The estimation of the remaining useful life (RUL) of lithium-ion (Li-ion) batteries is important for intelligent battery management system (BMS). Data mining technology is becoming increasingly mature, and the RUL estimation of Li-ion batteries based on data-driven prognostics is more accurate with the arrival of the era of big data. However, the support vector machine (SVM), which is applied to predict the RUL of Li-ion batteries, uses the traditional single-radial basis kernel function. This type of classifier has weak generalization ability, and it easily shows the problem of data migration, which results in inaccurate prediction of the RUL of Li-ion batteries. In this study, a novel multi-kernel SVM (MSVM) based on polynomial kernel and radial basis kernel function is proposed. Moreover, the particle swarm optimization algorithm is used to search the kernel parameters, penalty factor, and weight coefficient of the MSVM model. Finally, this paper utilizes the NASA battery dataset to form the observed data sequence for regression prediction. Results show that the improved algorithm not only has better prediction accuracy and stronger generalization ability but also decreases training time and computational complexity.
With the advent of Internet era, e-commerce has become the focus of human's life. It leads a new direction of social development. As the representative of traditional industry, shipping industry is confronted with a series of difficulties, which have to break through the traditional and existing model to make their business for survival. With the increasing pricking up of market competition, shipping industry is now facing development bottle neck, but e-commerce provides a new way to solve the problem. This paper firstly describes the existing forms of the e-commerce shipping platform. Secondly analyzes the data for the situation of shipping industry in China, the data for expected functions of an e-commerce shipping platform and the data for how to choose a specific e-commerce shipping platform. Thirdly analyzes the potential risks of establishing e-commerce shipping platform in China. Based on the above researched, the paper provides a suggested model of the shipping e-commerce shipping platform in China.
빅데이터와 함께 등장한 NoSQL은 기존 관계형 데이터베이스로는 해결하기 힘든 문제를 새로운 아키텍처와 데이터 모델로 해결하고자 한다. 관계형 데이터베이스와는 달리 NoSQL 데이터베이스는 기능과 아키텍처 그리고 한계점이 제품마다 다르기 때문에 NoSQL 데이터베이스를 선택하기 위해서는 많은 고려사항이 필요하다. 이렇게 데이터베이스의 선택의 폭이 넓어진 만큼 선택의 어려움은 더욱 증가했다고 볼 수 있다. 또한 NoSQL 데이터베이스의 발전은 기존의 관계형 데이터베이스의 기능을 확장하는 데도 기여했다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 보다 정확히 이해하기 위해 관계형 데이터베이스와 비교 분석하고 오픈 소스 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL의 최신 NoSQL 관련 기능에 대해 알아본다. 또한 NoSQL 데이터베이스 벤치마크(YCSB)를 사용해 NoSQL과 PostgreSQL의 성능을 비교하고 앞으로의 발전 방향에 대해서 논한다.
4차 산업혁명 4.0시대가 도래함에 따라 사물인터넷을 통해 생산기기와 생산품 간 상호소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 스마트 팩토리 역할이 부상하고 있다. 독일은 스마트 팩토리 기술과 데이터를 이용해 산업 전반을 업그레이드 시키고 이를 표준화하여 세계의 공장을 만들려고 하고 미국은 ICT 전반의 뛰어난 기술력과 혁신력을 기반으로 빅데이터 분석, 생산성 개선을 통해 새로운 사업 모델과 수익원을 창출하려고 하고 있다. 이외에도 일본과 중국에서도 제조업을 스마트 팩토리를 통해 변화시키고 업그레이드 하려는 노력이 진행 중에 있다. 이에 국내에서도 제조업 3.0을 기반으로 스마트 팩토리의 적극적인 도입을 시도하고 있다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명과 스마트 팩토리의 산업동향을 기술하고 스마트 팩토리의 주요기반 기술과 도입사례를 비교분석한다.
정형, 비정형의 정보자원의 폭발적인 증가에 따른 빅 데이터 시대의 도래와 함께, 도서관에 있어서 정보자원의 효과적인 저장, 관리 및 보존을 위한 새로운 방법을 요구하고 있다. 또한 디지털 환경에서 도서관 간의 협업의 필요성은 지속적으로 높아져 가고 있다. 이와 같이 도서관을 둘러싼 변화와 도전에 대한 효과적인 해결방안으로써 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 도서관에서의 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 기존 도서관 시스템에 대한 현황 및 문제점에 대한 분석을 위하여 문헌조사를 수행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 고려사항, 기대효과, 단계별 전략 및 시나리오를 제안하였다. 그리고 현재 도서관 분야에서 클라우드 컴퓨팅을 도입한 사례에 대한 조사 및 분석을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 모델에 따른 도서관 적용 분야 및 접근 전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 접근방법을 통하여 클라우드 컴퓨팅 도입에 따른 시간과 노력을 절감할 수 있으며 도입효과를 극대화 할 수 있을 것이다.
4차 산업혁명 시대의 컴퓨팅 기술과 네트워킹 기술은 빠른 속도로 지능 정보화 사회로 진화하고 있다. 이중 실감 미디어 분야인 AR, VR 그리고 MR 기술은 많은 융합 기술형태로 응용되고 있고, 특히! 보건 헬스케어 분야의 발전은 활발히 진행되고 있다. 보건 헬스케어 분야는 인구의 노령화, 만성 진활의 증가, 기반 시설의 부족 그리고 전문 인력의 부족으로 많은 문제점이 존재하며, 이를 해결하기 위해 AR, VR, MR과 같은 실감미디어 기술 및 서비스를 채택하고 있다. 이에 본 연구는 인지 재활이 필요한 대상자를 대상으로 컴퓨팅 환경을 통한 인지 평가를 적용하고, 인지판단 기술 시스템 설계를 바탕으로 증강현실을 이용한 인지 판단 플랫폼을 설계 및 개발하고, 향후 AI와 BigData 기반의 지능형 인지재활 통합 서비스 플랫폼 개발의 기초자료로 사용한다.
Next-Generation Sequencing (NGS) is a term that means post-Sanger sequencing methods with high-throughput sequencing technologies. NGS parallelizes the sequencing process, producing thousands or millions of sequences at once. The latest NGS technologies use even single DNA molecule as a template and measures the DNA sequence directly via measuring electronic signals from the extension or degradation of DNA. NGS is making big impacts on biomedical research, molecular diagnosis and personalized medicine. The hospitals are rapidly adopting the use of NGS to help to patients understand treatment with sequencing data. As NGS equipments are getting smaller and affordable, many hospitals are in the process of setting up NGS platforms. In this review, the progress of NGS technology development and action mechanisms of representative NGS equipments of each generation were discussed. The key technological advances in the commercialized platforms were presented. As NGS platforms are a great concern in the healthcare area, the latest trend in the use of NGS and the prospect of NGS in the future in diagnosis and personalized medicine were also discussed.
Purpose - This aim of this study is to examine how conglomerates in Korea have evolved from the perspective of institutional economics. The growth of the economy, dominated by large conglomerates, is projected in light of the dynamic equilibrium between government and capitalists. Research design, data, and methodology - The historical formation of big business groups is examined in chronological order. For the analysis, we divide the assessment into three different eras: Japanese colonial rule, liberation up to the civil war, and the fast growing period since the military coup. Each period is viewed as a dynamic equilibrium that is shaped by economic agents. Results and Conclusion - Despite the rise of modern commerce during the colonial era, contemporary conglomerates came into being with the "enemy property" allotted by the government. Around the civil war, the government coexisted with prototype conglomerates through foreign aid. As the external aid decreased, the system could not be sustained anymore, thus the military coup took place. The reinstated strong bond between government and the conglomerates has shaped the forms of the modern conglomerates thereafter.
바야흐로 디지털 데이터의 빅뱅 시대로 진입하고 있다. 정보통신기술의 급속한 발전으로 인해 인터넷은 사회 전 분야를 변화시키고 있으며, 스마트 단말기, 사물인터넷, 소셜네트워크, 실시간 데이터 수집 장치, 지리정보시스템 등의 등장과 기타 여러 가지 새로운 형태의 데이터 소스가 출현하였다. 이에 따라 데이터 량이 폭발적으로 증가하고 있으며, 한 번에 처리해야 할 디지털 정보량이 수십 테라바이트에서 제타바이트에서 이르는 이른바 빅데이터 시대가 도래한 것이다. 그러나 빅데이터 기술의 빠른 성장에 비해 빅데이터 생태계의 근간이 되는 기술의 보호나 지식재산권의 침해로부터 관련 기술을 보호하기 위한 법적 구제수단은 미비한 형편이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 시대의 지식재산권 침해 유형을 분류하고, 현행법 하에서의 법적 구제수단에 대해 알아본다.
With the advent of the big data era, the memory capacity required for computing systems is rapidly increasing, especially in High Performance Computing systems. However, the number of DRAMs that can be used in a computing node is limited by the structural limitations of the hardware (for example, CPU specifications). Memory expansion technology has attracted attention as a means of overcoming this limitation. This technology expands the memory capacity by leveraging the external memory connected to the host system through hardware interface such as PCIe and CCIX. In this paper, we present an overview and describe the development trends of the memory expansion technology. We also provide detailed descriptions and use cases of the CCIX that provides higher bandwidth and lower latency than cases of the PCIe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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