사람이 숨을 쉬는 동안에 대기중에 포함된 C-14이 인체내에 흡수되는 경로를 살펴보았으며 이로부터 호흡경로를 통한 C-14의 체내 흡수량을 평가하였는데, 호흡중 C-14이 체내에 흡수되는 속도는 다음과 같이 구해졌다. $Q_{i}$(mBq/min)=7.250C$_{a.in}$ - 0.87 여기서 $C_{a,in}$ 은 공기중에 포함된 이산화탄소중의 C-14 농도(mBq/$m\ell$$CO_2$)이다. 이를 토대로 백그라운드 준위보다 약 10,000배 높은 작업환경(400 Bq/$m^2$)에서 8시간 동안 방사선작업을 수행하였을 경우 방사선 작업자는 일반인에 비해 약 4,100 Bq의 C-14 방사능을 추가로 섭취하게 되고, 이로 인해 작업자가 받게 될 체내 피폭선량은 약 0.06 mrem이었다.
클라우드 컴퓨팅에서는 사용량 당 과금 정책을 통해 서비스를 제공하여 사용자에게 높은 수준의 QoS 를 제공함과 동시에 비용절감의 효과를 가지고 있다. 하지만 클라우스 서비스 제공 업체에서는 최대 서비스 요구량을 만족시킬 수 있도록 시스템을 구성해야 할 필요가 있으며, 이에 맞추어 상당한 시간동안 다수의 자원을 유휴상태로 운영하여야 한다. 데이터 센터를 유휴상태로 운영될 경우 즉시 서비스 제공이 가능하다는 장점이 있으나 반대로 전력을 낭비한다는 단점을 가진다. 본 연구는 최소한의 전력소모를 하면서 QoS 를 보장할 수 있도록 하는 시스템 구축 모델을 제시하는 데 목적이 있으며 시뮬레이션 결과를 통하여 우리가 제시한 모델의 적절성을 보이려고 한다. 우리의 모델은 요청 작업 타입에 따른 traffic shaping 기법을 도입하여 작업을 저전력 컴퓨터와 고성능 컴퓨터에 분산배치하도록 하는데 목적이 있으며 가상화 기법을 통해 작업의 신속한 분산작업을 수행하는 방법을 사용한다.
본 연구는 목재수확 유형에 따른 종자 유입 특성을 구명하여 천연갱신에 의한 소나무 후계림 조성 기술의 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해 모수작업(단목모수, 군상모수) 및 개벌작업(대상개벌 10 mㆍ20 mㆍ40 m, 군상개 벌 20 mㆍ30 mㆍ40 m)을 실시하여 시험지를 조성하고, 2014년부터 6년간 천연갱신지의 종자 유입 특성을 분석하였다. 소나무 종자는 대부분 10~11월 갱신상에 유입되었으며, 종자 결실이 좋은 해에는 80% 이상이 10월에 유입되었다. 목재수확 유형별 연평균 종자 유입량은 군상 모수작업지(296천립/ha/yr), 20 m 군상 개벌작업지(291천립/ha/yr), 10 m 대상 개벌 작업지(281천립/ha/yr) 순으로 많았다. 유입 종자 분포 균일성은 20 m 대상 개벌작업지(52.2), 20 m 군상 개벌작업지(52.9), 10 m 대상 개벌작업지(56.1) 순으로 분석되어 벌채 면적이 상대적으로 좁은 10 m 대상 개벌작업지와 20 m 군상 개벌작업지가 종자 유입량 및 분포 균일성이 높은 것으로 나타났다.
건선 사업에 일어서 초기 계획과 기성의 주기적이고 반복적인 비교 검토는 매우 중요하다. 이를 위해서는 정확한 현장 실적자료가 제공되어야하고, 작업량을 객관적으로 계량화하는 기준 및 진행상황을 정확히 반영한 진도율 산정이 필요하다. 이러한 진도율 산정을 위해서는 전체 사업이 명확한 작업범위를 갖는 단위작업으로 분할되어, 각 단위 작업에 필요한 정보가 할당되어야 한다. 국내 건설 사업에서와 같이 내역중심의 사업관리가 이루어지고 있는 상황하에서는 각 단위작업의 물량, 공사비 둥을 포함한 비용 정보 뿐만 아니라 일정 정보를 반영한 진도율 산정 방법이 필수적이며, 본 연구에서는 두 가지 정보에 의한 가중 진도율 산정방법을 제시하고자 한다.
한국전력은 당진화력발전소로부터 신안성 변전소까지의 세계 최초로 수직배열 2회선의 765kV 송전선로를 건설하여 2002년 4월부터 1회선을 765kV로 가압하고 1회선은 345kV로 상업운전을 시작하였으며 2003년 이후 2회선을 모두 765kV 전압으로 가압 예정이다. 이러한 765kV 송전선로는 계통운영 측면에서 2회선 동시 휴전이 어려워 1회선 휴전 작업 및 향후 활선작업이 요구되는 중요선로이다. 765kV 1회선 휴전작업을 위해서는 765kV로 가압된 선로로부터 휴전선로의 작업자에게 발생될 수 있는 전기적 유도량에 대해 사전 검토하여 안전성을 확보하는 것이 필수적이다. 한국전력공사와 전력연구원은 1회선 휴전작업에 대한 안정성 검토를 위해 고창 실증시험선로를 이용하여 전기적 유도현상에 대한 시험을 실시하였다. 이 논문에서는 실증시험 선로를 모델로한 정전유도의 계산 결과와 실측치를 각각 비교, 검토하였다.
방사선관리구역 내에서 발생되는 많은 양(발전소별 연간 약$100{\sim}700$개 정도)의 사용 후 공기정화 필터는 고체 폐기물 드럼의 단면적 보다 넓어 별도로 필터를 압축하거나 분해 작업 없이는 폐기물로 직접 처리가 곤란하다. 처리 시 많은 양의 분진이 발생하여 작업자의 내부피폭 가능성 및 많은 양의 고체 폐기물이 발생할 수 있는 잠재성이 있어 시료분석 결과 오염된 필터 내지는 바로 드럼 처리하여 내부 피폭 가능성을 미연에 방지하고 필터 프레임은 재사용을 유도하여 폐기물 저감화, 작업환경 개선 및 경제적인 이익을 창출할 수 있다. 영광 3발전소와 울진 3발전소의 경우 타 발전소에 비해 방사선관리구역 내 공기정화 처리기의 설치수량이 많아(약 700개/년) 공기정화필터가 매년 다수 발생되고 있으며, 이를 전량 드럼 처리 시 고체폐기물 드럼이 더 발생하게 되어 영구처분비용의 증가를 초래하게 된다. 발전소 전체적으로는 약 3,500개/년의 폐필터가 발생되고 있다. 이렇게 발생되는 공기정화필터의 프레임을 재사용함으로써 그 효과는 1) 알루미늄을 포함한 유리섬유를 드럼처리 시 고체방사성 폐기물드럼 생성량 감소 2) 프레임 재사용으로 인한 예산절감 효과 3) 폐필터 분해작업 시 분진에 의한 작업자 체내${\cdot}$외 피폭방지와 작업장 오염 확산 방지 및 환경 개선 4) 작업시간 단축 및 소요인력 감소 효과를 볼 수 있다.
이동매니퓰레이터의 중요한 특징은 잉여의 자유도가 부과되므로 여러 모드의 이동을 가능하게 하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇과 작업로봇이 결합된 형태를 이동매니퓰레이터라 정의하고 두 로봇이 협동하여 연속적인 하나의 작업을 수행할 때 최적의 자세를 유지할 수 있도록 한다. 이를 위하여 이동 로봇과 작업로봇의 기구학을 해석하고 이를 바탕으로 이동로봇의 Mobility를 이용하여 이동로봇의 가중치를 조정하였다. 또한 이동매니퓰레이터의 최적의 위치와 자세를 조인트 변위량의 최소화 충분조건으로 정의할 때 움직임을 최소화시키는 방법으로 Gradient Method를 이용하여 작업의 최적화 기준을 검토하였다. 이동로봇과 결합된 매니퓰레이터는 PURL-II를 이용하여 제시한 알고리즘 실현과 결과가 논의된다.
안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 사용하는 온디맨드 거버너 (Ondemand Governor)는 CPU 사용률(Utilization)에 따라 CPU 동작 주파수를 조절한다. CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받으며, CPU 동작 주파수 증감에 따라 스마트 폰의 전력 소비량도 증감한다. 따라서 작업 스케줄링 방식에 따라 변하는 CPU 사용률 및 동작 주파수는 스마트폰의 전력 소비에 영향을 미친다. 이에 온디맨드 거버너 정책을 작업 스케줄링 기법에 적용시켜 CPU 사용률 및 전력 소비, 그리고 작업 마감시한 측면에서 비교 분석하였다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)은 높은 컴퓨팅 성능을 요구하는 작업을 모바일 장치에서 가까운 MEC 서버로 오프로딩함으로써 모바일 서비스에 높은 계산 요구량을 효율적으로 제공할 수 있는 기술로 부상하였다. 본 논문에서는 실행 대기 시간과 장치 에너지 소비를 줄이기 위해 여러 가지의 독립적 작업을 통해 MEC 시스템에 대한 작업 오프로드 일정 및 전송 에너지 할당을 최적화하는 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과로 MEC 시스템에서 사용 가능한 무선 및 계산 리소스가 상대적으로 균형 잡혀있는 경우 작업 오프로딩 일정이 더 중요하다는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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