대마에 대한 분석 결과, 인피 섬유의 경우 리그닌 함량은 7.6%로 다른 목질계 바이오매스나 일년생 초본류와 비교하여 매우 낮은 리그닌 함량을 나타냈으며 탄수화물 함량은 65.4%로 목질계 바이오매스와 유사하고, 초본류보다는 오히려 높았다. 목부는 리그닌 및 탄수화물 함량이 활엽수와 유사한 경향을 나타내었는데 특히 높은 자일란의 함량이 확인되었다. 또한 회분 함량이 인피섬유와 목부에서 각각 5.0%와 2.3%로 낮은 값을 나타내어 당화 및 발효 공정에 적용될 때 회분에 의한 공정 장애(스케일링 등)의 가능성을 낮추어 줄 것으로 사료되었다. 최종적으로 이러한 화학적 분석을 통해 대체에너지 생산을 위한 자원으로서 대마의 가능성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.457-458
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2021
딥러닝 알고리즘 중 DCNN(DeConvolutional Neural Network)은 이미지 업스케일링과 생성·복원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. DCNN은 많은 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 하드웨어로 설계하는 것이 유용하다. 최근 DCNN의 하드웨어 구조 연구에서는 overlapping sum 문제를 해결하기 위해 deconvolution 필터를 convolution 필터로 변환하는 TDC(Transforming the Deconvolutional layer into the Convolutional layer) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 TDC를 CPU(Central Processing Unit)로 수행하기 때문에 연산의 최적화가 어려우며, 외부 메모리를 사용하기에 추가적인 전력이 소모된다. 이에 본 논문에서는 저전력으로 구동할 수 있는 FPGA 기반 TDC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 자원 사용량이 적어 저전력으로 구동 가능할 뿐만 아니라, 병렬 처리 구조로 설계되어 빠른 연산 처리 속도를 보인다.
In this study, the effects of fracture tensor component and first invariant on block hydraulic behaviors are evaluated in the 2-D DFN(discrete fracture network) systems. A series of regression analysis is performed between connected fracture tensor components and block hydraulic conductivities estimated at every $30^{\circ}$ hydraulic gradient directions for a total of 36 DFN systems having various joint density and size distribution. The directional block hydraulic conductivity seems to have strong relation with the fracture tensor component estimated in direction perpendicular to it. It is found that an equivalent continuum approach could be acceptable for the 2-D DFN systems under condition that the first invariant of fracture tensor is more than 2.0~2.5. The first invariant of fracture tensor seems highly correlated with average block hydraulic conductivity and can be used to evaluate hydraulic characteristics of the 2-D DFN systems. Also, a possibility of upscaling using the first invariant of fracture tensor for the DFN system is addressed through this study.
With the proliferation of cloud computing infrastructures, service providers are able to deploy services in on-demand manner. Recently, microservice architecture has been attracting attention in order to maximize the efficiency of resource expansion in cloud infrastructure. Instead of implementing all of the service functions in a single software, service providers can easily and autonomously implement the necessary services by interconnecting the necessary services through an efficiently designed application programming interface (API). Moreover service developer can freely choice programming languages and define software, and functional structures to meet their functional requirements. In this paper, we propose virtual infrastructure manager service based on microservice architecture and evaluates its performance in scalability perspective.
사물인터넷은 물류, 환경, 스마트 홈, 자율주행 자동차, 에너지 관리, 스마트시티, 농업 등 다양한 응용 분야를 가지며, 거의 모든 산업분야의 기본 인프라 사용되는 핵심 기술이다. 하지만, 사물인터넷은 쉬운 공격 노출과 다양한 보안 취약성, 다양한 센서로부터 수집되는 데이터에 대한 개인정보보호의 어려움 등 많은 문제점이 존재한다. 최근, 이러한 사물인터넷의 문제점들을 보완할 수 있는 기술로 블록체인 기술이 주목받고 있다. 사물인터넷과 블록체인을 접목하면, 블록체인의 높은 확장성과 공격에 대한 복원력, 신뢰성, 추적성 등을 통해 사물인터넷 서비스의 보안성, 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한, 데이터 및 프로세스의 정형화, O&M 효율성 향상 등 다양한 장점을 가질 수 있으며, 블록체인이 접목된 사물인터넷 기술은 대부분의 산업분야에 혁신을 발생시킬 수 있다. 하지만, 사물인터넷 디바이스는 기본적으로 높은 자원 제약성을 가지고 데이터 처리에 높은 TPS 성능을 요구하기 때문에 기존 블록체인 기술과 통합되는 것이 쉽지 않다. 이에, 본 고에서는 사물인터넷과 블록체인의 융합을 위한 요구사항을 분석하고, 사물인터넷과 블록체인의 융합을 위해 필수적으로 요구되는 블록체인 스케일링 기술에 대해 알아본다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.69-85
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2014
Carbon stocks of NFI plots can be accurately estimated using field survey information. However, an accurate estimation of carbon stocks in other unsurveyed sites is very difficult. In order to fill this gap, various spatial information can be used as an ancillary data. In South Korea, there is the 1:5,000 forest type map that was produced by digital air-photo interpretation and field survey. Because this map contains very detailed forest information, it can be used as the high-quality spatial data for estimating carbon stocks. In this study, we compared three upscaling methods based on the 1:5,000 forest type map and 5th national forest inventory data. Map algebra(method 1), RK(Regression Kriging)(method 2), and GWR(Geographically Weighted Regression)(method 3) were applied to estimate forest carbon stock in Chungcheong-nam Do and Daejeon metropolitan city. The range of carbon stocks from method 2(1.39~138.80 tonC/ha) and method 3(1.28~149.98 tonC/ha) were more similar to that of previous method(1.56~156.40 tonC/ha) than that of method 1(0.00~93.37 tonC/ha). This result shows that RK and GWR considering spatial autocorrelation can show spatial heterogeneity of carbon stocks. We carried out paired t-test for carbon stock data using 186 sample points to assess estimation accuracy. As a result, the average carbon stocks of method 2 and field survey method were not significantly different at p=0.05 using paired t-test. And the result of method 2 showed the lowest RMSE. Therefore regression kriging method is useful to consider spatial variations of carbon stocks distribution in rugged terrain and complex forest stand.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.99-102
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2012
An image scaler is a IP used in a image processing block of display devices to adjust image size. Proposed image scaler adopts line memories instead of a conventional method using a frame memory. This method reduced hardware resources and enhanced data precision by using shift operations that number is multiplied by $2^m$ and divided again at final stage for scaling. Also image scaler increased efficiency of IP by using serial divider to calculate parameters by itself. Parameters used in image scaling is automatically produced by it. Suggested methods are designed by Verilog HDL and implemented with Xilinx Vertex-4 XC4LX80 and ASIC using TSMC 0.18um process.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12B
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pp.1058-1065
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2008
In the Internet, as computer resource is developed, multimedia data request being increase more and more. It is effective way that process both high capacity-data and real-time data. Overlay Multicast is an effective method for efficient utilization of system resources and network bandwidth without using hardware customization. Overlay Multicast is an effective method for multimedia data service to multi-users. Multicast tree reconstruction is required when a non-leaf host leaves or fails. In this paper, relay-frame interval is selected as revealed network-state with jitter. In our proposal, multi-user service control algorithm gives a delay effect in multimedia request time. The simulation results show that our proposal takes shorter period of time than the other algorithms to reconstruct a similar tree and that it is a more effective way to deal with a lot of nodes that have lost their multi-user nodes.
Although the proliferation of real-time multimedia services over the Internet might indicate its successfulness in dealing with heterogeneous environments, it is obvious, on the other hand, that the internet now has to cope with a flood of multimedia data which consumes most of network communication channels due to a great deal of video or audio streams. Therefore, for the purpose of an efficient and appropriate utilization of network resources, it requires to develop and deploy a new scalable transmission technique n consideration of respective network environment and individual clients computing power. Also, we can eliminate the waste effects of storage device and data transmission overhead in that the same video stream duplicated according to QoS. The purpose of this paper is to develop a technology that can adjust the amount of data transmitted as an MPEG video stream according to its given communication bandwidth, and technique that can reflect dynamic bandwidth while playing a video stream. For this purpose, we introduce a media scalable media decomposer working on server side, and a scalable media composer working o n a client side, and then propose a scalable transmission method and a media sender and a media receiver in consideration of dynamic QoS. Those methods proposed her can facilitate an effective use of network resources, and provide multimedia MPEG video services in real-time with respect to individual client computing environment.
The conventional National Forest Inventory(NFI)-based forest carbon stock estimation method is suitable for national-scale estimation, but is not for regional-scale estimation due to the lack of NFI plots. In this study, for the purpose of regional-scale carbon stock estimation, we created grid-based forest carbon stock maps using spatial ancillary data and two types of up-scaling methods. Chungnam province was chosen to represent the study area and for which the $5^{th}$ NFI (2006~2009) data was collected. The first method (method 1) selects forest type map as ancillary data and uses regression model for forest carbon stock estimation, whereas the second method (method 2) uses satellite imagery and k-Nearest Neighbor(k-NN) algorithm. Additionally, in order to consider uncertainty effects, the final AGB carbon stock maps were generated by performing 200 iterative processes with Monte Carlo simulation. As a result, compared to the NFI-based estimation(21,136,911 tonC), the total carbon stock was over-estimated by method 1(22,948,151 tonC), but was under-estimated by method 2(19,750,315 tonC). In the paired T-test with 186 independent data, the average carbon stock estimation by the NFI-based method was statistically different from method2(p<0.01), but was not different from method1(p>0.01). In particular, by means of Monte Carlo simulation, it was found that the smoothing effect of k-NN algorithm and mis-registration error between NFI plots and satellite image can lead to large uncertainty in carbon stock estimation. Although method 1 was found suitable for carbon stock estimation of forest stands that feature heterogeneous trees in Korea, satellite-based method is still in demand to provide periodic estimates of un-investigated, large forest area. In these respects, future work will focus on spatial and temporal extent of study area and robust carbon stock estimation with various satellite images and estimation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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