13 research outputs found
A Study on the Capacity Determination and the Efficiency Improvement of the Organic Rankine Cycle for Marine Waste Heat Recovery System
Global Warming is a phenomenon that air temperature is gradually increased as the concentration of green house gas such as carbon dioxide, methane, etc. is increased. This is very important phenomenon which maintains the earth at certain temperature. But, gas causing green house effect is recently released too much artificially for a short time, so water temperature and sea level rise and abnormal climatic phenomenon is caused all over the world.
The release of green house gas in the whole world is continuously increased after the Industrial Revolution and particularly and rapidly increased after 1945. For 200 years, CO2 of more than about 2.3 trillion has been released to the air and more than the half is the quantity released from 1974 to the present.
In this situation, one of the technologies which can reduce CO2 generated in ship is WHRS (Marine Waste Heat Recovery System). WHRS means the system generating electric power with organic rankine cycle whose working fluid is Freon or organic media of hydrocarbon which is evaporated at the range of temperature lower than that of water so as to use existing heat source at middle and low temperature, which is released to the air, effectively.
This research which is for the selection of quantity of organic rankine cycle for WHRS generation selected fundamental specifications of closed cycle, regeneration cycle and kalina cycle and analyzed characteristics of cycle, 3 kinds of pure refrigerant and 1 kind of mixture refrigerants by temperature changes of coolant. In addition, as a measure to improve efficiency of WHRS generation cycle, the characteristics of Hysys7.3 program of Aspentech, which is widely used as a process design program of industrial field were compared and analyzed for three measures such as addition of superheater, utilization of solar heat system, using of air cooler's waste heat. And, it analyzed economic feasibility in case when WHRS generation system is applied to full line with the data obtained by this research. And, the conclusions were as follows,
1) As the result of the study on the characteristics of WHRS ORC system by output of main engine by kinds of ship, turbine output of 669.0kW for 13,000TEU container ship, 417.2kW for crude oil ship, 159.3kW for 180k bulk ship could be obtained.
2) As the result of the study on the characteristics of WHRS ORC system by kinds of cycle and coolant, regeneration cycle showed higher cycle efficiency of from 0.75% to 4.41% than closed cycle by working fluid.
3) The quantity of kalina cycle for WHRS generation whose working fluid is compound of ammoniaโคwater was selected and cycle efficiency of 13.5% could be obtained. And, if composition ratio of compound of ammoniaโคwater is changed, cycle output and efficiency were changed by changes of compound characteristics.
4) As the temperature of coolant of central cooling system which is used as collant of WHRS generation was increased, rate of increase range of inquired flux was increased. And, inquired flux was rapidly increased at the temperature of collant at more than 39โ.
5) Output increase of 5.42% could be obtained by overheating working fluid in state of saturated steam from the evaporator in the study on characteristics of system by addition of WHRS generation superheater. And, there was no big change for cycle efficiency by addition of superheater.
6) When using warm water generated by solar heat collecting system in WHRS generation system, improved efficiency of from 2.04% to 4.05% was shown by temperature of warm water.
7) Efficiency improvement of 2.63% was shown when installing preheater using waste heat generated in air cooler of main engine in WHRS generation system and preheating working fluid.
8) If assuming that WHRS generation system is installed and operated in 13,000TEU container ship, oil costs of from 331,336.00 was expected to be saved per a year.Abstract
Nomenclature
์ 1 ์ฅ ์ ๋ก
1.1 ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ
1.2 ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์
์ 2 ์ฅ ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ์์คํ
2.1 ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์
2.2 ์ ๊ธฐ๋ญํจ์ฌ์ดํด
2.2.1 ์ ๊ธฐ๋ญํจ์ฌ์ดํด์ ๊ฐ๋
2.2.2 ์ ๊ธฐ๋ญํจ์ฌ์ดํด์ ์ข
๋ฅ
2.2.3 ์ ๊ธฐ๋ญํจ์ฌ์ดํด์ ์๋์ ์ฒด
2.3 ์ ์จ๋ถ์
์ 3 ์ฅ ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ์์คํ
์ ์ฉ๋์ ์ ์ ์ํ ์ฐ๊ตฌ
3.1 ์ ๋ฐ์ ์ข
๋ฅ๋ณ ์ฃผ๊ธฐ๊ด ์ถ๋ ฅ์ ๋ฐ๋ฅธ ์์คํ
ํน์ฑ
3.1.1 ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ๊ธฐ๋ณธ ์ฌ์ดํด์ ์ฉ๋์ ์
3.1.2 ์ ๋ฐ์ ์ข
๋ฅ๋ณ ์ฃผ๊ธฐ๊ด ์ถ๋ ฅ์ ๋ฐ๋ฅธ ์์คํ
ํน์ฑ ๋ถ์
3.2 ๋๋งค ์ข
๋ฅ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ฐํ์ฌ์ดํด๊ณผ ์ฌ์์ฌ์ดํด์ ํน์ฑ
3.2.1 R-245fa
3.2.2 R-134a
3.2.3 R-22
3.2.4 ๋๋งค์ข
๋ฅ์ ๋ฐ๋ฅธ ์์คํ
ํน์ฑ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ์
3.3 ์นผ๋ฆฌ๋ ์ฌ์ดํด์ ํน์ฑ
3.3.1 ์นผ๋ฆฌ๋ ์ฌ์ดํด์ ๊ฐ๋
3.3.2 ์๋ชจ๋์โค๋ฌผ ํผํฉ๋ฌผ
3.3.3 ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ์ฉ ์นผ๋ฆฌ๋ ์ฌ์ดํด์ ์ฉ๋์ ์
3.3.4 ์๋ชจ๋์โค๋ฌผ ํผํฉ๋ฌผ์ ์กฐ์ฑ๋น์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฌ์ดํด ํน์ฑ
3.4 ๋๊ฐ์ ์จ๋๋ณํ์ ๋ฐ๋ฅธ ์์คํ
ํน์ฑ
์ 4 ์ฅ ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ์์คํ
์ ํจ์จํฅ์์ ์ํ ์ฐ๊ตฌ
4.1 ๊ณผ์ด๊ธฐ ์ถ๊ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฌ์ดํด ํน์ฑ
4.1.1 ๊ธฐ๋ณธ ์ฌ์ดํด
4.1.2 ๊ณผ์ด๊ธฐ ์ถ๊ฐ ์ฌ์ดํด
4.1.3 ๊ณผ์ด๊ธฐ ์ถ๊ฐ ์ ํ ๋น๊ต
4.1.4 ์ด์ ์ ๋๋น์จ์กฐ์ ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฌ์ดํด ํน์ฑ
4.1.5 ๊ณผ์ด๊ธฐ ์ถ๊ฐ ์ฌ์ดํด์ ๋ฐฐ๊ด์์ค ๊ณ์ฐ
4.1.6 ๊ณผ์ด๊ธฐ ์ถ๊ฐ ์ฌ์ดํด์ ๋ํน์ฑ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ถ์
4.2 SOTEC์ ์์ฉํ ์ฌ์ดํด ํน์ฑ
4.3 ์ฃผ๊ธฐ๊ด์ Air Cooler ํ์ด์ ์ด์ฉํ ์ฌ์ดํด ํน์ฑ
์ 5 ์ฅ ์ ๋ฐํ์ดํ์๋ฐ์ ์์คํ
์ ๊ฒฝ์ ์ฑ
์ 6 ์ฅ ๊ฒฐ ๋ก
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ
๊ฐ์ฌ์
์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ๊ฒฝ๋ก์ ๋ํ ์ฌ์ฉ์ ์ํธ์์ฉ์ ํตํด ์ ๋ณดํ๋ฆ ๋ถ์ ๊ฒฝ๋ณด๋ฅผ ๋ถ๋ฅํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2017. 2. ์ด๊ด๊ทผ.๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ ๋ณด ํ๋ฆ ๋ถ์๊ธฐ์ ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ์ฉ์์ํธ์์ฉ์ ํตํ ํจ์จ์ ์ธ ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ์ด ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฌ์ฉ์์ ์ฝ์์ ๋ง์กฑํ๋ ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ์ต๋จ ํจ์ ํธ์ถ ๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ์์ ํ๊ณ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ์ฐพ์์ผ๋ก์จ ์ฌ์ฉ์์ ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ๋ฅผ ๋๋๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋ ์ด ๋ฐฉ๋ฒ์์ค์ฉ์ฑ์ ๋ณด์ด๊ธฐ ์ํ์ฌ ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ ์์คํ
SHOVEL์ ๋์์ธ ๋ฐ๊ตฌํํ์๋ค. ๊ตฌํ๋ ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ๊ธฐ SHOVEL๊ณผ ์ ์ ๋ถ์๊ธฐ SPARROW๋ฅผ ํตํด์ด 44๊ฐ์ ์คํ์์ค C ํ๋ก๊ทธ๋จ์ผ๋ก๋ถํฐ 360๊ฐ์ ๊ฒฝ๋ณด๋ฅผ ๋ถ๋ฅํ์๋ค. ์ด๊ณผ์ ์์ ๊ฒฝ๋ณด์ ์ง์์ฌ๋ถ๋ฅผ ํ๊ท 2.93ํ์ ์ ์ ์์ ์ฌ์ฉ์์ํธ์์ฉ์ผ๋ก ํ๋จํ ์ ์์๋ค. ๋ํ, ๊ฒฝ๋ณด ๋ถ๋ฅ๋ฅผ ํตํด 48๊ฐ์ ๋ฒ๊ทธ๋ฅผ๋ฐ๊ฒฌํ์๊ณ ๊ทธ์ค 3๊ฐ์ ๋ฒ๊ทธ์ ๋ํด CVE๋ฒํธ๋ฅผ ๋ถ์ฌ๋ฐ์๋ค.์ 1 ์ฅ ์๋ก 1
1.1 ๋๊ธฐ 1
1.2 ํด๊ฒฐ์ฑ
1
1.3 ์ฌ์ฉ์ ์ํธ์์ฉ 2
1.3.1 ์ฌ์ฉ์ ์ํธ์์ฉ ์์ 3
1.4 ๊ฒฐ๊ณผ 6
1.5 ๋
ผ๋ฌธ์ ๊ตฌ์ฑ 7
์ 2 ์ฅ ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ํจ์ ํธ์ถ ๊ฒฝ๋ก ํํ 8
2.1 ํจ์ ํธ์ถ ๊ฒฝ๋ก 8
2.2 ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ๊ฒฝ๋ก ์ ์ 8
2.3 ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ๊ฒฝ๋ก์ ํจ์จ์ ์ธ ํํ 10
์ 3 ์ฅ ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ํจ์ ํธ์ถ ๊ฒฝ๋ก ํ์ 12
3.1 ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ 12
3.2 ์ฝ-๋ฆฌํด ์ง์ด ๋ง๋ ๊ฒฝ๋ก์ ๋ถ์ธ์ ์ธ์ฝ๋ฉ 13
3.2.1 ๋ถ์ธ์ ์ธ์ฝ๋ฉ ํจ์ ฮฆ 14
3.2.2 ฮฆ ์ ์ฉ 16
์ 4 ์ฅ ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ 22
4.1 ์คํ ํ๊ฒฝ 22
4.2 ํ๊ฐ 23
4.3 ๋ฐ๊ฒฌ๋ ์ค์ ์ทจ์ฝ์ 26
์ 5 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ์ ํ๊ณ ๋ฐ ๋ณด์ ์ฌํญ 29
5.1 ์ฐ๊ตฌ์ ํ๊ณ 29
5.2 ๋ณด์ ์ฌํญ 29
์ 6 ์ฅ ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ 31
์ 7 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก 33
์ A ์ฅ ๋ถ๋ก 34
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 39
Abstract 44Maste
Analysis of the Participation in Social Network Group Using Balance Triangle Structure
์์
๋คํธ์ํฌ ๊ทธ๋ฃน์ ์ ๋ณด ์ ๋ฌ ๋ฐ ์๊ฒฌ ๊ต๋ฅ์ ์ธก๋ฉด์์ ๊ทธ ํน์ ์ ๊ฐ๋ฐฉ์ฑ์ผ๋ก ํ๋ฐํ๊ฒ ์ฆ๊ฐํ๊ณ ์ ๋ค. ์ด์ ๋ฐ๋ผ, ์์
๋คํธ์ํฌ ๊ทธ๋ฃน ์์์ ๊ทธ๋ฃน ์ฐธ์ฌ์๊ฐ ๋ฐ๋ ์ํฅ์ ๋ํ ์ฐ๊ตฌ์ ํ์์ฑ์ด ๋๋๋์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ Heider์ Balance Theory์ ์ฐฉ์ํ์ฌ ๊ทธ๋ฃน ๋คํธ์ํฌ ๋ด์ ๋ค๋ฅธ ๊ตฌ์ฑ์์ผ๋ก๋ถํฐ ๋ฐ๋ ์ํฅ ์ด ๊ฐ์ธ์ ์ฐธ์ฌ ๊ฒฝํฅ์ ์ด๋ป๊ฒ ๋ณํ์ํค๋์ง์ ๋ํด ์์๋ณด์๋ค. ํ๊ตญ์ด ์ํคํผ๋์ ๊ทธ๋ฃน์ ํธ์ง ๋ด์ญ ๋ฐ ์ดํฐ ๋ถ์์ ํตํ์ฌ, ๊ตฌ์ฑ์๋ค๊ณผ์ ์ด๊ธฐ ๊ด๊ณ๋์ ์ด์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ทธ๋ฃน ๊ตฌ์ฑ์์ ํ๋ ์์์ ์ ์ฒด ๋คํธ์ํฌ ๊ตฌ์กฐ์์์ Balance Triangle ๊ตฌ์กฐ ๋น์จ๊ณผ ๋น๊ตํ์๊ณ , ์ด์ ๊ฐ์ ์ธ์ง๊ณผํ์ ํต์ฐฐ์ด ํ์ค์ ์ธ๊ฐ๊ด๊ณ๊ฐ ์๋ ์์
๋คํธ์ํฌ ๊ทธ๋ฃน ์์์์ ์ธ๊ฐ๊ด๊ณ์์๋ ์๋ฏธ๋ฅผ ๊ฐ์ง์ ๋ณด์๋ค.์ด ๋
ผ๋ฌธ์ 2015๋
๋ ์ ๋ถ(๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ)์ ์ฌ์์ผ๋ก ํ๊ตญ์ฐ๊ตฌ์ฌ๋จ์ ์ง์์ ๋ฐ์ ์ํ๋ ์ฐ๊ตฌ์. (No. NRF-2015R1A2A1A01007400)OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201620370RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A001118CITE_RATE:DEPT_NM:์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถEMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM:
Reliable and Efficient Backpressure Routing using DODAG Structure
๋ฐฐ์ ๋ผ์ฐํ
๊ธฐ๋ฒ์ ๋ฉํฐํ ํต์ ์์ ๋คํธ์ํฌ ์ ์ก๋์ ์ต๋ํํ๋ค๋ ๊ฐ๋ ฅํ ํน์ง ๋๋ฌธ์ ํด๋ง๋ค ๊พธ์ค ํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ์ด๋ฃจ์ด์ ธ์ค๊ณ ์์ผ๋ ์ฌ๊ฐํ ์ง์ฐ ๋ฐ ๋ฃจํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ ์ ๋ ฅ ์์ค ๋คํธ์ํฌ ๋ผ ์ฐํ
๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉ๋๋ DODAG ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ฐฐ์ ๋ผ์ฐํ
๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํจ์ผ๋ก์จ, ์ผ๋ฐ์ ๋ฐฐ์ ๋ผ์ฐํ
๊ธฐ๋ฒ์ ๋ฉ ์์ง ์ ์ก์ ๋ฐฉํฅ์ฑ์ ๋ถ์ฌํ์๋ค. ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ธฐ์กด์ ๋ฐฐ์ ๋ผ์ฐํ
์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ๊ฐ์ง๋ ์ต๋ ๊ฐ์ ์ธ ๋คํธ์ํฌ ๋ด ์ ์ก๋ ์ต๋ํ ํน์ฑ์ ์ ์งํ๋ฉด์, ๊ธฐ์กด ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ๊ฐ์ง๋ ๋ฃจํ ๋ฌธ์ ๋๋ ์ฌ๊ฐํ ์ ์ก ์ง์ฐ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ ํํ์๋ค. ์ฑ๋ฅ ํ๊ฐ๋ฅผ ํตํด ์ ์ก ์ง์ฐ ์๊ฐ์ ๊ธฐ์กด ๋๋น ์ฝ 65% ๊ฐ์, ๋ฃจํ ๋ฐฉ์ง ๋ฐ ์ ์ก ํจ์จ์ ๋์์ผ ๋ก์จ ์ ์ก๋ฅ ์ 97%์์ 99%๋ก ํฅ์์ํค๊ณ ์์์ ๋ณด์๋ค.์ด ๋
ผ๋ฌธ์ 2016๋
๋ ์ ๋ถ(๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ)์ ์ฌ์์ผ๋ก ์ ๋ณดํต์ ๊ธฐ์ ์งํฅ์ผํฐ์ ์ง์(No.B0190-16-2017,IoT ๊ธฐ๊ธฐ ์ ๋ฌผ๋ฆฌ์ ์์ฑ, ๊ด๊ณ, ์ญํ ๊ธฐ๋ฐ Resilient/Fault-Tolerant ์์จ ๋คํธ์ํน ๊ธฐ์ ์ฐ๊ตฌ) ๋ฐ ๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ ๋ฐ ์ ๋ณดํต ์ ๊ธฐ์ ์งํฅ์ผํฐ์ ๋ํICT์ฐ๊ตฌ์ผํฐ์ก์ฑ ์ง์์ฌ์
์ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ก ์ํ๋์์" (IITP-2015-R0992-15-1023)OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201620365RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A001118CITE_RATE:DEPT_NM:์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถEMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM:
Performance Evaluation of Review Spam Detection for Domestic Shopping Site Application
์ํ ๋๋ ์์ ์ ๋ํด ๊ฑฐ์ง๋ ํ๊ธฐ๋ฅผ ๋จ๊ธฐ๋ ์
์์ ์ธ ์ฌ์ฉ์๊ฐ ์ฆ๊ฐํจ์ ๋ฐ๋ผ ์ฌ์ฉ์์๊ฒ ์ ๋ขฐ์ฑ ์๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ ๊ณตํ๋ ๋ฐ ์ด๋ ค์์ ๊ฒช๊ณ ์๋ค. ๊ตญ๋ด ์ผํ ์ฌ์ดํธ์์๋ ๋ฆฌ๋ทฐ ์คํธ์ ํํ ์ ํ ์ ์์ผ๋, ๊ธฐ์กด ์ฐ๊ตฌ์์ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ชจ๋ ์ธ๊ตญ ์ฌ์ดํธ์์๋ง ํ๊ฐ๋์๋ค. ๋ฐ ๋ผ์, ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ๋ค์ด๋ฒ ์ผํ์ ๋ฆฌ๋ทฐ ํน์ฑ์ ํ์
ํ๊ณ , ๋ฆฌ๋ทฐ ์คํธ์ ํ์งํ๋ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ง ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ค์ด๋ฒ ์ผํ์ ์ ์ฉํ์ฌ ์ฑ๋ฅ์ ํ๊ฐํ์๋ค.์ด ๋
ผ๋ฌธ์ 2015๋
๋ ์ ๋ถ(๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ)์ ์ฌ์์ผ๋ก ํ๊ตญ์ฐ๊ตฌ์ฌ๋จ์ ์ง์์ ๋ฐ์ ์ํ๋ ์ฐ๊ตฌ์(No. NRF2015R1A2A1A01007400)OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201620371RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A001118CITE_RATE:DEPT_NM:์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถEMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM:
Using Rank Correlation Coefficient to identify Abnormal Energy Consumption in Buildings
์๋์ง ์ ์ฝ ๋ฌธ์ ๋ ํ์ฌ๊น์ง ํด๊ฒฐ๋์ง ์์ ๋ฌธ์ ์ด๋ฉฐ, ์๋์ง๋ฅผ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ๋ฌ ๋ฐฉ ๋ฒ๋ค์ด ์ ์๋์๋ค. IT ๊ธฐ์ ์ ๋ฐ๋ฌ๊ณผ ๋๋ถ์ด ์ผ์, ์จ๋์กฐ์ ์ฅ์น, ์์ด์ปจ, ์กฐ๋ช
๋ฑ์ ๊ธฐ๊ธฐ๋ค์ ํตํฉํ์ฌ ๋ชจ๋ํฐ๋งํ๊ณ ๊ด๋ฆฌํ๋ ๊ณต์กฐ ์์คํ
(HVAC: Heating Ventilation Air Conditioning)์ด ๊ฑด๋ฌผ์ ๋์
๋์ด ํ ์ฉ๋๊ณ ์์ผ๋ฉฐ, ์ด ์์คํ
์ ํตํ์ฌ ์๋์ง ์๋น์ ๋ฌธ์ ์ ์ ์ฐพ๊ณ ์๋์ง๋ฅผ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ๊ด๋ฆฌํ ์ ์๋ค. ์๋์ง ํจ์จ์ ๊ด๋ฆฌ๋ฅผ ์ํ์ฌ ์ด์ ํ์์ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ๊ฐ์งํ๋ ๊ฒ์ ๋ํ ๋ฐฉ๋ฒ๋ค๋ ๋ง์ด ์ฐ๊ตฌ๋๊ณ ์ ๋ค. ๊ธฐ์กด ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์๋์ง ์ผ์๊ฐ์ ์ ๋ ฅ ์๋ชจ ํจํด์ 3๊ฐ์ ๋ฐด๋ ์์ญ์ผ๋ก ๋๋์ด ์ด์ ํ์์ ํ์ง ํ์๋ค. ํ์ง๋ง ๊ฐ ๋ฐด๋ ์์ญ ๊ฐ์ ๊ด๊ณ์ ์น์ฐ์ณ ๊ธฐ๊ธฐ๋ค๊ฐ์ ๋ง์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ํ์ํ์ง ๋ชปํ๋ค๋ ๋จ์ ์ด ์ ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ ๋ ฅ ์๋ชจ ํจํด์ ๋ฐ๋ผ ๋ฐด๋ ์์ญ์ ๊ตฌ๋ถํ๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ, ์ ๋ฐด๋ ์์ญ์์ ๊ฐ ๊ธฐ๊ธฐ๊ฐ์ ์์ ๊ด๊ณ ๋ณํ๋ฅผ ๊ด์ฐฐํจ์ผ๋ก์จ ์ด์ ํ์ ํ์ง์ ํจ์จ์ฑ์ ๋์ด๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๊ณ ์๋ค.์ด ๋
ผ๋ฌธ์ 2016๋
๋ ์ ๋ถ(๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ)์ ์ฌ์์ผ ๋ก ์ ๋ณดํต์ ๊ธฐ์ ์งํฅ์ผํฐ์ ์ง์์ ๋ฐ์ ์ํ๋ ์ฐ๊ตฌ (No.B0190-16-2017,IoT ๊ธฐ๊ธฐ์ ๋ฌผ๋ฆฌ์ ์์ฑ, ๊ด๊ณ, ์ญ ํ ๊ธฐ๋ฐ Resilient/Fault-Tolerant ์์จ ๋คํธ์ํน ๊ธฐ์ ์ฐ๊ตฌ) ๋ฐ ๋ฏธ๋์ฐฝ์กฐ๊ณผํ๋ถ ๋ฐ ์ ๋ณดํต์ ๊ธฐ์ ์งํฅ์ผํฐ์ ๋ํICT์ฐ๊ตฌ์ผํฐ์ก์ฑ ์ง์์ฌ์
์ ์ฐ๊ตฌ๊ฒฐ๊ณผ๋ก ์ํ๋์ ์" (IITP-2015-R0992-15-1023)OAIID:RECH_ACHV_DSTSH_NO:A201620368RECH_ACHV_FG:RR00200003ADJUST_YN:EMP_ID:A001118CITE_RATE:DEPT_NM:์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถEMAIL:[email protected]_YN:CONFIRM:
Bipartite Preference aware Robust Recommendation System
์จ๋ผ์ธ ์์คํ
์ด ํ์ฑํ ๋๊ณ ์ ๊ทผ ๊ฐ๋ฅํ ์ ๋ณด์ ์์ด ๋์ด๋๋ฉด์ ์ถ์ฒ ์์คํ
์ ์ํฅ๋ ฅ ๋ํ ์ปค์ง๊ณ ์๋ค. ํ์ง๋ง์ผ๋ถ ์
์์ ์ธ ์ ์ ๋ค์ ๊ณต๊ฒฉ์ผ๋ก ์ธํด ์์คํ
์ ๋ํ ์ ๋ขฐ๋๋ฅผ ์ ํ์ํค๊ณ ์กฐ์ํ๋ ค๋ ์๋๊ฐ ๋๊ณ ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌํ์ํด๋น ๋ฆฌ๋ทฐ์ ๋ํ ๊ณต๊ฐ, ๋น๊ณต๊ฐ ๋น์จ์ ๋ถ์ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ถ์ฒ ์์คํ
์ ์ ์ฉํจ์ผ๋ก์จ ์ถ์ฒ ์์คํ
์ ์ฑ๋ฅ์ ํฅ์์ํค๊ณ ๊ฐ๊ฑดํ ์์คํ
์ ์ ์งํ ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ์ค์ ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํ์ฌ ์ ์ฉํด ๋ณธ ๊ฒฐ๊ณผ ๊ธฐ์กด์ ์ถ์ฒ ์์คํ
๋ณด๋ค ํฅ์๋ ์ฑ๋ฅ์ ๋ณด์๋ค.
Due to the prevalent use of online systems and the increasing amount of accessible information, the influence of recommender systems is growing bigger than ever. However, there are several attempts by malicious users who try to compromise or manipulate the reliability of recommender systems with cyber-attacks. By analyzing the ratio of 'sympathy' against 'apathy' responses about a concerned review and reflecting the results in a recommendation system, we could present a way to improve the performance of a recommender system and maintain a robust system. After collecting and applying actual movie review data, we found that our proposed recommender system showed an improved performance compared to the existing recommendation systems.N