Recent the free-formed architecture is smearing as a trend with the development of the digital equipment and technologies. The development of new method based on digital technology is required for the free-formed structure,, because the conventional construction methods are limited to shorten the construction period and to ensure the construction quality. Particularly, the development of the new method for the free-formed concrete structure is important. In this study, the developed method of the T-shape lightweight steel fabricated using CNC can control the geometries of the free-formed concrete structure based on the digital design. Also, new method is effective to ensure the precision of the construction and economic than the conventional construction methods.
전자거래기술이 발전되면서 인터넷을 통해 다양한 포맷의 전자문서가 유통되기 시작하였다. 이로 인해 상이한 문서 포맷간의 호환성 결여와 문서 데이터의 교환 등의 문제가 대두되기 시작하였다. 이를 위해 많은 전자문서가 XML 포맷으로 작성, 유통되기 시작하였다. 하지만 대부분의 XML 전자문서는 일정한 형식을 가지면서 분량이 적은 서식문서를 대상으로 개발되고 있으며 분량이 방대하고 비정형 구조를 갖는 기술문서에 대한 XML 전자문서의 연구 개발은 많지 않은 실정이다. 본 연구는 이러한 기술문서를 XML 전자문서로 할 때 공통으로 표현될 수 있는 정보요소와 정보로서 가치가 있는 구성 항목 등을 분석하여 35종의 공통 정보요소에 대한 XML 스키마를 개발하였다.
본 논문에서는 획의 일부분이 손상된 숫자(broken digit)나 붙은 숫자(touching digits)와 같은 비정형 숫자들이 포함된 필기체 숫자 열을 인식할 수 있는 방법에 대하여 제안하였다. 비정형 숫자들은 분류(pre-segmentation) 단계에서 숫자들의 구조적인 특징 정보를 이용하여 정형인 개별 숫자(isolated digit)로부터 획의 일부분이 손상된 숫자 또는 붙은 숫자들로 분류된다. 획의 일부분이 분리된 숫자의 결합 및 붙은 숫자들의 분할 단계를 거쳐 인식을 시도하였다. 제안된 방법의 타당성을 증명하기 위하여 NIST SDl9 데이터베이스를 이용하여 시뮬레이션 해 보았다.
여기는 본 논문에서는 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출을 위해 웨이블릿 변환을 이용한 능동형태모델의 계층적인 접근방법에 대해 제안한다. 능동형태 모델의 여러 단계 중 지역구조 모델링은 비정형 객체의 형태를 추출하기 위해 가장 중요한 비중을 차지한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿을 이용하여 계층적인 접근은 물론 지역구조 모델링단계를 웨이블릿 대역 분할을 이용하여 복잡한 환경에서의 객체를 강건하게 추적할 수 있도록 하였다. 또한 비정형객체를 실시간 비디오 추적에 이용하기 위해 웨이블릿을 이용한 계층적 움직임 추정방법을 적용하여 객체의 움직임을 예측, 보정하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안하는 알고리듬은 객체 추적에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 통해 우수함을 확인하였다.
최근 빌링(billing, 과금), 벤치마킹, 확장성(scalability), 통계적 목적을 위해 오픈스택 클라우드의 개별 컴포넌트를 모니터링하고 메터링하는 텔레메터링 서비스가 Ceilometer라는 코드명으로 정식 프로젝트로 추가되었다. 초기의 빌링만을 위해 필수 요소만 모니터링하는 것에서, 상태를 감시하여 클라우드 자원의 오토스케일링 등의 오케스트레이션 기능을 위한 다목적성으로 발전하고 있다. 특히 이것은 빅데이터 등의 데이터 분석에 있어서 중요한 힌트를 제공해 준다. 본고는 소스분석을 통한 Ceilometer의 데이터 수집 구조, Ceilometer 모니터링의 핵심 키워드, 비정형 데이터 DB인 MongoDB, 외부인터페이스로써 API(Application Interface) 혹은 CLI(Command Line Interface) 명령어를 소개하고자 한다. 결론에서는 ceilometer의 전반적 구조에 대한 나름대로의 평가를 기술하였다.
본 연구에서는 기둥이 제거되는 경우 선형정적해석법을 사용하여 부재력을 산정하고 확률 신경망을 이용하여 그 분포를 파악하였다. 1층 내부기둥이 제거될 경우 다른 부재의 부재력이 가장 큰 것으로 나타났다. 확룰신경망을 이용하여 부재력의 분포를 파악하고 추정하는 것은 연쇄붕괴 시 초고층 건물이나 비정형 건물에 대한 위험부재를 선정하고 파악하는데 시간과 노력을 경감할 수 있는 것으로 나타났다.
최근 진행되고 있는 건축 프로젝트는 기존의 정형적인 구조계획에서 벗어나 점차 복합적이고 다양한 형태를 지향하고 있다. 이와 같은 새로운 건축 트렌드 속에서, 비정형 건축물의 구조 시스템을 효율적으로 현실화하여 골조의 직교성을 해체시키는 기술에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 비정형 건축물의 중요한 구조적 특징 중 하나로 경사기둥의 빈번한 적용을 들 수 있다. 경사기둥은 접합된 보에 추가적으로 모멘트와 축력을 전달하므로, 이러한 현상이 골조 및 보-기둥 접합부의 거동에 어떠한 영향을 미치는지를 실험 혹은 해석을 통해 검증할 필요가 있다. 그러나 수직기둥-보 접합부에 비하면 경사기둥-보 접합부에 대한 연구는 현재까지 충분한 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비선형해석 및 유한요소해석을 사용하여 경사기둥을 포함한 보-기둥 접합부의 성능을 평가하였다. 경사기둥을 포함한 철골모멘트 골조의 비선형정적해석을 통하여 골조 전체의 거동을 분석하였고, 경사기둥-보 접합부 모델의 유한요소해석을 통해 좌굴거동 및 취성파단 잠재성을 검토하였다.
비정형 초고층 구조물은 골조 직교성이 해제되고, 형상이 복잡해 기존 설계방식보다 많은 문제점이 발생된다. 비정형성으로 인한 문제점은 설계안을 지속적으로 변경시켜 프로젝트의 효율성을 저하시킨다. 또한 해외프로젝트의 경우 해당업체 간 혹은 해당국가 간 의견차로 국내보다 더욱 많은 변경상황이 발생되고 있다. 따라서 지속적인 변경상황에 전산플랫폼을 사용할 경우 효율적으로 설계변경업무에 대처할 수 있다. 파라메트릭 기반의 전산플랫폼인 StrAuto를 이용할 경우 최적의 구조설계대안을 신속히 선정할 수 있다. 특히 StrAuto는 비선형 내진성능평가를 위한 해석 툴 간의 신속한 모델링 연동도 효율적으로 가능하다. 그래서 본 연구에서는 지진하중 변경에 따른 전산플랫폼을 이용한 내진성능평가 프로세스를 현재 구조설계가 진행 중인 몽골지역 최고층 빌딩 프로젝트에 적용하고 검증하려 한다.
최근 많은 건축가들이 파라메트릭 디자인 도구에 관심을 가지고 형태에 대한 다양한 실험을 하고 있는 것과는 달리, 구조 엔지니어들은 이에 적절하게 대응하지 못하고 있다. 현재 파라메트릭 모델과 구조해석 프로그램사이의 자료교환을 가능하게 하는 인터페이스가 없는 것이 주된 원인이다. 따라서 구조 엔지니어들도 자유롭게 파라메트릭 방법론의 장점을 활용한 모델을 생성하고, 그것을 구조해석에 바로 사용할 수 있도록 하는 일이 오늘날 구조계가 당면한 과제이다. 본 연구에서는 파라메트릭 모델로부터 구조해석 모델을 자동으로 생성하는 인터페이스의 실무 적용가능성을 살펴보기 위하여, 파라메트릭 디자인 도구의 특성과 확장성을 검토하고, 라이노를 기반으로 하는 구조해석 모델 생성 플러그인을 개발하였다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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