In this paper, we attempted to produce the cloud forecast that use the numerical weather prediction(NWP) MM5 for objective cloud forecast. We presented two methods for cloud forecast. One of them used total cloud mixing ratio registered to sum(synthesis) of cloud-water and cloud-ice grain mixing ratio those are variables related to cloud among NWP result data and the other method that used relative humidity. An experiment was carried out period from 23th to 24th July 2004. According to the sequence of comparing the derived cloud forecast data with the observed value, it was indicated that both of those have a practical use possibility as cloud forecast method. Specially in this Case study, cloud forecast method that use total cloud mixing ratio indicated good forecast availability to forecast of the low level clouds as well as middle and high level clouds.
Today, rapid development and timeliness of introducing a new product be- comes a more influencing factor of determing its competitive power due to a shortened product cycle, while rapid improvement of manufacturing technology makes product design and manufacturing fuse together. This implies that prod- uct usability evaluation and improvement starts right from its design phase, resulting in less development time and cost. To make this possible, proper as- sessment of human reach is one of essential functions for ergonomic product us- ability evaluation, specifically in the platform of computer-aided ergonomic evaluation models or any CAD system with a built-in man model. In this study, an analytic reach prediction algorithm ensuring the posture that human naturally takes, is presented by employing the methods developed for robot kinematics. Among robot kinematic methods for solving the multi-link system, the resolved motion method was found to be effective to solve human reach as a redundant manipulator model. Also, the joint range availability was used as a performance fonction to guarantee human naturalness. The result is expected to be directly applicable to product usability evaluations.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4087-4107
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2016
The current cloud computing paradigm is still vulnerable to a significant number of system failures. The increasing demand for fault tolerance and resilience in a cost-effective and device-independent manner is a primary reason for creating an effective means to address system dependability and availability concerns. This paper focuses on online failure prediction for cloud computing systems using system runtime data, which is different from traditional tolerance techniques that require an in-depth knowledge of underlying mechanisms. A 'failure prediction' approach, based on Cloud Theory (CT) and the Hidden Markov Model (HMM), is proposed that extends the HMM by training with CT. In the approach, the parameter ω is defined as the correlations between various indices and failures, taking into account multiple runtime indices in cloud computing systems. Furthermore, the approach uses multiple dimensions to describe failure prediction in detail by extending parameters of the HMM. The likelihood and membership degree computing algorithms in the CT are used, instead of traditional algorithms in HMM, to reduce computing overhead in the model training phase. Finally, the results from simulations show that the proposed approach provides very accurate results at low computational cost. It can obtain an optimal tradeoff between 'failure prediction' performance and computing overhead.
신뢰성 예측은 설계안 중 하나를 선택하거나, 적용되는 부품의 품질 수준, 부하경감(derating) 정도, 기존의 입증기술 또는 최신기술의 채택여부 등과 같은 사항을 설계시 결정하는 데에 합리적인 근거를 제공할 수 있으므로, 우주 시스템의 개발과정에 있어서 필수적인 사항으로 인식되고 있다. 신뢰성의 정량적인 표현을 위해서는 수치적인 정보와 그 정보를 생성하기 위한 기법의 정확성이 확보되어야 하며, 설계에 대한 평가를 돕고, 신뢰성 요구조건 할당, 시정조치 우선순위 결정 등의 기초자료로 적용하기 위하여 개념설계 초기 단계에서부터 수행되어야 한다. 대상품의 설계, 환경 요구조건, 운용환경 데이터, 고장률 데이터 또는 운용 프로파일의 변경이 발생할 때마다 업데이트되어야 한다. 본 논문에서는 우주시스템 개발과정에서 수행되는 신뢰성 예측을 위한 세부절차, 정량적 데이터의 도출 및 적용기법 등에 대하여 검토하였다.
Ittaka Aldini;Adhistya E. Permanasari;Risanuri Hidayat;Andri Ramdhan
Ocean Systems Engineering
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제14권1호
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pp.85-99
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2024
Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권1호
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pp.10-14
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2001
We studied the use of time-related information, with and without prediction, to support human operators performing moni-toring and control tasks in the process. Based on monitoring and control techniques used for Project Management we developed a display design for the process industries. A simulated power plant was used to test the hypothesis that availability of predictions along with information on past trends can improve the performances of the human operator handling faults. Several designs of dis-plays were tested in the experiment in which human operators had to detect and handle two types of faults(local and systems wide) in the simulated electricity generation process. Analysis of the results revealed that temporal data, with and without prediction, signifi-cantly reduced response time. Our results encourage the integration of temporal information and prediction in displays used for the control processes to enhance the capabilities of the human operators. Based on the analysis we proposed some guidelines for the de-signer of the human interface of a process control system.
해난사고 발생시 수색구조 작업의 성공여부는 정화한 표류지점의 추정에 있다. 본 논문에서는 현재 외국에서 사용중인 표류지점 추정에 관한 여러가지 기법을 소개하였고, 이들의 장단점을 비교하여 국내상황에 적합한 전산모델을 제시하였다. 제시된 모델은 해상 환경자료의 입력을 고려하여 두 가지 방식으로 나누어진다. 하나는 해양정보시스템으로부터 정확한 환경자료를 제공받을 수 있는 경우에 대비하여 FLENUMWEACEN 방식을 따른 것이고, 다른 하나는 불확실한 해수유동 자료와 현재 기상청의 해상풍 예보를 입력자료로 사용해야 할 경우를 고려하여 U.S. Coast Guard의 CASP 방식을 수정한 것이다. 모델에서 조난대상물은 사람, 구명정, 선박으로 분류하였으며, 구명정은 ballast와 canopy의 유무에 따라 세분하였고, 선박은 배수용적을 대, 중, 소로 나누어 구분하였다. 형태별 분류과정에서 과거의 모든 실험결과들을 재정리하여 새로운 leeway 값을 결정하였으며 제시된 모델들은 몇 개의 실제 현장실험 결과와 비교되었다.
Dynamic thermal rating technology can effectively improve the thermal load capacity of transmission lines. However, its availability is limited by the quantity and high cost of the hardware facilities. This paper proposes a new dynamic thermal rating technology based on global/regional assimilation and prediction system (GRAPES) and geographic information system (GIS). The paper will also explore the method of obtaining any point meteorological data along the transmission line by using GRAPES and GIS, and provide the strategy of extracting and decoding meteorological data. In this paper, the accuracy of numerical weather prediction was verified from the perspective of time and space. Also, the 750-kV transmission line in Shaanxi Province is considered as an example to analyze. The results of the study indicate that dynamic thermal rating based on GRAPES and GIS can fully excavate the line power potential without additional cost on hardware, which saves a lot of investment.
전형적인 웹 클러스터 시스템은 여러 대의 실제서버와 클라이언트에 작업을 분배하는 가상서버로 구성된다. 본 논문에서는 고 가용성 웹 클러스터를 구성하기 위한 부하예측방식을 사용한 동적 작업 분배 방식을 제안하였다. 가상서버는 적절한 주기로 상태요청 메시지를 실제서버에 전송하여 부하 상태를 알아낸다. 하지만 작업분배 과정에서 실제의 부하상태의 변화를 정확히 알 수 없으므로 클라이언트의 요청에 대하여 실제서버의 부하상태를 예측하여 최소 부하상태 인 서버에 작업을 할당한다. 제안된 작업 분배방식은 실제서버의 부분적 고장과 무관하게 동작하며 부분적인 고장이 발생하여도 전체 시스템에 영향을 주지 않고 계속적인 서비스를 제공한다. 또한 다양한 성능평가를 수행하여 실제서버 확장에 따른 성능확장능력과 작업처리능력이 향상되었음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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