산업화에 따른 화학물질 사용량의 증가는 담수로의 유해화학물질 유출사고의 위험을 증가시키며, 이러한 사고는 하천수 수질과 수환경 생태계에 심각한 위해와 손상을 야기한다. 이러한 수질사고 발생시 신속 대응을 위해, 하천에 유입된 물질의 거동을 신속하게 예측하는 것이 필요하며 이 경우 1차원 추적모형이 주로 사용된다. 1차원 물질혼합 모형은 하천을 하나의 유선으로 보며, 복잡한 하천흐름의 시스템을 현상학적으로 해석하고, 오염물질의 이송 및 혼합 메카니즘을 모델 매개변수에 반영하여 모형화한다. 이러한 매개변수들은 직접적으로 측정하기 어려우며, 이론에 기반한 매개변수 산정 기법이 구축되지 않은 실정이다. 따라서 대부분의 연구에서는 추적자 실험을 실시하여 유한한 하천구간에서 추적자의 시간-농도곡선(Breakthrough curve, BTC)을 취득하고, 이를 통하여 대상 구간의 매개변수를 역산하는 최적화 기법에 의존하고 있다. 하지만, 모든 하천구간에 대하여 추적자 실험을 수행하여 데이터를 확보하는 것이 어렵기 때문에 최적화 기법의 적용성에 한계가 있다. 본 연구는 흐름정보가 제공되지 않은 미계측 하천구간에서 BTC를 신속하게 예측할 수 있는 회귀모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 국내 하천에서 수행한 4회의 추적자 실험으로부터 취득한 28개 구간 케이스의 데이터에 대하여 농도곡선 전처리를 수행하고 14개의 통계적 특징을 추출하였으며, 계측된 흐름특성과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 대상 구간에서의 BTC의 변화가 추적자의 유하거리에 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이를 이용하여 회귀모형을 제시하였다. 제안된 회귀모형을 적용하여 하류의 지점에서의 BTC를 예측하였으며, 1차원 이송-분산 방정식과 하천저장대모형을 활용한 예측결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과, BTC의 변화특성을 활용한 회귀적 예측이 하천 지형 및 흐름의 변동성이 작은 구간에서 1차원 혼합모형들을 이용한 예측보다 더 높은 정확도를 보였으며, 이러한 장점은 장거리 예측에서 더 분명하게 나타났다.
본 논문에서는 엘리베이터의 수직 이동 수단에 대한 기능을 최대한 활용하면서 안락한 승차감을 보장하는 엘리베이터의 속도 패턴의 생성에 중점을 두었다. 속도 패턴 발생의 중요한 방법으로 엘리베이터의 사용량과 무게에 따른 부하를 예측 또는 측정하여 부하의 변동량에 따라 필요시 되는 저크의 결정에 퍼지 이론을 적용하며 엘리베이터 탑승객의 승차감에 손상을 주지 않는 범위 내에서 능동적인 모터 속도 패턴을 생성함으로써 부하 해소율를 높이면서 엘리베이터의 움직임을 효율적으로 움직이게 하였다. 또한 승객의 쾌적한 승차감을 위해서 능동적인 감속 절환을 적용하였다. 이러한 여러가지의 속도 패턴 발생을 시뮬레이션하여 각각에 대한 속도 패턴과 효율성, 승차감등을 비교 분석하였다.
This paper is concerned with data center remote management service for demanding forecasting and reduction of energy usage. More particularly, intelligent server rack, mounted on inside of the data center, collects information about energy usage and temperature per server. Using this information, management platform forecasts energy demand in the future and automatically makes report according green environment raw. By providing the remote management service through remote terminals, users are not tied to a time and place to control device inside the data center. In this way, the data center remote management service enhances operability of the facility.
최근 스마트폰 사용량이 증가하고 에너지 소모량도 크게 증가함에 따라, 스마트폰 사용자들이 배터리부족으로 많은 불편을 겪고 있다. 이에 따라 스마트폰의 에너지 관리 및 절약을 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 먼저 배터리 고갈로 인한 사용자의 불편함을 피하기 위하여, 스마트폰 사용자의 에너지 사용 패턴 분석을 통한 배터리 잔량 예측 모델을 제안한다. 제안한 예측 모델을 기반으로 지연허용 응용을 위한 에너지 효율적 데이터 전송방법을 제안한다.
국내의 전력 산업은 부정확한 전력수요 예측으로 전력부족과 공급과잉의 주기적 반복이 발생하여 전력 과생산, 에너지 낭비, 전력 과소비와 요금 체납 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 LSTM 알고리즘을 사용하여 전력사용량 예측하고, 정량의 전력을 선구입 할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시스템은 스마트그리드 환경과 인공지능으로 정량의 전기를 구입 할 수 없는 기존의 전력 산업 문제를 보완하여 소비자의 전기요금 절감과 에너지 절약이 가능하다.
수도, 전기, 가스와 같은 공공서비스의 과금을 위하여 전통으로 행해진 방문 검침 방법은 오류 및 과금 방식의 한계가 있다. 수동적인 검침 방법을 극복하기 위하여 계량기를 디지털화하여 원격 검침이 가능한 시대로 발전되고 있다. 원격 검침으로 쌓여진 데이터를 분석하여 누수, 누전과 같은 비정상적 상황에 대한 감지가 가능하면 공공서비스 수요 관리 및 대책 정책 수립에 도움이 될 수 있다. 따라서 제안하고자 하는 방법은 세대별 공공서비스 사용량에 대하여 각 세대별 분석을 위하여 각 세대나 업소의 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고 비정상적 사용 감지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다.
제주지역 지하수개발을 위해서는 굴착예정지역의 지하수위를 예측하고, 지하수 해석 모델을 이용하여 사용량에 따른 수위변동을 분석한다. 그러나 지하수 개발예정지역은 관측결과가 없는 미계측 지점으로 정확한 수위를 예측하기에는 한계가 있다. 일반적으로 실무에서는 분석유역 내 관측정의 관측수위와 모델에서 계산된 지점수위만을 비교한 후 부정류 해석을 실시한다. 이러한 경우 관측지점에 한하여 유사한 지하수위를 도출할 수 있지만 미계측 지역의 지하수위는 검증되지 않은 결과이기 때문에 정확한 부정류해석이 어렵다. 특히, 제주지역의 지하수흐름은 지역별 표고분포와 상이한 결과가 나타내기 때문에 실제 지하수흐름과 유사하게 묘사될 수 있도록 분석지역의 특성에 적합한 지하수 모델 분석방법이 필요하다. 본 연구에서는 지하수 해석모형을 이용하여 대정유역의 지하수흐름을 모의하고, 실무에서 적용되는 방법의 문제점을 파악하여 모델의 지하수흐름이 실제 흐름과 유사하게 묘사될 수 있도록 모델경계설정방안을 분석하였다.
IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.
고속 입출력 장치를 갖는 다중 프로세서 시스템은 데이터의 처리 성능 향상과 함께 입출력의 집중화에 따른 병목 현상을 줄여줄 수 있다. 이 때 프로세서간의 데이터 전송에 사용되는 공유 메모리는 그 구성과 이용 방법에 따라 시스템 성능에 많은 영향을 미치게 되는데, 본 논문에서는 공유 메모리의 사용방법을 비동기, 메일박스를 통한 인터럽트 전달인지 방식으로 설정한 후 버퍼 및 공유 메모리의 최적 사용량을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 시스템에 주어지는 입출력 데이터는 이더넷(IEEE 802.3) 망에 흐르는 패킷을 모델로 하며, 이의 대역폭과 burstiness(패킷의 집중화 정도)에 따른 메모리 사용 상황에 대해 살펴보았다. 고속 이더넷(Fast Ethernet) 환경 하에서 시뮬레이션 및 실험에 의해 시스템의 입출력 대역폭뿐만 아니라 패킷의 집중화 정도에 따라서도 버퍼 및 공유 메모리의 사용량이 달라지며, 두 메모리 사이의 사용량에 대한 상관관계가 성립될 수 있음을 알 수 있다.
This study derived the unit of industrial water usage reflecting the latest industry trends. Available for establishing plans such as the master plan for water supply system and analyzed changes in the basic unit by a comparison with the current basic unit values. This study analyzed 4,038 samples with a sampling error of less than 1.5 % at the 95 % confidence level after removing outliers according to a log-normal distribution. As a result, the unit of industrial water usage per site area in the whole manufacturing industry was 7.11 m3/1,000m2/d. The ten industrial categories (C10, C13, C20, C21, C22, C25, C27, C30, C32, C33) showed a similar unit value compared to before, and the four industrials categories (C11, C17, C22, C31) showed a more unit value than before. With regard to the nine industrial categories (C14, C15, C16, C18, C19, C24, C26, C28, C29), the unit value decreased. Cases that companies examined before were the same as the companies examined in this study were analyzed. The result that the changes in the unit industrial water usage were reasonable was obtained. However, in some industrial categories (C17, C14, C24, C29), the unit value was changed by a small number of companies with large-scale water use or unit value of sampling had a large deviation. It was considered necessary to survey them periodically. The unit of industrial water usage derived by the survey in this study reflects the current industrial trends in 2016. Water use in manufacturing companies has continuously changed by the development of manufacturing technologies and simplification of manufacturing processes. In order to deal with this, it is considered necessary to survey the usage of industrial water periodically from a long-term perspective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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