VLSI 기술과 네트워크 기술의 비약적인 발달로 인해 자원의 공유를 위한 분산 컴퓨팅 환경의 구축이 보편화되어 가고 있다. 그러나, 네트워크에 연결된 수많은 컴퓨터들의 사용 추이를 살펴볼 때, 사용자의 유형과 시간대에 따라 그러한 컴퓨터들이 유휴 상태에 놓여 있는 경우가 적지 않다는 사실을 알 수 있다. 유휴 상태의 컴퓨터 자원을 최대한 활용할 수 있다면, 결과적으로 막대한 예산의 재투자 없이도 강력한 총체적 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 분산 컴퓨팅 환경을 토대로 워크스테이션 풀(pool)을 구축함으로써, 유휴 상태의 컴퓨터들을 최대한 활용할 수 있도록 하기 위해 개발한 Java Distributed Batch-processing System (JDBS)에 대해 기술한다. JDBS 시스템은 CPU-intensive한 독립된 작업들을 배치 형태로 처리하는 분산 배치 처리 시스템으로서, 자바로 구현되었기 때문에 풀에 참여할 수 있는 기종이 다양할 뿐만 아니라 JDBS와 유사한 기존의 시스템들에 비해 시스템의 구축이 훨씬 용이하다. 그 밖에도 복수 클러스터 구조와 지능형 전략을 사용함으로써 규모 확장성과 안정성을 향상시켰으며, 풀로의 가입과 탈퇴, 작업의 제출, 제출된 작업의 모니터링을 쉽게 할 수 있도록 하기 위해 그래픽 인터페이스를 제공한다.
일반적으로 회전기기의 저어널 베어링 부분은 윤활유 공급의 부족이나 윤활층에 이물질이 혼입되면 시스템의 고장이나 가동중단 등의 원인이 되기도 한다. 따라서 베어링 손상에 기인하는 사고와 관련된 안전운전 문제와 유지비용의 절감을 위해 여러가지 파괴 및 비파괴시험법들이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 저어널 베어링에서 가장 발생하기 쉬운 윤활층에의 이물질 혼입에 의해 야기되는 베어링 파손의 조기검출을 위해 음향방출 기술을 적용하였으며, 전보의 연구에 이어 좀더 정량적이고 체계적인 실험을 수행하였다. 실험실용으로 직접 제작한 모의 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 인위적인 이물질 혼입 상태를 만들어 실험하였으며 베어링 손상 및 결함 형태의 해석을 위해 AE rms level, 파형분석, AE 변수 등의 여러 파라메터를 사용하여 분석 고찰하였다. 그 결과 AE rms level의 변화가 이물질 혼입의 영향에 민감함을 보여주었으며 AE 변수 등 다른 정보들로부터 손상 원인별로 신호형태를 확인할 수 있었다.
최근 전 세계적으로 기후변화로 인해 설계빈도를 초과하는 강우가 발생함에 따라 도시 지역의 침수피해가 종종 발생한다. 도시 침수방어 대책으로는 구조적 대책과 비구조적 대책이 있다. 본 연구에서는 비구조적 대책 중에서 내배수 시스템의 운영에 초점을 두었다. 제안 방법인 내외수 연계 운영 방법은 상류 지점에 모니터링 지점을 선정하여 빗물펌프장에 유입되는 유입량을 예측하고, 이를 바탕으로 펌프를 운영하는 방법이다. 본 연구에서는 내외수 연계 운영 기술을 목감천 유역에 적용하였으며, 서울특별시에 큰 침수피해가 발생했던 기왕 강우인 2010년, 2011년 사상을 바탕으로 내외수 연계 운영 방법을 검증하였다. 2010년, 2011년 강우 사상을 적용 결과, 기존 운영 방법대비 침수 저감 효과는 각각 34.9 %, 54.4 % 만큼 감소한 것으로 확인되었다. 즉, 본 연구에서 제안한 내외수 연계 운영 방법은 유수지의 추가 저류공간을 확보함으로써 도시 유역 내에서 침수피해를 최소화했음을 확인하였다. 또한, 집중호우가 많이 발생하는 도시지역에서 침수를 예방하고, 시민의 생명과 재산을 지킬 수 있을 것으로 기대한다.
기후 온난화는 흰개미에 의한 목조건축문화재 및 가옥 등에 대한 피해를 증가시키고 있다. 현재 흰개미 피해 예방을 위해 건물 주변에 군체 제거 시스템을 설치하여 탐지와 제거를 진행하는 방법이 활용되고 있다. 그러나 1~2개월 단위로 현장을 주기적으로 방문해야 흰개미 유입 여부를 확인할 수 있어 신속한 조치를 취하기 어렵다. 또한 시스템이 장기간 노출된 상태로 설치·운영되기 때문에 결실되거나 훼손되어 기능 손상이 발생하고 있으며 문화재 주변에 설치된 경우 관람 환경을 저해하기도 한다. 본 연구는 목재, 셀룰로오스, 자석, 자력센서를 사용하여 흰개미 유입 여부를 판단하는 탐지 시스템을 제작하여 실험하였다. 그리고 현장을 방문하지 않고 결과를 확인하기 위해 적은 전력으로 작동되는 LoRa Network로 데이터를 전송받았다. 목재는 말목 형태로 제작되었고, 상부에서 하부로 구멍을 내어 유입된 흰개미가 셀룰로오스 시료로 이동이 용이하도록 하였다. 셀룰로오스 시료는 자석을 셀룰로오스로 감싸 원통형으로 만들었으며 목재의 구멍 상부에 삽입하였다. 그리고 목재 말목 상부를 마개로 덮어 이물질 등이 유입되지 않도록 하였으며, 빛·빗물 등 환경적 요인을 차단하여흰개미가 셀룰로오스 시료를 가해할 수 있는 환경을 조성하였다. 셀룰로오스가 흰개미에 의해 가해되면 자석 주위에 공간이 생기고 자석이 낙하하거나 기우는 등의 움직임이 발생하였다. 마개 내에 있는 자력센서는 셀룰로오스 시료 위쪽에 고정하여 자석의 움직임에 따라 자석과 센서 사이의 간격 변화를 측정하였다. 야외 현장 실험은 목재 탐지 시스템에 셀룰로오스 시료를 11개 삽입 후, 5~17일 사이에 현장 방문 없이 자석의 움직임을 통해 흰개미 유입을 확인하였다. 향후 추가적으로 기능을 개선하여 운영한다면 현장 방문 없이 흰개미의 침입 여부를 확인할 수 있고 제품 노출로 인한 훼손과 결실을 줄이며 이에 따라 문화재에 대한 관람 환경이 개선될 것으로 기대된다.
2011년 NH농협 전산망마비 사건, 2013년 3.20 사이버테러 및 2015년 12월의 한국수력원자력 원전 중요자료 유출사건이 있었다. 이러한 사이버테러는 해외(북한)에서 조직적이고 장기간의 걸친 고도화된 APT공격(Advanced Persistent Threat Attack)을 감행하여 발생한 사이버테러 사건이다. 하지만, 이러한 APT공격을 방어하기 위한 탁월한 방안은 아직 마련되지 못했다. APT공격은 현재의 관제 방식으로는 방어하기가 힘들다. 본 논문에서는 빅데이터 분석을 통해 APT공격을 예측할 수 있는 방안을 연구한다. 본 연구는 대한민국 3계층 보안관제 체계 중, 정보공유분석센터(ISAC)를 기준으로 하여 빅데이터 분석, APT공격 및 취약점 분석에 대해서 연구와 조사를 한다. 그리고 외부의 블랙리스트 IP 및 DNS Log를 이용한 APT공격 예측 방안의 설계 방법, 그리고 전조현상 분석 방법 및 APT공격에 대한 대응방안에 대해 연구한다.
Purpose: The purpose of this study was to describe the status of infection control nurses (ICNs) and their activities, and to identify the factors affecting the level of infection control activities. Methods: Data were collected from 199 hospitals from June 24 to July 26, 2016. The structured questionnaires included status of infection control nurses, type and level of infection control activities. Results: Most participating hospital were advanced general hospital (20.1%) and general hospital (67.8%). Among the hospitals, 86.4% had an infection control department (ICD). The average hospital work experience of ICNs was 14.62 years, and their average infection control career was for 4.94 years. Among the ICNs, 85.6% worked in full time and the average number of beds per ICN was 311.21. There were significant differences in the existence of ICD, infection control activities including surveillance, outbreak investigation, negative pressure room, hand hygiene monitoring, disinfection, and sterilization according to hospital size. The level of infection control activities was higher with more number of ICNs, ICN employment as full time, and healthcare institution accreditation status. The explanatory power was 37.5%. Conclusion: These results of this study which reflect infection control status of healthcare facilities with more than 150 beds in 2016 will provide baseline data to establish infection control system in small to medium sized hospitals after the Middle East Respiratory Syndrome outbreak in 2015.
전 세계적인 기후의 변화로 기상 이변이 속출하면서 자연재해로 인한 재산피해와 인명 손실 또한 증가하고 있다. 특히 대부분의 지형이 산지로 이루어진 우리나라의 경우 자연 재해 중 산사태로 인한 피해가 심각한 상황이며, 풍화 깊이가 얕은 국내 자연 사면의 특성상 대규모 산사태보다는 중소규모의 산사태가 광범위하게 발생하고 있다. 그러나 이러한 규모의 산사태를 관측하기 위하여 지금까지 이루어져 왔던 직접측량 방식은 국지적인 결과를 취득하는데 주로 사용되고 많은 인력과 시간이 소모되므로 광범위한 지역의 해석에는 한계가 따른다. 넓은 지역의 산사태를 잘 감지하고 신속한 대처가 이루어질 수 있도록 하기 위해 최근 항공측량이나 인공위성을 활용한 원격탐측의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 높은 투과성을 지닌 JERS-1의 위성 영상을 이용, 2-pass differential interferometry 기술을 통해 대상 지역인 강원도 지역의 지형 변위도를 생성하여 산사태 피해 지역을 탐측하고, 산사태 지역의 탐지 및 분석을 위한 웹 시스템을 구축했다.
Dual-channel Radiometers for Earth and Atmosphere Monitoring (DREAM) is the Korean first spaceborne microwave radiometer which is the main payload of Science and Technology SATellite-2 (STSAT-2). STSAT-2 will be launched by Korea Space Launch Vehicle-l (KSL V-I) at NARO Space Center in Korea in 2007. DREAM is a two-channel, total power microwave radiometer with the center frequencies of 23.8 GHz and 37 GHz. The spaceborne radiometer is composed of an antenna unit, a receiver unit, and a data acquisition/processing unit. The bandwidths of radiometer are 600 MHz at 23.8 GHz and 1000 MHz at 37 GHz. The integration time of two channels is 200 rns. The sensitivity of DREAM is less than 0.5 K. This paper presents the required performance and system design of DREAM in detail.
최근 들어 우리나라에서는 설치의 간편성과 높은 신뢰도를 가진 전력케이블의 사용이 증가하고 있다. 전력케이블은 출고 전에 IEEE std. 404-1993 시험을 거쳐 안정성을 확인하고 있지만 포설시 발생하는 접속부 내부의 결함으로 인하여 많은 문제가 발생하고 있다. 특히 불순물 혼입 또는 공극 발생시 고장율은 증가하게 된다. 부분방전 검출은 포설 후 전력케이블의 상태를 관측할 수 있는 유용한 방법이다. 본 연구에서는 부분방전 특성을 평가하고자 케이블 접속재인 EPR과 케이블 절연체인 XPLE 사이에 인공 결함을 발생시킨 후 데이터 취득 시스템을 이용하여 $\Phi-q-n$ 특성을 검출하였으며, 부분방전의 정량적 해석을 위해 필요한 통계량을 계산하였으며, 신경망 모델을 적용하여 패턴 분석을 수행하여 $88\~96\%$의 구별이 가능하였다.
In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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