RocksDB는 데이터를 Key-Value쌍으로 다루는 Key-Value 데이터베이스 시스템이며 효율적으로 데이터를 저장하기 위한 자료구조로 Log-Structured Merge-Tree를 사용하고 있다. 이에 더하여, 데이터베이스의 지속성을 위해 WAL 방식으로 로깅을 한다. 이러한 특징들로 인해 RocksDB는 신속하고 효과적인 데이터 처리와 지속성 보존이 가능하여 지속적으로 화두가 되고 있는 데이터베이스 시스템이다. 그러나 RocksDB는 WAL 로깅으로 인한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 RocksDB에서 발생하는 WAL 오버헤드를 측정하여 WAL 로깅이 차지하는 오버헤드를 분석하였으며, 차세대 비 휘발성 메모리인 NVRAM을 통해 오버헤드가 얼마나 개선 될 수 있는지 분석하였다. 분석을 통해 로깅 오버헤드는 성능 저하에 상당한 비중을 차지하고 있으며, 디바이스의 쓰기 속도에 따른 로깅 오버헤드의 차이를 발견 하였다.
For sustainable building design, using day lighting is considered a variable technique to save energy and create comfort indoor environments. Specially, the lightself as a integrated daylighting system is one of the most important techniques due to it's durability, availability and lighting performance. This paper aims to analyze the development and architectural application of a lightself system to buildings as a integrated day lighting system. For the study, advanced lightself systems developed in abroad such as "Integrated Enveloped and Lighting System", "Anidolic Daylighting System" and etc. are analyzed. Also, the architectural examples are investigated. As results, the new technologies such as optically treated reflective and sun-tracking are adopted to improve daylight performance. And, lots of environmentally friendly buildings are installed on integrated lightself system.
Recently, various maintenance materials and construction methods have been developed to secure the sustainable performance of structures. However, waterproofing of underground structures where groundwater infiltration is present is very difficult. In particular, the location of underground structures such as subways is very deep, and it is difficult to apply waterproof materials and construction methods in the case of structures accompanied by vibration. Therefore, we intend to study materials and methods for waterproofing leakage resistance in special environments such as underground structures.
오늘날 AI 기술은 다양한 분야에서 활용되며 발전해나가고 있다. 하지만 AI 모델의 복잡도가 증가하며 AI의 산출 결과의 해석이 불가능한 Black-box 성격을 지니게 되었고, 이는 실 환경에서 AI 도입의 커다란 걸림돌로 작용하고 있다. 이에 따라 AI 판단 결과에 대한 Interpretation을 제공하는AI Decision Support의 중요성이 커지는 추세이다. 본 논문에서는 Reference 기반 Rule을 통해 AI 모델의 판단 결과에 대한 해석을 제공하고 입력된 데이터에 관한 Rule 적합도를 산출하여 AI Decision Support를 제공하고자 한다. 또한, Rule 적합도 정보를 기반으로 기존의 모델보다 정확한산출 결과를 통해 수집된 데이터의 Label을 확정시킨다. 이를 토대로 AI 모델의 업데이트를 실행하여 지속적으로 AI의 성능을 개선하면서도 지속 운용이 가능한 AI 운용 프레임워크를 제안한다.
IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.
본 논문에서는 가상공간과 현실공간이 융합되는 지능형 환경에서 지속 가능한 콘텐츠 생태계 조성을 위한 유비쿼터스 가상현실 프레임워크 및 응용을 제안한다. 유비쿼터스 가상현실 프레임워크는 가상현실과 현실공간을 융합한 환경에서 사용자들이 지속적으로 콘텐츠를 생산하고 다른 사용자들과 공유할 수 있도록 하는 데스크톱 및 모바일 저작 플랫폼, 그리고 듀얼 공간 관리기로 구성된다. 데스크톱 저작 플랫폼은 서비스 제공자들이 콘텐츠를 저작하기 위한 환경을, 모바일 저작 플랫폼은 일반 사용자들이 콘텐츠를 소비, 생산 및 공유를 가능하게 하는 환경을 그리고 듀얼 공간 관리기는 이들이 생산하는 콘텐츠를 관리하는 환경을 사용자들에게 제공한다. 사용자들은 본 논문에서 제안하는 유비쿼터스 가상현실 프레임워크를 통해 현실공간과 가상공간이 융합된 환경에서 콘텐츠 생산, 소비, 공유 확대 및 재생산 등의 활동에 지속적으로 참여하여 콘텐츠 생태계를 형성하고 유지하는데 기여할 수 있다. 제안하는 유비쿼터스 가상현실 프레임워크의 유용함을 보이기 위해 모바일 플랫폼을 중심으로 실시간 처리 성능을 측정하였으며 응용 시나리오를 통해 활용 가능성을 제시하였다. 실험결과 그래픽 가속기와 부동소수점 연산이 가능한 모바일 단말기에서 실시간 콘텐츠 증강 및 저작이 가능함을 알 수 있었다. 결론적으로 본 논문에서 제안하는 유비쿼터스 가상현실 프레임워크는 가상과 현실이 융합되는 지능형 환경에서 사용자들의 참여에 의해 지속 발전 가능한 멀티미디어 서비스 환경 구축에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
현대의 도시교차로는 과거와 달리 날로 이용량과 시설규모가 증가하여 대형화하고 있다. 이에 따라 지역적 정전이나 광역적 정전사태가 발생하는 경우 교통상황은 걷잡을 수 없는 혼잡상황에 직면하게 된다. 최근에는 전력수요예측 오류로 인한 대규모 도시정전사태가 발생한 사례가 있으며, 이로 인한 교통 혼잡해소에 많은 시간과 비용이 소모된 바 있다. 이에 정부와 경찰청에서는 교통신호시스템의 비상대응력을 고도화하기 위해 무정전전원장치(UPS: Uninterruptible Power Supply)의 도입을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 교통신호기의 제어 용량을 고려하여 최소 2시간 지속가능한 전원보상용량을 산정하고, 산정 용량을 기준으로 개발된 규격은 시제품 실험을 통하여 전원보상 요구 성능을 검증하였다. 실험결과 개발된 규격은 충분히 요구 성능을 만족하였으며 중요교차로 등 대형교차로에서 운영 가능한 것으로 나타났다.
구조물 건전성 모니터링은 센서로부터 구조물의 응답을 수집하고 분석하여 구조물의 정확한 상태를 진단하는 기술이다. 최근 노후화된 구조물의 증가로 인하여, 지속가능한 사회 발전을 위해 더욱 발달된 구조물 건전성 모니터링 기술이 요구되고 있다. 최신 구조물 건전성 모니터링 기술 중 하나인 무선 스마트 센서와 센서 네트워크 기술은 기존의 유선 방식의 모니터링 시스템과 비교하여 더욱 효율적이며 경제적인 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 하는 기술이다. 최근까지도 관련 연구자들은 스마트 센서의 성능 및 확장성 향상을 위하여 연구개발을 진행하고, 다양한 실내, 실외 실험을 통한 성능 테스트를 진행하였다. 본 논문에서는 최근 (2010년 이후를 중심으로)에 개발된 스마트 센서의 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 응용 사례들을 정리함으로써, 구조물 건전성 모니터링을 위한 스마트 센서의 최신 연구동향에 대해 소개하고자 한다.
지속가능한 주택을 건설하고 품질이 양호한 주택재고를 위해 2006년 1월부터 주택의 설계에 관한 성능등급을 의무적으로 표시하도록 하는 "주택성능등급 표시제도"가 시행되었다. 이에 따라 수요자들은 주택성능을 용이하게 상호 비교하여 공동주택을 선택할 수 있고, 공급자 입장에서는 명확한 기준에 따라 정확한 평가를 받을 수 있을 것이다. 본 연구는 "주택성능등급 표시제도"의 시행에 대응하여 우수한 주택성능 등급을 획득하기 위해 합리적인 의사결정 지원도구로서 주택성능 등급별 설계 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 "주택성능등급 표시제도"의 성능평가항목 및 평가기준을 고찰하고 현재 적용되고 있는 국내${\cdot}$외 주택성능 관련 제도 및 기준을 분석하여 "주택성능 등급 표시제도"와의 관련성을 검토하였다. 주택성능 평가항목을 평가기준의 특징에 따라 4가지 범주로 분류한 후, 설계 가이드라인의 구성 체계를 정립하여 주택성능 등급별 설계 가이드라인을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 설계 가이드라인은 주택건설사업의 추진 과정에서 계획, 설계 및 시공 담당자의 주택성능 등급 획득을 위한 합리적인 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
블록체인은 탈집중화, 위변조 방지, 추적 가능, 노드 간 공동 유지 및 보수가 가능한 데이터베이스로서 서로 신뢰하지 않은 노드 간 통신 신뢰 문제를 해결할 수 있는 점 대 점 통신 네트워크를 실현할 수 있다. 최근 몇 년 동안, 블록체인 기술은 지속적으로 발전하여 데이터 보안 문제를 해결하기 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 블록체인의 응용은 최초의 디지털 화폐 영역에서 금융·정무·공업 제조 영역으로 확대되고 있다. 블록체인의 특성에 따라 블록체인의 성능은 분산형 데이터 통신에 비해 크게 떨어지고 처리량이 제한되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 블록체인의 보안 구조 및 성능 분석에 대해 조사하고, 기존에 연구되었던 기술과 비교하여 블록체인의 안전성을 유지하며 성능을 향상시키는 방법에 대해 고찰한다. 이후 유향 비순환 그래프 (DAG: Directed Acyclic Graph) 및 샤딩 (Sharding)을 이용하여 안전성과 성능을 강화시키는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 시스템은 DAG를 사용하여 위변조 방지 및 처리 속도 향상의 이점을 가지고 있으며, 샤딩을 사용함으로써 데이터 처리량을 향상시킨다. 마지막으로 제안하는 시스템은 기존 블록체인과 비교하여 안정성과 데이터 처리량 측면에서 비교 분석을 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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