Abstract The compressor of a refrigerator accounts for approximately 60-80% of the total energy consumption necessary for the refrigeration cycle. This study investigates the implementation of a pre-compression system featuring a vibrating nozzle, with the goal of enhancing the efficiency of a linear compressor. By utilizing this pre-compression system, the cooling capacity and efficiency of the compressor are expected to improve. The numerical results show that the pre-compression system leads to an improvement of approximately 1.7% in cooling capacity compared to the baseline model. Furthermore, an increase of approximately 0.1 in EER was observed, confirming the feasibility of incorporating a pre-compression system with a vibrating nozzle.

본 연구에서는 양생물주기 및 보양을 하지 않은 구조체의 압축강도와 표준 양생 공시체의 압축강도를 비교 평가하였 다. 코어채취를 위해서 980x2090x200mm3 철근콘크리트 슬래브를 준비하였으며, 콘크리트 공시체 25개를 KS F 2405에 따라서 표준 양생, 20개를 구조체와 동일한 환경에서 대기중 양생을 하였다. 실험 결과, 28일 표준공시체 압축강도 대비 코어 채취 압 축강도는 약 4MPa 낮게, 대기중 양생 공시체의 압축강도는 약 7.6MPa 낮게 측정되었다. KCS에서는 양생기간의 온도가 낮을 경 우 온도보정강도를 제시하고 있으며, 실험결과로부터 제시된 값이 적정함을 확인하였다. 7일, 14일에 측정된 대기중 공시체의 압축강도는 코어채취 공시체의 압축강도와 유사하였지만, 28일 압축강도는 현저하게 차이가 나타났다. 초기 구조체의 초기 압축 강도 예측에 대기양생 공시체를 이용하는 것은 가능하지만, 28일 압축강도를 추측하는데 대기중 양생 공시체를 사용하는 것은 무리가 있다고 판단된다.

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적 이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논 문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

Diesel engine has the advantages of strong power, low fuel consumption and good durability, so it has been widely used in transportation, automobile, ship and other fields. However, the nitrogen oxides(NOx) and particulate matter(PM) emitted by diesel engines have become one of the main causes of air pollution. Especially during idling, the engine temperature is low, and there are more residual exhaust gases in the combustion chamber, resulting in the formation of more harmful emissions. In this study, performance of a single cylinder, four-stroke, direct injection (DI) diesel engine fueled with diesel–biodiesel mixtures has been experimentally investigated. The findings show that a remarkable improvement in PM–NOx trade-off can be achieved by burning diesel-bioethanol blend fuels.

일반적으로 콘크리트는 골재, 모래, 시멘트, 담수, 혼합재 등 다양한 재료로 구성되어있으며 재령에 따라서 강도가 증 가한다. 콘크리트에 필요한 각 재료의 비율은 혼합 설계를 통해 결정되지만, 콘크리트의 강도는 실험적으로 측정되기 전까지는 알 수 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 콘크리트의 압축 강도를 예측하기 위해 통계수 학과 기계학습 알고리즘을 이용한 많은 연구가 시도되었다. 이전의 연구는 콘크리트 압축 강도 예측에 신경망 기법이 가장 적 합하다고 제안하였다. 그러나 신경망 기법은 다른 기계학습과 비교하여 모델 학습에 계산 비용이 많이 들어 실제로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 최근 몇 년 동안 다양한 회귀 분석 모델이 개발되었으므로 본 연구에서는 신경망 대신 최신 회귀 분석 모델을 이용하여 콘크리트 강도 예측모델을 제시하였다. 이를 위해 최근 개발된 회귀 분석 모델에 대한 교차검증을 시행하여 최적의 모델을 선정하였다. 그리드 검색을 통하여 선정된 각 모델의 하이퍼 파라미터를 최적화하고, 국내외 데이터를 활용하여 기계학습 모델을 훈련하고 검증하였다. 이들 중 CatBoost, LGBMR, RFR, XGBoost 회귀모델이 높은 성능을 보여주었다. 특히 그 중에서 XGBoost 회귀 분석 모델이 가장 작은 오차와 높은 정확도를 보여주었다. 이들 중 오류가 가장 큰 LGBMR 모델도 이전 연구에서 제안된 신경망 및 앙상블 모델보다 성능이 우수하였다. 현장 레미콘 콘크리트에 대한 압축 강도 예측을 시행하여 학 습된 모델의 현장 적용 가능성을 확인하였다.

본 논문에서는 전이보 시스템이 지닌 층고 및 공사물량 증가의 단점을 보완할 수 있는 경계보-벽체 시스템의 압축성능을 평가하였 다. 1/2 축소실험체에 대한 압축실험을 수행하고 그 결과를 3차원 비선형 유한요소해석 결과와 비교 및 분석하였다. 실험체 변수로 상 하부벽체의 수평길이 상대비, 하부벽체의 두께, 하부벽체 전단보강근의 상세를 고려하였다. 실험의 최대하중은 하부벽체의 공칭축강 도와 유사하게 나타났으며, 이로부터 상부벽체로부터의 수직 하중이 하부벽체로 원활하게 전달되며, 편심으로 인한 모멘트 중 상당 량을 경계보가 가져감을 알 수 있다. 상하부벽체 수평길이의 상대비가 40%일 경우 50%일 때보다 단면의 기여도가 증가하였으며, 하 부벽체에 면외방향 편심이 존재할 경우 단면의 기여도가 감소하였다. 하부벽체의 전단보강근 간격을 줄이고 크로스 타이를 배근할 경우 초기강성 및 최대하중이 증가하며 국부적인 응력집중이 감소하였다.

본 연구는 MRCP 검사에서 대부분 시간이 소요되는 T2 3D 검사 시 CS 기법을 적용해 시간을 단축하고 동시에, CS 계수와 De-noising 계수를 변화시켜 그에 따른 영상 변화에 관하여 연구하고자 하였다. 본 연구는 환자 대신에 3D 프린터를 사용하였으며, 지름 0.55cm인 실리콘 bile duct를 제작하여 실험하였다. 실험 조건은 CS 계수를 1.1, 5, 10, 15, 20, 25로 변화시켰으며, 각각 변화된 CS 계수마다 De-noising 계수를 1, 100, 250, 500, 750, 1000으로 변화시켜 설정된 조건으로 5번씩 검사를 시행하고, 나머지 매개변수는 같게 하여 영상을 획득하였다. 계수 설정 별로 획득된 영상을 SNR, CNR, SSIM 값 순으로 측정하여 비교, 평가하였으며 검사 소요 시간의 변화도 측정하였다. 실험 결과 CS 계수를 기준으로 De-noising을 변화시킨 그룹과 De-noising 계수를 기준으로 CS 계수를 변화시킨 그룹에서 SNR과 CNR 전체적으로 유의하게 감소하였다(p<0.05). 또한, 검사 소요 시간은 CS 계수의 변화에 따라 많이 감소하였다. 특징적으로는 모든 계수 를 변화시킨 그룹에서 De-noising 계수 10, De-noising 계수 100의 그룹이 SNR과 CNR이 가장 높았으며, 구조적인 유사도를 측정하는 SSIM 값도 가장 높은 것으로 나타났다(p<0.05). 결론적으로, 환자의 호흡정지 기법이 가능한 CS 계수 15 이상에서 De-noising 10 또는 De-noising 100의 조합이 영상의 질과 검사 소요 시간에 있어 가장 최선의 계수 설정이며, 특히 CS 계수 20, De-noising 계수 100의 영상이 기준 영상 SNR의 90%, CNR의 97.2%, 구조적 유사성 98.7%로 가장 우수한 설정값으로 나타났다. 본 연구의 CS 계수와 De-noising 계수의 설정은 영상의 질적 수준을 일정 수준 유지하며, MRCP 검사에서 많은 시간이 소요되는 T2 3D sequence의 검사소요 시간을 단축시켜 진단적인 능력은 유지하며 검사 소요 시간을 줄이는 기초자료로 사용 될 것이라고 사료된다.

The purpose of this study is to compare and analyze the conventional constant-speed compressor driven by an induction motor and the BLDC-applied capacity variable compressor in order to improve the energy efficiency of the refrigeration system. Through this study, it was found that, when a reciprocating hermetic compressor is operated, more power is consumed than a BLDC compressor due to the consumption of current through the instantaneous starting capacitor when operating at a constant voltage than a BLDC compressor.