최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
냉동 냉장창고의 집적단지인 '콜드체인 클러스터' 구축이 물류업계의 현안으로 급부상하고 있다. 인천항만공사는 한국가스공사와 협력하여 송도 LNG 인수기지에서 발생하는 냉열 에너지를 이용한 냉동 냉장 클러스터를 구축하기 위한 사업을 진행 중에 있다. 본 연구에서는 CFPR 방법론을 활용하여 냉동 냉장 클러스터 활성화 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 분석결과, 상위요인에서는 안정성과 수익성 요인이 0.281로 가장 중요시 되는 요인으로 파악되었다. 세부요인으로는 지속가능한 물동량 확보가 가장 높게 나타났고, 임대료 수준, LNG 냉열 활용기술의 지속 가능성과 일반 냉동 냉장창고와의 경쟁, 시설 중복투자 배제 등의 순으로 중요도가 평가 되었다. 향후 연구에서는 활성화 요인을 활용하여 국내 지역별 냉동냉장클러스터를 평가할 필요가 있다.
본 논문에서는 Bacterial Foraging Algorithm과 FCM(fuzzy c-means)클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 전제부 파라미터를 최적화 시킨다. 결론부 파라미터는 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. PCA(Principal Component Analysis)와 FCM을 적용함으로써 타당한 규칙 수를 생성하였고 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 최적의 전제부 파라미터를 구하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하였고 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
최근 증가하는 수소에너지 수요에 대응할 수 있는 안정적인 수소 저장 기술에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있으며, 이 중 지중수소저장은 대규모 수소 저장이 가능하여 가장 경제적이고 합리적인 저장 방식으로 인식되고 있다. 국내의 경우, 인공적인 방호구조물을 활용한 저심도 수소 저장 방식을 고려하고 있는데, 이와 관련된 안전기준 확립 및 지반 안정성 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 저심도 지중 수소저장시설에서의 수소가스 누출 시 발생할 수 있는 지반의 수리역학적 거동을 복합해석 모델을 통해 평가하였다. 벤치마크 실험을 통하여 해석 모델의 예측 신뢰성을 검증한 후, 메타모델을 활용한 매개변수연구를 수행하여 고압수소가스의 지반 침투에 따른 지표면 융기현상에 대한 영향 인자들의 민감도에 대해 평가하였다. 분석결과, 수소가스의 지반누출에 따른 지표변위 변화에 대한 민감도는 지반의 탄성계수가 가장 큰 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 향후 수소가스 누출뿐만 아니라 수소가스 폭발에 대한 지반 복합해석 평가 시 유용한 기초자료로 활용될 것이다.
상세 화학반응 모델을 이용하여 3차원 터빈 배기가스 유동을 2차원 축대칭 유동으로 가정하여 해석하였다. GRI의 35 화학종 217 단계의 상세 모델과 메탄 반응만을 간략화 시킨 11화학종 15단계 모델을 적용하여 비교하였다. 메탄 화학반응을 적용한 결과 저부에서 터빈 배기가스의 이차 연소가 나타났고 터빈 배기 노즐이 없는 경우에 비하여 온도가 600K 정도 더 높게 나타났다. 실제 3차원 문제에서는 국부적인 온도는 더 높을 수 있음을 의미한다. 화학 반응 모델에 따라 저부에서의 연소 영역과 화학종 분포도 약간 다르지만 저부에서의 이차 연소는 모두 포착하였다. 다만 간략화된 모델인 경우 엔진 플룸의 구조에 약간의 영향을 주는 것을 관측된다.
충청남도 북서 단에 위치한 태안군. 이곳에는 현재 큰 변화의 물결이 일고 있다. 바로 석탄가스화복합발전(IGCC)설비와 국내 최대 석탄 화력 발전기 2기가 동시에 건설되는 등 그야말로 에너지 클러스터로 조성되고 있기 때문이다. 이에 이 사업을 진두지휘하고 있는 박형락 한국서부발전(주) 태안건설본부 본부장은 무엇보다 안전을 경영의 중심에 두고 있다. 대규모 국가기반 시설 건설현장인 만큼 그 어떤 가치보다 안전이 우선시 돼야 한다는 확고한 신념을 가진 것이다. 본지는 박형락 본부장을 만나 안전경영 철학 등에 대한 이야기를 나눠 봤다.
수도권 시민들의 휴양지로 각광 받아온 아름다운 해변도시 태안이 미래 대한민국 산업을 뒷받침할 국내 최대 에너지 클러스터로 변신 중에 있다. 380MW급 석탄가스화복합발전기(IGCC)와 1000MW급 석탄화력발전기(2기)가 각각 2015년과 2016년에 준공될 예정에 있는 것이다. 대규모 국가기반시설 건설현장인 만큼 이 사업을 진행하고 있는 한국서부발전(주) 태안건설본부는 무엇보다 안전에 각별한 신경을 싣고 있다. 그리고 그 중심에는 강광주 안진품질팀장이 있다. 무재해 무사고 준공으로 국민들의 편안한 생활과 튼튼한 산업기반조성에 기여하고 싶다는 그를 만나봤다.
충청남도 북서단에 위치한 태안군. 많은 이들은 아직도 이곳을 대규모 기름유출 사고가 난 장소로 기억하고 있는 것이 사실이다. 하지만 이런 인식은 조만간 불식될 것으로 전망된다. 태안에 38MW급 석탄가스화복합발전기(IGCC)와 1000MW급 석탄 화력발전기(2기)가 각각 2015년과 2016년에 준공될 예정이기 때문이다. 즉, 기존의 발전설비까지 포함하면 태안은 그야말로 국내 최대 에너지 클러스터로서 확고한 명성을 쌓게 되는 것이다. 이에 이 사업을 진두지휘하고 있는 한국서부발전(주) 태안건설본부는 무엇보다 안전을 경영의 중심에 두고 있다. 대규모 국가기반시설 건설현장인 만큼 그 어떤 가치보다 안전이 우선시 돼야 한다는 확고한 신념을 갖고 있는 것이다. 태안건설본부에서 어떤 안전관리를 전개하고 있는지 찾아가 봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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