블록체인은 사용자가 수행하는 트랜잭션을 안전하게 기록 및 관리하기 위해 블록체인 네트워크의 참가자에 트랜잭션을 복제하여 저장하고 공유한다. 따라서, 블록체인 네트워크가 운영되는 동안 참가자들이 저장하는 전체 원장의 용량은 계속하여 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저장 효율성을 높이면서 참가자의 장치에 문제가 발생하거나 악의적인 참가자가 있는 경우에도 원장에 올바른 값을 저장할 수 있도록 보장해주는 방법의 연구가 진행되고 있다. 연구 중 한 방향은 리드 솔로몬 부호화와 같은 방식을 블록체인 원장 저장에 적용하는 것이다. 본 논문에서는 원장 저장을 위해 키값 저장소를 사용하는 오픈소스 블록체인에 리드 솔로몬 부호화를 적용하였고, 실험을 통해 이러한 부호화를 통해 얻을 수 있는 저장 효율성과, 증가하는 연산 오버헤드를 측정하였다. 실험 결과, 저장 효율성은 86% 증가하였으며 리드 솔로몬 부호화 과정에 필요한 CPU 연산의 증가 폭은 2.7% 정도로 적어서 부호화 방법의 유용성을 확인하였다.
This paper presents an integrated analysis of supply chain and financing decisions of multi-national corporation. We construct a model in which multiple currency storage units are installed to manage the currency flows associated with multi-national supply chain activities such as raw material procurement, process operation, inventory control, transportation and finished product sales. Core contribution of this study is to quantitatively investigate the influence of macroscopic economic factors such as exchange rates and taxes on operational decisions. The supply chain is modeled by the Process-Storage Network with recycle streams. The objective function of the optimization is minimizing the opportunity costs of annualized capital investments and currency/material inventories minus the benefit to stockholders interpreted by home currency. The major constraints of the optimization are that the material and currency storage units must not be depleted. A production and inventory analysis formulation, the periodic square wave (PSW) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average levels of the currency and material inventory holdups. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem are reduced to a subproblem and analytical lot sizing equations. The procurement, production, transportation and financial transaction lot sizes can be determined by analytical expressions after the average flow rates are already known. We show that, when corporate income tax is taken into consideration, the optimal production lot and storage sizes are smaller than is the case when such factors are not considered typically by 20 %.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
이산화탄소 지중저장 시 암석 내부의 공극구조는 지층 내 이산화탄소의 거동에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 포항분지 영일만 지역에서 채취한 시추코어를 대상으로 X선 단층촬영 기법을 이용해 3차원 영상을 취득하고, 그 내부에 대한 정량적인 분석을 실시하였다. 세 가지 목표지층인 심도 740 m, 780 m, 810 m 부근에서 채취한 사암 시료(T1, T2, T3)의 공극률은 각각 25.22%, 23.97%, 6.28%로 분석되었다. 등가직경, 공극 부피, 공극 표면적, 국부두께 분석을 수행하였으며, 그 결과 T1, T2 시료가 T3 시료에 비해 이산화탄소 지중저장에 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과는 이산화탄소 주입 조건 결정, 지층 내 이산화탄소 유동 해석 등에 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
지하형 탄약고에 보관된 탄약의 물류는 저장공간의 특성상 지상에 보관된 탄약의 물류 보다 더 많은 어려움을 내포하고 있어, 이러한 문제점을 해결하여 지하형 탄약고의 물류를 향상 시키고자 본 연구를 실시하였다. 그래서 물류 개선을 위한 항목으로 경계, 안전, 환경, 물류체계, 장비설비, 수명관리 등 6개를 선정하였다. 그리고 AHP 기법으로 전문가들의 설문을 받아서 Expert Choice 프로그램으로 분석하였다. 분석 결과 안전, 경계, 수명관리, 장비설비, 물류체계, 환경 순으로 중요도가 높음을 확인하였다. 선정된 항목과 설문 결과를 토대로 지하형 탄약고에서 물류를 향상 시킬 수 있는 네트워크 기반 통합 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 본 연구는 향후 지하형 탄약고를 신축할 때 통합 플랫폼 구축을 위한 근거자료로 활용될 것이다. 본 연구는 군의 다른 물자를 저장하는 저장시설과 민간 기업의 대형 저장시설에서도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 무인비행장치에 탑재된 카메라를 통해 획득한 고화질의 이미지를 무인비행장치 상에서 전처리를 하여 이동통신망을 통해 서버로 전송하기 위한 시스템 및 기법에 관한 것이다. 기존의 이미지 획득 서비스용 무인비행장치의 경우, 무인비행장치에 탑재된 카메라의 외부저장장치에 획득한 이미지를 저장하고, 비행이 완료된 이후에 저장장치를 직접 옮기는 방식으로 이미지를 확인하였다. 이러한 방식의 경우, 외부저장장치를 통해 직접적으로 이미지 데이터를 확인하기 전에는 이미지 획득이나 전처리가 제대로 수행되었는지 확인할 수 없다는 한계점이 존재한다. 또한 해당 데이터는 외부저장장치에만 저장되기 때문에 데이터의 공유가 번거롭다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 원격에서 이미지를 실시간으로 확인 가능한 시스템을 제안한다. 더 나아가, 무인비행장치에서의 촬영을 통한 이미지 획득 외에 지오태깅과 같은 전처리와 이동통신망을 통한 전송까지 수행이 가능한 시스템 및 방법을 제안한다.
This paper presents three optimization analyses for constructing an irrigation pipe network for upland crop. A Sample network involving a pump and a storage tank is solved using the proposed three analyses. The first analysis is to resolve the sample netw
대용량, 고속의 멀티미디어 서비스가 일반화됨에 따라 컨텐츠를 저장하는 서버의 저장 장치 또한 대용량화되고 있다. 그러나 서버를 구성하는 다른 하드웨어 구성 요소에 비해 상대적으로 느린 저장 장치의 입출력 속도와 물리적 또는 논리적인 오류는 시스템 전반의 성능을 저하시키는 원인이 되고 있다. 또한 컨텐츠의 지속적인 증가로 인한 유연한 확장성이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 소프트웨어 RAID 사용하여 저장 장치의 성능을 향상시키고 신뢰성을 높였으며, LVM을 사용하여 저장 장치에 확장성을 부여하였다. 리눅스 커널 2.4.x에서 제공하는 이러한 기능들을 사용하여 신뢰성과 확장성이 있는 저장 장치를 구현하고 성능을 평가하였다.
에너지원의 다양화와 효율적인 이용을 위하여 광역지역의 통합에너지관리 시스템 구축이 요구되고 있다. 본 보문에서는 이러한 필요성에 부응하여 광역에너지 네트워크 구축에 필요한 핵심기술을 발굴하여 이를 종합적으로 현장에 적용하는 기술개발 을 수행하고 있다. 이를 위해 IT기술과 접목한 광역 네트워크 열공급 최적화 통합시스템 구축 기술, 발생되는 배열을 이용한 열펌프와 같은 미활용에너지 이용기술, 다양한 열원을 이용한 열수송 및 축열 기술 등 새로운 시스템을 개발하고 이를 현장적용을 통해 경제성을 평가하여 최종적으로 실용화할 수 있는 사업화 모델에 대하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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