In this paper time series wave data, which were measured at the Draupner platform in the North Sea on 1995, are used to investigate statistical characteristics of nonlinear wave. Various statistical properties based on time and frequency domain are examined. The Gram-Chalier distribution fits the probability of wave elevation better than the Gaussian distribution. The skewness of wave profile is 0.393 and the kurtosis is 4.037 when the freak wave is occurred. The nonlinearity of D1520 data is higher than two adjacent wave data. AI index of the New Year Wave is 2.11 and the wave height is 25.6m. The zero crossing wave period of the New Year Wave is 12.5s which is compared to the average zero up-crossing period 11.3s. The significant steepness of wave data is 0.077 when the freak wave was occurred. H1/3/${\eta}_s$ does not increases as the kurtosis increases and the values is close to 4. The New Year Wave belongs to highly nonlinear wave data packet but the AI index is within linear focusing range.
We are developing a CCD camera named CQUEAN (Camera for Quasars in Early Universe) to search for quasars at z > 7. CQUEAN has a 1024*1024 deep depletion CCD chip and will be attached to 2.1m Otto-Struve Telescope at McDonald Observatory, USA. Although commercial software for the CCD camera is provided by the vendor, we are going to develop our own software to control the other instruments as well, to carry out efficient observation. There are four major parts in our software: Instrument control part controls the camera and filter wheel to obtain imaging data. Quick look window is to display acquired imaging data for quick inspection. Telescope control part interfaces with Telescope Control System (TCS) to move the telescope and to get time or coordinate information. Finally, Observation scripting facility part carries out a series of short exposures in a batch. The whole software will be written in python on linux platform, using the instrument control software libraries provided by the vendors.
본 연구는 유저 크리에이티브 지식 매체를 생성함에 있어 기존 일방적 전달 방식에서 탈피하여 자신이 가지고 있는 정보를 다수의 사람과 공유 할 수 있는 3세대 다방향(Mash-Up) 교육에 관한 연구하여 SNS와 클라우드 요소를 통해 공유할 수 있는 플랫폼을 개발하는 방안을 제안하고 있다. 본 연구는 1)LIVE_BOARD 2)TIMELINE 3)NEWS FEED 4)PLANNER로 나뉜다. Live_Board의 실시간 스트리밍을 활용하여 영상 이미지기반 의사소통을 지원하고, SNS적 요소인 TimeLine, News Feed를 통해 다른 사용자들과 정보 공유를 할 수 있고, Planner를 통해 개인 스케줄 관리를 할 수 있는 플랫폼이다.
Objectives : This study was performed to examine the effect of Sinchim on enhancing of memory in rat with water maze. Methods : Experimental animals(white rat) were classfied into normal, control, and aroma sample group. Then, they were injected .{\beta}-amyloid into control and aroma sample group rat's brain about $5{\mu}l$ to injure its brain. After rat smelt Sinchim about 12days, I did water maze test and anatomized its hippocampus. Sections were cut coronally at 30 ${\mu}m$.(XI00) Results: 1. In acquisition test of water maze learning, .{\beta}-amyloid injured group took more time than normal group to reach the escape platform noticeably and through the session of trial, Sinchim aroma sample group shortened time than .l3-amyloid injured group after 6 days. 2. In the acetyltransferase(AchE) immunostained method, it was shown that Sinchim aroma sample recovered tbe syntbesis of ChAT(Choloneacetyltransferase). Conclusion: Smelling Sinchim would be useful for enhancing of memory.
최근 ICT/loT 기술들이 다양한 산업분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 노동 집약적인 농업 분야에도 다양한 형태로 적용되고 있지만, 대내외적으로 복잡하게 얽혀 있는 농업/농촌의 활성화를 위해서는 다른 방안 제시가 필요하다, 본 논문에서는 1차 산업을 중심으로 2차, 3차 산업과 연계 또는 융복합하여 영세 규묘의 지역 농가들 및 업체들의 클러스터화를 통해 새로운 고부가가치를 창출 시킬 수 있는 6차 산업화를 지원할 수 있는 통합 지원 플랫폼을 제안하였다. 제안된 통합 지원 플랫폼은 육묘의 품질 관리 단계에서 최종 소비자에 이르는 전 과정을 지원하는 통합 지원할 수 있는 서비스 플랫폼이다. 육묘, 생산, 가공, 유통/수출, 체험/관광, 판매, 소비에 이르는 전체 시스템을 단계적으로 연결하고, 통합 운영/관리될 수 있도록 함으로써, 농식품에 대한 신뢰도 및 지역 농가 및 지역 농촌의 경제활성화에 도움을 줄 수 있도록 하였다.
Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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제4권3호
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pp.297-316
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
이동통신은 사용자가 단말기를 통해 음성이나 영상, 데이터 등을 장소에 구애받지 않고 통신할 수 있도록 이동성을 제공하는 통신 서비스로 이동이 자유롭지 못한 유선통신과 달리 언제 어디서나 서비스를 받을 수 있어 사용자가 지속적으로 증가하고 있다. 국내의 경우 단순 음성통화 서비스만 가능한 1세대 이동통신 서비스가 1984년에 시작되었으며 2세대, 3세대를 거쳐 현재 데이터 통신 기능이 강화된 3.5세대 통신이 사용되고 있다. 통신의 발달과 함께 모바일 디바이스 역시 점차 발전되어 스마트폰이 등장하게 되었다. 여러 가지 기능을 제공하는 스마트폰의 장점으로 인해서 스마트폰 사용자 수가 급격히 증가하고 있으며, 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 하지만, 스마트 폰은 일반 모바일 디바이스와 다르게 개인 정보 및 주요 정보가 디바이스에 저장되는 경우가 많아 이를 분실할 경우 심각한 개인정보 유출 사고로 확대될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이를 해결할 수 있는 보안 기술의 필요성이 높아지고 있으며 이러한 모바일 환경에서 안전성 제공 방안의 하나로 신뢰 컴퓨팅 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 신뢰 컴퓨팅 기술을 제공하는 MTM을 이용하여 모바일 디바이스의 주요 정보 노출을 방지하며, 비밀번호 손상 시 가용성을 제공하기 위한 사용자 인증 기술을 제안한다.
Web 2.0 시대를 대표하는 핵심적인 컨텐츠는 단연 UCC이다. 사용자가 직접 만드는 컨텐츠를 의미하는 UCC는 유투브, 아프리카TV 등을 통하여 많은 수익을 거두며 관련 업계의 주목을 받고 있으나 복제와 수정, 전송이 쉬운 인터넷 환경에서 많은 저작권 문제를 내포하고 있다. 최근에는 웹을 중심으로 CCL을 통해 자신의 저작물에 대한 허용조건을 명시하여 다른 사용자에게 명시된 조건하에서 자유롭게 저작물을 이용할 수 있게 하는 방법이 널리 이용되고 있다. 그러나 CCL로 허용된 컨텐츠를 이용함에 있어서 CCL의 누락 및 위변조를 통해 저작물을 불법으로 이용하는 행위가 증가하고 있어 CCL 활성화의 장애물이 되고 있다. 또한 다양한 응용프로그램에 CCL을 적용하고 검증하기 위한 SW 플랫폼이 부재한 상태이다. 이에 본 논문에서는 효과적으로 컨텐츠에 CCL을 적용하고 CCL로 사용허가된 컨텐츠를 검증 할 수 있는 SW 플랫폼을 제안한다.
본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km2 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
깃허브는 개발자의 명함이라는 말이 있듯, 많은 수의 개발자들이 깃허브를 활용해 자신의 개발 이력과 프로젝트들을 관리한다. 이를 위해 기존의 깃허브 정보 요약 서비스들이 제공되어졌으나, 정보 공유의 불편함과 많은 정보를 담지 못한다는 불편함이 존재했다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해소하기 위해 서버 기반의 깃허브 웹 명함 제작 및 멀티플랫폼에서의 서비스를 기반으로 한 효율적인 개발자 명함 생태계 구축을 제안한다. 본 서비스에서는 Next.js 기술을 활용한 한 명함 제작 및 웹, 앱 클라이언트를 통한 명함 관리 기능을 제공한다. Github oauth를 통해 인증된 정보를 바탕으로 Next.js를 활용해 사용자에 대한 정보를 정해진 형식으로 요약한 명함을 제작한다. 제작된 명함은 웹 / 앱 플랫폼을 기반으로 관리되며, 추가적으로 명함의 공유 및 저장 기능을 수행한다. 이를 통해, 명함 공유를 바탕으로 한 개발자 네트워크 형성을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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