대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1007-1010
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2006
This study investigates the spatial structure of the total cloud liquid water content Q fields over the Northwest Pacific Ocean during winter monsoon. The distributions of Q have been estimated from the brightness temperatures of the ocean - atmosphere system $T_B(f)$, where f is frequency, measured by AQUA AMSR-E in January -March 2003. Marine strati (St) and stratocumuli (Sc) are typical for winter monsoon season. They were analysed using mainly high-frequency channel at f = 36.5 GHz, vertical polarisation. $T_B$ data were accompanied by the data on near surface wind speed, air temperature and humidity from the nearest meteorological stations. Tow one-dimensional spectra were computed for downwind and crosswind sections of Q fields. The AMSR-E antenna field of view (14-8 km) and the cloud field sizes (100-1000 km) restricted the spatial scales. The results of case study Jan 31 2003 are presented. Scale-invariant spectrum is typical. In the cases of extended St levels a spectral slope equals about -1.7, conforming to classical -5/3 of turbulence theory. For Sc cases the absolute magnitude of spectral slope is rather higher, as a rule. The value is about -2. In the case when cloud streets are presented, a strait line form of spectrum is less reliable with a slope being rather lower (about -1.4).
본 논문에서는 Cloud 서비스를 지원하기 위하여 유닉스 가상화 시스템을 구현하고, 자바기반의 애플리케이션을 사용한 서비스 방식을 제안한다. 유닉스 가상화는 Web Server zone 과 NFS zone, FTP zone의 세가지 시스템으로 나누어 구현하며. 애플리케이션은 자바 프로그래밍으로 구현하게 된다. 애플리케이션과 유닉스 시스템을 연동함으로서 언제 어디서나 데이터 업로드 다운로드, 음악 감상, 문서 작업 등 효율성을 제공할 수 있도록 한다. 유닉스 가상화에 따라서 서버자원의 에너지 절감을 기대할 수 있고, PC없이 스마트 폰으로 업무를 처리 할 수 있게 되는 효과를 얻게 된다.
Infra-Red Dark Clouds (IRDCs) seen silhouette against the bright Galactic background in mid-IR are a class of interstellar clouds that are dense and cold with very high column densities. While IRDCs are believed to be the precursors to massive stars and star clusters, individual IRDCs show diverse star forming activities within them. We report a remarkable example of such cloud, the IRDC at ${\Gamma}53.2^{\circ}$, and star formation activity in this cloud. The IRDC was previously identified in part as three separate, arcmin-size clouds in the catalogue of MSX IRDC candidates, but we found that the IRDC is associated with a long, filamentary CO cloud at 2 kpc from the Galactic Ring Survey data of $^{13}CO$ J = 1-0 emission, and that its total extent reaches ~ 30pc. The Spitzer MIPSGAL 24mm data show a number of reddened mid-IR sources distributed along the IRDC which are probably young stellar objects (YSOs), and the UWISH2 $H_2$ data (2.122mm) reveal ubiquitous out flows around them. These observations indicate that the IRDC is a site of active star formation with YSOs in various evolutionary stages. In order to investigate the nature of mid-IR sources, we have performed photometry of MIPSGAL data, and we present a catalogue of YSOs combining other available point source catalogues from optical to IR. We discuss the evolutionary stages and characteristics of YSOs from their IR colors and spectral energy distributions.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
In this study, we examine future changes in surface radiation associated with cloud amount and aerosol emission over East Asia. Data in this study is HadGEM2-CC (Hadley Centre Global Environmental Model version 2, Carbon Cycle) simulations of the Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6/4.5/8.5. Results show that temperature and precipitation increase with rising of the atmosphere $CO_2$. At the end of $21^{st}$ century (2070~2099) relative to the end of $20^{st}$ century (1981~2005), changes in temperature and precipitation rate are expected to increase by $+1.85^{\circ}C/+6.6%$ for RCP2.6, $+3.09^{\circ}C/+8.5%$ for RCP4.5, $+5.49^{\circ}C/10%$ for RCP8.5. The warming results from increasing Net Down Surface Long Wave Radiation Flux (LW) and Net Down Surface Short Wave Radiation Flux (SW) as well. SW change increases mainly from reduced total Aerosol Optical Depth (AOD) and low-level cloud amount. LW change is associated with increasing of atmospheric $CO_2$ and total cloud amount, since increasing cloud amounts are related to absorb LW radiation and remit the energy toward the surface. The enhancement of precipitation is attributed by increasing of high-level cloud amount. Such climate conditions are favorable for vegetation growth and extension. Expansion of C3 grass and shrub is distinct over East Asia, inducing large latent heat flux increment.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.137-142
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2021
The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.
가연성 증기 또는 가스 누출로 인해 발생하는 증기운 폭발은 엄청난 과압을 생성시켜 사고 영향이 매우 크기 때문에 공정 중에 잠재하고 있는 사고의 위험요소를 발굴하여 제거하여야 한다. 이를 위해서는 사고 결과 영향평가가 선행되어야 한다. 이러한 평가를 수행하기 위해서는 신뢰할만한 예측 도구(Tool)가 필요하다(13). 현재 여러 가지 사고결과 피해예측 모델이 제시되어 활용되고 있는 바 이러한 예측 모델(TNT-Equivalency, TNO Hemispherical, TNO Multi-Energy, CFD)이 어느 정도 타당성이 있는지에 대한 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 증기운 폭발 위험성 정량화를 위해 사용된 각 모델을 비교 검토하여 여러 가지 모델의 가정 및 정확성을 알아보고 가장 타당성 있는 모델을 선정 하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.952-973
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2021
In recent years, mobile devices have become an essential part of daily life. More and more applications are being supported by mobile devices thanks to edge computing, which represents an emergent architecture that provides computing, storage, and networking capabilities for mobile devices. In edge computing, heavy tasks are offloaded to edge nodes to alleviate the computations on the mobile side. However, offloading computational tasks may incur extra energy consumption and delays due to network congestion and server queues. Therefore, it is necessary to optimize offloading decisions to minimize time, energy, and payment costs. In this article, different offloading models are examined to identify the offloading parameters that need to be optimized. The paper investigates and compares several optimization techniques used to optimize offloading decisions, specifically Swarm Intelligence (SI) models, since they are best suited to the distributed aspect of edge computing. Furthermore, based on the literature review, this study concludes that a Cuckoo Search Algorithm (CSA) in an edge-based architecture is a good solution for balancing energy consumption, time, and cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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