선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
이번 연구는 효과적으로 2화방 개화묘를 생산하여 조기에 토마토를 수확하고 수확 기간을 연장하기 위하여 적절한 양액 농도 관리방법을 구명하기 위해 실시되었다. 처리는 양액 농도로 1줄기 2화방 개화묘 연구에서는 양액 EC를 1.5, 2.0, 2.5dS·m-1, 동적 관리(3.0 → 3.5 → 4.5dS·m-1)로 공급하였다. 육묘기간은 65일로 관행묘에 비해 20-40일, 1화방 개화묘(큐브 육묘)보다는 10일 정도 길었다. 초장은 EC 2.5dS·m-1와 동적 관리는 각각 78, 77cm로 EC 1.5dS·m-1처리 88cm보다 짧았다. 정식 전 큐브 내 EC는 동적 관리가 EC 5.5dS·m-1로 가장 높았으며, EC 1.5dS·m-1로 공급한 큐브는 3.0dS/m으로 가장 낮았다. 2화방 개화묘에서 EC 처리 간 생산량 차이는 나타나지 않았으나 1화방 개화묘는 2화방 개화묘보다 생산성이 떨어졌다. 2화방 개화묘는 첫 수확일이 6월 4일로 정식 후 35일만에 수확하였으며 1화방 개화묘는 6월 11일로 42일만에 수확하였다. 절곡에 의한 초장 및 뿌리 생육의 차이는 나타나지 않았다. 2줄기 2화방 개화묘 생산 연구에서는 공급 양액 EC를 2.0, 2.5, 3.0dS·m-1, 동적 관리(3.0 → 3.5 → 4.5dS·m-1)로 하여 공급하였다. 육묘 기간은 90일로 관행묘에 비해 40-50일, 1화방 2줄기 개화묘(큐브 육묘)보다는 10일 정도 길었다. 초장은 공급 양액 EC 2.0dS·m-1에서 80cm, 2.5dS·m-1에서는 81cm였으며 3.0dS·m-1 처리에서는 75cm, 동적 관리에서는 73cm로 가장 짧았다. 배지 내 EC는 모든 처리에서 육묘 기간이 길어질수록 높아졌으며 특히 공급 EC가 가장 높았던 동적관리 처리에서 EC 5.1dS·m-1로 가장 높았다. EC 처리 간 생산량 차이는 나타나지 않았으나 육묘 기간이 10일 정도 길었던 2화방 개화묘가 1화방 개화묘보다 15% 정도 생산량이 많았다. 2화방 개화묘의 초장을 짧게 만들기 위해서는 가식 후 공급 양액 농도를 높이는 방법이 가장 효율적인 방법으로 판단된다.
재난 재해 발생 시, 정부의 위기 대응방식에 대한 사후 평가는 향후 유사한 위기 상황이 발생할 경우를 대비하고 국가의 장기적인 위기관리의 초석이 되는 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 국내에서 발생한 구제역에 관하여 정부에서 어떠한 대응 전략을 펼쳤는지를 언론에 보도된 기사 내용을 통해 분석한 연구로써, 먼저 온라인 뉴스 기사로부터 구제역에 관한 키워드들을 추출하여 데이터 큐브를 구성한 후, OLAP 연산과 연관규칙 분석을 수행함으로써 시간 축에 따른 정부의 위기상황 대응행동 및 그에 따른 사회적 파급 효과들을 분석한다. 구제역이 가장 심각했던 2010년 11월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 정부의 위기 상황 대응 방법을 사례분석을 통해 분석하였다.
딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.
최근 여객용 선박을 즐기는 다양한 층이 확대되면서 일반 여행자들에게 공개하지 못할 공간 및 정보 등이 있다. 이런 이유로 특정 선박승무원 출입만 허용할 수 있는 보안시스템이 필요하다. 현재 보안시스템에 가장 많이 사용되는 생체인식 즉 지문, 홍채, 정맥 등 다양한 방법을 사용한다. 하지만 이 방법들은 흔적을 남기므로 또 따른 목적으로 사용할 수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 암호입력 인터페이스의 문제점인 지문이 남는 위험을 방지하고자 손동작을 2차원 입력 영상으로부터 획득하여 손동작을 인식하고 3차원 영상 큐브를 이용한 암호입력 인터페이스 설계하고 구현한다.
이 논문에서는 해안구조물에 대한 실질적이고 효율적인 구조신뢰성평가 기법을 제시하였다. 제안기법은 파랑, 조류 등의 하중관련 변수 그리고 콘크리트의 탄성계수와 압축강도, 지반정수 및 경계조건 등과 같은 저항관련 설계변수의 불확실성을 명확히 고려한 복잡한 해안구조물의 신뢰성을 평가할 수 있다. 라틴 하이퍼큐브 샘플링(LHS), 몬테카를로 시뮬레이션(MCS) 및 유한요소법을 합리적으로 결합한 제안기법에서 LHS기반 MCS는 신뢰성평가에 필요한 샘플링 수를 대폭 줄여주므로 계산노력이 획기적으로 감소된다. 검증예제를 통하여 제안기법이 상대적인 정확도를 보장하며 계산상의 효율성이 우수한 것으로 확인되었다. 또한 실제의 케이슨형식 방파제 구조물을 대상으로 한 수치예제를 통하여 그 적용성과 효율성을 입증하였다. 특히 유한요소법 또는 유한차분법과 같은 알고리즘 형태의 암시적 한계상태함수를 갖는 경우와 비선형해석, 복합재료, 다양한 기하형상 등을 복잡한 구조거동을 고려해야 하는 실제적인 구조물의 신뢰성평가에 적합한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
항만 작업자를 위한 AR 글라스 기반 플랫폼으로, 작업 일지와 완료 기록을 시각적으로 확인하고 작업물을 촬영하여 관리자에게 전송할 수 있으며, 서버 기반 관리 시스템을 통해 개인화된 작업통지와 실시간 공지사항을 제공하여 작업자들의 편의성과 효율성을 높이는 것을 목표로 하는 커뮤니케이션 시스템을 설계 및 구현한다.
다단계 상호 연결망은 대규모 멀티컴퓨터의 대표적인 연결망 구조이다. 브로드캐스트와 멀티캐스트 통신은 캐쉬 관리, 리덕션, 베리어 동기화와 같은 협동 통신을 지원하기 위한 기반 기술이다. 본 논문은 대규모 멀티컴퓨터 시스템을 구성하기에 적합한 웜홀 스위칭하는 양방향 베니언 망에서 동작하는 멀티캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 간단한 하드웨어하에서 교착상태를 일으키지 않고 두 번의 전송 단계를 거침으로써 멀티캐스트와 브로드캐스트를 수행한다. 또한, 원하는 목적 노드의 주소를 큐브로 병합하고, 헤더는 단일 큐브로 인코딩된다. 출력 링크에 경쟁이 발생하면 가장 상위 입력 링크로 부터 들어온 플릿에게 우선 순위를 줌으로써 교착상태를 방지한다. 제안하는 기법을 시뮬레이션을 통해서 통신지연 시간의 관점에서 다른 기법과 비교 평가함으로써 제안하는 멀티캐스트 기법의 성능이 우수함을 보였다. 또한, 제안하는 브로드캐스트 기법은 팬아웃이 $2^m({\geq} {\sqrt{N}}$ 인 최소의 정수, N 은 시스템 크기)인 멀티캐스트의 성능과 유사한 월등한 성능을 낸다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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