최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
In this study an advanced domain decomposition method is suggested in order to construct surface models from very large amount of points. In this method the spatial domain of interest that is occupied by the input set of points is divided in repetitive manner. First, the space is divided into smaller domains where the problem can be solved independently. Then each subdomain is again divided into much smaller domains where the problem can be solved locally. These local solutions of subdivided domains are blended together to obtain a solution of each subdomain using partition of unity function. Then the solutions of subdomains are merged together in order to construct whole surface model. The suggested methods are conceptually very simple and easy to implement. Since RDDM(Repetitive Domain Decomposition Method) is effective in the computation time and memory consumption, the present study is capable of providing a fast and accurate reconstructions of complex shapes from large amount of point data containing millions of points. The effectiveness and validity of the suggested methods are demonstrated by performing numerical experiments for the various types of point data.
멀티미디어 응용프로그램들은 일반적으로 많은 양의 데이터 전송과 실시간특성을 가지고 있다. 모빌환경에서 실시간 대용량 연속매체의 재생은 낮은 전송속도와 핸드오프시의 새로운 데이터 전송경로설정 등으로 인하여 매체재생의 단절, 재생품질 저하 등의 문제를 야기한다. 이러한 부작용을 방지하기 위해서는 베이스 스테이션과 모빌 호스트 사이에 데이터 전송대역폭의 효융적인 사용법과 모빌 호스트의 버퍼관리를 효과적으 로 하여야 하며, 핸드오프시 새로운 데이터 전송경로를 빠르게 전환시켜 주어야한다. 본 연구는 대용량 실시간 의 멀티미디어 재생특성을 고려, 모빌 호스트에 양질의 서비스를 제공하는 효율적인 대역폭 사용법과 단위 셀에서 수용할 수 있는 모빌 호스트의 수를 확대하는 메커니즘을 제시하고자 한다.
개체명 인식은 문서에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 지도 학습 기법을 이용한 개체명 인식을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 말뭉치 구축은 인력과 시간이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하고 초기 학습 말뭉치의 노이즈를 제거하여 말뭉치의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 반자동 개체명 사전 구축 방법으로 구축한 개체명 사전과 원거리 감독법을 사용하여 초기 개체명 범주 부착 말뭉치를 구축한다. 그리고 휴리스틱을 이용하여 초기 말뭉치의 노이즈를 제거하여 학습 말뭉치의 품질을 향상시키고 개체명 인식의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 휴리스틱 적용을 통해 개체명 인식의 F1-점수를 67.36%에서 73.17%로 향상시켰다.
분석도구 R은 대용량 데이터의 고급 분석과 통계 계산을 위한 스크립트 언어로 빅데이터의 자료 분석에 다양하게 활용되고 있다. 대학의 학습 활동 측면에서의 튜터링 학습법은 학습 능력이 우수한 선배 또는 동료인 튜터와 학습 받고자하는 튜티가 1:1 또는 1:N의 관계를 이루고 학습 활동을 진행해 나가는 과정이다. 지난 연구에서는 튜터링 학습법에 참여한 학생들의 학업 성취도가 튜터링 학습법에 참여하지 않은 일반 학생들의 학업 성취도 보다 얼마나 높은지 정량적 값을 도출했었다. 본 연구에서는 튜터링 학습법에 참여했던 학생들의 튜터링 참여 과목 이외 다른 전공과목의 성적 성취도를 분석도구 R을 이용하여 분석해 봄으로써 튜터링 학습법 참여 경험이 튜터링을 실시하지 않은 다른 전공과목의 학업 성취도에 영향을 미치고 있는지 분석하였다.
본 연구는 넓은 지역의 DEM 생성 시 하드웨어 성능에 따라 자료를 부분적으로 처리해야 하는 불편을 개선하고 DEM의 정밀도를 개선하는 것에 그 목적이 있다. 본 연구에서 개발된 DEM Generator 프로그램은 대용량 LiDAR 자료, 수치지형도 자료에 스트리밍 방식을 적용하여 인덱싱 및 델로니 삼각망 생성을 수행하고, Natural Neighborhood 또는 TIN 보간법을 적용한 가상 파일을 생성하여 특정한 해상도로 대규모 지역의 DEM 및 음영기 복도를 효율적으로 생성하도록 설계되었다. 최종적으로 생성된 DEM 및 음영기복도는 GeoTIFF 포맷으로 제공된다. DEM Generator 프로그램은 GIS, 기상, 환경 분석 등 넓은 지역의 DEM 생성이 필요한 분야에서 기존의 부분적인 DEM 생성 및 인접 처리 과정에 의해 발생했던 시간적 경제적 손실을 절감시킬 수 있을 것으로 판단되며, 추가적인 인접 및 수정 작업이 불필요하여 DEM의 정밀도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 선박 추진시스템은 기존의 엔진, 터빈 둥의 구동 원에서 선박의 발전기로부터 선체 외부의 프로펠러와 일체형으로 구성된 모터를 구동하여 추진하는 전기추진식으로 변화되고 있다. 특히, 히토류계 영구자석재질의 발달로 인하여 대형선박의 추진을 위한 대용량 자석계자형 BLDC와 영구자석형 동기전동기의 설계 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 여전히 MW급 대용량 BLDC 추진전동기의 설계 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 5MW급 대용량 BLDC 추진전동기 설계 연구를 진행하였으며, 그 결과 슬롯 수에 의한 고정자 형상이 다른 3가지 타입의 인버터 내장형 MW급 모델을 설계하였다. 그리고 이들 모델들을 정자계 유한요소법을 이용하여 해석함으로써 고정자 형상에 따른 회전특성을 분석하였고, 이를 바탕으로 본 설계 조건에 적합한 고정자 형상 설계 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 대용량 동기발전기 회전자 권선의 다양한 단락사고 유형에 따라 발생하는 공극자속 파형의 변형정도에 대한 민감도해석을 수행하였다. 우선 정밀 전자장 수치해석도구를 이용하여 발전기 회전자 권선의 단락사고 유형에 대한 과도상태 해석을 수행하여 공극자속 파형에 대한 기본 데이터를 수집하였다. 이를 바탕으로 정상상태의 공극자속 파형을 기준으로 각 단락사고 유형별로 발생하는 공극자속 파형에 대한 최대 전압차에 다구찌법을 적용하여 Signal to Nose(SN) ratio 및 Percentage Contribution(PC) 등을 분석함으로써 단락사고 유형에 따른 공극자속 파형의 변형정도를 정량화하였다. 따라서 본 연구결과는 향후 대용량 발전기 회전자 단락사고 진단 및 감시 시스템 구축에 관련한 분야에 중요한 기초데이터로 활용될 것으로 사료된다.
VRFB(Vanadium Redox Flow Battery)는 바나듐계 이온을 전해질로 사용하는 레독스 흐름 전지로, 전해질의 양이 전지의 용량을 결정하기 때문에 주로 대용량의 전력이 필요한 플랜트 등에서 주로 사용하는 전지이다. 이 VRFB내에는 Current collector의 부식 방지용으로 두꺼운 Graphite판을 BP(Bipolar plate)로 사용한다. 플랜트에서는 대용량 전지를 필요로 하여 Single stack으로는 사용되기 어렵고, Multi stack으로 주로 사용한다. Multi stack의 경우, 수 백장의 BP가 들어가 전지의 부피가 매우 커지게 되고, 이에 본 연구에서는 BP의 두꺼운 Graphite를 얇은 $TiO_2$ 기판으로 교체하여 성능을 비교하는 연구를 진행하였다. Ti 금속기판을 양극산화법으로 $TiO_2$ 나노튜브 구조를 만든 후, $TiO_2$의 전도도 향상을 목적으로 $IrO_2$를 코팅하였다. 결과적으로 기존의 Graphite에 비해 전기화학적 특성이 향상되었음을 확인하였으며, Cell test를 통해 VRFB의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 현재 대용량 전력변환 소자인 사이리스터는 해남-제주간의 HVDC변환소에 채용되어 운전중에 있고, BTB 및 SVC등에 채용되고 있으며, 향후 FACTS, 남북 전력계통연계, 동북아 계통연계 등 전력변환용으로 사용될 부품으로 사용범위가 날로 증가하고 있는 2,208개의 사이리스터의 수명 및 신뢰성을 평가하기 위해 고온직류 blocking 가속열화시험조건에 대해서 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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