http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
- 검색키워드
- 저자 : C. S. Lee(이창선) (검색결과 28 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
열저항-열용량법에 의한 사무실용 건물의 소비에너지 해석
이창선,최영돈,Lee, C.S.,Choi, Y.D. 대한설비공학회 1997 설비공학 논문집 Vol.9 No.1
This paper reports the dynamic analysis of energy consumption for an office building by heat resistance-capacitance method. If a building is divided into several wall components and the wall components is replaced by one thermal capacitance and several thermal resistances, the building becomes an electric circuit. By solving the simultaneous equations of the circuit, the dynamic heat transfer characteristics and the energy consumption rate of the building were predicted. Accuracy of modified BIN method was evaluated by the present resistance-capacitance method. The result shows that modified BIN method overpredicts the heating load of the office building 15%. Annual energy consumptions of equipments(fan, boiler, chiller) for various ventilating control system(CAV, VAV, FCU+VAV, FCU+CAV) were compared. FCU+CAV shows the minimum annual energy consumption.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
이창선(C. S. Lee),김용환(Y. H. Kim),김광육(K. Y. Kim) 한국생산제조학회 2025 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 Vol.2025 No.7
신뢰성과 확장성이 우수하며, 설명 가능한 AI 인과 예측 모델을 개발하기 위해 지식 조립 모델 생성(KAMG : Knowledge Assembly Model Generation) AI를 개발하였다. 데이터에 편향이 존재할 경우, 기존의 기계학습 기반 AI 모델은 환각 (hallucination)에 취약해질 수 있다. 이러한 환각을 최소화하려면 도메인 지식을 모델에 탑재하는 것이 필수적이다. 이질적인 AI 지식과 도메인 지식을 효과적으로 조립하기 위해, 예측 모델의 설계와 구현을 분리하였다. 또한 설계 과정을 초별 설계와 완성 설계로 구분하여, AI 전문가는 초별 설계와 구현을 담당하고, 도메인 전문가는 완성 설계, 평가, 활용을 담당하도록 업무를 분담하였다. 도메인 전문가가 분석 데이터와 완성 설계 데이터를 입력하면, AI 전문가가 개발한 AI 엔진이 이를 바탕으로 예측 산출물을 생성한다. AI, 코딩, 데이터 분석에 대한 전문 지식이 부족한 제조 전문가도, 산출물을 설계하고 이해하는 방법을 학습하면 KAMG AI를 활용하여 예측 모델을 설계·평가·활용할 수 있다. 실제 사례로, KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)의 다이캐스팅 업 종 공개 데이터를 활용하여 예측 모델을 개발하고, 이를 통해 최적 공정 조건을 도출하였다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
