• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.717-727
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• 2017

전체 산업에서 원재료사용의 40%, 에너지소모의 30%, 그리고 $CO_2$ 배출량의 30% 이상을 차지하는 건설 산업에서의 온실가스 배출에 대한 연구는 LCA를 통한 연구가 주류를 이루고 있다. 하지만 건설 산업의 생애 주기에서 $CO_2$ 배출량이 많은 단계는 운영단계 보다 시공단계가 더 큰 것으로 평가되며, 시공단계에서 환경부하를 가장 크게 유발하는 요인은 화석연료를 사용하는 건설기계일 것이다. 따라서 본 연구에는 국내 건설기계 등록대수 중 두 번째로 많고 실제 건설 현장에서 활용도가 가장 높은 굴삭기를 대상으로 작업 형태에 따른 생산성과 엔진부하 특성을 분석하였다. 그리고 굴삭기의 운행 특성을 공회전 무부하상태와 동력이 전달되는 부하상태로 구분하여 배기가스를 PEMS 장비를 이용해 직접측정방식으로 분석하였다. 실제 운행 상태에 따른 엔진 부하량과 배기가스 배출 특성요인들과의 상관관계를 분석하여 $CO_2$ 배출량을 산정하였다. 그리고 본 연구를 통해 산정된 건설기계의 $CO_2$ 배출량과 탄소배출계수를 이용하는 방법으로 산정된 $CO_2$ 배출량과의 차이를 분석하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권4호
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• pp.574-581
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• 2019

본 연구는 임목수확작업에 사용되는 트랙터윈치의 작업효율성을 검토하기 위하여 강원도 양양군지역의 소나무 간벌지를 대상으로 트랙터윈치를 이용한 전목 집재작업에서의 작업생산성 및 작업비용을 분석하였다. 평균집재거리는 29m, 평균 임목재적은 0.15㎥으로 총 95회 집재작업 중 상향집재가 51%, 하향집재가 49%로 작업이 실행되었다. 집재작업 생산성은 하향집재 2.28㎥/hr, 상향집재 1.89㎥/hr으로 운용적 작업지연시간을 최소화하여 기계이용률을 80%로 높일 경우, 약 0.5㎥/hr 생산성이 향상될 것으로 판단된다. 집재작업비용은 하향집재 작업비용(44,116원/㎥)이 집재본수(본/cycle)의 차이로 인하여 상향집재작업비용(53,369원/㎥) 보다 낮게 산출되었다. 또한 상·하향 집재작업시간 예측모델식을 개발하여, 민감도 분석을 실시한 결과, 집재거리(m), 집재본수(본/cycle), 집재경사(%) 순으로 집재작업시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 향후 집재방향에 따른 정확한 예측모델식을 개발하기 위하여 추가적인 조사가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.329-331
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• 2018

본 논문은 나사 가공을 위한 원재료 공급부터 시작해서 선반 머신으로 가공되어 제품의 불량 여부에 대한 검수를 스마트팩토리 기술이 도입된 로봇이 자동으로 조립 및 분해 작업을 통해 검수를 해주는 모니터링 시스템에 대해 제안하였다. 생산 지시 수량과 생산 지시에 따른 완료 체크는 변위센서로 원재료 입고 여부에 따른 생산 현황을 체크하였고 가공된 Female, male 의 피치, 외형 검사를 진행하여 OK, NG 판별을 한다. 로봇시스템에서는 원자재 적재, 반출, 파레트 이송 및 전반적인 공정에 개입하며, 유기적으로 구동될 수 있도록 중계역할을 하였고 나사 가공품에 대한 위치 정보는 비접촉 무선 태그를 활용하여 위치 정보를 수집하였고 Energy Saving System으로 장비 생산 효율성 및 가동율에 대해 체크하였다. 환경센서는 공조환경 데이터(온도, 습도)를 수집하여 정확한 온도 및 습도 측정 하여, 제품 가공 품질 영향 체크 제품의 구동 위험 수준 환경(과열, 다습)에 대해 관리 감시하였고 CNC 및 로봇모듈에 대한 제어는 PLC로 하여 이기종 시스템 통합 운영하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.28-38
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• 2020

최근 건설구조물의 대형화, 고층화로 인해 고소작업이 증가하며 떨어짐 사고(이하 사고)가 증가하고 있다. 근로자의 불안전한 행동이 산업재해의 주요 원인으로 밝혀지며, 불안전한 행동 예측 및 관리의 필요성이 제기되었다. 이 연구는 건설 현장에서 근로자의 불안전한 행동과 사고의 관계를 확률로 제시하여 불안전한 행동의 개선 효과를 산출하는 것을 목적으로 수행되었다. 재해사례를 분석하여 근로자의 불안전한 행동을 도출하고, 설문조사를 통하여 불안전한 행동으로 인한 사고의 발생 확률(이하 사고 확률)을 산출하였다. 사건수 분석 기법(Event Tree Analysis; ETA)을 활용하여 불안전한 행동의 조합에 따른 최종 사고 확률과 개선 효과를 확인하였다. 불안전한 행동별 사고 확률은 음주 후 작업 수행(95.41%)이 가장 높았고, 장비 및 기계 활용(65.70%)이 가장 낮았다. 불안전한 행동의 조합에 따른 사고 확률은 불안전한 행동을 모두 수행한 경우(13.23%)가 가장 높았고, 불안전한 행동을 수행하지 않은 경우(0.00%)가 가장 낮았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.113-118
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• 2013

현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제11권1호
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• pp.25-34
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• 2005

1. 트랙터 삼점히치탑재형 지중살포기 가. 5련 치즐푸라우에 의해 토양 파쇄가 이루어지고 용적식 워블판 펌프에 의해 지중에 압송 살포하는 구조로 설계 제작되었다. 나 슬러리 가축분뇨살포기의 지중깊이별 축분살포기 견인력은 토앙파쇄 깊이 50mm에 비해 100mm일 때 550kgf에서 600kgf로 조금 증가하였으나 토양파쇄 깊이 150mm에서는 약 800kgf로 급격히 증가하였다. 다. 슬러리가축분뇨 송출장치로 오수펌프와 토출관 사이 압력조절탱크 설치로 분뇨토출 분지관의 살포균일성을 높일 수가 있었다. 2. 트랙터 견인형 지중살포기 가. 5련 치즐플라우에 의한 토양파쇄 후베인형 진공펌프에 의해 슬러리 가축분뇨를 지중에 압송 살포하는 장치로 제작되었다. 나. 슬러리 가축분뇨 지중살포기의 살포 깊이별 견인력은 반 건조 상태인 논 토양의 경우 지표살포 683kgf, 살포 깊이 l0cm에서 1,062kgf, 깊이15cm에서 1,214kgf로 나타났으며, 살포 깊이 20cm에서는 트랙터의 슬립발생 증가하여 작업이 곤란하였다. 다. 시작기의 밭 토양에서 견인력은 지표살포 784kgf, 살포 깊이 l0cm에서 997kgf, 깊이 15cm에서 1,320kgf, 깊이 20cm에서 1,670kgf로 나타나 살포 깊이가 증가함에 따라 견인력이 크게 증가하는 경향이었다. 라. 슬러리가축분뇨를 토양에 압송$\cdot$살포하는 송출관에 분배관 설치로 토출관간 슬러리가 축분뇨의 토출균일성을 높일 수 있었고, 송출관의 압력조절밸브를 조정하면 10a당 살포량 조절이 가능하였으며, 지중살포 깊이는 10${\~}$15 cm 수준이 적합한 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.384-392
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• 2019

4차 산업혁명 시대의 폭발적인 정보의 양을 다루는 빅데이터 관련 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 빅데이터는 머신러닝, 즉 딥러닝의 학습데이터가 되는 광범위한 데이터로 인공지능의 발달을 촉진하는 필수 요소이다. 다양한 분야에서 빅데이터의 활용은 유의미한 결과를 가져오고 있으며, 특히 문화예술 분야에서의 활용도 주목해 볼 필요가 있다. 이에 본 논문은 영상콘텐츠를 중심으로 문화예술 산업에서 빅데이터의 활용 사례를 알아보았다. 주목한 점은 문화예술 콘텐츠의 유통뿐만 아니라 제작단계까지 빅데이터가 활용되고 있는 점이다. 특히 미국의 Netflix가 OTT사업으로 어떤 성과와 변화를 가져왔는지를 먼저 알아보고 국내의 OTT 사업체의 현황도 함께 분석하였다. 그 후 Netflix가 축적된 고객의 데이터를 통해 딥러닝 방식의 '시네매치', 즉 흥행 예측 알고리즘을 활용하여 제작/유통한 'House of Cards'의 성공 사례를 분석하였다. 그 후 문화예술 콘텐츠 전문가를 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행하였다. 이를 통해 국내 문화예술 산업에서 빅테이터의 향후 활용 전망을 기술적인 측면, 창의적인 측면, 윤리적인 측면으로 나눠서 고찰하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.146-153
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• 2022

연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.29-41
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• 2020

네트워크는 빠르게 성장하여 다중 도메인 복잡성을 유발하고 있다. 네트워크 트래픽 및 서비스의 다양성, 다양성 및 동적 특성은 향상된 오케스트레이션 및 관리 접근 방식을 필요로한다. 많은 표준 오케스트레이터와 네트워크 운영자가 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 복잡성이 증가하고 있다. 또한 액세스, 에지, 전송 및 코어 네트워크를 포함하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션과 관련된 여러 도메인이 각각 특정 문제를 가지고 있다. 따라서 멀티 도메인, 멀티 플랫폼 및 멀티 오퍼레이터 기반 네트워킹 환경을 수동으로 처리하려면 특정 전문가가 필요하며 이 접근 방식을 사용하면 런타임에 네트워크의 동적 변경을 처리할 수 없다 또한 이러한 복잡성을 처리하기위한 수동 접근 방식은 항상 오류가 발생하기 쉽고 지루한 일이다. 따라서 본 연구에서는 의도 기반 접근법을 사용하여 E2E 슬라이스 오케스트레이션을 처리하기 위한 자동화되고 추상화된 솔루션을 제안한다. 운영자로부터 도메인을 추상화하고 높은 수준의 의도 형태로 오케스트레이션 의도를 제공 할 수 있다. 또한 조정 된 리소스를 적극적으로 모니터링하고 머신 러닝을 사용하여 현재 모니터링 통계를 기반으로 시스템 상태 업데이트를 위한 향후 리소스 활용도를 예측한다. Closed-loop 자동화 E2E 네트워크 오케스트레이션 및 관리 시스템이 생성된다.