용한 시계열 기법으로 과거 데이터 분석을 통해 수리부속 수요예측에 활용하고 있으나 정확도 제고에 지속적인 노력이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지난 5개년의 수리부속 18,476개 품목의 수요데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용한 수리부속 수요예측 모델을 제안하였다. 제안한 모델에 따른 실험 결과는 기존 시계열 기법에 비해 개선된 수요예측 정확도를 보였다. Demand forecasting is one of the most critical tasks in defense logistics, because the failure of the task can bring about a huge waste of budget. Up to date, ROK-MND(Republic of Korea - Ministry of National Defense) has analyzed past component consumption data with time-series techniques to predict each component`s demand. However, the accuracy of the prediction still needs to be improved. In our study, we attempted to find consumption pattern using data mining techniques. We gathered an 18,476 component consumption data first, and then derived diverse features to utilize them in identification of demanding patterns in the consumption data. The results show that our approach improves demand forecasting with higher accuracy.