8090 research outputs found
Sort by
A Study on the Comparison of Efficiency and Influencing Factors in the Olympic Sports
No full textIn this study, from the 25th Barcelona Olympics in 1992 to the 32nd Tokyo Olympics in 2021, we try to measure and compare Olympic sports productivity for the that have won more than one gold medal among the countries participating in the 31st Olympic Games and also to analyze the causes of these differences in efficiency. Data and related references were collected from KOSIS (Korea National Statistical Information Service Portal), IOC (International Olympic Committee), NAVER, YouTube, Korea Sports Association, and Wikipedia. To this end, we intend to measure the efficiency of these countries using the models based on the total number of medals and the weighted number of medals for the countries participating in the Olympics. Here, the total number of medals means the sum of gold medals, silver medals and bronze medals, and the “weighted” means the weighted sum of gold medals weight 0.6, silver medals weight 0.3 and bronze medals weight 0.1.
According to the order of the research, I did research with reference to the existing literature, did a lot of research on the DEA theory, collected data, mesured the efficiency levels and analyse the determinants of efficiency.
A conclusion was drawn by utilizing the DEA model and regression analysis.
First, as a result of the efficiency analysis, the average efficiencies of total medal CRS model were 0.193, DMU35(China) showed the highest efficiency with 1.0, and DMU32 (Indonesia) showed the lowest with 0.018. Comparing Olympic games rounds, 28th round’s average efficiency showed the highest and 25th round showed the lowest.
Second, in the weighted model of efficiency DMU35 (China) showed the highest efficiency with 1.0, and DMU12 (Bahamas) showed the lowest with 0.290. Comparing Olympic games rounds, 31st round’s average efficiency showed the highest and 25th round showed the lowest.
Third, for the ranking corelation coefficients between total model’s efficiency and weighted model’s efficiency, CRS coefficient is 0.97, VRS’s is 0.99 and Scale efficncy’s is 0.99. This means two models’ corelations are very strong, so that any model shows the similar results.
Fourth, using regression method, the result showed that the efficiency of the host country is higher than the non hosting countries’s efficiencies This means that the host country has the home-ground advantage and also the world citizens pose some problems of Olympic Games’s fairness.
Fifth, comparing the Olympic rounds of games, as the time passes, CRS and VRS models showed the decreasing trends. This means that the inequality among high sports productivity countries and low sports productivity couteies hasneen enlarged and sports productivity gaps has become bigger and bigger.
The results of the analysis of the determinants of efficiency are summarized as follows.
First, human resources index has very positive influences on the sports productivity. This means that human resources investments have positive impacts on the Olympic games effieicncy.
Second, The population has a positive relation with the sports productivity. This result shows that the countries with large population have some advantages, compared with small population countries.
Third, communist dummy variable’s codefficients are very significant. This mans that the communist countries gave strong supports on the national sports including Olympic games. Nationally, these communist countries have shown strong authorities on the sports comared with non-communist countries focusing on the liberal sports market systems.
Fourth, Christenity dummy variable’s coefficiencies are also very significant. This means that the Christenity countries have stronger advantages on the sports productivity than non-christenity countries due to the sports market systems and high level of per capita GDP.
This study will be improved in terms of following points.
First, the number of studied countries is 48, because we selected the countries obtaning more than one gold medal in 31st Olympic Games. This study need to be extended to the countries obtaining more than one copper medal.
Second, eight ronds of Olympic games are analyzed in this study. More time series data will derive the meaningful results by comparing 1960’s sports productivity and 1980/s sports productivity.
Third, more various variables of determinants of sports efficiency should be utilized to obtain more fruitful results of sports productivity in the world.
Fourth, we analyzed only summer Olympic games. Winter Olympic games also should be studied and compared with summer Olympic games. More meaninful empirical results will be expected in the future study.|본 연구에서는 1992년 제25회 바르셀로나 올림픽부터, 1996년 제26회 애틀랜타 올림픽, 2000년 제27회 시드니 올림픽, 2004년 제28회 아테네 올림픽, 2008년 제29회 베이징 올림픽, 2012년 제30회 런던 올림픽, 2016년 제31회 리우 올림픽, 2021년 제32회 도쿄 올림픽까지의 총 8회의 올림픽 중, 제31회 올림픽에 참가한 국가 중 금메달을 1개 이상 획득한 48개의 국가를 대상으로, 스포츠 생산성을 측정 비교하여 순위를 정하고, 효율성 차이의 원인을 분석해 보고자 한다.
자료는 KOSIS(국가통계포털), IOC(국제올림픽위원회), NAVER, 유튜브, 대한체육회, 위키백과사전, 국회도서관, RISS 자료 등을 활용하였다.
올림픽에 참가한 국가별 성과를 측정하기 위하여, 올림픽에 참가한 국가별 메달 합계 모형과 가중치 모형을 사용하였고 측정된 효율성 지수를 이용하여 효율성 결정요인을 분석하고자 하였다.
여기에서 메달 합계 모형은 금메달+은메달+동메달의 합계를 말하며, 가중치 모형은 금메달(0.6)+은메달(0.3)+동메달(0.1)의 합계이다.
연구의 순서로는 기존 문헌을 참고하여, DEA 이론에 관하여 많은 연구를 하였고, 자료를 수집하였다. 아울러 DEA 모형을 분석하고 회귀분석을 하여 결론을 내었다.
여기에서 메달 합계 모형은 금메달+은메달+동메달의 합계를 말하며, 가중치 모형은 금메달(0.6)+은메달(0.3)+동메달(0.1)의 합계이다.
연구의 순서로는 기존 문헌을 참고하여, DEA 이론에 관하여 많은 연구를 하였고, 자료를 수집하였다. 아울러 DEA 모형을 분석하고 회귀분석을 하여 결론을 내었다.
우선 산출로는, 국가별 올림픽 메달 합계와 가중치 합계, 2가지의 산출을 사용하였다.
그리고 투입요소로는, 제25회 올림픽부터 제32회 올림픽까지 참가국 중, 제31회 리우 올림픽에서 금메달을 1개 이상 획득한 48개 국가를 기준으로, 국가별 인구수와 1인당 국민소득 2가지 요소를 투입요소로 정하고, 이들 변수에 대한 산출의 효율성을 측정하였다.
효율성 측정 결과를 아래와 같이 요약할 수 있다.
첫째, 메달 합계 모형 DEA 모형의 CRS 측정 결과, DMU35(중국)가 1.0으로 효율성이 가장 높은 국가로, DMU32(인도네시아)가 0.018로 가장 낮은 국가로 측정되었다. 회차별 평균으로 보았을 때, 28회 올림픽이 효율성이 가장 높게 나타났고, 25회 올림픽의 효율성이 가장 낮게 나타났다. 올림픽 개최국의 CRS 효율성을 살펴보면 대부분 높게 나타났다.
둘째, 가중치 모형 DEA 모형의 CRS 측정 결과, DMU35(중국)가 1.0으로 효율성이 가장 높은 국가로, DMU12(바하마)가 0.012로 가장 낮은 국가로 측정되었다. 회차별 평균으로 보았을 때, 31회 올림픽의 효율성이 가장 높게 나타났고, 25회 올림픽이 효율성이 가장 낮게 나타났다.
셋째, 메달 합계 모형과 가중치 모형 등위 상관관계 계수를 추정한 결과, CRS 효율성 0.97, VRS 효율성 0.99, 규모의 효율성 0.99로 매우 강하게 측정되었다. 가중치 모형 매달 합계 수는 상관관계가 강한 것으로 나타나고 있어, 두 모형 중 어느 것을 사용해도 비슷한 값을 도출할 수 있다고 볼 수 있다.
넷째, 개최국일 경우에 효율성이 높게 나타난다는 결과를 얻었다. 올림픽 경기 경우에 개최국의 홈그라운드 이점을 보여주는 결과로 해석된다.
다섯째, 효율성 회차별 평균 수준이 CRS 나 VRS 경우에 매우 낮은 수준으로 나타난다. CRS 나 VRS 가 매우 낮게 나타난다는 것은 올림픽 경기의 체육 강대국과 체육 약소국 간의 편차가 매우 심하다는 것을 보여주는 것이다.
효율성 결정요인 분석 결과는 다음과 같이 요약된다.
첫째, 인간개발지수가 반영되는 인적자원 개발 투자, 즉, 교육, 훈련 등 인적자원에 대한 투자가 활발한 나라일수록 올림픽 경기의 효율성에 매우 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다.
둘째, 인구수의 경우 인구수가 많은 나라일수록 효율성은 더 높은 것으로 나타나고 있다. 이러한 결과는 인구수가 많은 강대국의 경우에는 올림픽 경기에서 매우 유리한 결과를 획득하고 있음을 보여주고 있다.
셋째, 구공산권 국가 더미 변수, 선진국 더미 변수의 경우를 보면 효율성에 매우 높은 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 구공산권 국가 더미 변수의 경우 국가 정책적인 차원에서 체육에 대한 투자가 매우 높다는 것으로 해석할 수 있다.
넷째, 기독교 국가 더미 변수의 유, 무가 효율성에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 기독교 국가 더미 변수의 경우 대부분 부유한 국가이고, 이들 국가의 경우에는 비기독교 국가들보다 체육 경기력에 현격한 차이가 있다는 것을 보여주고 있다.
본 연구에서는 아래와 같은 한계점을 제시하였다.
첫째, 본 연구는 1992년 제25회 바르셀로나 올림픽부터 2021년 제32회 도쿄 올림픽까지 총 8회의 올림픽에 참가한 국가 중, 제31회 리우 올림픽에서 금메달 1개 이상을 획득한 국가, 48개국의 효율성을 메달 합계 모형과 가중치모형 측면에서 DEA(자료포락분석)을 이용하여 측정하였다. 이러한 연구를 확장하여 동메달 1개 이상 획득한 국가를 대상으로 효율성 분석을 할 필요가 있다고 생각된다.
둘째, 본 연구의 올림픽 횟수가 8회로 비교적 길지 않다. 보다 정확하고 신뢰성을 높이기 위해서는, 지금보다 연구대상 연도를 확대하여, 1960년대 이후의 올림픽 스포츠 효율성을 측정한 결과와 본 연구의 결과를 비교한다면 더욱 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 예상된다.
셋째, 효율성 결정요인을 보여주는, 보다 다양한 변수들을 활용할 필요성이 제기된다. 특히, 국가별 지역적, 경제적, 문화적 특성을 반영하는 요인들을 축출하여 효율성 결정요인을 분석한다면, 보다 의미 있는 실증결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
넷째, 동계올림픽 자료가 충분하지 않아, 하계올림픽으로 연구하였다.
동계올림픽 메달 합계 모형과 가중치 모형 자료를 포함하여 연구하면, 더욱더 의미 있는 결과가 나올 것으로 예상된다.제 1 장 서론 1
제1절 연구 배경 및 목적 1
제2절 연구 범위 및 방법 5
제 2 장 올림픽의 역사적 발전과 한국 스포츠 발전과정 7
제1절 올림픽의 기원과 종류 7
Ⅰ. 올림픽의 변천 7
Ⅱ. 올림픽 개최국, 기간, 참가국수, 종목수, 우승팀, 한국 순위 8
Ⅲ. 하계올림픽 9
Ⅳ. 동계올림픽 10
Ⅴ. 패럴림픽 12
제2절 엘리트 스포츠와 생활체육의 구분 13
Ⅰ. 엘리트 스포츠의 개념 13
Ⅱ. 엘리트 스포츠의 역할 13
Ⅲ. 생활체육의 개념 14
Ⅳ. 생활체육의 역할 14
제3절 한국의 스포츠 정책 16
Ⅰ. 엘리트 스포츠의 변천사 16
Ⅱ. 사회체육의 변천사 19
제 3 장 스포츠 생산성에 관한 선행연구 22
제 4 장 효율성 모형 및 분석 모형 36
제1절 DEA 방법론 36
제2절 기술적 효율성 측정에 대한 DEA 측정방식 40
제3절 DEA 방식에 의한 규모의 효율성 측정 43
제4절 효율성 결정요인 분석모형 44
제 5 장 효율성 모형 및 분석 모형 46
제1절 변수 설정 46
Ⅰ. 연구 대상 및 자료수집 방법 46
Ⅱ. 기초 통계량 49
제2절 효율성 분석 55
Ⅰ. 메달 합계 모형의 효율성 (CRS) 분석 55
Ⅱ. 가중치 모형 효율성 분석 73
Ⅲ. 메달 합계 모형과 가중치 모형 등위 상관관계 계수 측정 91
Ⅳ. 효율성 실증 분석 측정 결과의 요약 92
제3절 효율성 결정요인 분석 93
Ⅰ. 메달 합계 모형의 결정요인 분석 94
Ⅱ. 가중치 모형의 결정요인 분석 100
Ⅲ. 효율성 결정요인의 분석 105
제 6 장 결론 107
제1절 연구요약 107
제2절 연구의 한계점 110
참고문헌 111
국문 초록 125Docto
A Study on Data Placement Policy for Storage Systems considering File System Input/Output Characteristics
No full textIn a computer system with a hierarchical structure, storage is the main bottleneck of the system’s performance. Therefore, an efficient data management policy can improve the performance. Intrinsically, data are categorized into hot and cold according to their access frequency. Various studies have been conducted to efficiently manage hot data for better performance. However, previous studies incur runtime computational and memory overhead and performance degradation due to faulty classification. In this paper, we propose a novel data placement scheme for storage systems considering file system I/O characteristics. In the file system’s perspective, meta and journal data are hot data as they are more frequently accessed than user data. Semantic structures of a file system lead to unique disk I/O patterns. Using file system’s semantic information, the proposed scheme discerns hot data, including meta and journal data. Then, hot data are placed into the same block in SSDs to reduce garbage collection overhead and into the middle of the track in hard disk drives to reduce seek time. As the hot data classification is inferred from the immovable file system structure, the proposed scheme is free from faulty classification. The proposed scheme is implemented in QEMU with an SSD simulator called FEMU, and demonstrated by three benchmarks, namely Postmark, YCSB, and Filebench. The results showed that our scheme improved the storage system performance up to 173.81% with an average of 47.62% in EXT4 and up to 19.79% with an average of 7.27% in XFS. Also, the results showed that the scheme mitigated Write Amplification Factor for a longer lifetime of SSDs. In detail, erase operations were decreased up to 22.31% with an average of 10.36% in EXT4, and up to 4.58% with an average of 2.5% in XFS. The number of valid data copy in a victim block decreased up to 73.07% with an average of 29.62% in EXT4 and up to 49% with an average of 13.45% in XFS. The contribution of this paper is as follows. First, we demonstrated that each file system had a unique I/O pattern and meta and journal data were more frequently accessed than user data. Second, for a better performance and lifetime of the SSDs, we proposed a data placement policy that exploited semantic information of a file system. Third, we showed that the policy incurred negligible runtime overhead, therefore, it could be executed inside the SSDs without host-side support.Chapter 1. Introduction 1
Chapter 2. Background 7
2.1 HDD (Hard Disk Drive) 7
2.2 Flash Memory 9
2.3 FTL (Flash Translation Layer) 13
2.4 Allocation Policy 20
2.5 File System 26
2.5.1 exFAT 28
2.5.2 EXT4 32
2.5.3 XFS 36
Chapter 3. Uniqueness of I/O Pattern of File Systems 39
Chapter 4. Design 52
4.1 Placement Policy for SSD 52
4.2 Placement Policy for HDD 54
Chapter 5. Implementation 55
5.1 Determine File System 57
5.2 Calculate Hot Area 58
5.3 Data Placement Policy 66
Chapter 6. Evaluation 69
6.1 Performance Results 69
6.2 Results of Hybrid SSD 76
Chapter 7. Conclusion 77
REFERENCES 79Docto
The Dynamic Performance Analysis of Large-scale Floating Offshore Wind Power Generation System according to the Number of Columns
No full text2050년까지 탄소중립을 달성하기 위해서는 현재 의존하고 있는 에너지원에 대한 신속한 전환이 필요한 상황이다. 대표적인 대체에너지인 풍력에너지는 블레이드 길이의 제곱, 풍속의 세제곱에 비례하는 재생에너지 중 하나이다. 때 문에, 경제성을 높이기 위하여 터빈의 대형화에 대한 연구개발이 세계적으로 이루어지고 있다. 초대형 풍력발전기를 설치하기에 적합한 해양에는 충분한 경제성의 확보되지만, 고정식으로는 설치하긴 어려운 영역이 존재한다. 이런 영역은 부유식으로 풍력발전기를 설치하는데 터빈의 대형화에 맞추어 시스템 을 안정적으로 유지하기 위해 플랫폼을 최적화하는 과정에서 컬럼 수는 고려 하지 않고 다른 설계변수들만을 고려하여 설계가 이루어지고 있다.
본 논문은 플랫폼을 구성하는 컬럼 수가 시스템 움직임에 미치는 영향을 분석하여 안정적인 플랫폼 설계를 할 수 있도록 하는 것을 목표로 하였다. 풍력 발전장치는 풍력에너지의 크기에 따라 경제성이 크게 좌우되기 때문에 풍황자 원이 풍부한 사이트선정이 매우 중요하다. 이번 연구에서는 경제성이 확보되 는 것으로 조사된 울산 앞바다를 부유식 해상풍력발전시스템의 운동특성을 분 석하기 위한 사이트로 선정하였다. 해석에 필요한 풍속, 풍향, 파고, 파주기, 해류 등의 해양환경데이터는 사이트 인근에 설치되어있는 국가 기상관측장비 를 통해서 확보하였으며 확보된 데이터를 이용하여 플랫폼의 안정성을 분석할 수 있는 설계하중조건을 구성하였다. 그리고 해양환경특성과 풍력발전장치의 대형화를 고려해서 여러 가지 부유식 플랫폼 타입 중 반잠수식 구조물 타입의 플랫폼 형상을 선정하였는데, 초대형 터빈을 경제적으로 설치할 수 있도록 로터 너셀 어셈블리(Roter-Nacelle Assembly;RNA) 및 타워를 플랫폼의 가장자리에 위치시킨 반잠수식 구조물 형상으로 설계를 진행하였다. 설계에는 컬럼이 3 개인 15 플랫폼을 기준으로 플랫폼에 사용된 재료량을 동일하게 유지한 채 컬럼 수를 개까지 증가시켜나가는 방식 6 , 설계변수를 동일하게 유지한 채 플랫폼에 사용된 재료량은 고려하지 않고 컬럼 수를 개까지 증가시킨 방식 6 두 가지가 사용되었다.
총 개의 서로 다른 플랫폼을 설계하였으며 포텐셜 유동 7 (potential-flow) 기반 의 해석코드인 OrcaFlex를 활용하여, 작동풍속 조건에서, 설계된 플랫폼에 타 워와 RNA 파트, 그리고 계류선을 결합한 통합연동해석(fully-coupled simulatio n)을 수행하여 시스템의 운동특성을 분석하였다.1. 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.1.1 풍력발전의 필요성 1
1.1.2 부유식풍력발전 5
1.1.3 상부구조물 위치선정 12
1.2 연구목적 및 내용 18
1.2.1 연구목적 18
1.2.2 연구내용 18
1.3 연구절차 19
2. 해석이론 21
2.1 파랑하중해석 21
2.1.1 비압축성흐름 22
2.1.2 2차원 공간에서 포텐셜 유동 22
2.1.3 적용분야와 한계 24
2.2 터빈유동해석 25
2.2.1 날개요소운동량이론 26
2.2.2 날개구조모델 34
2.3 타워와 계류선 운동해석 38
2.3.1 장력 40
2.3.2 굽힘모멘트 41
2.3.3 전단력 47
2.3.4 비틀림 모멘트 47
2.3.5 통합하중 49
2.4 환경하중해석 50
2.4.1 대기난류모델 50
2.4.2 파랑모델 51
3. 사이트선정 및 환경데이터 수집 52
3.1 사이트선정 52
3.2 바람조건 53
3.2.1 정상풍속 55
3.2.2 극치풍속 56
3.3 파랑조건 57
3.4 풍속 파고 결합 조건 58
3.5 해류조건 59
3.5.1 바람에 의한 해류 59
3.5.2 조류에 의한 해류 60
3.6 수심 및 조위 60
4. 초대형 부유식 해상풍력시스템 설계 및 해석 61
4.1 코드검증 61
4.1.1 해석코드 61
4.1.2 5㎿-OC4 반잠수식 플랫폼 풍력시스템 63
4.1.3 설계하중조건 69
4.1.4 코드검증결과 70
4.2 시스템 설계 74
4.2.1 터빈 및 타워선정 80
4.2.2 계류선 설계 82
4.2.3 플랫폼 설계 85
4.2.4 유체력계수 산출 90
4.3 해석환경조건 92
4.3.1 바람해석조건 92
4.3.2 파랑해석조건 93
4.3.3 해류해석조건 94
4.4 설계하중조건 96
4.5 시스템 통합연동해석 결과 98
4.5.1 통합연동해석 결과 98
4.5.2 동일재료량 플랫폼 통합연동해석 결과 111
4.5.3 6 자유도 고유진동수 비교결과 123
4.5.4 플랫폼 평균 움직임 비교결과 129
4.5.5 시계열 비교결과 141
4.5.6 동일 재료량 플랫폼 시계열 비교결과 155
5. 결 론 167
참고문헌 170Docto
Environmentally friendly chitosan coated electrospun nanofiber proton-exchange membrane towards application in microbial electrolysis cells
No full textIn microbial electrolysis cells (MEC) proton exchange membranes (PEM) mainly Nafion 117 (N117) have many drawbacks regardless of their superior performance that lead to hinderance in scaling up efforts. Some of those drawbacks include the extremely high cost of N117 amount to about 40-60% of the total cost of the material, in addition, to biofouling concerns that limit proton transfer through the membrane, leading to performance deterioration. Other concerns include low selectivity towards protons and difficulty of membrane disposal. In this regard, a biocompatible, biodegradable and economically friendly PEM were prepared from chitosan (CS) biopolymer of 2wt% enforced with polyacrylonitrile (PAN) electrospun nanofiber mats. CS is a naturally abundant biopolymer with high hydrophilicity and non-toxicity; chemical and physical modification by crosslinking with sulfuric acid and impregnating it with PAN nanofiber respectively can enhance its mechanical stability and proved to increase it’s suitability for MEC application. The prepared membrane (PAN/CS) had a higher hydrophilicity and performance when applied in MEC at a much lower cost and ease of fabrication. For analysis and performance comparison PAN/CS has been tested against pristine N117 and CS membrane. The purpose of this study is to fabricate a suitable PEM for MEC performance at a considerably lower cost with equivalent performance and qualities.1. Introduction 1
2. Literature review 5
2.1 microbial electrolysis cells (MEC) 5
2. 2 Key element of microbial electrolysis cells (MECs) 7
2. 2.1 Anode 8
2. 2.1 Cathode 8
2. 2.1 Proton exchange membrane (PEM) 9
2. 3 alternative polymer material 10
2. 3.1 Chitosan 10
2. 3.1 Electrospinning of polyacrylonitrile 13
3. Methodology 14
3.1 Synthesis of membrane 14
3. 1.1 Electrospinning of PAN nanofibers 14
3. 1.2 Chitosan preparation 14
3. 1.3 PAN/CS composite membrane 15
3.2 Characterization of the membrane properties 16
3. 2.1 Surface morphology 16
3. 2.2 Water uptake, swelling ratio, ion exchange capacity, and pH balance 16
3. 2.3 Ionic conductivity test 17
3.3 Performance in microbial electrolysis cell 18
3.4 Investigation of biofouling effect on the fabricated membrane and Nafion®117 19
4. Results and discussion 20
4.1 Characterization of the membrane 20
4.2 water uptake, ion conductivity, ion exchange capacity and pH imbalance 25
4.3 Chemical oxygen demand removal and hydrogen gas production 29
4.4 Investigation of biofouling effect on the fabricated membranes and Nafion®117 32
4.5 Cost comparison between N117 and synthesized membranes 33
5. Conclusion 34
6. References 35Maste
An Empirical Analysis on the Determinants of the Management Efficiency of Textile and Clothing Companies in Korea
No full textIn this study, for the domestic textile and clothing companies in Korea, the relative efficiency levels and efficiency determinants are analyzed through the efficiency measurement method (DEA), and the regression method, and the policy implications to be improved for the inefficiency of this industry are presented. The study period is 10 years from 2011 to 2020, and the data were collected through the Electrionic Public Information System of Korea Financial Inspection Agency and Korea Statistical Information Service.
For the efficiency measurement, the input variables are employees, assets, and intermediate goods, and the output variables are sales and value added. The efficiency of textile and clothing companies are analyzed for the period of 10 years from 2011 to 2020 using input and output variables, and the empirical results can be summarized as follows.
First, looking at the techincal efficiency in the sales model, the average was measured as 0.704, the highest with DMU21 0.990, and the lowest with DMU26 with 0.398. Pure technical efficiency was measured on average 0.760, DMU21 was the highest with 0.997, and DMU16 had the lowest with 0.403. The scale efficiency was measured as average 0.933, the highest with DMU12 0.997, and the lowest with DMU5 0.624.
As a result of comparative analysis of technology efficiency, Pure technical efficiency, and scale efficiency, it can be seen that DMU21 is relatively high. The case of technical efficiency and the case of pure technical efficiency show almost similar trends, and it can be seen that the efficiency is decreasing over time.
Second, looking at the technical efficiency in the value-added model, the average was measured as 0.365, the highest with DMU21 0.945, and the lowest with DMU25 at 0.054. The pure technical efficiency was measured on average of 0.498, the highest with DMU1 of 0.953, and the lowest with DMU16 of 0.071. The scale efficiency was measured as average 0.716, the highest with DMU28 0.980, and the lowest with DMU26 0.179.
As a result of comparative analysis of technology efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency, it can be seen that the efficiency of the DMU21 was relatively high. It shows a trend of high in the beginning, low in the middle, and rising again in the late period. And it can be seen that the scale efficiency was maintained at a very high level.
Third, it was found that among textile and clothing companies, the companies that export 50% or more of total sales shows the lower efficiency. Compared to non-exporting domestic firms, exporting firms were more disadvantaged in efficiency.
Comparing exporting firms and domestic firms, it can be seen that firms that depened on domestic demand seem to have an advantage in increasing efficiency. Due to the dumping and the sales and administrative expenses the disadvantages were given for the exporting firms. In particular, in a situation where textile and clothing companies were in fierce competition with those of other countries, such as China or Southeast Asian countries, the companies focusing on domestic demand were more efficient than the companies focusing on domestic consumption.
Fourth, the companies that do R&D in textile and clothing companies, shows the lower efficiency. It shows the difficulties to secure competitiveness in design development, research and development of new products and brands due to the fierce competition with foreign countries. It is said that it can be more efficient to buy a brand with royalties produce and sell it than to invest in R&D expenses. In other words, doing an OEM (ODM) may be more advantageous.
The policy implications are as follows.
First, although the efficiency of domestic clothing companies was improving, labor (number of employees) and capital (fixed assets) in the industry seemed to be overinvested. In particular, the correlation between labor force and operating profit was very low, while the correlation between fixed assets and operating profit was high. It shows that the industry is slowly transforming into a capital-intensive industry. In order for the textile and clothing companies to be reborn as efficient companies, they will need to drastically reduce their fixed assets and the number of employees, and to make efforts to cut costs such as sales and administrative expenses.
Second, among domestic textile and clothing companies, companies that have their own brands should take an outsourcing strategy of products without owning factories, and companies that do not have a brand need to have their own factories (local corporation) overseas or in Korea. In addition, it is necessary to develop brands by nurturing design personnels engaged in textiles and clothing in the medium and long term. Therefore, it is necessary to shift the production structure to focus on own brand.
Above all, the government's strong and sophiscated policy support will be demanded for the textile and clothing industry’s fierce competition environments in the world in that the textile and clothing industry in the era of the 4th industrial revolution can pursue high value added, and nurture professional talents such as designers who are necessary for the textile and clothing industry’s own development strategy. | 본 연구에서는 국내 섬유·의류기업의 효율성 분석을 위한 것으로 자료포락분석의 측정방법(DEA)을 통해 효율성 측정 및 효율성 결정요인 분석을 하여 이 산업의 비효율성에 대한 정책적인 함의를 제시하고자 하였다. 본 연구의 대상 기간은 2011년부터 2020년까지 총 10년으로 자료는 금융감독원의 전자공시시스템의 자료와 통계청의 자료를 활용하였다.
본 연구의 투입변수는 종사자수, 자산, 중간재로 하였으며, 산출은 매출액 및 부가가치로 설정하였다. 투입 및 산출변수를 이용하여 2011년부터 2020년까지 10년간 섬유·의류기업의 효율성을 분석하였으며 다음과 같이 요약할 수 있다.
첫째, 매출액모형에서 기술효율성을 보면, 평균 0.704로 측정되었고, DMU21 0.990으로 가장 높았으며, DMU26이 0.398로 가장 낮았다. 순기술효율성은 평균 0.760으로 측정되었고, DMU21는 0.997로 가장 높았으며, DMU16이 0.403으로 가장 낮았다. 규모의효율성은 평균 0.933으로 측정되었고, DMU12가 0.997로 가장 높았으며, DMU5는 0.624로 가장 낮았다.
DMU21은 기술효율성, 순기술효율성, 규모의효율성을 비교분석 결과 비교적 높은 것을 알 수 있다. 기술효율성의 경우와 순기술효율성 경우가 거의 비슷한 추세를 보여주고 있으며 시간이 지남에 따라 효율성이 떨어지고 있음을 알 수 있다.
둘째, 부가가치모형에서 기술효율성을 보면, 평균 0.365로 측정되었고, DMU21이 0.945로 가장 높았으며, DMU25는 0.054로 가장 낮았다. 순기술효율성은 평균 0.498로 측정되었고, DMU1이 0.953으로 가장 높았으며, DMU16은 0.071으로 가장 낮았다. 규모의효율성은 평균 0.716으로 측정되었고, DMU28은 0.980으로 가장 높았으며, DMU26가 0.179으로 가장 낮았다.
기술효율성, 순기술효율성, 규모의효율성을 비교분석 결과 DMU21의 효율성이 비교적 높은 것을 알 수 있다. 초기에는 높았다가 중간에는 낮아지고 후기에는 다시 높아지는 추세를 보여주고 있다. 그리고 규모의효율성은 매우 높은 수준을 유지하고 있음을 알 수 있다.
셋째, 섬유·의류기업 중에서 Export(수출)을 50% 이상 하는 기업일수록 효율성이 낮아지는 것으로 나타났다. 수출하지 않는 기업들에 비해서, 수출하는 기업들이 국내 내수의 기업들보다 수출기업들이 오히려 효율성에서는 불리하다. 수출기업과 내수기업을 비교해보면, 내수에 집중하는 기업이 효율성을 높이는 데 유리하다는 것을 알 수 있다. 덤핑이나, 수출대상인 나라의 판매관리비 등이 국내보다 제도적인 제약 등에 의해서 영향을 받는다. 특히 섬유·의류기업이 다른 나라 중국이나 동남아 국가들과 경쟁이 치열한 상황에서 내수와 수출에 집중하는 기업을 비교했을 때, 내수에 집중하는 기업들이 더 효율성이 크다.
넷째, 섬유·의류기업에서 R&Dratio(연구개발)을 많이 하는 기업일수록 효율성이 더 떨어진다. 디자인 개발이나 신상품, 브랜드 등의 연구개발은 외국과 경쟁이 치열하다 보니, 경쟁력을 확보하기가 쉽지 않다. R&Dratio(연구개발비)에 투자를 하는 것보다 로얄티를 주고 브랜드를 사 와서 생산 판매하는 것이 더 효율적이라는 것이다. 즉, OEM(ODM)을 하는 것이 더 효과적일 수 있다는 것이다.
정책적 함의는 다음과 같다.
첫째, 국내 의류기업들의 효율성은 향상되고 있었지만 산업내의 노동(종업원 수)과 자본(고정자산)은 과잉 투자되어 있었던 것으로 해석된다. 특히, 노동력과 영업이익과의 상관관계는 굉장히 낮게 나온 반면, 고정자산과 영업이익과의 상관관계가 높게 나온 결과는 노동력의 증가가 영업이익과 상관관계가 매우 낮다는 점과 의류산업이 노동집약적 산업에서 자본집약적 산업으로 서서히 변모하고 있음을 보여주는 것이다. 국내의 섬유·의류기업들이 효율적인 기업들로 거듭나기 위해서는 고정자산과 종업원 수를 과감하게 줄여야 하고, 매출원가 등에 대한 비용 절감 노력을 해야 할 것이다.
둘째, 국내의 섬유·의류기업들 중에서 브랜드를 가지고 있는 기업들은 공장을 소유하지 않고 제품의 아웃소싱전략을 가져가야 하며, 브랜드를 가지고 있지 않은 기업들은 해외 또는 국내에 공장(현지법인)을 소유하는 것이 효율성을 높일 수 있을 것이다. 또한, 중·장기적으로 섬유나 의류에 종사하는 디자인의 인력을 양성해서 브랜드를 개발하여야 한다. 그래서 자기브랜드 중심으로 생산구조를 전환할 필요가 있다.
무엇보다도 4차 산업혁명시대의 섬유·의류산업이 고부가가치를 추구할 수 있고, 디자이너 등의 전문인재육성과 섬유·의류산업의 발전전략을 실행할 수 있도록 정부의 정책적인 지원도 필요할 것이다.제 1 장 서론 1
제1절 연구배경 및 목적 1
제2절 연구방법 및 구성 4
제 2 장 섬유·의류기업에 관한 현황 7
제1절 섬유·의류산업의 국내와 세계시장의 현황 7
Ⅰ. 섬유·의류산업의 정의 7
Ⅱ. 국내현황 9
Ⅲ. 세계현황 12
제2절 우리나라 섬유·의류산업의 발달과정 15
제 3 장 섬유·의류기업의 효율성측정에 관한 선행연구 18
제 4 장 효율성 측정 방법론 및 회귀분석 26
제1절 DEA모형 26
Ⅰ. CCR모형 27
Ⅱ. BCC모형 28
Ⅲ. 규모효율성 측정모형 29
제2절 확률변경분석모형(SFA) 30
제3절 효율성 결정요인분석모형 33
제 5 장 실증 분석 35
제1절 자료 및 변수에 대한 설명(투입/산출변수의 선정) 35
제2절 연구대상 및 자료수집방법 36
제3절 기초통계량 38
제4절 효율성 측정결과 42
Ⅰ. 매출액 효율성의 측정결과 42
Ⅱ. 부가가치 효율성의 측정결과 48
Ⅲ. 매출액모형과 부가가치모형 등위상관관계 계수 측정결과 59
Ⅳ. 대규모, 중규모, 소규모기업의 효율성 측정결과 62
Ⅴ. 효율성 실증분석의 요약 및 함의 70
제5절 효율성 결정요인 분석 74
Ⅰ. 매출액 효율성 결정요인 분석 75
Ⅱ. 규모별 효율성 결정요인 분석 81
Ⅲ. 효율성 결정요인 분석의 요약 및 함의 91
제 6 장 결론 95
제1절 연구결과 요약 및 시사점 95
제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 98
참고문헌 99
국문초록 107Docto
A Study on the Performance Analysis of Floating Ocean Current Turbine with a Flange Type Diffuser for Flow Velocity Augmentation
No full text현재 세계는 화석연료의 고갈과 환경오염, 지구 온난화 등 화석에너지 사용에 따른 부정적 부산물로 인하여 난관에 봉착하였다. 환경기구에서는 각종 규제를 만들어 화석 연료의 사용을 저감시키기 위해 노력하고 있고, 전 세계적으로도 이러한 문제를 해결하기 위해 환경 친화적이고 미래지향적인 신재생에너지시스템 개발에 집중하는 추세이다. 이미 많은 종류의 신재생에너지가 개발되어 있지만 경제성이라는 문제로 인해 실질적으로 상용화된 신재생에너지 발전방식은 편향적일 수밖에 없다. 유럽에서 오랜 연구와 실험을 바탕으로 하는 풍력발전은 이미 보급 경제성을 확보하여 신재생에너지 발전의 대부분을 차지한다. 하지만, 이제는 육상에서의 에너지 발전은 한계에 도달하고 있다. 육상에서 신재생에너지 발전기를 설치하기 위해서는 주민 수용성, 발전가능 에너지 자원을 고려한 설치부지 확립과 같은 다양한 문제점이 존재하기 때문에 우리는 해양으로 초점을 돌려야 할 때이다. 지구는 약70%가 바다이며 엄청난 에너지를 잠재하고 있다. 또한 육지에서의 발전방식이 가지는 여러 가지 한계점들에 대해 자유롭기 때문에 무한한 가능성을 가진다. 그중 해류는 연중 일정한 방향으로 흐르기 때문에 다른 신재생에너지와 비교하면 발전량 안정성 측면에서 뛰어나다. 또한 풍력발전과 비교하면 바람에 비해 높은 해수의 밀도 특성이 동일 면적 당 높은 발전량을 가능케 한다. 해류 발전의 중요한 요소는 해수의 속도이며 유속이 높을수록 발전량이 증가하고 그에 따라 경제성이 확보된다. 일본을 지나는 쿠로시오 해류는 평균유속이 1m/s 이상이기 때문에 해류발전의 최적지이다. 이미 일본에서는 해류발전에 대하여 많은 연구와 실험을 하였고 최근에는 세계최초 실증 가동에도 성공하였다. 해류 발전용 터빈의 구동을 위해서는 최소 1m/s 이상의 유속이 확보되어야 한다. 그러한 조건에서 디퓨저를 이용하면 유속증폭효과를 활용하여 발전량과 발전효율을 높힐 수 있다. 본 논문에서는 디퓨저의 유속 증폭 효과를 최대화시켜서 해류발전 터빈의 성능향상을 목표로 하였다. 설계 유속, 정격 발전량 등을 고려하여 해류 발전용 터빈을 설계하였고, 디퓨저를 적용한 후 CFD 성능 해석을 진행하여 효율을 계산하였다. 또한 단일 디퓨저의 해석과 디퓨저 개수 및 디퓨저 간 거리에 따른 디퓨저 중심부 및 디퓨저 단면 유속의 변화를 확인하였다. 그리고 디퓨저의 유속 증폭 효과가 최대인 조건을 선별하여 해류발전 터빈의 성능해석을 수행 하였다.1. 서 론 1
1.1 연구배경 1
1.2 해류 자원 분석 5
1.3 연구방법 및 연구목표 11
2. 수평축 터빈 블레이드 설계 12
2.1 수평축 터빈의 공기역학 12
2.1.1 운동량 이론 12
2.1.2 Actuator Disk 이론 12
2.1.3 각 운동량 이론 18
2.1.4 날개 요소 이론 21
2.1.5 날개 요소 운동량 이론 25
3. 해류 발전 터빈 및 디퓨저 설계 29
3.1 설계 유속의 결정 29
3.2 블레이드 직경 및 정격 회전수 결정 30
3.3 무차원 현의 길이 결정 31
3.4 입구 유입 유동각 및 비틀림 각의 설정 32
3.5 터빈 블레이드 선정 33
3.6 플랜지 타입 디퓨저 설계 36
4. CFD를 이용한 디퓨저 및 터빈 성능 해석 38
4.1 CFD 38
4.1.1 서론 38
4.1.2 해석조건 39
4.2 플랜지 타입 디퓨저의 개수 및 이격거리에 따른 유속 증폭 효과 분석 41
4.2.1 성능 비교를 위한 단일 디퓨저의 유속 증폭 효과 분석 41
4.2.2 디퓨저 개수, 배치 및 해석 기준 47
4.2.3 디퓨저 개수 및 이격거리에 따른 유속 증폭 효과 분석 50
4.3 플랜지 타입 디퓨저가 적용된 해류 터빈의 성능해석 53
4.3.1 성능 비교를 위한 플랜지 타입의 디퓨저가 적용된 단일 터빈의 성능해석 53
4.3.2 플랜지 타입 디퓨저가 적용된 이중 터빈의 해석 59
4.3.3 플랜지 타입 디퓨저가 적용된 삼중 터빈의 해석 74
5. 결론 89
6. 참고 문헌 91
초록 94Maste
Factors Affecting the Satisfaction of Undergraduates Education of Maritime Transportation Management and Logistics Degree with Special Reference to Ocean Universitiy of Sri Lanka
No full textIn terms of social and economic development, as well as a potential source of excellent employment and career opportunities, the maritime sector is critical to modern societies. Several million people worldwide are employed in activities and businesses that are directly or indirectly related to oceans and seas. Approximately 90% of global trade is carried by sea nowadays, and the sea is a common heritage of mankind that is managed by the international shipping industry. Due to the booming demand of knowledge-based economies as well as highly skilled and competent workers, the demand for higher education in Sri Lanka is increasing rapidly by opening a vast opportunity for Sri Lankan higher education industry.
There are now over 200 educational institutions offering maritime education and training in over 80 countries, ranging from basic safety and seamanship training to the highest certification standard, which is now equivalent to an academic degree level. The Ocean University of Sri Lanka is also one of the state-owned universities dedicated to producing human capital for fisheries, marine, maritime and allied fields. However, it was found that most students do not meet 80% of the regular attendance required for the semester. Further, a significant number of students do not register for the semesters of the degree program on time the undergraduates of Maritime Transportation Management and Logistics at the Ocean University of Sri Lanka.
As students are considered the primary customers of a university identifying factors that influence students' satisfaction with their learning environments is critical for universities to compete. This study is based on quantitative data obtained from the primary discussions with selected academic and non–academic officials of the students in the maritime and logistics department of the Ocean University of Sri Lanka in order to find out factors affecting student satisfaction and to measure the satisfaction level for undergraduates’ education.
This study will help to improve the whole procedure of Ocean University in Sri Lanka to cater to more students in future by satisfying their needs and wants. Through this study, Ocean University in Sri Lanka can improve the quality of the overall program and it will lead to having more customers for the institute. Furthermore, it will help to improve the on-time registration of the students for the Maritime Transportation Management and Logistics Undergraduate programs. The findings of this study will also help to make “Loyal Students” for the institute who can make a significant impact to enhance the brand image of the Ocean University of Sri Lanka.
The respondents of this study are the students in the Department of Bachelor of Science in Maritime Transportation Management and Logistics at the Ocean University of Sri Lanka and the quantitative research method is used to analyses the factors that influence the satisfaction of the undergraduates.
The dataset is collected from the population directly using the structured questionnaire from 2nd January to 28th February 2022. The survey was conducted via an online google form to collect data. The questionnaire was prepared to measure dependent and independent variables using 41 items. Academic staff and their involvement, administrative staff and their involvement, facilities, quality and degree program reputation, university location and university image are the independent variables while student satisfaction is the dependent variable. Statistical analysis is performed using SPSS version 25. The reliability and validity of the items in the questionnaire are tested initially. Relationships of variables and impact on model variables are measured using correlation and regression analysis respectively. The correlation coefficients between academic staff and their involvement, administrative staff and their involvement, facilities, quality and degree program reputation, university location, university image and student satisfaction are significant positive. Therefore, there are significant correlations between all independent variables and dependent variables. Regression analysis reveals that only two independent variables namely administrative staff and their involvement and university image are found to be significant predictors of student satisfaction while the other four variables are insignificant predictors. Descriptive analysis shows that student satisfaction for the five variables namely university image, administrative staff and their involvement, university location, availability of facilities are below the middle point while academic staff and their involvement, quality and the reputation of the degree programme are on the middle of the satisfaction scale.
It can be recommended to enhance student satisfaction by improving the service quality and the image of the university through appropriate measures. Finally, it is recommended to carry out a study to measure student satisfaction at the university.1. Introduction 1
1.1 Research background 1
1.2 Purpose and the significance of the research 3
1.3 Justification of the Problem 5
1.4 Structure of the thesis 5
1.5 Chapter summary 6
2. Literature review 7
2.1 Background 7
2.2 Maritime education and logistics management 7
2.3 Independent variables 9
2.4 Dependent variable 30
2.5 Conceptual Framework 33
2.6 Hypothesis 33
2.7 Chapter summary 34
3. Research design and methods 35
3.1 Research design 35
3.2 Research methods 42
3.4 Chapter summary 43
4. Results and discussion 44
4.1 Reliability of the items 44
4.2 Validity of the items 45
4.3 Normality of the data 46
4.4 Analysis of Demographic Data 47
4.5 Student Satisfaction Analysis 51
4.6 Hypothesis Testing 54
4.6.1 Correlation Analysis 54
4.6.2 Regression Analysis on Model Variables 55
4.7 Discussion 58
5 Conclusion and recommendation 62
5.1 Conclusion 62
5.2 Recommendation 63
References 64Maste
A Study of Container Terminal’s Civil Infrastructure and Facilities to be Considered When Converting the Yard Operation Method into Semi-Automation
No full text최근 전 세계적으로 컨테이너 터미널 건설 시 높은 생산성과 효율적인 운영을 위해 완전자동화터미널로 건설되고 있다. 그러므로 기존 100% 인력으로 운영되는 대부분의 수동 컨테이너 터미널들은 자동화 컨테이너 터미널들보다 낮은 생산성과 상대적으로 높은 운영비용으로 인해 경쟁력이 떨어지고 기항하는 선사들에게 비용이 직,간접적으로 전가되게 된다. 이러한 추세에 따라 기존 수동 컨테이너 터미널 운영사 및 항만 관리권자들은 효율적인 운영, 경쟁력 확보 뿐만 아니라 최근 중대재해처벌법 발효와 함께 대두되고 있는 운영안전성 증대를 위해 자동화 운영을 고려해야만 한다. 기존 검증된 자동화 터미널의 높은 생산성 및 효율적인 운영 실적과 함께, 터미널의 핵심 경쟁력은 운영 면적과 운영방식이라는 기존 연구 결과를 접목하면 터미널 운영 면적의 약 80%이상을 차지하는 야드 장치장의 자동화 운영방식인 반자동터미널(Semi-automated, 야드 장치장 내 하역기계 자동화)이 재래식 컨테이너터미널에게 가장 적정한 자동화 수준인 것으로 분석된다.
그러나 기본적으로 컨테이너 터미널 건설 시 선박 대형화 추세, 수심, 대심도의 연약지반, 터미널 운영방식, 처리 물량 등을 고려하여 연약지반 내 하부지반개량 및 상부시설을 설계하여 건설하는데 기존 수동 컨테이너 터미널은 수동 운영에 최적화된 시설물로 건설되어 있어 야드 운영방식을 자동화로 변경 시 사전에 정확한 지반 정수조사 및 엄격한 설계기준을 통해 설계해야 하며 실시설계 결과에 따라 시설물을 보강해야만 한다. 뿐만 아니라 항만 관리권자의 설계기준과 터미널 운영방식에 따른 건설기준 및 시설 투자비를 비교 분석한 연구사례, 그리고 야드 운영방식을 수동에서 자동으로 변경한 실제 사례의 선행연구를 통해 재래식 터미널과 자동화 터미널의 터미널 시설물의 차이가 명확히 검증 되었다.
컨테이너터미널의 야드 자동화 변환에 따른 인프라 구축 시 고려해야할 세부요인들을 조사하고 세부요인들의 우선순위를 파악하기 위한 설문조사를 실시 했고 AHP 분석 결과, 3가지 주요평가항목에서는 시설투자, 운영시스템 구축, 인센티브 정책 순으로 중요한 것으로 확인되었다. 또한 세부요인들의 종합중요도 중 상위 5위 내 3가지 세부요인이 시설투자의 세부요인(안정적인 지반조성, RFID 시스템 구축, 안전펜스 설치)으로 분석 되었다.
야드 자동화 변환에 따른 인프라 구축 시 시설투자가 우선되어야 한다는 점과, 실제 사례와 함께 시설 투자 부분을 후속 연구하여 야드 장치장, YT 주행로, 야드 RFID 시스템, 안전 펜스 설치 공사사례 분석에 따른 공법을 제시한 것이 본 연구의 주요한 의미라고 할 수 있다.제1장 서론 1
1.1 연구의 배경과 목적 1
1.2 연구의 방법과 구성 3
제2장 이론적 배경 5
2.1 컨테이너 터미널 야드 자동화 현황과 필요성 5
2.1.1 컨테이너 터미널 자동화 개요 5
2.1.2 야드 자동화 현황과 필요성에 대한 검토 6
2.1.3 소결론 10
2.2 컨테이너 터미널 건설 및 주요 시설물의 설계기준과 운영 방식에 따른 건설기준 선행연구 11
2.2.1 컨테이너 터미널 건설 시 하부지반 기초 처리 11
2.2.2 컨테이너 터미널 주요시설물의 개념과 설계기준 14
2.2.3 컨테이너 터미널 운영 방식에 따른 주요 시설물 차이점 21
2.2.4 소결론 23
제3장 계층 분석적 의사결정방법(AHP)과 모형설계 25
3.1 AHP의 고찰 25
3.1.1 AHP 개념과 절차 25
3.1.2 AHP의 계층화 과정 28
3.1.3 AHP의 중요도 측정 및 일관성 검정 28
3.2 세부평가 요인 도출 31
3.2.1 세부평가 요인 도출 31
3.2.2 주요 평가요인 도출 33
3.2.3 계층분석구조의 구축 36
3.3 설문조사 대상자 선정과 응답결과 분석 37
3.3.1 설문조사 대상자 선정 37
3.3.2 설문 응답결과 분석 38
제4장 AHP 분석결과 40
4.1 계층별 중요도 평가 40
4.1.1 주요인 평가 항목의 중요도 40
4.1.2 세부 평가요인의 중요도 41
4.1.3 세부 평가요인의 종합중요도 평가 43
4.2 소결론 43
제5장 컨테이너 터미널의 야드 자동화 변환에 따른 인프라 구축 시 고려해야할 터미널 시설물 보강공법 제안 44
5.1 야드장치장 44
5.2 YT(Yard Truck) 주행도로 51
5.3 야드 RFID 시스템 56
5.4 안전펜스 58
제6장 결론과 고찰 62Maste
Effect of Infrared Heating Process on Surface and Bonding Properties of Thermoplastic Composites in Hot Press Forming
No full text환경문제 해결을 위해 온실가스 배출에 대한 사회적 규제가 강화되면서 에너지 효율 개선, 동력원 개발 및 경량화 기술에 관한 많은 연구가 이뤄지고 있다. 섬유 강화 복합재료(Fiber reinforced plastic)는 높은 비강도, 내식, 내화학 성능이 우수한 경량소재로 우주-항공분야, 스포츠 분야에서 사용되었으며, 현재는 전기, 수소 차량, 미래교통수단 도심항공교통(Urban air mobility)과 같은 운송 분야에도 적용되기 위한 연구가 진행되고 있다. 분야의 확장에 따라 복합재료의 소량 생산 방식에서 대량 생산 방식이 요구되고, 이에 생산성에서 우수한 열가소성 복합재료(Thermoplastic composite)와 적외선(Infrared Ray; IR) 가열방식을 적용한 핫프레스 성형(Hot-press forming) 공정이 대두되고 있다. 본 연구에서는 항공소재로 사용되는 탄소섬유 강화 polyetherketoneketone(CF/PEKK) 열가소성 복합재료의 핫프레스 성형 시 적외선 가열조건에 따라 CF/PEKK 표면 열특성과 접합성능 그리고 내부결함에 미치는 영향을 분석을 진행하였다.
열특성은 시차 주사 열랑법(Differential Scanning Calorimetry)를 통해 표면의 유리전이온도(Glass transition temperature), 용융온도(Melting temperature), 결정화도(Crystallinity), 결정화온도(Crystallization temperature), 발열량(heat of crystallization)을 분석하였다. 유리전이온도는 가열온도와 비례적 관계가 관찰되었으며, 용융온도, 결정화도, 결정화온도, 발열량이 높은 온도에서 가열시간이 길어질수록 열특성이 저하되는 결과가 관찰되었다. 표면의 형태학적 분석은 광학현미경(Optical microscope)으로 진행하였으며, IR가열 온도에 따라 PEKK의 구결정의 형태와 비율이 변화하였으며, 표면에 발생한 무정형 영역은 주로 가열온도에 큰영향을 받으며, 가열시간이 길어질수록 일부에서 영역이 관찰된다. 가열된 면에서의 Lap shear strength를 통한 접합강도 특성분석에서 특정 온도조건에서 접합강도가 낮아지며, 주로 접합계면에서 파괴가 발생한다. 파괴 단면에서 부분적으로 PEKK의 결합이 관찰되었으며, 주로 구정/구결정이 소실된 영역에서 PEKK 결합 흔적이 없는 것으로 확인되었다. 반면 낮은 가열조건에 가열 면과 모재 사이에서 파괴가 발생하며, 표면에 수지가 결합하여 뜯겨나가는 현상이 관찰되었다. IR가열이 CF/PEKK 복합재료 내부에 미치는 영향과 재성형에 의한 회복성능을 흡습거동을 통해 분석하였으며, 360도의 낮은 가열에서 내부 흡습량이 증가하였다가 가열온도와 가열시간이 증가할수록 흡습량이 감소하는 경향이 관찰되었다. 이를 통해 내부결함은 온도가 높을수록 완화되는 것을 확인하였지만 이러한 가열조건은 PEKK의 회복성능이 저해하여, 재성형을 통한 내부결함 제거가 어려운 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 CF/PEKK 복합재를 핫프레스 성형하기 위한 IR가열 조건이 표면의 열특성과 접합성능 그리고 내부결함에 미치는 영향을 확인함으로써 재료 표면에서의 기능 저하 원인을 규명하였다. 또한 IR가열을 통해 핫프레스 성형하기 위한 최적의 IR가열조건을 도출하였다.As social regulations on carbon dioxide emissions are strengthened to solve environmental problems, many studies are being conducted on energy efficiency improvement, power source development, and lightening technologies. Fiber-reinforced plastic (FRP) composite is a lightweight material with excellent strength, corrosion resistance, and chemical resistance. It has been used in the space-aircraft and sports fields, and is currently being studied for application in transportation fields such as electric and hydrogen vehicles and urban air mobility. With the expansion of its application fields, FRP require a transition from small-scale production to mass production. The thermoplastic composite and hot-press forming applied infrared ray(IR) heating process has excellent productivity for this purpose. In this study, the effects of infrared heating conditions on the surface thermal characteristics, bonding properties, and internal defects in hot press forming of carbon fiber-reinforced polyetherketoneketone (CF/PEKK) thermoplastic composite materials were analyzed. Thermal characteristics were analyzed for glass transition temperature, melting temperature, crystallinity, crystallization temperature, and heat of crystallization on the surface through differential scanning calorimetry. A proportional relationship was observed between the heating temperature and the glass transition temperature. The melting temperature, crystallization temperature, and heat of crystallization degraded the thermal characteristics as the dwell time and heating temperature increased. The morphological analysis of the surface was conducted using an optical microscope. The shape and ratio of the spherulite structure of PEKK changed according to the IR heating temperature. An amorphous region is observed under high heating conditions or long heating time conditions. In the analysis of bonding properties through lap shear strength, the bonding strength is lowered under 420℃(for 30 minutes) and 460°C IR heating conditions, and destruction mainly occurs at the bonding interface. There was no binding reaction in the amorphous region in the fracture surface, and a small amount of PEKK binding traces were observed. On the other hand, destruction occurred between the heating surface and the base material under 360℃ to 420℃(for 5 minutes) IR heating conditions, and large amounts of bonding reaction traces were observed on the surface. The effect of IR heating on the internal defects in CF/PEKK composite materials and the recovery performance of defects by re-forming were analyzed through water absorption behavior. Internal defects increased at 360℃ and decreased as the heating temperature and dwell time increased. The increase in IR heating temperature and heating time reduces internal defects, but it has been confirmed that it is difficult to remove internal defects through re-forming as these heating conditions hinder PEKK recovery performance. This research verified the effect of IR heating conditions for the hot press forming of CF/PEKK composite on surface thermal characteristics, bonding properties, and internal defects. And investigated the cause of degradation on the CF/PEKK surface. In addition, optimal IR heating conditions in hot-press forming of CF/PEKK were derived.1. 서론 1
1.1. 연구 배경 1
1.2. 복합재료 이론 3
1.2.1. 섬유강화 복합재료 3
1.2.2. 탄소섬유 6
1.2.3. 열가소성 수지 8
1.2.5. 폴리에테르케톤케톤 10
1.2.6. 열가소성 복합재료 흡습특성 12
1.3. 열가소성 복합재료 성형공정 14
1.3.1. 진공백 오븐 성형 14
1.3.2. 핫프레스 성형 15
1.3.3. 융합 접합 17
2. 재료 및 실험 평가 18
2.1. 시험편 제작 18
2.1.1. CF/PEKK Blank 제작 18
2.1.2. 적외선 가열조건 20
2.2. 시험평가 24
2.2.1. 열특성 평가 24
2.2.2. 형태학 평가 25
2.2.3. 접합성능 평가 26
2.2.4. 흡습거동 평가 28
3. 실험 결과 및 고찰 29
3.1. 표면 열특성 분석 29
3.2. 표면 형태학적 특성분석 36
3.3. 접합강도 특성 및 파단면 분석 46
3.4. 내부결함 성장 및 회복거동 분석 50
4. 결론 53
참고문헌 55Maste
ANN기반의 GA와 Bayesian 최적화 기법을 사용한 계류시스템 최적화 비교
No full textSince a mooring system design is designed by selecting many design parameters and considering various factors, a basic design is mainly done empirically. In this basic design process, studies have been conducted to improve mooring design using static analysis results as objective cost. Static analysis cannot capture all the effects of time domain analysis. In this study, among the mooring parameters in a specific environment condition, parameters that have a large influence on the tension on the line were selected and mooring system optimization was performed using bayesian optimization & ANN based GA that use line tension result in time domain as objective cost. In conclusion, both methods of the mooring system optimization suggested a mooring system with a tension that is 50% lower than the stability criterion for line breaking. In addition, when the two optimization methods were applied to the mooring system, the advantages and disadvantages of each optimization method were confirmed.1. Introduction 1
1.1 Background 1
1.2 Literature review 2
1.3 Objectives and Scopes 3
2. Optimization Methods 5
2.1 ANN based GA 5
2.1.1 GA (Genetic Algorithm) 5
2.1.2 ANN (Artificial Neural Network) 8
2.2 Bayesian optimization 13
3. Optimization strategy for mooring system 16
3.1 Parameters & Design variables 16
3.1.1 Parameters 17
3.1.2 Design variables 18
3.2 Objective function 19
3.3 Definition case for optimization methods 22
3.4 Procedure of each optimization methods 23
3.4.1 Procedure of ANN based GA 23
3.4.2 Procedure of Bayesian optimization 23
3.4.3 Number of cases on each optimization methods 25
4. Target mooring system for optimization 27
4.1 Vessel information 27
4.2 Configuration of target mooring system 28
4.3 Environmental conditions 30
5. Optimization result 31
5.1 Result of ANN based GA 31
5.1.1 Performance of ANN 31
5.1.2 Optimization result 33
5.2 Result of Bayesian optimization 34
5.2.1 Bayesian optimization sensitivity result 34
5.2.2 Optimization result 36
5.3 Analysis optimization result & comparison of two methods 37
6. Conclusion 39
Reference 42Maste