4차 산업혁명 시대에 떠오르는 기술인 블록체인과 블록체인의 단점을 보완할 수 있는 분산된 파일 시스템 IPFS을 활용하여 새로운 형태의 웹툰 플랫폼 서비스 BlockToon을 개발하였다. 본 논문에서 개발한 BlockToon은 중앙 서버가 웹툰 정보와 파일을 관리하는 것이 아닌 작가가 파일에 대한 정보를 블록체인과 IPFS에 자유롭게 등록, 관리한다. 블록체인 특성상 수정 및 삭제가 불가능하기 때문에 블록체인에 등록된 웹툰의 정보는 저작권 증명이 가능하다. 또한 주요 데이터를 중앙 서버에서 관리하지 않으므로 중앙 서버 유지 비용이 절감된다.
코로나의 영향으로 더욱더 앞당겨진 메타버스에 대한 관심이 뜨거운 상황이다. 특히 사람들이 모이기 어려운 비대면 상황에서 MICE산업은 많은 어려움을 가지고 있다. 이에 MICE산업의 사업분야의 하나인 전시부스를 메타버스 기법을 활용하여 3D 전시부스를 개발하였다. 전시회를 가상의 공산에서 개최하고 참가업체의 기본정보를 바탕으로 부스를 구성하였다. 특히 비대면 상담이 가능한 External Service를 제공하여 비대면 접점을 높였다. 본 연구를 통해 코로나로 인해 직접 만나지 못하는 상황에서도 실제와 같은 부스를 제공하여 효과적인 MICE의 사례로 활용할 수 있다.
스카이라인 질의란 다수의 선택지 중 '선호될 만한(preferable)' 선택지를 요청하는 질의이다. 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키는 스카이라인 질의는 데이터가 폭증하는 빅데이터 환경에서 매우 유용하게 활용된다. 이러한 배경에서 대용량 데이터에 대한 스카이라인 질의를 분산 병렬 처리하는 기법이 각광을 받고 있으며, 특히 맵리듀스(MapReduce) 기반의 분산 병렬 처리 기법 연구가 활발히 진행 중이다. 맵리듀스 기반 알고리즘의 병렬성 제고를 위해서는 부하 불균등 문제 중복 계산 문제 과다한 네트워크 비용 발생 문제를 해소해야 한다. 최근 각 기반 공간분할 기법을 사용하여 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하는 맵리듀스 기반 스카이라인 질의 처리 기법이 제안되었으나 해당 기법은 네트워크 비용 관점에서 최적화되어있지 않다. 본 논문에서는 부하 불균등 문제와 중복 계산 문제를 해소하면서도 프루닝을 통해 네트워크 비용 절감 시킬 수 있는 새로운 맵리듀스 기반 병렬 스카이라인 질의 처리 기법인 MR-SEAP(MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning)을 제안한다. MR-SEAP에서는 데이터를 샘플링하여 샘플 스카이라인 객체를 추출한 뒤 해당 객체들을 균등 분배하는 각도를 기준으로 공간을 분할하여 스카이라인 질의를 병렬 계산하되, 샘플 스카이라인을 이용하여 다수의 객체를 사전에 프루닝함으로써 네트워크 비용을 절감한다. 본 논문에서는 다양한 데이터 수량(cardinality) 및 분포(distribution)에 따른 제안 기법의 성능을 실험 평가함으로써 제안 기법의 우수성을 검증한다.
The commercialization has been of great importance to the clean energy research sector for investing the wind farm development, but it would be difficult to reach a social consensus on the need to expand the economic feasibility of renewable energy due to the lack of reliable and continuous information on levelized cost of Energy (LCOE). Regarding this fact, this paper presents the evaluation of LCOE, focusing on Ulsan offshore region targeting to build the first floating offshore wind farm. Energy production is estimated by the meteorology data combined with the Leanwind Project power curve of an exemplar wind turbine. This work aims to analyze the costs of the Capex depending on site-specific variables. The cost of final LCOE was estimated by using Monte-Carlo method, and it became an average range 297,090 KRW/MWh, a minimum of 251,080 KRW/MWh, and a maximum of 341,910 KRW/MWh. In the year 2021, the SMP (system marginal price) and 4.5 REC (renewable energy certificate) can be paid if 1 MWh of electricity is generated by renewable energy. Considering current SMP and REC price, the floating platform industry, which can earn around 502,000 KRW/MWh, can be finally estimated highly competitive in the Korean market.
희박 예혼합 연소방식을 채용한 150MW급 대형 저 NOx 가스터빈 연소기에서 발생하는 급격한 연소진동 발생을 저감하였다. 희박 예혼합 연소기에서는 연소튜닝이 적절히 이루어지지 많은 경우에 연소불안정에 기인한 높은 연소진동의 발생과 함께 NOx 배출량이 높아질 가능성이 있다. 대상 가스터빈의 연소 모드 전환 중에 발생하는 연소진동의 주파수와 크기는 각각 80Hz및 4-9psi로 나타났으며, 대기온도가 낮아짐에 따라 연소진동의 크기가 증가하는 경향을 보였다. 연소진동에 영향을 미치는 인자로서 버너노즐로 공급되는 연료유량을 균등화하기 위한 연소튜닝과 연소모드 전환시 연료라인에 연료를 미리 공급(prefilling)하는 것이 화염안정에 매우 큰 효과가 있었다. 그 결과 연소모드 전환 중에 발생하는 연소진동을 2.5psi까지 저감할 수 있었으며, 150 MW기저부하 운전 중에 NOx 발생량을 35-43ppm(15% $O_2$)으로 유지할 수 있었다.
센서네트워크에 사용되는 최신의 센서노드 기술은 많은 데이터 저장능력과 빠른 처리능력을 제공함으로써 다양한 응용분야에서 좀 더 효율적인 네트워크 환경을 구성할 수 있게 되었다. 그리고 네트워크 구축 환경도 트리 기반에서 클러스터 기반으로 변환 되었다. 그러나 기존 트리 기반의 센서네트워크에서 사용되던 질의처리 방법은 클러스터 기반의 네트워크에서는 효율성이 떨어진다. 따라서 클러스터 기반 네트워크에서 효율적으로 질의를 처리하는 새로운 방법이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 클러스터 기반의 센서네트워크에서 데이터 속성 분류를 통한 필터링을 이용하여 에너지를 효율적으로 사용하는 질의 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 기반의 네트워크 장점을 최대한 활용하여 질의 처리에 드는 에너지를 줄이고 좀 더 지능적으로 질의를 분배하도록 설계 하였다. 그리고 MATLab을 이용하여 제안된 기법이 에너지 효율성 측면에서 우수함을 입증하였다 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다.
본 논문은 quadratic programming(QP) 기반의 표준셀 배치에 대하여 다룬다. 본 논문은 QP 기반의 배치에서 발생하는 셀겹침을 제거하고 균등한 배치를 얻기 위하여 새로운 모델의 부가 힘을 제안한다 부가 힘(additional force)이란, 셀 사이의 연결과는 관계없이 배치영역 내의 셀의 분포 밀도에 의해 받게되는 힘을 의미한다. 본 논문에서는 부가 힘을 가상 고정셀(dummy fixed cell)에 의해 발생되는 힘으로 모델화하여 그것을 이용한 개략배치 방법을 제안한다. 제안한 배치방법에 의한 최종 배치결과를 TimberWolf v7.0과 Itools vl.4와 비교하였다. 제안된 배치기는 시간지연을 고려하지 않은 경우, 배선거리에서 TimberWolf v7.0에 비하여 평균 7.5% 향상된 결과를 얻었다. 시간지연을 고려했을 경우, 배선거리에서 Timberwolf v7.0에 비하여 평균 5.0% 향상된 결과를 얻었다. 그리고 Itools vl.4에는 비교할만한 결과를 얻었다.
본 논문은 중앙고속도로 금대2터널∼치악1터널 구간의 연속터널을 대상으로 하였다. 독립터널과 연속터널 구간에서 교통량에 의한 속도간섭 없이 자유속도로 주행할 때 터널구간에서의 속도변화를 살펴보고 이러한 속도변화를 고려한 터널간 이격거리 산출에 중점을 두었으며 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 독립된 터널에서 터널 전방 1km지점과 터널부(진입전·후지점)와의 속도변화 및 속도감소량은 평균 7.1km/hr(6.9%)로 나타났으며 연속터널구간에서도 터널진입부에서 평균 2.7km/hr(2.9%)의 속도가 감소하나, 터널진출부에서의 속도변화는 -3.6km/hr(-3.8%)의 속도감소에서 +4.1km/hr(+4.7%)의 속도증가까지 불규칙적으로 나타났다. 둘째, 연속터널에서는 터널간격이 짧을 경우는(조사대상 터널간 거리중 392m까지) 속도가 감소하고 터널간격이 길 경우에는(조사대상 터널간 거리중 782m부터) 속도가 증가하는 것으로 분석되었다. 셋째, 조사결과를 다중회귀분석을 이용하여 연속터널에서 속도변화가 없는 터널간 거리를 산정한 결과, 터널간 이격거리는 732m로 산정되었으며 이러한 거리는 연속터널간을 주행시 속도분포가 거의 균등화되어 교통상의 안정류를 가질 수 있는 것으로 분석되었다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
연속 매체, 특히 비디오 데이타에 대한 일반 사용자 연산에는 재생뿐만 아니라 임의 속도 탐색 연산, 정지 연산, 그리고 그 외 다양한 연산이 있다. 이 연산 중에서 원하는 화면을 빨리 찾는 데에 유용한 고속 전진(FF: fast-forward)과 고속 후진(FB: fast-backward)은 재생 연산과는 달리 비순차적인 디스크 접근을 요구한다. 이러한 경우에 디스크 부하가 균등하지 않으면 일부 디스크에 접근이 편중되어 서비스 품질이 떨어진다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용한 저장 시스템에서 디스크 접근을 고르게 분산시키기 위하여 '소수 라운드 로빈(PRR: Prime Round Robin)' 방식으로 연속 매체를 디스크에 배치하는 기법에서 문제가 됐던 낭비된 디스크 저장 공간을 신뢰도 향상을 위해서 사용하는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈(PRRgp: PRR with Grouped Parities)' 방식을 제안한다. 이 기법은 PRR 기법처럼 임의 속도 검색 연산에 있어서 디스크 배열을 구성하는 모든 디스크의 부하를 균등하게 할뿐만 아니라 낭비됐던 디스크 저장 공간에 신뢰도를 높이기 위한 패리티 정보를 저장함으로서 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 신뢰도 모델링 방법으로 조합 모델과 마르코프 모델을 이용해서 결함발생율과 결함복구율을 고려한 신뢰도를 산출하고 비교.분석한다. PRR 기법으로 연속 매체를 저장하고 낭비되는 공간에 패리티 정보를 저장할 경우에 동시에 두 개 이상의 결함 발생 시에 그 결함으로부터 복구가 불가능하지만 PRRgp 기법에서는 약 30% 이상의경우에 대해서 동시에 두 개의 결함 발생 시에 저장한 패리티 정보를 이용한 복구가 가능할 뿐만 아니라 패리티 그룹의 수가 두 개 이상인 경우에는 두 개 이상의 결함에 대해서도 복구가 가능하다.Abstract End-user operations on continuous media (say video data) consist of arbitrary-rate search, pause, and others as well as normal-rate play. FF(fast-forward) / FB(fast-backward) among those operations are desirable to find out the scene of interest but they require non-sequential access of disks. When accesses are clustered to several disks without considering load balance, high quality services in playback may not be available. In this paper, we propose a new disk placement scheme, called PRRgp(Prime Round Robin with Grouped Parities), with enhanced reliability by using the wasted disk storage space in an old one(PRR: Prime Round Robin), in which continuous media are placed on a disk array based storage systems to distribute disk accesses uniformly. The PRRgp can not only achieve load balance of disks consisting of a disk array under arbitrary-rate search like PRR, but also improve reliability by storing parity information on the wasted disk space appropriately. We use combinatorial and Markov models to evaluate the reliability for a disk array and to analyze the results. When continuous media like PRR are placed and parity information on the wasted disk space is stored, we cannot tolerate more than two simultaneous faults. But they can be recovered by using stored parity information for about 30 percent as a whole in case of PRRgp presented in this paper. In addition, more than two faults can be tolerated in case there are more than two parity groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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