본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측 툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9 %, 0.6 ~ 3.6 % 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.
차세대 반도체 공정인 450mm 웨이퍼 생산 환경의 가장 큰 특징은 반도체 생산의 전 공정에 대한 완전 자동화이다. 이러한 완전 자동화는 작업자의 공정개입을 불가능하게 하고 개별 웨이퍼의 중요도를 크게 증가시키며 전체 반도체 생산 공정에 대한 견고한 디스패칭 시스템을 필요로 한다. 또한, 차세대 반도체 공정의 디스패칭 시스템은 개별 웨이퍼에 대한 실시간 모니터링과 데이터 수집이 가능해야 하며, 수집된 반도체 공정의 정보를 반영한 실시간 디스패칭이 가능해야 한다. 본 연구에서는 차세대 반도체 환경인 450mm 웨이퍼 생산 환경에서 중요한 역할을 하는 클러스터 툴에 대해 분석하고 클러스터 툴에서 웨이퍼의 작업순서를 결정할 수 있는 디스패칭 알고리즘을 제안한다.
코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.
네트워크 기술이 빠르게 성장하고 있어서 네트워크 환경이 복잡해지고 있다. 이에 따라, 네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링 하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 모니터링 툴은 Cacti이다. Cacti는 RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol)를 기반으로 한 모니터링툴 이고, Libpcap는 네트워크 카드에서 패킷 캡쳐를 용이하게 해주는 라이브러리이다. 본 논문에서는 Cacti와 Libpcap 기반으로 시스템을 개발하여 실시간으로 대상을 모니터링 할 수 있고 스마트폰으로 실시간 알림 이메일을 받을 수 있다. 본 시스템은 Libpcap으로 포착한 네트워크 트래픽 패킷을 분석하고 그래프 형식으로 Cacti에서 표현되어 모니터링 할 수 있다. 이는 높은 효율성을 가지며 관리가 간편하고 정확성을 가지므로, 향후 널리 활용될 것으로 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.183-191
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2013
SOLAS 선박표준 네트워크는 기계시스템 간 실시간 제어감시가 필요한 제어계측 네트워크와 운용자가 컴퓨터 모니터를 통하여 기계를 제어감시 하는 선박제어네트워크 및 외부와의 무선통신 네트워크로 구성되어 있다. 본 논문은 실시간 제어감시가 요구되는 제어계측네트워크로서 국제표준화 된 IEC 61162-3 (NMEA2000 네트워크)에 적합한 프로토콜 스택을 개발하고, 개발된 프로토콜 스택을 사용하여 기관실 모니터링시스템을 개발하였다. 개발된 기관실모니터링시스템을 NMEA에서 제공한 공식인증시험 툴을 사용하여 표준에서 요구하는 항목에 따라 약 1600여 가지의 인증시험과정을 통과하여 인증을 득하였으며 이에 관하여 기술한다.
최근 홈 네트워크 환경에서는 이더넷, 전력선 등의 유선 매체와 함께 IEEE 802.11, IEEE 802.15.4 등의 무선 매체 등이 함께 사용되고 있다. 본 논문에서는 유무선 통합 흠 네트워크 환경에서 제어 및 감시 네트워크를 관리하고 모니터링하기 위한 S/W 기능 및 설계에 대해 제안한다. 전체 시스템은 전력선 기반의 네트워크에서 IEEE 802.15.4 및 RF 무선 네트워크 시스템이 통합되어 이루어지며, 로컬 및 원격 네트워크 환경에서 접근하기 위한 방법 또한 제안한다.
초고속 네트웍을 기반으로 지리적으로 분산된 리소스들을 공유하며 강력한 컴퓨팅 파워를 낼수 있는 GRID 환경에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GRID 환경을 구축하기 위한 기술중에 어카운팅 정보의 수집에 관해서 기술한다. 특히 클러스터 형태의 시스템에서 OGSA RSUWG의 GSAX를 기반으로 하여 시스템을 설계하였다. 설계를 바탕으로 각 노드에서 발생하는 프로세스 어카운팅 정보를 수집하고, 통합하는 모니터링 툴의 구현에 대해 상세히 설명한다.
본 연구를 통해 개발된 적외선 네트워크 시스템은 RS-232 원거리 통신 데이터 즉, 각 인큐베이터의 온도 및 습도의 획득이 가능하다는 점이다. 또한, 본 시스템은 수집된 각 유아들의 채널 데이터를 얻기 위해 감시시스템이 만들어지도록 설계되었다. 이 감시시스템은 TCP/IP 통신을 통한 PDA 모니터링 뿐만이 아니라 개인의 PC로도 동작이 가능하도록 설계되어 있다. 이 시스템은 LabVIEW 및 PDA 모듈의 원거리 무선 기능 위에서 능동적으로 동작되며 어느 다른 툴보다 처리시간이 상당히 짧다.
무선네트워크 테스트베드는 근래 성공적으로 사용되는 무선네트워크 관련 연구의 검증을 위해 활발히 사용되고 있다. 무선네트워크 테스트베드는 현실적 환경을 반영하는 실험결과를 제공하지만, 주어진 환경에서의 이론적 최대 성능을 계산하기 위해서는 테스트베드 환경을 수학모델에 반영하여 이를 계산하는 번거로운 작업이 필요하다. 본 논문은 무선네트워크 테스트베드에서 실험되는 플로우들의 정보 및 주변환경 정보를 모니터링 하여, 이를 최대 쓰루풋 계산 모델에 삽입 후, 이로부터 플로우별 최대 쓰루풋 정보를 한번의 명령으로 수행 가능한 이론적 플로우 최대 쓰루풋 자동 계산 툴을 제안한다.
시스템 관리(system management)라 함은 일반적으로 분산 컴퓨터 환경에서의 전사적 시스템 관리를 말한다. 그리고 네트워크가 발전함에 따라서 그 영향력도 매우 커지게 되었고 그 범위 역시 광범위하게 되어 현재 시스템 관리 영역은 하드웨어 및 소프트웨어가 접목된 복잡한 시스템으로 변모해가고 있는 한편 또 이런 복잡함을 줄이기 위하여 각 표준 단체들이 많은 노력을 기울이고 있으며 이에 참여하는 업체들도 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 기고문에서는 클러스터 컴퓨팅 시스템 환경에서 시스템 관리를 위한 목적으로 사용되는 많은 소프트웨어 가운데, 하드웨어 모니터링 및 시스템의 lifecycle 관리에 관한 툴을 위주로 주요 업체들의 기술과 소프트웨어의 개발 동향에 대하여 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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