Though they have advantages in terms of aesthetic in modern architecture, however, rectangular-shaped towers causes being short of natural light due to deep interior space. There are compromised attempts to take advantages of each building shape selectively. As a result, we now witness the advent of Y-shaped, T-shaped, V-shaped and ㅈ-shaped buildings on the market. The mutative type of apartment houses usually faces southwest or southeast, which has lot of daylighting availability but anyhow, the proportion of the apartment houses which have a full south aspect. The need to verify the potential of daylighting in new building-block shapes exists. At the same time, the expansion of balcony area was legalized and thus, a visual buffer area does not exist any more. All-glass window wall on apartment houses without a balcony produces pretty harmful area with direct sunbeam. Recently, the refurbished version of conventional windows has been developed for the purposed of minimizing energy loss occurred around windows. This research initialized a series of research to deal with almost all on window wall for apartment houses. First of all, huge amount of already-designed examples of apartment houses have been analyzed in terms of floor plan, elevation, orientation and glazing materials.
We discuss development of a simulator for automated manufacturing systems (AMSs) which have sophisticated automated material handling equipments and complicated work flows. The simulator is designed to satisfy the following requirements. A user should be able to easily configure or specify an AMS through a graphical user interface (GUI) and minimal data input. The user should be able to model diverse and complied control logic for automated material handling systems like automated guided vehicle (AGV) systems, robot workcell systems and conveyor systems as well as complicated job flow program. Real time animation is desired. Finally, the simulator should be easily maintained and extended. To satisfy the requirements, we use an object-oriented paradigm for modeling, designing, and programming of the simulator. We use an object-oriented modeling framework to design the modeling elements library, and take the process interaction approach for scheduling processes and events. To model a user-defined diverse control logic, we also develop a script language and its interpreter. We explain design and implementation strategies. We implement the simulator using Visual C++ 4.2 and Open GL on Windows NT and the Windows95. Some modeling examples will be demonstrated.
본 논문에서는 개방 시스템 기반 가상 자원 모니터링 시스템을 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 부분으로 세분화 하고 각각 모듈화하여 설계 및 구현하였다. 설계한 시스템을 구현하기 위해 Windows, Linux, Xen 운영체제를 이용하였고, 구현 언어로는 C++를 사용하였다. 그리고 시스템의 구조는 기능 업그레이드 및 추가 등의 확장성을 고려하여 가능한 기능별로 모듈화 하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 적용 가능한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템의 동작성 검사를 위해 테스트베드를 구축하여 Xen, ESX 하이퍼바이저 운영체제에서 테스트 한 결과 실시간으로 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 정보를 정상적으로 모니터링 함을 확인 하였다.
최근 다양한 형태의 악성코드 등장으로 인해 기존의 정적 분석은 많은 한계를 노출하고 있다. 정적분석은 (악성)코드를 실제로 실행하지 않고 원시 코드나 목적 코드를 가지고 코드나 프로그램의 구조를 분석하는 것을 의미한다. 한편 정보보안 분야에서의 동적 분석이란 일반적으로 (악성)코드를 직접 실행하여 분석하는 형태로 프로그램의 실행 플로우를 파악하기 위해 (악성)코드의 실행 전후 상태를 비교·조사하여 분석하는 형태를 의미한다. 그러나 동적 분석을 위해서는 막대한 양의 데이터와 로그를 분석해야 하며 모든 실행 플로우를 실제로 저장하기도 어려웠다. 본 논문에서는 윈도우 환경(윈도우 10 R5 이상)에서 2세대 PT를 기반으로 악성코드 탐지 및 실시간 다중 동적 분석을 수행하는 시스템의 전처리기 구조를 제안하였고 이를 구현하였다.
제안한 논문은 통신 네트워크 및 관련 시스템 기술에 관한 연구로 USB메모리와 클라우드 스토리지 영역을 동시에 동기화하여 네트워크 오류에 따른 클라우드 스토리지 영역 사용부재 또는 USB 메모리를 분실하는 상황이 발생되더라도 데이터를 안전하게 유지관리하기 위한 기술설계이다. 클라우드를 활용하는 사용자들의 안전한 문서관리 정책의 필요성을 기반으로 매체의 분실 및 네트워크의 오류에 따른 대책을 하이브리드형 클라우드 시스템으로 설계구축하고, 사용자의 편리성에 따른 자동 및 수동 동기화 방법을 설계한다. 마지막으로 윈도우즈 환경에 적합한 사용자의 편의보장을 위해 탐색기형 스토리지 UI를 설계함으로써 점차 늘어나는 클라우드 사용자의 안전성과 편리성을 모두 보장해주기 위한 시스템설계이다.
This paper proposes a preventive maintenance scheduling system which is a user-friendly decision-making support system. The objective of the development of the package is to supply KEPCO's working experts with a useful tool for gaining a practical maintenance schedule. This program based on the MS Windows is made up of two main modules. The first is an interactive decision-making support module(IDSM). The main objective of this module is to provide various useful text and graphic information to users, and enable practicing engineers with sensitivity analysis of a targeting maintenance schedule. The second is a mathematical optimization module(MOM). In this module, the objective function of levelizing net reserve ratio with daily time-increment is optimized using the relaxation method.
본 논문은 조직 내에 소프트웨어의 불법적인 설치/사용을 방지하는 소프트웨어 시스템에 관해 기술한다. 이 시스템에서 서버 컴퓨터는 모든 소프트웨어를 압축하여 관리하며, 클라이언트 컴퓨터는 반드시 서버로부터 소프트웨어를 다운로드받아 설치하고 불법 소프트웨어의 설치 상태를 주기적으로 서버에 보고한다. 또한 외부로의 정품 소프트웨어의 유출과 변조를 방지하기 위해 윈도우 운영체제에서 인증 시스템과 세션 키를 이용한 암/복호화 개념을 도입한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 정품 소프트웨어의 불법 사용 방지뿐만 아니라 라이센스 통제와 소프트웨어 관리의 용이성의 장점을 가진다.
In recent years, the challenge of higher energy efficiency has emerged as urban buildings have become taller, and the area of window glasses has increased. To address the problem of energy efficiency in buildings, research on smart windows is being actively conducted. In this study, an accelerated experiment for thermal stability was conducted to fabricate a liquid crystal cell applicable to external windows. It was confirmed from the study that the function is maintained even in a high-temperature external environment through the change in transmittance by voltage. Compared with the initial transmittance, after the passage of time, the smart window cell to which the sealant was applied showed a small change in transmittance of 1~2%. This result confirmed the thermal stability of the liquid crystal-based smart window.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.102-108
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2019
Big data was associated with three key concepts, volume, variety, and velocity. Securities and investment services produce and store a large data of text/numbers. They have also the most data per company on the average in the US. Gartner found that the demand for big data in finance was 25%, which was the highest. Therefore securities and investment companies produce the largest data such as text/numbers, and have the highest demand. And insurance companies and credit card companies are using big data more actively than banking companies in Korea. Researches on the use of big data in securities and investment companies have been found to be insignificant. We surveyed 22 major securities and investment companies in Korea for activating big data. We can see they actively use AI for investment recommend. As for big data of securities and investment companies, we studied open API. Of the major 22 securities and investment companies, only six securities and investment companies are offering open APIs. The user OS is 100% Windows, and the language used is mainly VB, C#, MFC, and Excel provided by Windows. There is a difficulty in real-time analysis and decision making since developers cannot receive data directly using Hadoop, the big data platform. Development manuals are mainly provided on the Web, and only three companies provide as files. The development documentation for the file format is more convenient than web type. In order to activate big data in the securities and investment fields, we found that they should support Linux, and Java, Python, easy-to-view development manuals, videos such as YouTube.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1193-1215
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2021
The measurement of the key product quality index plays an important role in improving the production efficiency and ensuring the safety of the enterprise. Since the actual working conditions and parameters will inevitably change to some extent with time, such as drift of working point, wear of equipment and temperature change, etc., these will lead to the degradation of the quality variable prediction model. To deal with this problem, the selective integrated moving windows based principal component regression (SIMV-PCR) is proposed in this study. In the algorithm of traditional moving window, only the latest local process information is used, and the global process information will not be enough. In order to make full use of the process information contained in the past windows, a set of local models with differences are selected through hypothesis testing theory. The significance levels of both T - test and χ2 - test are used to judge whether there is identity between two local models. Then the models are integrated by Bayesian quality estimation to improve the accuracy of quality variable prediction. The effectiveness of the proposed adaptive soft measurement method is verified by a numerical example and a practical industrial process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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