The results of hotel management have revealed a lot of problems in regard to the suitable placement of kitchen facilities, equipment and utensils, appropriate positioning of kitchen workers, and management of kitchen supplies. To solve these problems, this study examined the relationships among kitchen equipment, layouts, job satisfaction, a sense of self-competence, and production efficiency, proposing the efficient management measures of a reasonable kitchen system. The following are the results. Kitchen facilities had a significant effect on job satisfaction, not on a sense of self-competence. Hotel cooks' awareness of kitchen utensils as well as kitchen layouts had significant influence on both job satisfaction and a sense of self-competence whereas hotel cooks' job satisfaction and their sense of self-competence had great influence on production efficiency.
이 논문에서는 차량 운반선에서 선적 계획과 하적 계획에 따른 차량 선적을 효과적으로 진행하기 위하여, 선박 내 데크에 차량을 효율적으로 배치하는 최적화 기법을 제안하였다. 이를 위해, 선박의 공간 정보를 나타내는 XML 데이터의 변환, 병합 및 분할 알고리즘, 유전자 알고리즘을 활용하였으며, 또한 최적화된 차량 배치 결과를 시각화하는 기능까지 구현하였다. 기존의 전형적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 선택, 교차, 변이, 엘리트 보존 등의 기법들을 활용하였으며, 특히 차량의 선적을 위한 선박 공간을 병합 및 분할하는 기법을 함께 제안하여 차량 배치 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과, 기존의 유전자 알고리즘만으로 최적화하기 힘든 부분에 제안한 병합 및 분할 기법을 적용하는 것이 최적화 과정에 효과적이었음을 확인할 수 있었다. 또한, 시각화 기법을 통해 차량 배치 결과를 도면 형태로 보여줌으로써 배치 결과의 효율성을 전문가가 쉽게 판단할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 항로표지 시뮬레이터에서 구축된 항로표지 데이터베이스를 쉽게 관리하고 활용할 수 있는 방안과 항로표지 배치에 대한 의사결정을 지원하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 시나리오와 같은 계층 구조와 이력카드, 상태 부여 등을 통해 항로표지 데이터베이스를 관리하는 방안을 검토하고 항로표지 배치안에 대하여 시각적, 청각적, 정량적인 검증을 할 수 있도록 돕는 항로표지 운용 소프트웨어를 구현함으로써 본 연구의 목적을 달성한다. 항로표지 운용 소프트웨어는 항로표지 신설, 이설 등과 같이 자유로운 제어뿐만 아니라 조건 검색, 가상운항 및 정량 평가 결과 전시 등의 다양한 기능을 통해 항로표지 배치계획에 대한 의사결정을 돕는다. 이를 활용하여 여러 설계안에 대해 선박이나 선원에게 미칠 수 있는 영향을 예측하거나 설계안의 효율성 및 적절성 여부를 판단하는데 도움을 주고, 수월해진 검증 방법을 통해 더 다양한 설계안을 비교할 수 있기 때문에 항로표지 설계 및 배치 계획 시에 발생 할 수 있는 실패비용과 항로표지 관리비용을 감소시킬 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to suggest a supervisory way to improve the efficiency of Building Supervision using Deep Learning, especially object detecting technology. Since the establishment of the Building Supervision system in Korea, it has been changed and improved many times systematically, but it is hard to find any improvement in terms of implementing methods. Therefore, the Supervision is until now the area where a lot of money, time and manpower are needed. This might give a room for superficial, formal and documentary supervision that could lead to faulty construction. This study suggests a way of Building Supervision which is more automatic and effective so that it can lead to save the time, effort and money. And the way is to detect the hoop-bars of a column and count the number of it automatically. For this study, we made a hoop-bar detecting network by transfor learnning of YOLOv2 network through MATLAB. Among many training experiments, relatively most accurate network was selected, and this network was able to detect rebar placement in building site pictures with the accuracy of 92.85% for similar images to those used in trainings, and 90% or more for new images at specific distance. It was also able to count the number of hoop-bars. The result showed the possibility of automatic Building Supervision and its efficiency improvement.
프로세서의 성능을 효율적으로 증가시키기 위한 기법 중 하나로 명령어 수준의 병렬성을 높이는 추론적 수행(Speculative execution)이 사용되고 있다. 추론적 수행 기법의 효율성을 결정하는 가장 중요한 핵심 요소는 분기 예측기의 정확도이다. 하지만, 높은 예측율을 보장하는 복잡한 구조의 분기 예측기를 최근 주목 받고 있는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에 적용하는데 있어서는 발열 현상이 큰 장애요소가 될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서 발생할 수 있는 분기 예측기의 높은 발열 문제를 해결하기 위해 두 가지 기법을 제시하고, 이에 대한 효율성을 상세하게 분석하고자 한다. 첫번째 기법은 분기 예측기의 온도가 임계 온도 이상으로 올라가는 경우 분기 예측기의 동작을 일시적으로 정지시키는 동적 온도 관리 기법이고, 두번째 기법은 3차원 구조 멀티코어 프로세서의 각 층 별로 온도를 고려하여 서로 다른 복잡도를 지닌 분기 예측기를 차등 배치하는 기법이다. 두 가지 기법 중에서 복잡도를 고려한 차등 배치 기법은 평균 $87.69^{\circ}C$의 온도를 나타내는 반면, 동적 온도 관리 기법은 평균 $89.64^{\circ}C$의 온도를 나타내었다. 그리고, 각 층에서 발생하는 온도 변화율을 각 기법에 대하여 비교한 결과, 동적 온도 관리 기법의 온도 변화율은 평균 $17.62^{\circ}C$을 나타내었고 복잡도 차등 배치 기법의 온도 변화율은 평균 $11.17^{\circ}C$을 나타내었다. 이러한 온도 분석을 통하여 3차원 멀티코어 프로세서에서 분기 예측기의 온도를 제어하였을 경우, 복잡도 차등 배치 기법을 적용하는 것이 더 효율적임을 알 수 있다. 성능적인 측면을 분석한 결과, 동적 온도 관리 기법은 해당 기법을 적용하지 않았을 경우보다 평균 27.66%의 성능하락을 나타내었지만, 복잡도 차등 배치 기법은 평균 3.61%의 성능 하락만을 나타내었다.
Nitrogen fertilizer is an essential macronutrient that requires repeated input for crop cultivation. Excessive use of nitrogen fertilizers can adversely affect the environment by discharging NH3, NO, and N2O into the air and leaching into surrounding water systems through rainfall runoff. Therefore, it is necessary to develop a technology that reduces the amount of nitrogen fertilizer used without compromising crop yields. Fertilizer deep placement could be a technology employed to increase the efficiency of nitrogen fertilizer use. In this study, a deep fertilization device that can be coupled to a tractor and used to inject fertilizer into the soil was developed. The deep fertilization device consisted of a tractor attachment part, fertilizer amount control and supply part, and an underground fertilizer input part. The fertilization depth was designed to be adjustable from the soil surface down to a depth of 40 cm in the soil. This device injected fertilizer at a speed of 2,000 m2/hr to a depth of 25 to 30 cm through an underground fertilizer injection pipe while being attached to and towed by a 62-horsepower agricultural tractor. Furthermore, it had no difficulty in employing various fertilizers currently utilized in agricultural fields, and it operated well. It could also perform fertilization and plowing work, thereby further simplifying agricultural labor. In this study, a newly developed device was used to investigate the effects of deep fertilizer placement (FDP) compared to those with urea surface broadcasting, in terms of rice and soybean grain yields. FDP increased the number of rice grains, resulting in an average improvement of 9% in rice yields across three regions. It also increased the number of soybean pods, resulting in an average increase of 23% in soybean yields across the three regions. The results of this study suggest that the newly developed deep fertilization device can efficiently and rapidly inject fertilizer into the soil at depths of 25 to 30 cm. This fertilizer deep placement strategy will be an effective fertilizer application method used to increase rice and soybean yields, in addition to reducing nitrogen fertilizer use, under conventional rice and soybean cultivation conditions.
Optimal sensor placement (OSP) is a critical issue in construction and implementation of a sophisticated structural health monitoring (SHM) system. The uncertainties in the identified structural parameters based on the measured data may dramatically reduce the reliability of the condition evaluation results. In this paper, the information entropy, which provides an uncertainty metric for the identified structural parameters, is adopted as the performance measure for a sensor configuration, and the OSP problem is formulated as the multi-objective optimization problem of extracting the Pareto optimal sensor configurations that simultaneously minimize the appropriately defined information entropy indices. The nondirective movement glowworm swarm optimization (NMGSO) algorithm (based on the basic glowworm swarm optimization (GSO) algorithm) is proposed for identifying the effective Pareto optimal sensor configurations. The one-dimensional binary coding system is introduced to code the glowworms instead of the real vector coding method. The Hamming distance is employed to describe the divergence of different glowworms. The luciferin level of the glowworm is defined as a function of the rank value (RV) and the crowding distance (CD), which are deduced by non-dominated sorting. In addition, nondirective movement is developed to relocate the glowworms. A numerical simulation of a long-span suspension bridge is performed to demonstrate the effectiveness of the NMGSO algorithm. The results indicate that the NMGSO algorithm is capable of capturing the Pareto optimal sensor configurations with high accuracy and efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1164-1183
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2019
The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.
본 연구에서 광촉매 종류 및 혼입율에 따른 역학적 특성 및 질소산화물 제거 특성을 평가하였고 보다 경제적이고 효율적인 광촉매 콘크리트 제조를 위해 분할 타설하는 방법에 대해 검토하였다. 그 결과 광촉매 혼입률이 5%일 때 가장 높은 압축강도와 탄성계수가 측정되었다. 광촉매 반응에 의한 질소산화물 제거 성능평가 결과 광촉매 혼입률이 증가함에 따라 질소산화물 제거율이 증가하였다. 이때 광촉매 P-25의 질소산화물 제거성능은 NP-A보다 우수하였다. 경제성을 고려하여 콘크리트 표면의 일정 두께를 광촉매 콘크리트로 타설하는 분할 타설 방안을 제안하였고, 이때의 일체화 성능을 평가하였다. 그 결과 역학적 성능 및 내구성능이 Plain에 비해 동등 이상으로 나타나 일체화 거동을 만족하는 것으로 판단된다.
To detect and prevent structural damage caused by various loads on marine structures and ships, structural health monitoring procedure is essential. Estimating loads acting on the structures which are measured by sensors that are mounted properly are crucial for structural health monitoring. However, attaching an excessive number of sensors to the structure without consideration can be inefficient due to the high costs involved and the potential for inducing structural instability. In this study, we introduce a method to determine the optimal number of sensors and their optimized locations for strain measurement sensors, allowing for accurate load estimation throughout the structure using model expansion method. To estimate the loads exerted on the entire structure with minimal sensors, we construct a strain-load interpolation matrix using the strain mode shapes of the finite element (FE) model and select the optimal sensor locations by applying D-Optimal Design and the row exchange algorithm. Finally, we estimate the loads exerted on the entire structure using the model expansion method. To validate the proposed method, we compare the results obtained by applying the optimal sensor placement and model expansion method to an FE model subjected to arbitrary loads with the loads exerted on the entire FE model, demonstrating efficiency and accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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