In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.
LEA(Lightweight Encryption Algorithm)는 2013년 국가보안연구소(NSRI)에서 빅데이터 처리, 클라우드 서비스 및 모바일 환경에 적합하도록 개발되었다. LEA는 128비트 메시지 블록 크기와 128비트, 192비트 및 256비트 키(Key)에 대한 암호화 방식을 규정하고 있다. 본 논문에서는 128비트 메시지를 암호화하고 복호화할 수 있는 LEA 블록 암호 알고리즘을 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였다. 설계된 LEA 암.복호화 IP는 Xilinx Vertex5 디바이에서 약 164MHz에서 동작하였다. 128비트 키 모드에서 최대 처리율은 874Mbps이며, 192비트 키 모드에서는 749Mbps 그리고 256비트 키 모드에서는 656Mbps이다. 본 논문에서 설계된 암호 프로세서 IP는 스마트 카드, 인터넷 뱅킹, 전자상거래 및 IoT (Internet of Things) 등과 같은 모바일 분야의 보안 모듈로 응용이 가능할 것으로 사료된다.
클라우드 서비스가 점차 증가함에 따라 사용자가 클라우드에 데이터 및 파일을 저장하는 일이 빈번해졌다. 하지만 클라우드 환경에 특성상 사용자에 데이터는 통합되어 저장 관리되는데 이때 여러 가지의 정보 유출에 대비한 보안적인 측면의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터가 유출 되더라도 암호화를 통해서 유출 시에도 원본 데이터를 확인할 수 없도록 하는 암호화 모듈을 개발하였고 블록암호 알고리즘인 AES, ARIA, SEED, HIGHT, LEA를 통하여 각각의 알고리즘 안정성 및 성능을 분석 하여 클라우드 환경에서 가장 적합한 알고리즘을 확인하였다.
On a global level, the energy problem is a very important policy topic, particularly at a time when the nation relies on imports for more than 95% of its energy demand. The starting point of an energy policy should be in line with the international community's concern and cooperation regarding climate warming, and the logic of the new policy on renewable energy expansion in Korea, the pre-developed energy sector, and policy of deserting coal all support this aspect. In particular, to accommodate the rapid urbanization of mankind, the key words of the 4th Industrial Revolution are linking energy to IoT, artificial intelligence, block chain, cloud, and big data.
C-RAN (Cloud Radio Access Network) structure is the most popular approach for 5G stander, it employs CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) to enhance frequency utilization and increase throughput for cell-edge users. C-RAN mainly includes two parts: baseband units (BBU) and remote radio heads (RRH). In this paper we propose a new resource block allocation (spectrum allocation) scheme by the permutation and combination of BBUs, and we also use the CoMP (Coordinated Multiple Points Transmission/Reception) technique according to the different environment to improve the spectrum utilization and reduce resource waste in different environment. The simulation results expound that the scheme significantly enhances throughput and improves the spectrum utilization.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
Interference and collisions often occur in the loading process at shipyards. Existing simulation methods focus primarily on resource processes and schedules, and there is a lack of real-time reflection in the complex and highly variable loading process. This study aims to develop a spatial environment incorporating real-time product data, such as hulls, and confirms its effectiveness by simulating various construction scenarios. As a method, a near real-time spatial environment based on broadband laser scanning was established, with the situation of loading heavy cargo assumed when converting an existing ship into an LNG dual-fuel propulsion ship. A case study simulation of near-real-time cargo loading processes was then conducted using Unity 3D to confirm the interference and collision risks within the spatial environment. The results indicated that interference occurred in structures previously not identified in the design data, and a collision occurred during the loading object erection phase. The simulation confirmed that the identification of interference and collision risks during the erection phase highlights the need for a relocation or removal process of potential hazards before erection takes place. An improved erection simulation that integrates near real-time data could effectively prevent interference and collision risks.
본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등의 분야에서 고속 저장 장치에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 성능이 우수한 고속 저장 장치가 개발되고 있지만 현재 리눅스 운영체제의 입출력 스택은 하드 디스크 드라이브를 고려해서 설계되었기 때문에 고속 저장 장치를 충분히 활용하고 있지 못하다. 이 논문에서는 고속 저장 장치의 입출력 대역폭과 입출력 지연시간을 최대로 활용할 수 있는 최적화된 입출력 스택을 제안한다. 이를 위해 기존 리눅스의 블록 입출력 계층을 새로운 인터페이스를 가지는 입출력 계층으로 대체하고 최적화한다. 제안된 입출력 계층은 기존의 하드 디스크 드라이브를 고려한 블록 계층을 우회하고 디바이스 드라이버를 최적화하여 고속 저장 장치의 성능을 최대한 이용할 수 있게 해준다. 또한, 리눅스의 ext2/ext4 파일 시스템을 제안된 입출력 계층 위에서 동작할 수 있도록 최적화하였고, 벤치마크 실험 결과를 통해서 제안하는 입출력 스택은 기존 리눅스 입출력 스택과 비교하여 1.7배 정도의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 저온유동성 성능검사 시스템 구현을 통해 디젤 차량용 통합형 연료히터의 성능을 평가한다. 저온 유동성 시험장치에서 $+20{\sim}-30^{\circ}C$ 온도범위에 따라 분리형과 통합형 연료히터 성능을 비교하고, 필터 전후에 따라 유압과 시동시간, 히터의 소모전력을 측정한다. 이때 다양한 종류의 필터면적을 사용함으로써 통합형 연료히터와 분리형을 비교한 결과 시동 시간이 23% 향상되었고, 저온시동성능은 19% 정도 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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