The electric submersible pump (ESP) has been operating in production wells around the world because of its high applicability and operational efficiency among artificial lift techniques. When operating an ESP in a reservoir, variables such as temperature, pressure, gas/oil ratio, and flow rate are factors that affect ESP performance. In particular, free gas in the production fluid is a major factor that reduces the life and operational efficiency of ESP. This study presents the flow loop system which can implement the performance and damage tests of ESP considering field operating conditions to quantitatively analyze the variables that affect ESP performance. The developed apparatus in an integrated system that can diagnose the failure and causes of ESP, and detect leak of tubing by linking ESP and tubing as one system. In this study, the flow conditions for stable operation of ESP were identified through single phase and two phase flow experiments related to evaluation for the performance of ESP. The results provide the basic data to develop the failure prediction and diagnosis program of ESP, and are expected to be used for real-time monitoring for optimal operating conditions and failure diagnosis for ESP operation.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.575-589
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2008
In the present work, we investigate the hydrodynamic behavior of a turbulent bore, such as tsunami bore and tidal bore, generated by the removal of a gate with water impounded on one side. The bore generation system is similar to that used in a general dam-break problem. In order to the numerical simulation of the formation and propagation of a bore, we consider the incompressible flows of two immiscible fluids, liquid and gas, governed by the Navier-Stokes equations. The interface tracking between two fluids is achieved by the volume-of-fluid (VOF) technique and the M-type cubic interpolated propagation (MCIP) scheme is used to solve the Navier-Stokes equations. The MCIP method is a low diffusive and stable scheme and is generally extended the original one-dimensional CIP to higher dimensions, using a fractional step technique. Further, large eddy simulation (LES) closure scheme, a cost-effective approach to turbulence simulation, is used to predict the evolution of quantities associated with turbulence. In order to verify the applicability of the developed numerical model to the bore simulation, laboratory experiments are performed in a wave tank. Comparisons are made between the numerical results by the present model and the experimental data and good agreement is achieved.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.3C
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pp.179-186
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2008
Pressuremeter test estimates the deformational properties of soil from the relationship between applied pressure and the displacement of cavity wall. It is general to utilize the reloading curve for the estimation of deformational properties of soil because the initial loading curve can be affected by the disturbance caused by boring. On the other hand, the instrumental resolution or the variation of measured data makes it hard to estimate the maximum shear modulus from pressuremeter test results. This study suggested the methodology estimating the maximum shear modulus from pressuremeter test directly, based on the curve fitting of reloading curve. In addition, the difference was taken into account between the stress state around the probe in reloading and that of the in-situ state. Pressuremeter tests were conducted for 15 cases using a large calibration chamber, together with a number of reference tests. The maximum shear moduli taken from suggested method were compared with those from empirical correlation and bender element test.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5B
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pp.485-493
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2008
The Artificial Neural Network (ANN) model was suggested for predicting probability of precipitation (PoP) using RDAPS NWP model, observation at AWS and upper-air sounding station. The prediction work was implemented for flood season and the data period is the July, August of 2001 and June of 2002. Neural network input variables (predictors) were composed of geopotential height 500/750/1000 hPa, atmospheric thickness 500-1000 hPa, X & Y-component of wind at 500 hPa, X & Y-component of wind at 750 hPa, wind speed at surface, temperature at 500/750 hPa/surface, mean sea level pressure, 3-hr accumulated precipitation, occurrence of observed precipitation, precipitation accumulated in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, precipitation occurrence in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, relative humidity measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water difference in 12 hrs previous to RDAPS run. The suggested ANN has a 3-layer perceptron (multi layer perceptron; MLP) and back-propagation learning algorithm. The result shows that there were 6.8% increase in Hit rate (H), especially 99.2% and 148.1% increase in Threat Score (TS) and Probability of Detection (POD). It illustrates that the suggested ANN model can be a useful tool for predicting rainfall event prediction. The Kuipers Skill Score (KSS) was increased 92.8%, which the ANN model improves the rainfall occurrence prediction over RDAPS.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.5
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pp.229-238
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2019
The aim of the research is to investigate relationship between drivers' self-control, driving behavior and driving stress. 180 people who have driver's licence and have experiences in driving in Gwangju and Jeonnam area participated for the research. The survey was conducted from 29th April 2015 to 24th July 2015 and data was analysed to figure out the relationship between drivers' self-control, driving behavior and driving stress. As a result, Firstly, drivers' self-control affected mistakes, violations, errors of driving behavior, and driving environment, traffic regulations, accident control, time pressure of driving stress. It showed a statistical significant difference and the higher drivers' self-control is, the lower sub construct factor of driving behavior and driving stress. Secondly, those factors of drivers' self-control, driving behavior and driving stress were correlated. The result showed the relationship between drivers' self-control, driving behavior and driving stress. It is also possible to utilize the information to prevent car accidents. Finally, it is expected to do research further by expanding the participants into multiple areas of people.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.551-561
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2019
The purpose of this study was to investigate the relationship between entrance exam stress and oral care self-efficacy in girls high school. From June to July 2018, A self-reported questionnaire was administered to 192 high school students in the G area. The data were analyzed for independent t-test, one-way ANOVA and Pearson's correlation coefficient by using SPSS/WIN 21.0 program. Among the sub-sectors of entrance exam stress, exam tension/poor was the highest with 3.07 points, followed by Insufficient spare time stress 2.83 points, future uncertainty stress 2.57 points, and parent pressure stress 2.44 points. the variables related to exam tension/poor stress were academic performance (p<.01), family income level (p<.05), Subjective oral health status(p<.05), and daily brushing frequency(p<.01). The highest level of oral care self-efficacy was 3.13 points for brushing self-efficacy, followed by dental visits 2.80 points and interdental hygiene 2.64 points. As a result of analyzing the general characteristics and oral care self-efficacy, subjects related to brushing self-efficacy were subjective oral health status, caries snacking(daily), and caries drinks(daily)(p<.01). There were negative correlations between entrance exam stress and oral care self-efficacy. The higher the entrance stress, the lower the oral care self-efficacy. To prevent oral disease and increase oral care self-efficacy of students with high entrance stress, it is necessary to provide school oral health education programs that can facilitate oral health behaviors.
Recently, The number of hypertension is increasing with westernized diet and lack of exercise. Many researchers are trying to treat and prevent hypertension by exercise therapy. However, not only did most of studies analyze the effect and usefulness of exercise related to lowering hypertension, but also there is no analysis of the difference of fitness with regard to hypertension according to ages. It is assumed to be important research work to be continued to identify, from the public health's point of view, the difference of fitness with regard to hypertension according to ages can be a essential data for treating and preventing hypertension. Thus, this study is to identify the difference of fitness according to hypertension of adult female over 20s and emphasize the importance of fitness level to the hypertension. Also, this study is to devise valuable study by examining the difference of cardiovascular function. Subjects were 8889 of adult female over 20s. Subjects visited promotion of health center at Y Gu public health center and took comprehensive medical test including hypertension test in Seoul in Korea. It was divided into normal, prehypertension, stage I hypertension and stage II hypertension group by JNC7. The evaluation of cardiorespiratory function was by resting heart rate and lung capacity, the evaluation of fitness was by cardiorespiratory endurance, muscular endurance, muscular strength, power, agility, balance, and flexibility, and the difference of fitness was analyzed by ANCOVA revising independent variable of BMI, drinking, and smoking which affects hypertension. At result, there was significant difference between normal and hypertension group according to most ages in two variable of all cardiorespiratory function, seven fitness variable. Through this study, it was defined that hypertension group had lower cardiorespiratory function and fitness than normal group.
With the introduction of the post-verification system, the measurement of floor impact noise performance on-site has become mandatory, and the evaluation method has changed. To track the performance changes since the policy implementation, research is needed on how the characteristics of heavyweight impact sound change according to the varied evaluation method. In this study, we analyzed the contribution rate of the frequency band-specific sound pressure level on the single-number quantity for a multi-family housing unit with the same floor plan and floor structure, comprising 59 households, based on the changed impact sources and evaluation indicators. It is difficult to compare simply because the method of calculating contributions by frequency band according to the single-day evaluation is different, but the average contribution rate of 63 Hz was 80.8 % in the evaluation method before the introduction of the post-confirmation system (Tire measurement and evaluated as L'i,Fmax,AW), and the average contribution rate of 125 Hz was 19.2 %. The current evaluation method (rubber ball measurement and evaluation as L'iA,Fmax) shows that the contribution rate has decreased to 33.1 % on average at 50 Hz ~ 80 Hz, 58.7 % on average at 100 Hz ~ 160 Hz, 6.9 % on average at 200 Hz ~ 315 Hz, and 1.3 % on average at 400 Hz ~ 630 Hz. This result is a case analysis for the target apartment house, and it is necessary to analyze measurement data for more diverse apartment houses.
This paper shows the system of drug classification, the goal of this is to foretell the apt drug for the patients based on their demographic and physiological traits. The dataset consists of various attributes like Age, Sex, BP (Blood Pressure), Cholesterol Level, and Na_to_K (Sodium to Potassium ratio), with the objective to determine the kind of drug being given. The models used in this paper are K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression and Random Forest. Further to fine-tune hyper parameters using 5-fold cross-validation, GridSearchCV was used and each model was trained and tested on the dataset. To assess the performance of each model both with and without hyper parameter tuning evaluation metrics like accuracy, confusion matrices, and classification reports were used and the accuracy of the models without GridSearchCV was 0.7, 0.875, 0.975 and with GridSearchCV was 0.75, 1.0, 0.975. According to GridSearchCV Logistic Regression is the most suitable model for drug classification among the three-model used followed by the K-Nearest Neighbors. Also, Na_to_K is an essential feature in predicting the outcome.
This study analyzed the factors that affect acceptance of online direct marketing in agricultural companies. Empirical analysis was conducted using the research model based on the individual's technology acceptance model (TAM) and the information technology adoption models in organizations. These models have four dimensions: 1) technology characteristics, which include perceived usefulness and perceived ease of use of TAM 2) CEO characteristics, which including the innovativeness and IT capability of CEOs; 3) organizational readiness, which include financial, technological, and human resources capabilities and 4) environment and external pressure, which include government support and changes to the Internet environment. These concepts were empirically tested. A total of 209 valid data were collected through questionnaires and analyzed using confirmatory factor analysis and path analysis through the application of structural equation modeling. Results show that perceived usefulness, IT capability of CEOs, and changes to the Internet environment have significant effects on the adoption intention of online direct marketing. However, perceived ease of use, CEO innovativeness, government support, and the variables of organizational readiness dimension did not have significant effects on adoption intention. This study suggests practical implications for adoption of online direct marketing in agricultural companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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