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수조내 I-Sparser의 증기제트 응축에 의한 열혼합 실험
김연식,전형길,송철화,Kim Yeon-Sik,Jun Hyeong-Gil,Song Chul-Hwa 한국에너지학회 2005 에너지공학 Vol.14 No.1
B&C(Blowdown and Condensation)장치를 이용하여 APR1400 실규모 I-Sparger의 증기제트 응축에 의한 수조내 열혼합 현상에 대한 실험이 수행되었다. 한정된 가압기 용량으로 인하여 과도상태 실험이 수행되었으며, 실험을 통해 수조내에 배치된 열전대를 사용하여 열혼합 자료를 얻었다. 측정된 열혼합 자료를 바탕으로 지역별 온도 변화의 경향과 수조 수직-단면상의 온도 윤곽도를 작성하였으며 이를 바탕으로 I-Sparger의 열혼합 특성을 파악하였다. 실험결과에서 I-Sparger에 의한 열혼합 특성은 I-Sparger 설계특성이 나타나는 열혼합 경향을 보이고 있음을 확인하였다. An experimental study on thermal mixing of steam jet condensation through the I-Sparger of APR1400 design using B&C (Blowdown and Condensation) test facility. Due to the limit of the steam supply capability of the pressurizer, transient thermal mixing experiments were conducted. Temperature distributions in the quench tank were measured using thermocouples located at various positions. From the experimental data, local temperature variations for various locations and vertically cross-sectional temperature distributions for several times were depicted and presented. The result shows the characteristics of thermal mixing of the I-Sparger depending on the design features of the I-Sparger.
데이터 마이닝을 활용한 한국 프로야구 구단의 승패예측과 승률 향상을 위한 전략 도출 연구
김원종 ( Kim Won-jong ),최연식 ( Choi Yeon-sik ),유동희 ( Yoo Dong-hee ) 한국스포츠산업경영학회 2018 한국스포츠산업경영학회지 Vol.23 No.3
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 한국 프로야구의 승패예측모형을 구축하는 실험을 진행하였다. 이를 위해, 2017년에 실시된 한국 프로야구 10개 구단의 전체 경기 중 무승부 경기를 제외한 1,418경기에 대한 자료를 사용하였다. 승패예측모형에는 의사결정나무, 베이즈넷, 인공신경망 알고리즘과 앙상블 기법인 배깅과 부스팅이 사용되었으며, 그 결과 배깅 기법에 인공신경망을 적용한 예측모형에서 가장 높은 예측률인 85.18%를 기록하였다. 다음으로 의사결정나무 기반 예측모형을 활용하여 한국 프로야구 전체 구단에 관한 8개의 승패규칙을 도출하였다. 여기에서 승패규칙은 승패예측에 영향을 미치는 주요 요인들인 팀출루율, 팀타율, 피안타, 안타, 타석, 타수로 표현되며, 도출된 규칙을 바탕으로 구단의 승률 향상에 도움을 주는 전략을 제안하였다. 또한 플레이오프 진출 구단과 미진출 구단에 관한 승리규칙을 각각 4개씩 도출하였고 이를 바탕으로 두 집단에 맞춤화된 승률 향상 전략을 제시하였으며, 실제 구단에서 선수를 영입한 방향과의 비교를 통해 제시된 전략의 활용 가능성을 확인하였다. This study conducted an experiment to develop win-loss prediction models for the Korean professional baseball league using data mining techniques. To this end, we used data on 1,418 games from all games played by the ten Korean professional baseball teams in 2017, except draw games. We developed win-loss prediction models using not only a decision tree, Bayse net, and artificial neural network algorithms, but also ensemble methods, such as bagging and boosting. As a result, first, we found that the artificial neural network-based prediction model using the bagging method reported the best accuracy (85.18%). Second, we derived eight win-loss rules for entire teams from the decision tree-based prediction model. These rules consist of six influential factors: team on base average, team batting average, hit by opponent, hit, plate appearances, and at bat. Using the derived rules, we proposed helpful strategies for improving the winning rate. Third, we derived four winning rules for both playoff teams and non-playoff teams; using the rules we proposed customized strategies for improving the winning rate of the two different groups. Finally, we confirmed the feasibility of the proposed strategies by comparing non-playoff teams’ actual player recruitment strategies.
개인용 재난대피시설 FRP 부재 단면에 대한 안정성 검토
김정면(Jung-Myeon Kim),민연식(Yeon-Sik Min),황대원(Dae-Won Hwang),김용성(Yong-seong Kim),연규석(Kyu-Seok Yeon) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회 학술대회 Vol.2015 No.1
집중호우로 인한 산사태 발생 시 비탈면 및 주택 붕괴에 따른 매몰사고로부터 인명을 보호하고자 개인용 재난 대피시설 개발을 위한 선행 연구로 FRP 무보강 및 보강시 3차원 수치해석을 실시하였다. 그 결과 FRP 보강시 낙반 및 산사태 발생으로 단면의 안정성을 확보하는 것으로 나타났다.