The trend keywords in ICT sector will be Big Data, Internet of Things, and Cloud Computing. The rear end to support those techniques requires a large-capacity storage technology of low-cost. Therefore, we proposed the prototype of low-cost and mass distributed storage system based on PC using open-source Ceph FS for SMB.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
대규모의 암반 공동을 이용하는 대표적 시설이 지하유류비축시설과 방사성폐기물처분시설은, 공히 암반이 갖는 천연적인 방벽기능과 안정성 확보를 위한 보장 조치로서 인공방벽시설을 설치한다느 공통점이 있다. 지하유류비축시설의 설계,건설 및 운영의 각 단계에서 모암에 분포한는 지질구조와 그들의 수리학적 특성이 시설이 안전성 및 성능에 가장 중요한 역할을 한다. 시설 설치가 가능한 규모의 암반 block 내에 분포된 단열체제는 고유의 기하학적 특성과 수리적 특성이 혼재되어 복합적인 수리체계를 형성하고 있기 때문에 이에 대한 정확하고 정량적인 조사.평가가 지하비축시설의 수리적 안정성을 좌우하게 된다. 본 논문은 지하유류비축시설의 성능평가에서 요구되는 자연방벽의 수밀성 기능을 평가하기 위하여 지하문체계의 해석과정에서 고려되어야 할 문제점들을 우선 검토하고, 시설의 안전한 운영을 위하여 다루어져야 할 수리 안정성관련 파라메테에 대한 조사 및 평가방법을 다룬다.
저장 곡류 해충으로 알려져 있는 긴털가루진드기(rophnwpkescentios)가 우리 나라 가옥 내 집먼지 서식 진드기류 중 제 3의 우점종으로 밝혀짐에 따라 알레르기성 질환을 야기하는 원인 항원으로 작용할 가능성이 높아져 연구의 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 진단, 치료 및 면역학 적 연구에 필요한 다량의 항원을 공급하기 위하여 대량 사육방법의 개발을 시도하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 긴털가루진드기를 대량 사육하는데 가장 적합한 사육배지로는 실험동물사료 분말 로 사육 10주 후 1,251.5배의 개체 증가를 보였고 효소분말과 실험동물 사료분말의 혼합배지 (1 : 1)에서도 사육 10주 후 1.203.1배의 개체 증가를 보여 거의 같은 성적을 보였다. 사육조건으 로 가장 적합한 온도와 상대습도는 $25^{\circ}C$. 64% RH로서 9주 후 960배로 가장 높은 증식결과를 보였고, $^25{\circ}C$와 75% RH에서도 935.4배의 개체 증가로 거의 동일한 결과를 나타냈다 사육용기 표면적을 $79{\;}cm^2,{\;}154{\;}cm^2{\;}및{\;}227{\;}cm^2$로 사육 비교한 결과 각각 860.8배. 924.6배 및 1,250.8 배의 개체 증가를 보여 현저한 차이는 보이지 않았다.
가변성 분할 라이닝 기밀시스템을 채용한 CAES-G/T 발전용 복공식 압축공기 지하저장 터널기술을 소개 하였다. 본 기밀시스템의 특징은 라이닝 세그먼트의 변위를 허용함으로써 고압 압축공기에 의한 내압을 암반이 최대한 부담토록 하고 특수고무시트 부착을 통해 저장터널의 기밀성을 향상시킨 것으로 요약할 수 있다. 이러한 기밀시스템을 채용한 가변성 터널기술은 압축공기 지하저장 시설의 천심도, 도심지 근교 및 도서지방에서의 시공을 가능케 하여 소규모의 분산형 CAES-G/T 발전이 가능할 뿐만 아니라 다양한 에너지(천연가스, LPG, DME) 지하저장시설로서의 활용이 기대된다.
Climate Change affects the hydrological cycle in agricultural watersheds through rising air temperature and changing rainfall patterns. Agricultural watersheds in Korea are characterized by extensive paddy fields and intensive water use, a resource that is under stress from the changing climate. This study analyzed the effects of climate change on river flows for Geum Cheon and Eun-San Choen watershed using STREAM, a semi-distributed watershed model. In order to evaluate the performance and improve the reliability of the model, calibration and validation of the model was done for one flow observation point and three reservoir water storage ratio points. Climate change scenarios were based on RCP data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and bias corrections were done using the Quantile Mapping method to minimize the uncertainties in the results produced by the climate model to the local scale. Because of water mass-balance, evapotranspiration tended to increase steadily with an increase in air temperature, while the increase in RCP 8.5 scenario resulted in higher RCP 4.5 scenario. The increase in evapotranspiration led to a decrease in the river flow, particularly the decrease in the surface runoff. In the paddy agricultural watershed, irrigation water demand is expected to increase despite an increase in rainfall owing to the high evapotranspiration rates occasioned by climate change.
최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.
Seo, Mansu;Park, Hana;Yoo, DonGyu;Jung, Youngsuk;Jeong, Sangkwon
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제16권2호
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pp.64-69
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2014
Measuring an exact amount of remaining cryogenic liquid propellant under microgravity condition is one of the important issues of rocket vehicle. A Pressure-Volume-Temperature (PVT) gauging method is attractive due to its minimal additional hardware and simple gauging process. In this paper, PVT gauging method using liquid nitrogen is investigated under microgravity condition with parabolic flight. A 9.2 litre metal cryogenic liquid storage tank containing approximately 30% of liquid nitrogen is pressurized by ambient temperature helium gas. During microgravity condition, the inside of the liquid tank becomes near-isothermal condition within 1 K difference indicated by 6 silicon diode sensors vertically distributed in the middle of the liquid tank. Helium injection with higher mass flow rate after 10 seconds of the waiting time results in successful measurements of helium partial pressure in the tank. Average liquid volume measurement error is within 11% of the whole liquid tank volume and standard deviation of errors is 11.9. As a result, the applicability of PVT gauging method to liquid propellant stored in space is proven with good measurement accuracy.
RAID는 고 병렬성과 고 가용성을 목표로 하는 대용량 저장 매체를 구축하는 방법이다. 패리티 디클러스터링을 이용한 RAID는 특히 고장이 발생한 경우에도 성능의 저하를 최소화하여 고 결함 허용도 및 가용성을 높일 수 있는 저장 장치를 구축할 수 있는 기법으로 널리 연구되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 패리티 디클러스터링을 사용한 RAID에 스페어 유닛을 분산시킨 새로운 구성을 제안하고, 특히 이러한 분산 스페어링이 고장이 없는 정상 상태에서도 성능 개선에 유용함을 보인다. 본 논문에서 제안된 방법의 유효성은 시뮬레이션 방식으로 입증하였으며, 전반적으로 정상상태의 성능을 5-15% 정도 높일 수 있음을 알 수 있다.
The purposes of this study were to characterize the local levels of VOCs (volatile organic compounds), to develop source profiles of VOCs, and to quantify the source contribution of VOCs using the CMB (chemical mass balance) model. The concentration of VOCs had been measured every 6-day duration in the SRO monitoring site in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex from September 2000 to August 2002. The total of 35 target VOCs, which were included in the TO-14 designated from the U.S. EPA, was selected to be monitored in the study area. During a 24-h period, the ambient VOCs were sampled by using canisters placing about 10 ~ 15 m above the ground level. The collected canisters were then analyzed by a GC-MS in the laboratory. Aside from ambient sampling at the SRO site, the VOCs had been intensively and massively measured from 8 direct sources and 4 general sources in the study area. The results obtained in the study were as follows; first, the annual mean concentrations of the target VOCs were widely distributed regardless of monitoring sites in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex. In particular, the concentrations of BTX (Benzene, Toluene, Xylene), vinyl chloride were higher than other target compounds. Second, based on these source sample data, source profiles for VOCs were developed to apply a receptor model, the CMB model. Third, the results of source apportionment study for the VOCs in the SRO Site were as follows; The source of petrochemical plant was apportioned by 31.3% in terms of VOCs mass. The site was also affected by 16.7% from wastewater treatment plant, 14.0% from iron mills, 8.4% from refineries, 4.4% from oil storage, 3.8% from automobiles, 2.3% from fertilizer, 2.3% from painting, 2.2% from waste incinerator, 0.6% from graphic art, and 0.4% from gasoline vapor sources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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