화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.
도시철도의 전동차는 변전설비로부터 전력을 공급받아 지상, 지하부의 다양한 선로조건(구배)를 지닌 선로를 운행하며, 열차 제동 시 많은 회생전력이 발생하고 있다. 회생제동은 에너지를 재활용 할 뿐만 아니라 기계식 브레이크의 사용을 줄이는 매우 이상적인 시스템이라고 할 수 있다. 또한 중요한 점은 회생제동이 가능한 시스템은 발생된 에너지가 어떤 정해진 흐름을 가지고 소모되고 재활용 가능하다는 것이다. 본 연구에서는 서울도시철도 선로구배도 검토 및 전동차 운행기록 분석, 전력공급소(변전소)의 전동차용 전력 공급반 전력분석 등으로 진행 되었다. 현재 운용중인 시스템 데이터의 분석을 통해 최적의 회생에너지 저장 시스템의 구축을 목표로 재활용 가능 에너지의 예측 및 분석을 시행 하였다.
본 논문에서는 모바일 에드혹 네트워크의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜인 E-ODMRP (Enhanced On-Demand Multicast Routing Protocol)의 신뢰성을 향상시키는 방안을 제안한다. E-ODMRP는 기존의 멀티캐스트 프로토콜들에서 나타나던 주기적으로 전체 경로를 재설정하여 경로 설정 비용이 큰 단점을 보완하여 새로운 노드가 나타나거나 순간적인 경로의 단절에 대해 지역 복구(local recovery) 기법을 사용하고, 이동성에 따라 경로 재설정 주기를 변경하여, 경로 설정에 드는 비용을 줄일 수 있었다. 그러나 E-ODMRP에서는 단순히 경로만을 복구하는 기법을 구현하여, 손실된 패킷을 복구를 하는 기능은 없다. 본 논문에서는 이런 한계를 극복하고자 각 노드들이 일정 크기의 패킷 저장소를 가지고 손실된 패킷을 탐색하고, 주위 노드들에게 손실된 패킷을 요청하여 수신 받을 수 있는 기능을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 신뢰성이 향상된 E-ODMRP는 기존 E-ODMRP와 비교하여 더 낮은 오버헤드와 높은 데이터 전송률을 보여준다.
어떠한 조직 내의 피고용인의 지식을 도출해내고 이를 체계적으로 데이터화시키고 상용화시킨다는 것은 그 기업의 경쟁력을 향상시키는데 있어서 절대적인 요인으로 받아들여지고 있다. 특히, 건설업에 있어서 건설 프로젝트의 대규모적이고 간헐적인 건설 산업 특성상 이러한 활동은 더욱 중요한 요인으로 받아들여지고 있다. 지난 십년동안 눈부신 네트워크 기술의 발달로 건설 회사는 온라인 저장소를 활성하기 위해 지식 경영(Knowledge Management)으로 그 초점을 맞추고 있다. 하지만 회사들은 만약 온라인상의 노력이 회사의 일반적으로 컴퓨터의 사용 없이 습득된 오프라인 지식과 교감되지 않으면 실제적인 투자에 대한 회수가 초기에 기대했던 것 보다 훨씬 더 적다는 것을 깨닫기 시작했다. 따라서 이번 연구의 가장 큰 목적은 한국의 건설 산업에 기반을 두고 있는 대기업을 위한 경험지식 시스템(Lessons-Learned System)의 개념적인 모델의 발전을 위한 토대를 마련하기 위하여 이를 성공적으로 발전시키고 운영하기 위해 먼저 국내건설 대기업의 경험지식 시스템 사용실태 및 현황을 파악하는데 있다.
본 논문에서는 전자정부 표준 프레임워크 프로젝트 내에서 MDD/MDA 기술 적용으로 인한 생산성과 품질 향상효과를 기능점수 (Function Point) 관점과 코드 인스펙션 관점에서 분석하여 제시한다. 또한 본 사례의 프로젝트에서 적용한 MDD/MDA적용 방법을 소개한다. MDD 기법의 발전과 더불어 그 효과를 검증하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 대부분은 사례 연구를 통해 얻어지는 교훈이나, 제한된 측정 데이터로 분석된 효과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 개발 방법론과 전자정부 표준 프레임워크를 활용하여 MDD를 실제 정보시스템 개발 프로세스에 적용한 사례 연구를 통해 새로운 측정지표로 정량적 효과성을 측정하였다. 더불어 Application Life-Cycle 환경에서 모델링 된 정보들을 통합 저장소를 통하여 관리함으로써 추적성과 가시성이 확보된 방안을 제시한다.
빠른 컴퓨팅 환경과 응용 구조의 변화, 그리고 다양한 요구는 소프트웨어 개발에 대한 수요를 증대시키고 있다. 버전제어는 기존의 소프트웨어를 구축하는데 사용된 델타를 이용하여 소프트웨어의 생산성을 향상시킨다. 본 논문에서는 검색 시스템과 델타 관리 프로그램으로 구성된 객체지향 버전제어 시스템을 설계 및 구현하였다. 검색 시스템에서는 다양한 검색 방법을 제안한다. 이 방법은 파일 이름, 내용, 크기, 그리고 작업일자를 가지고 처리하는 방법론을 제공한다. 다양한 검색 방법은 효율적인 델타 관리를 위해 중요하다. 이러한 방법을 이용하여 델타 관리를 위한 메타 데이터를 쉽게 구성할 수 있다. 구현된 버전 제어 시스템은 다른 시스템과 비교하여 다음과 같은 장점을 가진다. 첫째, 델타 관리를 위해 전향적 및 후향적 방법을 통합하여 버전의 유지보수를 처리한다. 둘째, 프로젝트내에서 델타 관리 분은 전향적과 후향적 방법을 통합하여 관리의 효율성을 증대한다. 제안된 시스템은 프로젝트 저장소를 위해 파일과 데이터베이스를 사용하는 방법을 지원하여, 효율적인 버전 관리가 되도록 하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화를 위한 CC/PP 기반의 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐를 설계한다. 유비쿼터스 프로파일의 컴포넌트와 속성들은 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화 서비스 시나리오를 기반으로 정의하였다. 유비쿼터스 프로파일 설계 시 유비쿼터스 환경에서 효율적으로 사용하기 위해서 RDF, RDF Schema, CC/PP Structure, 표준 어휘 등의 기법들을 적용하였다. 또한, 유비쿼터스 프로파일의 효율적인 운영을 위해 게이트웨이 중심의 운영 방법, 저장소를 이용한 메타데이터 구성 방법, 동적 구성 방법 등의 아이디어들을 기반으로 운영 아키텍쳐를 제안하고 설계하였다. 제안한 운영 아키텍쳐에 대한 성능 평가 결과 기존의 프로파일 운영 방법 보다 더 효율적이었다. 제안된 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐는 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 위한 연구의 기반을 마련해 주었다.
변경 결합도는 두 요소들 사이의 향후 변경 연관성을 알려준다. 만약, 소스 파일들이 자주 함께 변경된다면, 그 소스 파일들의 변경 결합도는 높다고 볼 수 있으며, 나중에 다시 함께 변경될 확률이 높다. 일반적으로 소스 파일들 사이의 변경 결합도는 공통 변경 횟수에 기반하여 정의되었다. 그런데 연관성이 낮은 변경들이 일괄적으로 함께 커밋되는 경우, 즉 뒤얽힌 변경(tangled change)과 같은 경우들이 빈번히 발생한다. 따라서 함께 변경된 횟수만으로 소스 파일의 변경 결합도를 결정하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 보완하기 위해, 소스 파일의 변경 시간뿐 아니라 소스 코드 변경 유형의 유사성을 함께 고려하는 것을 제안하였다. 이를 위하여, 우선 추출된 변경 유형 정보를 이용하여 변경 유형 빈도 벡터를 정의하고, 다음에 코사인 유사도 측정을 통해서 각 소스 파일 버전에서 적용된 코드 변경 유사성을 계산한다. 이후 Eclipse 프로젝트인 JDT와 CDT에 대한 사례 연구를 통해 제안된 방법의 효용성을 보였다.
OpenGL compute shader는 다른 shader 단계와 다르게 동작하며, 병렬로 모든 데이터를 계산하는데 사용할 수 있다. 본 논문은 OpenGL compute shader에서 반복 켤레 기울기 방법을 통해 희소선형 시스템을 계산하기 위한 GPU 기반의 병렬 알고리즘 제안하였다. 제안된 희소 선형 해결 방법은 대칭인 양의 정부호 행렬과 같은 대형 선형 시스템을 해결하기 위해 사용된다. 본 논문은 이 알고리즘을 사용하여 매트릭스 형식이 다른 8가지 예제들에 대해서 CPU와 GPU를 기반으로한 성능 비교 결과를 제공한다. 본 논문은 4가지 잘 알려져 있는 매트릭스 형식(Dense, COO, ELL and CSR)을 매트릭스 저장소를 사용하였다. 8개의 희소 매트릭스를 사용한 성능 비교 실험에서 GPU 기반 선형 해결 시스템이 CPU 기반 선형 해결 시스템보다 훨씬 빠르며, GPU 기반에서 0.64ms, CPU 기반에서 15.37ms의 평균 컴퓨팅 시간을 제공한다.
농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상정보서비스 웹사이트에 접속해 기상관측자료를 다운로드할 수 있다. 그러나 대량의 기상자료를 받아야 할 때는 여러 번의 조회작업이 필요한 단점이 있다. 본 데이터 논문은 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 자료를 원격 저장소 서비스인 깃허브에 업로드하고 소프트웨어 프로그램인 파이썬을 이용해 기상자료에 쉽게 접근할 수 있는 패키지를 제작했다. 이를 통해 추가적인 인증 절차 없이 누구나 자료를 가져갈 수 있는 방식을 채택하여 농업 관계자들의 기상자료에 대한 접근성 및 활용성을 높이는 방법을 제안한다. 자료와 패키지는 분산 버전 관리 시스템인 깃에 업로드하여 수정 및 관리가 용이하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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