항공기용 터보팬 엔진에서 압축기 성능이 단 시간에 변화가 클 경우, 이를테면 항공기가 이륙하는 상황에서와 같이 엔진 회전속도(RPM)를 공회전(idle) 상태에서 최대로 증가 시킬 때, 항공기의 엔진 성능이 급격하게 변화하므로 압축기 내에서 서지현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 서지현상 발생 방지를 그 목적으로 하였다. Simulink를 이용하여 특정 상황에서 압축기 내에 일어나는 동적 움직임을 모사하였다. 연료유량을 입력값으로 하고 그에 따른 RPM, 공기유량은 전달함수로 나타냈으며, NPSS를 통해서 획득한 압축기 성능 맵을 통해 서지마진을 출력하였다. 서지마진을 기준 값 10%와의 차이를 PD제어하여 IGV(Inlet Guide Vane)각을 변화시킴으로써 즉, VIGV를 이용하여 압축기 내의 서지라인과 운용점 사이의 마진을 증가시켜 서지현상이 발생하는 것을 방지하였다.
Simoens, Pieter;Ali, Farhan Azmat;Vankeirsbilck, Bert;Deboosere, Lien;Turck, Filip De;Dhoedt, Bart;Demeester, Piet;Torrea-Duran, Rodolfo;Perre, Liesbet Van der;Dejonghe, Antoine
Journal of Communications and Networks
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제14권1호
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pp.75-90
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2012
Thin client computing trades local processing for network bandwidth consumption by offloading application logic to remote servers. User input and display updates are exchanged between client and server through a thin client protocol. On wireless devices, the thin client protocol traffic can lead to a significantly higher power consumption of the radio interface. In this article, a cross-layer framework is presented that transitions the wireless network interface card (WNIC) to the energy-conserving sleep mode when no traffic from the server is expected. The approach is validated for different wireless channel conditions, such as path loss and available bandwidth, as well as for different network roundtrip time values. Using this cross-layer algorithm for sample scenario with a remote text editor, and through experiments based on actual user traces, a reduction of the WNIC energy consumption of up to 36.82% is obtained, without degrading the application's reactivity.
This paper seeks to present a multi-control method that can contribute to effective control of the production line with multiple bottleneck processes. The multi-control method is the production system that complements shortcomings of CONWIP and DBR, and it is designed to determine the raw material input according to the WIP level of two bottleneck processes and WIP level of total process. The effectiveness of the production system developed by applying the multi-control method was verified by the following three procedures. Raw material input conditions of the multi-control method are as follows. First, raw materials are go into the production line when the number of the total process WIP is lower than established number of WIP in total process and first process is idle. Second, raw materials are introduced when the number of WIP of two bottleneck processes is lower than the established number of WIP of each bottleneck process. Third, raw materials are introduced when the first process and in front of bottleneck process are idle even if the number of WIP in the total process is less than established number of WIP of the total process. The production line with two bottleneck processes was selected as the condition for production environment, and the production process modeling of CONWIP, DBR and multi-control production method was defined according to the production condition. And the optimum limited WIP level suitable for each system was obtained by applying a genetic algorithm to determine the total limited number of WIP of CONWIP, the limited number of WIP of DBR bottleneck process, the number of WIP in the total process of multi-control method and the limited number of WIP of bottleneck process. The limited number of WIP of CONWIP, DBR and multi-control method obtained by the genetic algorithm were applied to ARENA modeling, which is simulation software, and a simulation was conducted to derive result values on the basis of three criteria such as production volume, lead time and number of goods in-progress.
철골공사의 데크플레이트 공사는 공사기간이 짧고, 반복적인 작업이 가능하기 때문에, 널리 사용되어져 왔다. 따라서 기존의 데크플레이트와 관련된 연구의 대부분은 데크플레이트의 형태 및 시공성 등에 대한 연구에 초점을 맞추어 진행되어 왔다. 이 연구에서는 실제 사례분석 및 전문가 면담을 통하여, 데크플레이트의 작업 프로세스 및 작업시간 등의 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 CYCLONE 기법을 이용하여 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 철골조 데크플레이트공사 프로세스의 생산성을 분석하고, 투입되는 자원의 유휴시간 등을 분석하였다. 한편, 민감도 분석을 통하여, 투입된 자원의 변화에 따른 생산성 및 작업기간의 변화를 분석할 수 있었으며, 이를 기반으로 철골조 데크플레이트공사의 생산성을 향상 시킬수 있는 방안을 제시하였다. 연구에서 개발된 모델을 사용하면, 프로젝트 매니져가 프로젝트의 초기단계에서 해당 건설현장의 데크플레이트 공사에 대한 생산성 및 작업시간을 예측할 수 있으며, 나아가 적절한 자원투입계획을 작성할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 하나 이상의 다양한 길이의 패킷을 동시에 복호할 수 있는 고 처리율 병렬 터보 복호기의 설계를 보인다. 터보 복호기의 병렬 구조는 반복 복호로 인한 긴 디코딩 시간을 절감시키며, 입/출력의 이중 버퍼 구조 설계는 패킷들의 연속적인 복호를 가능하게 함으로써 복호기의 처리율을 향상시킨다. 병렬 터보 복호기는 가장 긴 길이의 패킷을 복호할 수 있도록 설계되기 때문에, 이보다 짧은 길이의 패킷의 복호 시에는 사용하지 않는 PE(Processing Element)가 존재한다. 본 논문의 아이디어는 이 유휴 PE들을 연속적으로 이어지는 다음 패킷의 복호에 즉시 이용함으로써, 복호기 내의 PE 사용 효율을 높이고 처리율을 향상시키는 데 있다. 이를 위하여 여러 패킷의 복호를 동시에 가능하게 하는 제어가 필요하며, 본 논문에서는 이러한 제어 방법을 기술한다. 제안한 방법을 적용하여, 32개의 PE를 사용하면서 최대 6144비트 길이의 패킷을 복호 할 수 있는 병렬 터보 복호기를 구현하였으며, 기존 터보 복호기와 비교하여 약 16% 의 면적 증가가 있었으나, 짧은 패킷의 경우 기존 복호기에 비해 최대 28배의 높은 처리율 향상 효과를 보였다.
본 연구에서는 국내 해운회사의 안전관리를 위한 여러 가지 투입요소와 산출요소들에 대한 자료를 설문조사하고, 각 해운회사간의 안전관리체제 이행에 따른 효율성을 DEA 분석법을 사용하여 분석하였다. 1998년$\sim$2004년까지 각 해운회사의 안전관리체체의 운영효율성을 DEA 모형으로 분석한 결과, 효율성 평균지수가 매년 감소하는 추세를 나타내었다. 효율성 평균지수가 매년 낮아지는 경향을 보이는 이유는 해양사고 건수, PSC지적 건수, 선박보험료, P&I 보험료는 매 년 감소하는 것에 비해 선박수리비, 선용품비와 선박 불가동일수는 매년 감소하지 않고 오히려 증가하는 경향을 보이고 있는 것이 주요한 원인으로 분석되었다.
사람의 손가락은 도구를 다루는 세밀한 동작을 하기 위해 필수적인 부위이며, 캐릭터 애니메이션에 있어 자연스러운 손가락 움직임 표현은 중요한 이슈 중 하나이다. 그 중에서도 키보드 타이핑 모션은 다양한 관절을 자연스럽게 사용하는 고난도 동작이며, 기존 애니메이션 파이프라인을 활용해서는 만들기 쉽지 않다. 본 논문에서는 물리 시뮬레이션을 이용하여 사실적인 키보드 타이핑 모션을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 물리 기반 시뮬레이션에서 타이핑 모션을 잘 수행하기 위해서는 손과 키보드 모델이 허용된 범위를 벗어나지 않아야 하며, 사용자의 입력에 맞는 키만 정확히 타건해야 한다. 또한 실제 키보드 타건을 관찰한 결과 항상 손의 위치 및 자세는 키보드 위의 특정 기본 자세를 유지하려고 하며, 타건하는 손가락 이외의 움직임을 최소화하려는 경향을 확인할 수 있었고 이를 반영하고자 하였다. 이러한 다양한 제약 조건을 하나의 해결기에서 다루어 실시간으로 자연스러운 키보드 타이핑 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있고, 이러한 결과는 애니메이션 및 가상 현실 기반 인터랙션 컨텐츠 등에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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