최근 건축물의 에너지 사용 저감을 위한 단열 설계기준은 강화되고 있다. 단열공사는 건축물의 단위면적당 1차 에너지 소요량 저감을 위한 가장 효율적인 방법임에도 불구하고, 건축 시공 및 준공검사 과정에서 단열성능에 대한 평가(검사) 기준이 없는 실정이다. 본 연구는 열관류율 측정장비(TESTO 435)를 활용하여 공동주택의 외벽 열관류율을 간편하게 실험 할 수 있는 방법과 분석기법에 대한 기준을 구축하여 객관적인 데이터를 제공하는 데 목적이 있다. 실험 대상 외벽의 단위면적당 비열(열용량)이 20 kJ(m2·K)를 초과하여 ISO 9869-1에 적합한 종료 시점의 데이터를 평균법으로 분석했다. 3일 연속 열관류율 측정값은 설계값 대비 +5% 이내로 허용오차 범위 내로 수렴했고, 일자별 열관류율의 표준편차는 1-Day > 3-Day > 2-Day 순으로 작아졌고, 시간대별 열관류율 표준편차는 00:00~24:00 > 19:00~07:00 > 00:00~07:00 순으로 줄어 들었다. 특히, 측정일자별로 00:00~07:00 시간대의 열관류율 값은 설계값 대비 -3%~+2% 편차로 거의 일치하였다.
현재 공용중인 교량에 대한 재하시험으로 계측한 응답과 초기해석모델의 해석 응답을 비교하여 응답보정계수를 계산하고, 이 모델을 사용하여 내하율과 내하력을 평가하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이러한 응답보정계수는 계측 위치와 하중 조건에 따라 변동하는 값을 준다. 특히 초기해석모델이 교량의 거동에 합당하지 않은 경우, 그 변동 폭이 크며 보정된 모델에 의한 해석 응답이 계측된 응답과 동떨어진 결과를 줄 수 있다. 본 연구에서는 저속으로 주행하는 차량의 다양한 하중 조건에서 동적 성분을 제거한 정적 응답을 얻기 위해 의사정적재하시험법을 적용하였다. 두 개의 유사한 PSC-I 거더교에서 정적 응답을 계측하고, 두 교량 각각에 대한 변위와 변형률에 대한 응답보정계수를 계산하였다. 초기해석모델이 제대로 설정되어 있지 않다면, 평균적으로 구한 응답보정계수로 보정한 모델의 해석 응답이 계측 응답과 오차범위 내에 들어오는지 않음을 확인하였다.
막걸리라고도 불리우는 전통 병행복발효주 탁주의 중요한 규격인 알코올분은 풍미와 연관이 깊은 요인이다. 알코올분 분석은 증류과정과 주정계 측정으로 구성된 부칭법이 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 GC법을 개선하여 신뢰성을 검증한 후 시중 유통 탁주 14종의 알코올분을 부칭법과 개선된 GC법으로 분석하였다. GC법의 정밀성 및정확성은 만족스러운 수준이었으며, 정량한계 및 정성한계는 0.5도 및 0.1도로 확인되었다. 표시도수 ±1을 초과한 비살균 탁주 3종 중 표시도수 6.0도를 초과하는 9.9도 (GC법) 및 10.1도 (부칭법)로 측정된 1종을 제외한 나머지는 -1.1도를 초과하였으나, 분석법의 에러범위에 해당되는 수준이었다. 14종 탁주의 알코올분 평균 정밀도 (%RSD)는 부칭법 36.2%에 비하여 GC법이 12.8%로 우수하였다. 본 연구에서 개선된 GC법은 넓은 범위의 탁주 중 알코올분 규격 관리 및 개선에 효율적 사용이 가능할 것으로 평가되었다.
BACKGROUND/OBJECTIVES: The doubly labeled water (DLW) method is the gold standard for estimating total energy expenditure (TEE) and is also useful for verifying the validities of dietary evaluation tools. In this study, we compared the accuracy of total energy intakes (TEI) estimated by the 24-h diet recall method with TEE obtained using the doubly labeled water method. SUBJECTS/METHODS: This study involved 71 subjects aged 20-49 yrs. Over a 14-day period, three 24-h diet recalls per subject (2 weekdays and 1 weekend day) were used to estimate energy intakes, while TEE was measured using the DLW method. The paired t-test was used to determine the significance of differences between TEI and TEE results, and the accuracy of the 24-h recall method was determined by accuracy predictions percentage, root mean square error, and bias. RESULTS: Average study subject age was 33.4 ± 8.6 yrs. The association between TEI and TEE was positive and significant (r = 0.463, P < 0.001), and the difference between TEI (2,084.3 ± 684.2 kcal/day) and TEE (2,401.7 ± 480.3 kcal/day) was also significant (P < 0.001). In all study subjects, mean TEI was 12.0% (307.5 ± 629.3 kcal/day) less than mean TEE, and 12.2% (349.4 ± 632.5 kcal/day) less in men and 11.8% (266.7 ± 632.5 kcal/day) less in women. Rates of TEI underprediction for all study subjects, men, and women, were 60.5%, 51.4%, and 66.7%, respectively. CONCLUSIONS: This study shows that 24-h diet recall underreports energy intakes. More research is needed to corroborate our findings and evaluate the accuracy of 24-h recall with respect to additional demographics.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
최근 전 세계가 탄소중립에 관심이 높아지면서 재생에너지 발전량이 증가하고 있다. 하지만 재생에너지는 간헐성과 변동성이 심해 발전량 예측이 어렵고, 정확하지 않은 발전량 예측은 전력 계통에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기 발전량 예측 문제를 해결할 방법으로 디지털트윈 개념을 적용하였다. 풍력발전기의 회전이 발전량과 높은 상관관계를 갖는 부분을 반영하여 풍력발전기 드라이브트레인 회전 거동을 주로 모의하는 기계학습된 모델을 개발하였다. 회전 거동을 모의하는 드라이브트레인 시뮬레이션 모델의 기반은 잘 알려진 회전 시스템을 모의하는 시스템 상태방정식으로 설정되었다. 또한 제조사로부터 제공되지 않은 파라미터들에 대하여 시뮬레이션 기반 기계학습을 수행하였다. 기계학습된 드라이 브트레인 모델은 27개의 실제 풍력발전기 운영데이터 세트를 활용하여 검증되었다. 검증 결과, 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 운영데이터 세트와 비교하여 평균 4.41%의 오차를 보였다. 결과적으로 기계학습된 드라이브트레인 모델은 실제 풍력발전기 드라이브트레인 시스템을 잘 모사한다고 평가하였다.
본 연구에서는 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 사용하여 중심합성설계모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화제조 공정의 최적화를 수행하였다. 그 결과 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. CCD-RSM을 통하여 독립변수인 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율(P), 계면활성제의 첨가량(W) 및 유화속도(R)가 반응치인 유화안정도지수(ESI), 평균입자크기(MDS) 및 점도(V)에 끼치는 영향을 조사하여 O/W 유화제조공정의 최적조건을 산출하였다. 유화안정도지수, 평균입자크기 및 점도에 관한 회귀방정식으로부터 다중반응을 수행하여 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 유화조건으로 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율은 49.5 wt%, 계면활성제의 첨가량 9.1 wt%, 유화속도 6559.5 rpm으로 나타났으며 산출된 반응치의 응답값은 ESI는 89.9%, MDS는 1058.4 nm, V는 1522.5 cP로 산출되었다. 이를 실험으로 확인한 결과 ESI는 88.7%, MDS는 1026.4 nm, V는 1486.5 cP이었으며 평균 오차율은 2.3 (± 0.4)%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.
Considering the non-linear behavior of structure and soil when evaluating a nuclear power plant's seismic safety under a beyond-design basis earthquake is essential. In order to obtain the nonlinear response of a nuclear power plant structure, a time-domain SSI analysis method that considers the nonlinearity of soil and structure and the nonlinear Soil-Structure Interaction (SSI) effect is necessary. The Boundary Reaction Method (BRM) is a time-domain SSI analysis method. The BRM can be applied effectively with a Perfectly Matched Layer (PML), which is an effective energy absorbing boundary condition. The BRM has a characteristic that the magnitude of the response in far-field soil increases as the boundary interface of the effective seismic load moves outward. In addition, the PML has poor absorption performance of low-frequency waves. For this reason, the accuracy of the low-frequency response may be degraded when analyzing the combination of the BRM and the PML. In this study, the accuracy of the analysis response was improved by adjusting the PML input parameters to improve this problem. The accuracy of the response was evaluated by using the analysis response using KIESSI-3D, a frequency domain SSI analysis program, as a reference solution. As a result of the analysis applying the optimal PML parameter, the average error rate of the acceleration response spectrum for 9 degrees of freedom of the structure was 3.40%, which was highly similar to the reference result. In addition, time-domain nonlinear SSI analysis was performed with the soil's nonlinearity to show this study's applicability. As a result of nonlinear SSI analysis, plastic deformation was concentrated in the soil around the foundation. The analysis results found that the analysis method combining BRM and PML can be effectively applied to the seismic response analysis of nuclear power plant structures.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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