This paper introduces the prediction methods of windstorm advisory using GP nonlinear compensation and SVM. The existing special report prediction is not specialized for strong wind, such as windstorm, because it is based on the wide range of predicted values for wind speed from low to high. In order to improve the performance of strong wind reporting prediction, a method that can efficiently classify boundaries of strong wind is necessary. First, evolutionary nonlinear regression based compensation technique is applied to obtain more accurate values of prediction for wind speed using UM data. Based on the prediction wind speed, the windstorm advisory is determined. Second, SVM method is applied to classify directly using the data of UM predictors and windstorm advisory. Above two methods are compared to evaluate of the performances for the windstorm data in Jeju Island in South Korea. The data of 2007-2009, 2011 year is used for training, and 2012 year is used for test.
본 논문은 분산 저장환경에 사용되는 RAID와 네트워크 가상화 기술을 융합하며 Software Defined Storaging 방법을 제안한다. 제안방법은 저장장치를 소프트웨어 기반으로 설계함으로써 유연한 제어 및 관리를 제공하여 물리적인 스토리지의 용량과 재해 복구비용을 절감할 수 있다. 제안된 Software-Defined RAID 기반의 장애복구 기법을 실질적인 퍼블릭 클라우드인 AWS와 구글 스토리지를 이용하여 실증 테스트 및 성능을 비교한다.
본 연구는 국지온도에 영향을 미치는 요소를 도출함으로써 국지온도 관리 및 열섬현상 저감을 위한 효과적인 정책제시를 위한 기초데이터 확보를 목적으로 한다. 국지온도에 영향을 미치는 요소로 자연환경, 토지이용, 토지피복 등의 세 가지를 선정하였다. 이를 위해 2007년, 2011~2016년 7월과 8월의 전국 자동기상관측시스템(AWS. Automatic Weather System) 측정 지점 500m 반경($0.79km^2$) 내의 토지피복도, 토지이용 면적 데이터를 활용하였다. 연구를 위해서 다중회귀분석을 바탕으로 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 이용하여 각 변수의 투입에 따른 모델의 설명력을 검토하였다. 연구결과, 도시열섬 저감 및 국지온도 상승을 억제하기 위해서 교통관련 인자들에 대한 조절을 위한 적절한 정책적 수단이 필요하며, 그리고 국지온도 상승을 억제하기 위해서 산림지 면적을 증가시킬 수 있도록 토지이용계획상의 배려가 필요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 연구는 추후 열섬현상 저감을 위해 보다 효과적인 정책 수립과 도시의 지속성 제고 전략을 마련 할 수 있는 방안을 제시했으며, 토지이용과 토지피복면적 등의 상세한 자료들을 분석에 활용했다는 점에서 의의가 있다.
The system with softfware packages for control system design unifying and encompassing rule based control and conventional control based on numerical models were developed. Users who are not familiar with control theory, numerical computing, and artificial intelligence (AI) can perform system analysis, control design and development of AI control system without difficulty.
The purpose of this study is to analyse the climatic characteristic of South Korea and use it as a fundamental data for planning an environmental housing complex in Seoul, the capital of South Korea. The world after the Industrial Revolution has greatly developed economically but falied to notice the importance of the environment. It has been gradually damaged by the reckless exploitation for tens of years, and thus inflicted a loss on human. In this study, necessity and usability of the application of the climatic element for planning the environmental housing complex are to be presented. The data used in this study are given by the Met.
We introduce an arbitrary waveform generation method and its H/W implementation case based on Rademacher and Walsh function. According to the orthogonal and periodic features of Rademacher and Walsh function, simple calculations can generate arbitrary waves with affordable logics. We implemented an FPGA-based AWS using above two functions, and verified. HDL simulation shows the proposed idea can draw desired analog test waveforms very fast, and its H/W size is promising to Built-Out Self-Test(BOST) logics for AI ICs.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS) 자료와 전산유체역학(CFD) 모델을 이용하여, 해상교량 건설에 따른 하의도 남쪽 지역의 인공적 지형변화가 국지풍에 미치는 영향을 조사하였다. 수치모델의 지표 경계 입력 자료로써 대상영역의 3차원 수치지형은 GIS 자료를 기반으로 구축하였으며, 유입류는 하의도 자동기상관측소(AWS)에서 관측된 바람자료로부터 설정하였다. 수치모의는 인공적 지형변화 전과 후에 대하여 계절별로 수행하였으며, 인근 염전지역의 바람 차단 효과를 중점적으로 분석하였다. 지표풍속은 접속도로 건설 구간에 인접한 남서쪽 지역에서 최대 유입류 대비 약 5~20% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 염전지역 전체에 대한 지표풍속은 평균 유입류 대비 약 2% 미만 감소하는 것으로 평가되었다. 또한, 서풍계열의 바람은 상대적으로 인공적 지형변화의 영향이 크게 나타났다.
스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.
Large-scale model tests of welded topside joints were carried out to observe the fatigue behavior of API 2W Gr.50 steel produced by POSCO. The fatigue crack behaviors for various loading conditions were measured and investigated around the critical joint sections. The experimental results have been verified with numerical approaches and also compared with the AWS D1.1 and DnV RP-C203 design curves. The large-scale experiment models were fabricated, based on the actual operating east area fixed platform. The dimensions of the models were slightly modified to accommodate the test facilities and capacities. The fatigue test was carried out having ${\Delta}Q$ of T1=705.6kN, T2=749.7kN and T3=793.8kN. The three specimens were statically loaded 20 times, with various loadings of about 50kN intervalsbetween the maximum and minimum loads required in the fatigue tests. This loading removed the residual stress in the specimen before the fatigue tests. The topside joint crack was initiated from the brace heel, where the maximum tensile stress occurred. The API 2W Gr.50 steel satisfied the AWS D1.1 detail category C and DnV RP-C203 detail category F ${\Delta}S-N$ curve.
본 논문은 대학생들이 소속 대학 내 주요 정보를 손쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 KakaoTalk API를 활용하여 장고 프레임워크를 이용하여 챗봇 시스템을 개발하였다. 특정 정보만을 제공하는 기존 챗봇 시스템과는 달리 본 연구에서 개발한 챗봇은 대학 내 주요 정보 뿐만아니라 날씨, 유투브, 네이버 실시간 랭킹 검색 및 언어 번역 등 다양한 형태의 사용자 질의에 대해 자동으로 검색 결과를 제공한다. AWS Ubuntu 서버내에 Apache, Python 및 Django를 이용하여 모듈을 개발하였고 KakaoTalk API 및 BeautifulSoup 등을 이용하여 카카오톡 서버와 통신하여 사용자 질의에 대해 자동으로 응답하는 챗봇 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템에 대해서는 향후 대학 입시 정보 홍보 및 선거 홍보 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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