Occurrence of process environment changes, such as influent load variances and process condition changes, can reduce treatment efficiency, increasing effluent water quality. In order to prevent exceeding effluent standards, it is necessary to manage effluent water quality based on process operation data including influent and process condition before exceeding occur. Accordingly, the development of the effluent water quality prediction system and the application of technology to wastewater treatment processes are getting attention. Therefore, in this study, through the multi-channel measuring instruments in the bio-reactor and smart multi-item water quality sensors (location in bio-reactor influent/effluent) were installed in The Seonam water recycling center #2 treatment plant series 3, it was collected water quality data centering around COD, T-N. Using the collected data, the artificial intelligence-based effluent quality prediction model was developed, and relative errors were compared with effluent TMS measurement data. Through relative error comparison, the applicability of the artificial intelligence-based effluent water quality prediction model in wastewater treatment process was reviewed.
본 논문에서는 바다 환경의 변화로 인한 양식장의 피해를 막을 수 있도록 양식장의 환경 데이터를 실시간 모니터링하고 기계 학습 기반의 예측 서비스를 제공하는 시스템 설계를 다룬다. 제안 시스템은 양식장의 주요 위치에 수소 농도, 염도, 용존 산소량 그리고 수온을 측정할 수 있는 센서들로 구성되는 사물인터넷 기반의 디바이스 모듈을 설치하며, 이들로 부터 수집한 데이터는 LTE 또는 LoRa 통신 기술을 이용해 클라우드 DB로 전송한 후 웹사이트나 모바일 애플리케이션을 통해 실시간으로 양식장의 환경 데이터 모니터링을 가능하게 한다. 아울러 수집된 데이터를 활용한 기계학습 기반의 예측 기술을 적용해 양식장의 환경 변화에 미리 대비할 수 있도록 하는 기능을 가진다.
본 논문은 기계학습 기반의 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘을 이용해 바다 양식장의 해수 상태 변화를 예측하는 연구 결과를 보여주고 있다. 바다 양식장의 해수 상태 정보를 수집하기 위해 용존산소량, 염도, 질소이온 농도 및 수온 측정 센서들을 사용해 하드웨어를 구현했으며, LoRa 통신을 이용해 클라우드 기반의 Firebase 데이터베이스로 전달해 저장하도록 구현하였다. 개발한 하드웨어를 이용해 통영과 거제 지역 양식장들 주변 해수 상태 정보들을 수집하였으며, 이들 실제 데이터셋을 사용한 학습 결과에다 LSTM 알고리즘을 적용하여 87%의 정확도를 보여주는 예측 결과를 얻어낼 수 있었다. 용존산소량을 비롯한 4가지 파라미터별 예측 결과를 사용자에게 제공하기 위해 Flask와 REST API를 사용했으며, 이러한 예측 결과는 어민들에게 바다 양식장의 해수 상태 변화를 미리 제공할 수 있어 어류 집단 폐사로 인한 큰 피해를 줄이는 데 도움이 될 것이라 기대한다.
본 연구의 목적은 막장전방에 연약대가 존재할 때 터널 3차원 내공변위를 여러 가지 방법으로 해석하여 변위의 발생경향을 밝히고 지질변화를 예측하는 해석기법을 제시하는 것이다. 안정된 지하 암반에 터널을 굴착하게 되면, 터널 막장면을 포함한 무지보 굴착면 주위에 3차원적인 하중전이 현상이 나타나는데 막장 전방의 지반 상태가 변화하거나 연약대가존재하면 특정한 변위 경향을 보이는 것이 3차원 계측 및 수치해석결과 확인되었다. 그러므로, 시공중인 터널 내에서 3차원 절대 내공 변위를 측정하여 본 연구에서 제시된 계측해석 기법 (L/C비, $C/C_o$ 등)을 적용하면 터널 막장 전방의 지층변화나 연약대의 존재를 사전에 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents prediction of insulation lifetime in stress. Essentially, Epoxy resin, when it was subjected to different types of aging condition, produced to varieties of electrical properties and lifetime using spectroscopy and breakdown test. The relationships between the structural and electrical changes of aged epoxy were Investigated.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
Sea dike construction for the tidal flat reclamation works in estuary and coast may change the characteristics of tidal motion and wave conditions in the region. In turn, a new hydraulic condition provides the impacts on sediment transport pattern and forms a new morphological environment. Also, morphological changes during the closure works of sea dike are closely related with a safy of sea dike. Therefore, the prediction of morphological changes is required secure the safe closure work and the economic design of sea dikes. To investigate morphological changes due to sea dike construction, hydrodynamic changes of tides and waves have to be evaluated, then sediment transport and sea bottom changes are computed. Mathematical modelling is required for representation of interrelation of tidal motion, wave and sediment transport. In this study, numerical model MORSYS is applied to compute the hydrodynamics and morphological changes around the closure gap for Saemankuem dike. This model allows a flexible integration of the module for waves, currents, sediment transport and bottom changes.
In the present study, we studied the method of predicting the on-design and on-design point performance of axial flow fan with adjustable pitch blades. With the change of stagger angle of axial flow fan with adjustable pitch blade, flow rate and pressure can be changed. Because of this merit adjustable pitch fans are used in many industrial facility. When changing stagger angle or estimating the performance at a wide range of off-design condition, incidence angle changes greatly as the flow rate changes. Therefore, the deviation angle at the blade exit is estimated by the correlation considering the effects of blade design, incidence angle variation. In the loss model, we used known pressure loss model for blade boundary layer and wake, secondary flow, endwall boundary layer and tip leakage flow. The results of modified deviation angle model and experiment were compared for the usefulness of the modified model.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.463-467
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2015
Mega-shock means a sporadic event such as the earning shock, which occurred by sudden market changes, and it can cause serious problems of profit loss of international construction projects. Therefore, the early response and prevention by analyzing and predicting the Mega-shock is critical for successful project delivery. This research is preliminary study to develop a prediction model that supports market condition analysis and Mega-shock forecasting. To avoid disadvantages of classic statistical approaches that assume the market factors are linear and independent and thus have limitations to explain complex interrelationship among a range of international market factors, the research team explored the Fractal Theory that can explain self-similarity and recursiveness of construction market changes. The research first found out correlation of the major market factors by statistically analyzing time-series data. The research then conducted a base of the Fractal analysis to distinguish features of fractal from data. The outcome will have potential to contribute to building up a foundation of the early shock warning system for the strategic international project management.
The radiated noise from the automotive intake system should be predicted at the design stage. To this end, the precise measurement of in-duct acoustic source parameters of the intake system, i.e., the source strength and source impedance, is essential. Most of previous works on the measurement of acoustic source parameters were performed under a fixed engine speed condition. However, the requirement of vehicle manufacturer is the noise radiation pattern as a function of engine speed. In this study, the direct method was employed to measure the source parameters of engine intake system under a fixed engine speed and engine run-up condition. It was noted that the frequency spectra of source impedance hardly changes with varying the engine speed. Thus, it is reasonable to calculate the source strength under the engine run-up condition by assuming that source impedance is invariant with engine speed. Measured and conventional source models, i.e., constant pressure source, constant velocity source, and non-reflective source, were utilized to predict insertion loss and radiated sound pressure level. A reasonable prediction accuracy of radiated sound pressure level spectra from the intake system was given in the test vehicle when using the measured source characteristics which were acquired under the operating condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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