The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.
본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 고려되어야 하는 것은 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성(Cooperative Caching), Hot Spot에 대한 처리 등이다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 확장성과 단순한 구조를 가지는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 캐시간 협동성이 없다는 단점을 가진다. 이의 개선된 구조로 해쉬를 이용하여 사용자의 요청을 처리하는(캐시간 협동성을 가지는) 구조를 생각해 볼 수 있으나 이 역시 Hot Spot(과부하) 을 처리할 수 없다는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성, Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있는 공유 캐시 디렉토리 기반의 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 제안한다. 제안된 방법은 하나의 캐시 디렉토리를 공유하는 방법으로 기존 구조의 장점과 캐시간 협동성 및 Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있다는 장점을 가진다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 Hot Spot(과부하) 상황에서 제안된 방법이 높은 성능 향상을 가짐을 확인하였다.
월드 와이드 웹에서 사용자의 요청에 대한 웹 서버의 신속하고 정확한 서비스는 매우 중요하다. 그러나 최근에 는 인터넷 사용자의 급속한 증가로 인하여 신속한 서비스가 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 웹 캐싱이 사용되고 있다. 분산 웹 캐싱의 성능은 히트 율에 의해서 결정되며 히트 율은 메모리 사이즈, 서버의 처리속도, 로드밸런싱 등의 영향을 받는다. 기존의 로드밸런싱은 주로 현재의 시스템 상태를 기준으로 실시하고 있으나, 미래에 발생할 서비스를 예측하는 방법을 이용하여 로드밸런싱을 실시함으로써 히트 율의 향상이 가능하다. 본 연i레서는 웹 서버 또는 프록시에 요청하는 가장 빈번한 hot spot을 예측하구 예측된 hot spot을 공유하고 있는 프록시에 미리 패치함으로써 프록시의 활용을 개선하는 Hot Spot Prediction Method (HSPM)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 기존의 consistent hashing보다 로드밸런싱, 히트 율 측면에서 우수함을 확인하였다.
웹 페이지를 캐싱하는 것은 웹 하부 구조 상에서 중요한 역할을 한다. 캐싱 서비스의 효과는 제안된 대역폭을 가지는 무선 하부 구조 상에서 더욱 중요하게 여겨진다. 큰 규모의 하부 구조에서는 캐싱에서 발생할 수 있는 확장성과 요청 집중 현상(Hot-Spot) 문제를 해결하기 위해 서버들을 클러스터로 구성한다. 이에 본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 캐시 이용률 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 클라이언트의 요청을 캐시 서버 클러스터로 균일하게 분포시키고 요청 몰림 현상을 해결하기 위해 캐시 이용률을 이용하였다. 제안된 방법은 리눅스 클러스터 상에서 구현하였고, 실제로 사용되는 다양한 웹 traces들을 이용하여 실험을 수행하였다. 16대의 캐시 서버에서 수행된 실험결과는 제안된 해싱 기법이 요청 집중 현상을 해결하면서, 기존에 많이 사용되는 방법들에 비해 45%에서 114%까지 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 주기적 모니터링 센서 네트워크의 핫 스팟 문제를 해결하기 위한 호핑 라우팅 기법을 제안한다. 제안한 호핑 라우팅 기법은 네트워크의 모든 노드들의 에너지 소비 형태가 예측 가능한 부하 균등 경로를 구성한다. 부하 균등 라우팅 경로는 동일한 영역내 노드들의 부하 균형을 이루는 수평 호핑 전송 기법과 서로 다른 영역에 있는 노드 사이에 부하 균형을 이루는 수직 호핑 전송 기법으로 구할 수 있다. 수직 호핑 전송에 필요한 직접 전송횟수는 센서 노드의 에너지 소비 모델을 통해서 부하 균형을 이룰 수 있는 값을 도출하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 호핑 라우팅 기법이 핫 스팟 문제를 효과적으로 해결함을 보였으며 기존 라우팅 기법 중에서 멀티 홉 전송 방식과 직접 전송 방식 그리고 클러스터링 기법과 비교 평가를 통해서 호핑 라우팅 기법의 효율성을 제시하였다.
The cutout hole locating at the place of rib-to-diaphragm welded connection is adopted to minimize the restraint, which is caused by the floor-beam web to rib rotation at the support due to the unsymmetrical loads in orthotropic deck. In practice, an inevitable problem is that there is a large number of welding joint's cracks formed at the edge of cutout hole. In this study, a comparative experiment is carried out with two types of cutout hole, the circular arc transition and the vertical transition. The fatigue life estimation of specimens is investigated with the application of the structural hot spot stress approach by finite element analyses. The results are compared with the ones of the fatigue tests which are carried out on these full-scale specimens. Factors affecting the stress range are also studied.
Severe muddy water problem has been the hot issue in Korea. Because of increased nonpoint source pollutions at Kangwon province, best soil erosion management system is required to reduce inflow of nonpoint source pollutions into the waterbodies. The USLE-based SATEEC system have been developed and enhanced for soil erosion and sediment yield estimation. However, the SATEEC cannot estimate soil depositions depending on topography in the watershed, while the USPED estimates soil erosion and deposition using sediment transport capacity of the surface runoff. In this study, the SATEEC and USPED were used to determine soil erosion hot spot subbasins. For this, 54 subbasins were delineated. In general, soil erosion hot spot subbasins were identified similarly with SATEEC and USPED. However, depending on erosion and deposition patterns in each subbasin. USPED estimated soil erosion hot spot subbasins didn't match those estimated with SATEEC. For some subbasins, much deposition was expected than erosion. This indicates that SATEEC estimated soil erosion values may be overestimated for these subbasins. Thus, care should be taken when understanding soil erosion status in the watershed based on USLE-based SATEEC results. In addition, the USPED results could be used to identify the site-specific soil erosion best management practices. If the USPED and USLE-based SATEEC are combined, it would help determining soil erosion hot spot subwatersheds in economic and environmental perspectives.
불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.
무선 센서 네트워크의 클러스터링 시스템에서 클러스터 헤드가 기지국으로부터 멀리 떨어져있어 다중홉으로 통신하는 경우, 센싱된 데이터는 중간 클러스터 헤드를 통해 기지국으로 전송한다. 기지국에 가까이 있는 헤드 노드가 먼 노드보다 더 많은 패킷을 중계할 필요가 있기 때문에 핫 스팟 문제가 생긴다. 이런 문제로 기지국 가까이에 있는 클러스터 헤드는 에너지가 쉽게 고갈되고 이로 인해 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서 클러스터 헤드 및 그룹 헤드의 선정은 궤적 클러스터링 기법 및 적합도 함수를 이용함으로써 에너지 효율을 높인다. 또한 핫 스팟 문제는 여러 계층을 클러스터 그룹으로 지정하고 그에 대한 적합도 함수를 이용하여 에너지 소모의 균형을 맞춤으로써 해결한다. 실험을 통해 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
무전극 램프의 광학적 특성 분석을 위한 연구에서는 램프 표면의 온도를 모두 동일하게 취급해 왔었다. 그러나 이러한 방법에 의해 광학적 특성을 해석하는 것은 정확도를 고려할 때 충분하지 않은 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하고자 벌브 내부를 열점과 냉점의 두 부분으로 나누어 서로 다른 온도에 의한 수은의 밀도차이를 분석하였다. 여기서는 온도와 밀도의 분포가 선형적임을 가정하였다. 열점과 냉점의 밀도의 재분배를 통한 광 특성의 영향을 분석하였다. 또한, 재분배된 방전기체 간의 밀도의 비가 광 특성의 포화에 지대한 영향을 미치고 있음도 확인하였다. 따라서 가정을 통한 설계 방법이 실제의 설계에서 매우 유용함을 입증하였으며, 또한 광 특성이 안정되는 시간을 단축하는 방법에 대한 성과도 확보하였다. 이러한 결과를 토대로 원통형 무전극 방전램프의 효율적인 설계의 한 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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