저궤도에서 운용되는 위성은 대기 저항에 의한 연료소모가 크며, 연료소모는 임무수명 및 발사무게에 영향을 미치게 되어 위성 형상에 따른 항력의 예측이 중요하다. 본 논문에서는 직접모사법을 이용하여 파라볼릭 안테나를 탑재한 저궤도 위성의 임무고도의 변화와 받음각에 따른 항력 및 항력 계수의 변화를 살펴보았다. 저궤도의 희박 기체의 거동을 모사하는 직접모사법의 적용성을 검증하기 위해 스타샤인(Starshine) 위성의 비행데이터를 이용하여 고도, 대기와 표면의 상호작용에 따른 항력 계수를 비교하였다. 결론적으로 계산결과로부터 저궤도 위성의 정밀한 궤도수명 계산에 적합한 항력 계수를 도출하였다.
예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성의 관점에서 구성된 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 빚 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 최종적으로 선박의 항로 안전 계획 및 평가를 위한 보조 수단이다.
Wheel bearings are important automotive parts that bear the vehicle weight and translate rotation motion; in addition, their seals are components that prevent grease leakage and foreign material from entering from the outside of the bearings. Recently, as the need for electric vehicles and eco-friendly vehicles has been emerging, the reduction in fuel consumption and $CO_2$ emissions are becoming the most important issues for automobile manufacturers. In the case of wheel bearings, seals are a key part of drag torque. In this study, we investigate the prediction of the drag torque taking into consideration the hyperelastic and viscoelastic material properties of automotive wheel bearing seals. Numerical analysis based on the finite element method is conducted for the deformation analyses of the seals. To improve the reliability of the rubber seal analysis, three types of rubber material properties are considered, and analysis is conducted using the hyperelastic material properties. Viscoelastic material property tests are also conducted. Deformation analysis considering the hyperelastic and viscoelastic material properties is performed, and the effects of the viscoelastic material properties are compared with the results obtained by the consideration of the hyperelastic material properties. As a result of these analyses, the drag torque is 0.29 Nm when the hyperelastic characteristics are taken into account, and the drag torque is 0.27 Nm when both the hyperelastic and viscoelastic characteristics are taken into account. Therefore, it is determined that the analysis considering both hyperelastic and viscoelastic characteristics must be performed because of its reliability in predicting the drag torque of the rubber seals.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.119-133
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2023
With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO2, CO, O3, NO2, PM10, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.
최근, 인공신경망 모델은 예측, 수치제어, 로봇제어, 패턴인식 등의 분야에서 촉망되는 기술이다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 온실 외부 온도를 예측하고 이를 온실제어에 활용하는데 목적이 있다. 예측 모델의 성능 평가를 위해 다중회귀모델과 SVM 모델과의 비교분석을 수행하였다. 평가 방법으로는 10-Fold Cross Validation을 사용하였으며, 예측 성능 향상을 위해 상관관계분석 통해 데이터 축소를 수행하였고, 측정 데이터로부터 새로운 Factor 추출하여 데이터의 신뢰성을 확보하였다. 인공신경망 구축을 위해 Backpropagation algorithm을 사용하였으며, 다중회귀모델은 M5 method로 구축하였고, SVM 모델을 epsilon-SVM으로 구축하였다. 각 모델의 비교분석 결과 각각 0.9256, 1.8503과 7.5521로 나타났다. 또한 예측모델을 온실 난방부하 계산에 적용함으로써 온실에 사용되는 에너지 비용 절감을 통한 수입증대에 기여할 수 있다. 실험한 온실의 난방부하는 3326.4kcal/h이며, 총 난방시간이 $10000^{\circ}C/h$일 때 연료소비량은 453.8L로 예측된다. 아울러 데이터 마이닝 기술 중 하나인 인공신경망을 정밀온실제어, 재배기법, 수확예측 등 다양한 농업 분야에 적용함으로써 스마트 농업으로의 발전에 기여할 수 있다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기상 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최전 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시긴 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기포를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기강 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
최근 수요가 급격히 증가하고 있는 고성능 UHP (Ultra High Performance)타이어의 경우 낮은 편평비로 인해 일반 타이어 보다 사이드월 고무에 가혹한 변형이 발생하게 된다. 사이드월 고무의 변형이 지속적으로 발생할 경우 피로손상이 축적되어 피로파괴 현상이 나타날 수 있다. 따라서 차량 주행 중 발생하는 안전사고 예방을 위한 사이드월 고무의 내구성능 평가가 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나 타이어 사이드월 고무의 내구성능에 대한 설계 기준 및 연구는 국내외적으로 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 타이어 사이드월 고무 2종에 대하여 인장시험과 피로시험을 수행하여 변형률에너지밀도를 이용한 수명예측식을 제시하였다. 또한, 저연비 타이어의 주행가능 예상거리를 도출하여 내구성능 만족여부를 검토하였다.
In recent years, world is faced with a transportation energy dilemma, and the transportation is almost dependent on a single fuel - petroleum. However, Hybrid Electric Vehicle (HEV) technology holds more advantages to reduce the demand for petroleum in the transportation by efficiency improvements of petroleum consumption. Therefore, there is a trend that lower gear noise levels are demanded in HEV for drivers to avoid annoyance and fatigue during operation. And meshing transmission error (T.E.) is the excitation that leads to the tonal noise known as gear whine, and radiated gear whine is also the dominant source of noise in the whole gearbox. In this paper, the analysis of gear tooth profile and lead modification is firstly presented, and then, the different transmission error of no mesh misalignment and mesh misalignment under one loaded torque for the 1st gear pair of HEV gearbox was investigated and compared. At last, the appropriate tooth modification was used to minimize and compare the transmission error of the gear pair with mesh misalignment under the loaded torque.
최근, 산업화와 도시화로 연료소비가 급격하게 증가하고, 주요 도시들의 대기오염이 심화됨에 따라 대기질 관리를 위해 대기확산모델의 이용 및 개발과 관련된 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 U.S. EPA가 제공하는 대기확산모델의 활용범위 확장을 목적으로 국내 기상자료를 미국 자료체계로의 변환기능과 모델입력용 기상자료의 생성이 가능한 "국내 기상자료 전처리 프로그램"을 개발하고, 사례연구에 적용을 통해서 프로그램의 활용성을 평가하였다. 평가 결과, 국내 기상자료를 미국 자료체계로 정확하게 변환처리하고, 대기질 모델링 과정에서 오류의 발생 없이 예측이 가능하여 향후 국내 기상자료 전처리 도구로 높은 활용성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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