최근 스마트 기기와 모바일 어플리케이션에 대한 관심이 급증함에 따라 모바일 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스 발전에 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 서비스가 다양한 분야로 확산되기 위해서는 많은 문제들이 해결되어야 하는데, 그중 하나로 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능을 들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 기기들과 클라우드 서버간의 성능 분석에 활용될 수 있는 모바일 TPC-C를 구현하였다. 모바일 TPC-C는 기존 TPC-C 벤치마크를 안드로이드 기반 모바일 기기 상에서 실행될 수 있도록 변환하였으며, 하둡 기반 클라우드 서버와 데이터 교환이 가능하도록 구현되었다. 본 논문에서는 모바일 TPC-C를 사용하여 모바일 환경에서 클라우드 서버로 요청될 수 있는 트랜잭션들의 성능을 측정하였고, 이를 데스크톱과 비교하여 성능 측정에 영향을 줄 수 있는 인자들을 분석하였다.
IoT 보안은 공유 목적을 위한 결함 없는 시스템과 일련의 규정을 필요로 하기 때문에 기술적 문제보다 더 필요하다. 따라서 본 연구는 IoT 데이터 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅에서 IoT 데이터가 신뢰받을 수 있는 효율적인 키 관리를 제안한다. 기존 센서 네트워크의 키 분배센터와는 달리, 제안한 클라우드 프락시 키 서버의 연합키 관리는 중앙집중적 관리가 아니며, 능동적인 키 복구와 업데이트가 가능하다. 제안한 키 관리는 사전 설정된 비밀키 방식이 아닌 자율적인 클라우드의 클라우드 프락시 키 서버의 키 정보 공유로써, 키 생성과 공간 복잡도를 줄일 수 있다. 또한, 이전의 IoT 키 연구와는 달리, 클라우드 프락시 키 서버의 연합키는 데이터가 이동하는 동안에 유의미한 정보를 추출해 낼 수 있는 능력을 제공한다.
This study uses a cloud-resolving storm simulator (CReSS) to understand the individual effect of determinant meteorological factors on snowfall characteristics in the Yeongdong region based on the rawinsonde soundings for two snowfall cases that occurred on 23 February (Episode 1) and 13 December (Episode 2) 2016; one has a single-layered cloud and the other has two-layered cloud structure. The observed cloud and precipitation (snow crystal) features were well represented by a CReSS model. The first ideal experiment with a decrease in low-level temperature for Episode 1 indicates that total precipitation amount was decreased by 19% (26~27% in graupel and 53~67% in snow) compared with the control experiment. In the ideal experiment that the upper-level wind direction was changed from westerly to easterly, although total precipitation was decreased for Episode 1, precipitation was intensified over the southwestern side (specifically in terrain experiment) of the sounding point (128.855°E, 37.805°N). In contrast, the precipitation for Episode 2 was increased by 2.3 times greater than the control experiment under terrain condition. The experimental results imply that the low-level temperature and upper-level dynamics could change the location and characteristics of precipitation in the Yeongdong region. However, the difference in precipitation between the single-layered experiment and control (two-layered) experiment for Episode 2 was negligible to attribute it to the effect of upper-level cloud. The current results could be used for the development of guidance of snowfall forecast in this region.
추출- 전열 원자 흡수 분광법에 대한 새로운 시도가 비스머스 측정에 사용되었다.수용액 분석물은 황산으로 산성화하였다(pH 3.0-3.5). Triton X-114는 계면활성제로 가하였고, natriumdiethyldithiocarbaminat(Na-DDTC)는 착체 시약으로 사용했다. 혼합물의 흐림점 분리를 기저로한 50oC에서 상분리 후에 많은 계면활성제는 tetrahydrofuran(THF)로 희석했다. 농축 용액의 20L와 화학개질제로 0.1% (w/v) Pd(NO3)2를 10? 그라파이트 튜브안으로 분산시켰다. 분석물은 전열 원자 흡수 분광법으로 측정했다. 추출 조건과 기기 파라메타의 최적화 후에 195의 예비농축 인자를 10mL의 시료에서 얻었다. 검출한계는 0.04 ng ml1 분석곡선은 0.04-0.70 ng mL1의 농도범위에서 선형을 얻었다. 상대표준편차는 5% 보다 적었다. 이 방법은 성공적으로 추출과 물시료에서 비스머스 추출과 검출에 적용되었다.
본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
안전하고 쾌적한 도시 환경을 조성하기 위해 폐기물 매립 시설은 필요하며 폐기물 부피 관리의 신뢰성 및 용량 정보의 정확성을 파악하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 스테레오 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud)를 얻을 수 있었으며 이것을 물체의 체적 계산 알고리즘의 입력으로 선택하였다, 비균일 삼각 격자 기반 메싱(non-uniform triangular meshing) 방법에 기초한 두 개의 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 입증하였다. 제시된 알고리즘은 쓰레기 매립의 체적 계산 뿐 만이 아니라 삼차원 객체의 일반적인 체적 계산을 위한 알고리즘으로도 사용될 수 있다.
초임계 이산화탄소에서의 이부프로펜의 용해도를 측정하였다. 이부프로펜의 용해도는 variable volume view cell이 장착되어있는 고압장치를 사용하여 cloud point를 관찰하는 방법으로 실험하였다. 온도의 범위는 35, 40, $45^{\circ}C$로 하였고 측정된 실험값은 Peng-Robinson equation of state로 모델링 하였다. 이부프로펜의 물리적 특성은 Lydersen, Ambrose 그리고 Joback의 group contribution method를 사용하여 구한 값을 사용하였고, 각각의 결과를 비교하였다. 이산화탄소는 이부프로펜에 대해 큰 용해력을 가진다는 것을 확인하였고, 150bar 부근에서 retrograde 현상이 일어남을 알 수 있었다. 또한 Lydersen의 group contribution method를 사용하여 얻어진 이부프로펜의 물리적 특성으로 PR-EOS와 함께 모델링 한 결과가 다른 method보다 실험값과 더 잘 일치함을 확인하였다. 결과적으로 이 실험을 통해 초임계 공정으로 이부프로펜의 미세입자화 시킬 경우 용질이 용매에 용해되어야 하는 rapid expansion of supercritical solution (RESS)방법이 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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