이 연구는 Gun식 가스버너의 스월유동장을 연소실과 화염이 없는 상태에서 직선형 5공압력프로브의 측정을 통해 고찰하였다. 직선형 5공압력프로브에 의한 속도 및 정압성분들은 넌널링 교정방법에 의해 연산하였으며, X형 열선프로브와 전산유체역학의 해석에 의한 결과들과 비교하였다. 결과적으로 Gun식 가스버너의 중심부에서 스월유동장에 대해 5공압력프로브에 의한 속도 및 정압의 측정값들은 비교적 X형 열선프로브에 의한 경우보다는 좋은 성능을 보였으나 전산유체역학의 해석에 의한 경우보다는 다소 미흡한 결과를 보였다.
본 연구는 연산 오골계의 물 추출물을 이용하여 MG-63 조골세포와 RAW 264.7 파골세포의 분화에 미치는 영향을 분석하였다. 조골세포의 분화에 미치는 영향을 관찰하기 위해 ALP 활성 분석과 alizarin red 염색을 통해 골 석회화를 측정하였다. 그리고 RAW 264.7 파골세포의 분화 억제 활성을 확인하기 위해 TRAP 활성과 염색을 분석 측정하였다. 연산 오골계 물 추출물을 농도별($250-1,000{\mu}g/ml$)로 처리한 결과 조골세포와 파골세포에서 세포독성을 나타내지 않았다. ALP 활성은 3년산 암탉 육질이 133.8%, 3년산 수탉 육질은 129.6%로 육질이 껍질보다 조골세포 분화력이 높았다. 그리고 육질에서는 3년산이 1년산보다 ALP 활성이 높으나 껍질에서는 1년산이 3년산보다 조골세포 분화능력이 높았다. 성별 간 ALP 활성은 전체적으로 암탉이 수탉보다 높은 ALP 활성을 보였다. 또한, 골 석회화 능력은 3년산 암탉 육질이 연령과 성별을 통틀어 124.3%로 가장 뛰어났으며 TRAP 활성은 3년산 수탉 육질이 31.8%로 연령과 성별을 통틀어 억제 활성이 가장 뛰어났다. 연산 오골계 물 추출물은 조골세포 분화능력이 뛰어나 골의 석회화를 촉진하는 능력이 뛰어났으며 파골세포의 분화를 억제하여 골 흡수를 억제하는 능력이 뛰어났다. 이에 연산 오골계는 골 기능 강화와 골 관련 질환에 대한 예방과 치료에 효과가 있을 것으로 보인다.
최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.13-18
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2015
본 연구에서는 ANSIS Workbench CFX-Mesh와 같은 기존의 컴퓨터 연산제어 기법과 수학적 공식을 적용하여 풍력 레저선박에 대한 복원력 특성을 검토하였다. 본 연구의 목적은 선박이 풍력을 받아 운항하고 있을 때 복원력과 힐모멘트를 구하는 것이다. 받음각의 조건은 5도에서 90도 범위로 설정하였다. 일반적으로 횡력은 받음각이 클 경우 상대적으로 크다고 알려져 있으나, 선박이 풍력을 받아 안전 운항을 하기 위해서는 임계각의 경우, 60도 범위에서 제한하는 것이 유리하다고 사료된다. 비항해시 대비, 항해시에 보다 큰 힐모멘트가 얻어지며, 이와 같이 우세한 힐모멘트로부터 보다 큰 받음각이 유기된다는 자연스러운 시험 결과물이 도출되었다.
변동성의 예측은 자산의 리스크에 대비하는 데에 중요한 역할을 하기때문에 필수적이다. 인공지능을 통하여 이러한 복잡한 특성을 지닌 변동성 예측을 시도하였는데 기존 시계열 예측에 적합하다 알려진 LSTM (1997)과 GRU (2014)은 기울기 소실로 인한 문제, 방대한 연산량의 문제, 그로 인한 메모리양의 문제 등이 존재하였다. 변동성 데이터는 비정상성(non-stationarity)과 정상성(stationarity)을 모두 가지고 있는 특성이 있으며, 자산 가격 하방 쇼크에 더 큰 폭으로 상승하는 비대칭성과 상당한 장기 기억성, 시장에 큰 사건이 발생할 때 기존의 값들에 비해 이상치라 할 수 있을 정도의 예측할 수 없는 큰 값이 발생하는 특성들이 존재한다. 이렇게 여러 가지 복잡한 특성들은 하나의 모형으로 구조화되기 어려워서 전통적인 방식의 모형으로는 변동성에 대한 예측력을 높이기 어려운 면이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 1D CNN의 발전된 형태인 causal TCN (causal temporal convolutional network) 모형을 변동성 예측에 적용하고, 예측력을 최대화 할 수 있는 TCN 구조를 설계하고자 하였다. S&P 500, DJIA, Nasdaq 지수에 해당하는 변동성 지수 VIX, VXD, and VXN, 에 대하여 예측력 비교를 하였으며, TCN 모형이 RNN 계열의 모형보다도 전반적으로 예측력이 높음을 확인하였다.
지능형 디스크는 이전에 호스트 프로세서에서 수행되던 입출력 관련 연산 작업을 디스크 상에서 수행함으로써 전체적인 입출력 성능을 향상시킬 수 있다. 하지만, 현 시점에서 입출력 시스템이 가지는 한계와 하위 호환성 문제로 인하여 지능형 디스크를 직접적으로 현실화시키기는 어려워 보인다. 본 논문에서는 기존의 입출력 시스템과 하위 호환성을 유지할 수 있도록 물리적인 섹터 정보만을 이용하여 멀티미디어 부하를 판별하고 이를 기반으로 디스크의 동작을 멀티미디어 재생에 동적으로 최적화시키는 방법을 제안한다. 다양한 입출력 부하로부터 멀티미디어 부하를 지능적으로 분류하기 위해 기계 학습 분야에서 사용되고 있는 부스팅 알고리즘을 사용하였다 부스팅 알고리즘을 통해 구축된 최종 학습기를 이용하여 최근에 발생한 입출력 부하가 멀티미디어 부하라면, 디스크는 보다 많은 섹터를 미리 읽음으로써 멀티미디어 부하에 대한 디스크 활용율을 극대화한다. 이러한 지능형 입출력 서브 시스템을 차후에 멀티미디어 기기에 탑재되는 디스크 드라이브의 내부에 존재시킴으로써 호스트에 부가되는 부하없이 멀티미디어 데이타 재생에 대해 보다 효율적으로 디스크를 구동시킬 수 있다. 또한, 이러한 결과로 저자원 모바일 기기에서 보다 고화질의 멀티미디어를 재생할 수 있게 된다.
본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
멀티미디어와 인터넷의 대중화가 야기한 급격한 데이터의 증가는 테라(Tera)바이트 이상의 대용량 저장공간과 대용량 정보의 효율적인 공유를 지원하는 스토리지 시스템을 요구하고 있으며 이를 위하여 SAN 기반의 스토리지 클러스터링 시스템들이 많이 사용되고 있다. 이러한 환경에서 하드웨어 또는 소프트웨어 RAID(Redundant Array of Independent Disks)는 대용량 정보의 고성능의 입출력과 신뢰성을 위해서 필수적이 되었다. 범용적인 RAID로는 RAE-0, RAID-1, RAID-5가 주로 사용되고 있으며 각각의 레벨은 장단점을 갖는다. 본 논문에서는 RAID-0와 RAID-1이 갖는 문제점들의 보완을 위하여 변형된 RAID 레벨인 RAID-SM을 제안한다. RAID-SM은 기존의 RAID-1이 가지는 데이터의 가용성을 유지하면서 추가적인 비용 없이 RAID-0의 우수한 입출력 성능을 얻기 위한 RAID-1의 변형된 방식이다. RAID-SM의 구현을 위하여 디스크상의 데이터의 배치 및 데이터 맵핑 탕식을 정의하고 RAID-SM에서의 I/O방법을 기술한다. 제안하는 RAID-SM은 멀티미디어나 GIS 데이터와 같은 읽기 연산 집약적인 시스템을 대상으로 하는 안정적인 레이드 방식이며 RAID-SM의 장점 및 성능은 본 논문에서의 실험을 통한 결과로서 제시한다.
컬럼-지향 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 이제 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 최신 데이터베이스 서버의 핵심 저장 요소로 충분한 기반이 되었다. 하지만 컬럼 압축의 느린 특성과 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 플래시 메모리 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 효율적인 트랜잭션 처리를 위하여 컬럼-인지 다중 버전로킹(CaMVL) 기법을 제안한다. CaMVL은 로크 관리 과정에서 플래시의 느린 쓰기 연산과 지우기 연산을 효과적으로 제어하기 위하여 멀티 버전 읽기를 허용하고 압축 로크를 허용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며 실험 결과 분석을 통하여 CaMVL이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.
본 연구는 4종의 재래닭인 연산오계, 현인흑계, 횡성약닭, 황봉의 육량과 육질을 상호 비교하기 위하여 실시하였고, 대조구로 백색 레그혼을 사용하였다. 시험용 닭을 모두 동일한 조건에서 56주간 사육하여 도계한 후 48시간에 이화학적 조사를 실시하였다. 4종의 재래닭은 모두 부위와 상관없이 백색레그혼에 비해 전단력이 높았다. 또한 4종류의 재래닭의 가슴육은 백색레그혼보다 n6/n3 지방산 비율과 보수력이 낮고 가열감량이 높았다(p<0.05). 생체중과 도체중은 황봉이 유의적으로 가장 높았다(p<0.05). 지방산 조성에서 맛과 관련이 있는 올레산 함량은 횡성약닭의 가슴육이 39.6%로 유의적으로 높았고, n6/n3 비율도 횡성약닭의 가슴육이 8.93, 다리육이 12.57로 다른 품종에 비해 유의적으로 낮았다(p<0.05). 연산오계는 가슴육과 다리육 모두에서 지방함량이 높았고, 품종 특성 때문에 $L^*$, $a^*$, $b^*$가 낮아 어두운 경향을 보였다(p<0.05). 조직감을 보면 황봉의 가슴육과 다리육에서 전단력, 응집성, 검성, 씹힘성이 높았다(p<0.05). 관능검사의 결과를 보면 향기는 황봉의 가슴육이 유의적으로 높았고, 종합기호도에서 황봉과 횡성약닭이 유의적으로 높았다(p<0.05). 결론적으로 4종류의 재래닭이 백색레그혼에 비해 공통적으로 조직이 단단하고 보수력이 낮은 특징을 보였고, 재래종간에도 조직감, 지방산 조성(n6/n3 비율), 육색, 관능검사에서 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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