• Tribology and Lubricants
• /
• 제35권4호
• /
• pp.222-228
• /
• 2019

As rubber products such as O-rings, which are also known as packings or toric joints, come in regular, long term contact with liquid fuel, they can eventually swell, become mechanically weakened, and occasionally crack; this diminishes both their usefulness and intrinsic lifetime and could cause leaks during the steady-state flow condition of the fuel. In this study, we evaluate the lifetime of such products through compression set tests of FKM, a family of fluorocarbon elastomer materials defined by the ASTM international standard D141; these materials have great compression, sunlight, and ozone resistance as well as a low gas absorption rate. In this process, O-rings are immersed in the liquid fuel of airtight containers that can be expressed as a compression set, and the liquid fuel leakage in a flow rig tester at variable temperatures over 12 months is investigated. Using the Power Law model, our study determined a theoretical O-ring lifetime of 2,647 years, i.e. a semi-permanent lifespan, by confirming the absence of liquid fuel leakage around the O-ring assembled fittings. These results indicate that the FKM O-rings are significantly compatible for fuel tests to evaluate long-term sealing conditions.

• 한국추진공학회지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.1-12
• /
• 2018

유선곡률해석법은 다단 축류 터빈의 설계과정에서 필수적으로 이용되며, 실제 작동환경에서 발생하는 손실을 설계 단계에서 미리 반영할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이와 관련한 국내 독자 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다단 축류 터빈에서의 누설 유동에 따른 성능해석을 위해 유선곡률해석법과 유동 혼합에 따른 손실 예측 모델을 적용하였다. 국내 운전 중인 86 MW급 발전용 가스터빈의 5단 축류터빈에 대해 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 성능해석을 수행하였다. 계산된 결과는 3차원 전산해석 결과와 비교하였으며, 유선곡률해석법이 가지는 장점과 한계에 대해 기술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.455-457
• /
• 2020

Recent studies demonstrate that deep learning model is easily biased by trained with unbalanced datasets. For example, the deep network can be trained to make a prediction by background feature instead the real target's feature. For those problem, a measurement called leakage was introduced to digitize this tendency. In this paper, we propose augmentation strategy which are used generally in computer vision problem to remedy this bias problem and we showed a simple augmentation methods have a effect to this task with experiments.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
• /
• 유체기계공업학회 2001년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
• /
• pp.30-34
• /
• 2001

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.

• 소음진동
• /
• 제6권5호
• /
• pp.661-669
• /
• 1996

Proposed is an aero-acoustic performance prediction method of axial fan. The fan aerodynamic performance is predicted by combining pitch-averaged quasi 3-D flow analysis with pressure loss models for blade boundary layer and wake, secondary flow, endwall boundary layer and tip leakage flows. Fan noise is assumed to be radiated as dipole distribution type, and its generation is assumed to be mainly due to the vortex street shed from blade trailing edge. The fluctuating pressure and lift on the blade surface are analyzed by incorporating the wake vortex stree shed from blade trailing edge. The fluctuating pressure and lift on the blade surface are analyzed by incorporating the wake vortex street model with thin airfoil theory. The aero-acoustic performance prediction results by the present method are in good agreement with the measured results of several axial fans. With the present prediction method, parametric studies are carried out to investigate the effects of blade chord length and spacing on the efficiency and the noise level of fan. In the case of lightly loaded fan, both efficiency improvement and noise reduction can be achieved by decreasing chord length or by increasing blade specing. However, when fan is designed at highly loaded condition, the noise reduction by increasing blade spacing penalizes the attaninable efficiency of fan.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제53권8호
• /
• pp.2547-2555
• /
• 2021

The frequency of reactor coolant leakage is expected to increase over the lifetime of a nuclear power plant owing to degradation mechanisms, such as flow-acceleration corrosion and stress corrosion cracking. When loss of coolant accidents (LOCAs) occur, several parameters change rapidly depending on the size and location of the cracks. In this study, leak flow during LOCAs is predicted using a deep fuzzy neural network (DFNN) model. The DFNN model is based on fuzzy neural network (FNN) modules and has a structure where the FNN modules are sequentially connected. Because the DFNN model is based on the FNN modules, the performance factors are the number of FNN modules and the parameters of the FNN module. These parameters are determined by a least-squares method combined with a genetic algorithm; the number of FNN modules is determined automatically by cross checking a fitness function using the verification dataset output to prevent an overfitting problem. To acquire the data of LOCAs, an optimized power reactor-1000 was simulated using a modular accident analysis program code. The predicted results of the DFNN model are found to be superior to those predicted in previous works. The leak flow prediction results obtained in this study will be useful to check the core integrity in nuclear power plant during LOCAs. This information is also expected to reduce the workload of the operators.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.55-56
• /
• 2022

Hypertension is a severe health problem and increases the risk of other health issues, such as heart disease, heart attack, and stroke. In this research, we propose a machine learning-based prediction method for the risk of chronic hypertension. The proposed method consists of four main modules. In the first module, the linear interpolation method fills missing values of the integration of gas and meteorological datasets. In the second module, the OrdinalEncoder-based normalization is followed by the Decision tree algorithm to select important features. The prediction analysis module builds three models based on k-Nearest Neighbors, Decision Tree, and Random Forest to predict hypertension levels. Finally, the features used in the prediction model are explained by the DeepSHAP approach. The proposed method is evaluated by integrating the Korean meteorological agency dataset, natural gas leakage dataset, and Korean National Health and Nutrition Examination Survey dataset. The experimental results showed important global features for the hypertension of the entire population and local components for particular patients. Based on the local explanation results for a randomly selected 65-year-old male, the effect of hypertension increased from 0.694 to 1.249 when age increased by 0.37 and gas loss increased by 0.17. Therefore, it is concluded that gas loss is the cause of high blood pressure.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.143-159
• /
• 2017

급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_4호
• /
• pp.1255-1266
• /
• 2020

본 연구에서는 화학사고에 따른 인명피해 저감을 위해서 신속하고 정확한 화학물질 확산 범위 예측을 위한 복합시뮬레이션 프로토타입을 개발하였다. 복합시뮬레이션은 화학물질의 누출 특성을 고려하고자 근거리 확산과정에서 누출 운동량을 고려하였다. 원거리 확산과정에서는 사고지점 주변의 기상 및 지형정보를 이용하여 획일적으로 제시되었던 기존 모델의 바람 분포를 개선하여 실제와 유사한 바람장을 구현하였다. 개선된 근·원거리 확산과정에 따라 최종적으로 피해확산 범위는 기존의 모델에 비해서 정밀한 분포를 나타냈다. 본 연구에서 개발된 복합시뮬레이션의 시간대별 피해 범위 예측 결과 통해서 화학사고 발생 후 주민 대피 및 복귀 등 정책적 의사결정의 지원시스템으로서 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.138-142
• /
• 2018

본 연구에서는 플랜트 기자재 중 수충격에 매우 취약한 신축관 이음을 대상으로 수충격 발생 시 신축관 이음의 신축량의 변화를 현장에서 취득한 후 HIL 시뮬레이터의 작동데이터로 적용한 HILS 기법을 적용한 진동내구 시험을 수행하였다. 또한 진동내구 시험 시 내구수명의 주요 스트레스 인자로 신축관 내부압력을 가정하였다. 진동내구 시험은 신축관 내부 설정압 따라 진행되었으며 수명데이터를 이용, 수명데이터를 잘 따르는 곡선을 접합하여 수명예측 모델식을 유도하였고 특정 내부 설정압에서의 시험 및 수명결과를 통하여 이를 검증하였다. 한편, 시험 중 발생 된 신축관의 고장모드는 모두 벨로우즈 부 표면에 발생된 크랙과 크랙을 통한 누수 등이 있었다. 본 연구에서 유도한 수명에측 모델식은 설정압력을 스트레스 인자로 따르는 전형적인 역승모형이며 특정환경에서만 적용될 수 있는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구는 진동내구 수명의 가속요인인 압력 외 온도상태 등을 다양한 수명변수가 적용 가능한 복합수명예측 모델식을 개발할 예정이다.