기존의 PC 기반의 데스크탑 환경은 보안, 이동성, 업그레이드 비용 감소 등의 장점으로 인하여 서버 기반의 가상데스크탑 환경으로 바뀌고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 하이퍼바이저를 이용한 데스크탑 가상화 시스템을 구축하여 이를 대학의 컴퓨터 실습실에 적용하였으며, 가상화 서비스 제공시간을 개선하기 위하여 HDFS를 이용한 해결 방법을 제안하였다. 또한, HDFS를 사용하여 데스크탑 가상화 서비스에 필요한 이미지 관리 구조를 설계하고 구현하였으며, 이를 실제 PC 30대를 운영하는 실습실에 적용하여 구축비용, 전원절약율, 라이센스 비용 절감율 및 관리 비용 등 네 가지 측면에서 기존시스템과 비교하였다. 실험 결과 HDFS를 이용하였을 경우 데스크탑 가상화를 서비스하기 위한 이미지 전송시간을 대폭 줄일 수 있었다.
컴퓨터로 옮겨 놓은 생물학 실험실에서 생명과학을 연구하는 연구자가 생명정보를 확인하려면 1차적으로 생물다양성 관련 데이터베이스에서 생명체에 관한 종정보, 생태정보, 분포정보를 검색해야 한다. 그리고 그 생명체를 구성하는 유전자 서열정보와 단백질 구조정보를 Genbank, PDB 등의 유전자/단백질 데이터베이스에서 검색해야 한다. 또한 그 생명체에 관한 학술적 내용이 수록된 학술논문까지 별도로 검색해야만 그 생명체에 관한 포괄적이고도 정확한 정보를 획득하여 연구에 활용할 수 있다. 이런 일련의 과정은 연구자에게 불편함과 함께 많은 시간이 소요됨으로 인해 연구의 효율성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 이런 불편함을 해결하기 위하여 통합검색하기 위한 여러 방법을 분석하고, 그중 스키마 통합을 선택하였다. 또한 스키마 통합을 위하여 각각의 데이터베이스의 스키마를 분석하고 메타데이터를 추출하여 Mediated 스키마를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 생명정보 검색시스템(BIRS, Biological Information Retrieval System)과 인터페이스를 사용하여 생명과학을 연구하는 연구자들의 연구의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 수직형 스마트팜, 즉 식물공장 관리의 디지털화를 위한 시스템의 구현을 위한 프레임워크 설계를 제안한다. 본 연구에서 제안한 디지털 트윈 시스템의 세부 프레임워크 모듈은 1) 스마트 식물공장 트윈 클라이언트 2) 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이 및 3) 스마트 식물공장 트윈서버로 구현하였다. 특히 스마트 식물공장 트윈 게이트웨이는 디지털 트윈의 구현을 위한 표준 개방형 하드웨어 플랫폼으로 주로 사용되는 Eclipse Ditto를 사용하여 구현하였다. 또한, 각 요소는 초기화 및 데이터 전송과 같은 메시지 시퀀스를 정의하여 클라이언트, IoT 게이트웨이, 서버와 각기 통신이 가능한 인터페이스를 설계하였다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 검증을 위하여 식물공장에서 별도로 설치한 라즈베리파이를 통해 환경 및 제어데이터를 수집하여 이를 가상환경에 가시화하는 형태의 프로토타입 디지털 트윈 시스템을 개발하였다.
의료산업의 급속한 변화와 의료 및 간호 인력의 증가로 인하여 가상 시험 장치에 대한 개발이 요구되고 있으며 심장 모델링할 수 있는 시뮬레이터와 혈관, 혈류에 대한 실습장비에 대한 개발의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스텝 모터를 이용하여 심장 펌프를 제작하여 동맥과 정맥 혈압, 혈류 시뮬레이션을 위한 장비를 개발하고 그 기능을 평가하고자 한다. 제안 시스템은 심장 시뮬레이션을 위한 펌프와 동맥, 정맥 혈관의 저항을 모사하기 위한 밸브장치 그리고 정맥계의 특성을 나타내는 저감장치로 구성한다. 심장 시뮬레이터는 롱거펌프(BOXER)를 사용하였으며 동맥과 정맥혈관은 실리콘 튜브를 사용하고 저감장치를 설계 및 제작하였다. 그리고 동맥혈압 측정을 위하여 압력센서를 사용하였다. 또한 제안 시스템의 평가를 위하여 심장 박동수는 분당 60회로 혈압의 범위는 50 ~ 100mmHg로 선정하여 측정 혈압과 사람의 혈압을 비교 평가하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
PURPOSE. The study aimed to determine the influence of implant angulation on the trueness of multi-unit implant impressions taken through different techniques and strategies. MATERIALS AND METHODS. As reference models, three partially edentulous mandibular models (Model 1: No angulation; Model 2: No angulation for #33, 15-degree distal angulation for #35 and #37; Model 3: No angulation for #33, 25-degree distal angulation for #35 and #37) were created by modifying the angulations of implant analogues. Using a lab scanner, these reference models were scanned. The obtained data were preserved and utilized as virtual references. Three intraoral scanning (IOS) strategies: IOS-Omnicam, ISO-Quadrant, and IOS-Consecutive, as well as two traaditional techniques: splinted open tray (OT) and closed tray (CT), were used to create impressions from each reference model. The best-fit alignment approach was used to sequentially superimpose the reference and test scan data. Computations and statistical analysis of angular (AD), linear (LD), and 3D deviations (RMS) were performed. RESULTS. Model type, impression technique, as well as interaction factor, all demonstrated a significant influence on AD and LD values for all implant locations (P < .05). The Model 1 and SOT techniques displayed the lowest mean AD and LD values across all implant locations. When considering interaction factors, CT-Model 3 and SOT-Model 1 exhibited the highest and lowest mean AD and LD values, respectively. Model type, impression technique, and interaction factor all revealed significant effects on RMS values (P ≤ .001). CT-Model 3 and SOT-Model 1 presented the highest and lowest mean RMS values, respectively. CONCLUSION. Splinted-OT and IOS-Omnicam are recommended for multi-unit implant impressions to enhance trueness, potentially benefiting subsequent manufacturing stages.
본 연구는 공간의 형태와 출입문의 개폐방향, 유도등 픽토그램의 형상에 따라 재실자(피실험자)들의 경로선택에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보기 위한 것으로 컴퓨터 가상현실을 활용한 시뮬레이션 실험을 통해 수행하였다. T형 복도와 +형 복도를 대상으로 하여 시나리오별로 피난구유도등, 복도통로유도등을 배치하고 이를 컴퓨터 그래픽화하여 시뮬레이션을 수행하였다. 피난구유도등 픽토그램의 2가지 방향(좌, 우)에 대한 인간 행동의 반응(응답)과 출입구의 열리는 방향에 따른 영향 등을 분석하였다. 또한 통로유도등의 존재 유무에 따른 의사결정의 변화 등을 확인하였다. 실험결과, 방향선택 응답률을 살펴보면 첫째, T자형 복도에서 출입문에 유도등이 없을 경우, 출입문이 열리는 방향에 의해 영향을 받음을 알 수 있었다. 둘째, 출입문 상단에 유도등이 있을 경우에는 유도등 픽토그램의 방향과 일치하는 방향의 응답률이 높게 나타나 유도등의 픽토그램의 방향이 재실자의 피난경로선택에 영향을 미침을 확인하였다.
Saxena, Shailesh;Khan, Mohammad Zubair;Singh, Ravendra;Noorwali, Abdulfattah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.345-353
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2021
Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO2. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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