본 연구는 시간차 탄성파 탐사에 대한 천부지하구조의 영향을 분석하기 위해 반복적인 수치모형실험을 이용하였다. 수치 실험의 목적은 Otway 분지에 있는 Naylor 지역에서 $CO_2$ 격리를 목적으로 수행 된 현장 실험에서 관찰된 주요한 산란파들을 재생성하는 것이다. 특히, 수포화도를 변화시켜 가면서 상부토양과 심부의 주름진 점토/석회암 경계면의 탄성 성질들의 변화를 관찰하였다. 이러한 실험을 통해서 건기 빛 우기 계절에 행해진 측정치를 모사하였고, 계절의 변화가 탄성파 측정에 미치는 영향을 비반복성 관점에서 평가하였다. 이 영향들에 대한 정량화와 각각의 기여도를 측정하기 위해서 탄성파 파동방정식을 이용한 수치모델링이 수행되었다. 수치모델링 결과는 천부의 점토/석회암의 주름진 경계면에서의 상대적으로 간단한 분산 효과등이 시간차 탐사에 대한 상당한 영향을 미침을 보여주었다. 또한, 상부 토양에서의 포화도의 변화는 심지어 심부의 주름진 경계면보다도 더 탄성파 신호에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있다. 현장에서 측정된 반복된 (시간차) 2차원 탄성파탐사 자료들 사이의 정규화원 RMS(Root-mean-square) 차이와 수치적으로 계산된 차이와의 전체적인 일치는 더 많은 연구가 필요함을 알 수 있다. 향후 진행될 연구는 micro VSP 배영과 매우 조밀한 굴절법 탐사를 이용해서 풍화 지역의 탄성 성질을 현장에서 측정하는 것이다. 본 연구의 결과는 중풍이냐 호주와 같이 카르스트 지형으로 생산에 어려움이 따르는 지역의 석유 생산 영상화와 같은 $CO_2$ 지중격리와 상관이 없는 분야에도 효과가 있을 것이다.
의료기관은 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅 데이터화 및 사물 인터넷 의 등장으로 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리해야하는 과제에 직면해 있다. 이러한 의료계의 빅 데이터 패러다임은 단순히 크기가 큰 자료나 그것을 처리하고 분석하는 도구와 과정만을 의미하는 것이 아니라 인간이 생활하고 사고하고 연구하는 방식의 전산적인 전환을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 의료분야 데이터가 공개됨에 따라 의료 데이터의 활용 요구가 증가하고 있으므로 합리적이고 효율적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 연구를 진행하였다. 실험 결과 기존 공공 기관에서 제공하는 단순 질병 조회나 단일 질환에 대한 증상 조회와는 달리 증상이나 원인으로 검색해도 관련 질병들이 검색되며 병명이 재지정 되었거나 유사한 증상을 가지는 질병들도 검색이 되었다.
The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
2022년 대한민국의 부동산 시장이 하락되는 모습을 볼 수 있다. 이에 따른 원인에는 코로나19와 러시아의 우크라이나 침공이 가장 큰 원인으로 꼽히고 있다. 이 둘의 문제로 경기 침체에 불을 지핌으로써 물가가 떨어지면서 그이후로 환율과 금리 등이 높아지는 문제가 발생하였다. 기존에 활발했던 부동산 시장이 앞서 말한 문제들 때문에 실거래수가 줄어들어 높은 이자로 인해서 부동산 시장이 하락하는 모습을 볼 수 있다. 공공데이터 포털, KOSIS와 서울특별시에서 제공하는 데이터를 Logstash로 수집해서 Elasticsearch로 전달해 Kibana에서 제공하는 대시보드 기능을 이용해 인플레이션, 환율, 대출금리를 시각화로 나타내 원인들을 분석하고 결과를 도출했다. 그리고 서울특별시에서 가장 실거래수가 많은 노원구, 가장 적은 종로구의 특정 아파트 3개를 골라 매 월마다 변하는 실거래가를 Data Table로 나타냈다.
최근 모바일 기기에 적용되는 반도체 패키지는 초소형, 초박형 및 다기능을 요구하고 있기 때문에 다양한 실리콘 칩들이 다층으로 수직 적층된 패키지의 개발이 필요하다. 패키지 및 실리콘 칩의 두께가 계속 얇아지면서 휨 현상, 크랙 및 여러 다른 형태의 파괴가 발생될 가능성이 많다. 이러한 문제는 패키지 재료들의 열팽창계수의 차 및 패키지의 구조적인 설계로 인하여 발생된다. 본 연구에서는 4층으로 적층된 FBGA 패키지의 휨 현상 및 응력을 수치해석을 통하여 상온과 리플로우 온도 조건에서 각각 분석하였다. 상온에서 가장 적은 휨을 보여준 경우가 리플로우 공정 조건에서는 오히려 가장 큰 휨을 보여 주고 있다. 본 연구의 물성 조건에서 패키지의 휨에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 EMC의 열팽창계수, EMC의 탄성계수, 다이의 두께, PCB의 열팽창계수 순이었다. 휨을 최소화하기 위하여 패키지 재료들의 물성들을 RMS 기법으로 최적화한 결과 패키지의 휨을 약 $28{\mu}m$ 감소시킬 수 있었다. 다이의 두께가 얇아지게 되면 다이의 최대 응력은 증가한다. 특히 최상부에 위치한 다이의 끝 부분에서 응력이 급격히 증가하기 시작한다. 이러한 응력의 급격한 변화 및 응력 집중은 실리콘 다이의 파괴를 유발시킬 가능성이 많다. 따라서 다이의 두께가 얇아질수록 적절한 재료의 선택 및 구조 설계가 중요함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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