건물 내에 존재하는 자연광은 조명원으로 국한되지 않고 시각적, 심리적 자극을 통한 실내 환경의 질적 향상에 이르기까지 에너지절약 및 공간의 쾌적성에 큰 영향을 미친다. 유입되는 자연광량에 비례적으로 연동되는 건물에너지는 전기조명에너지를 절감시키고 난방 기간동안 일사열의 유입에 따른 난방에너지를 절감시킨다. 여름철에는 전기조명의 소등으로 인한 조명원의 발열량이 감소됨으로써 냉방부하의 감소에 이르기까지 포괄적인 영향을 미친다. 조명개발분야의 선진국에서는 에너지 절약형 광원의 대체와 아울러 자연채광과 통합된 최적 조명제어 기술의 운용만이 건물이 가지고 있는 에너지 절약의 잠재력을 현실화시킬 수 있다고 판단하고 있다. 따라서 본 연구는 일반적인 사무소 모델 공간의 에너지 절약형 인공조명을 대상으로 자연광 유입에 따른 연동적 조명제어 기법을 적용하는 경우를 대상으로, 인공조명의 소등량에 따른 조명에너지의 절감량과 이에 수반되는 냉방에너지의 점감량 및 일사열 취즉에 따른 겨울철 난방 부하 절감량을 분석함으로써 자연채광의 건물에너지에 대한 연간 기여도를 통합 분석하였다. 특히 자연채광의 성능은 실험을 통한 측정 데이터를 이용하고 에너지 해석 프로그램을 재구성하여 실질적인 절감량을 도출하도록 시도하였다.
호기조와 혐기/무산소조를 직렬로 연결한 인공습지를 이용하여 크게 오염된 하천수를 처리하였다. 호기조는 자연 공기 배출 시스템을 통하여 공기가 연속적으로 공급되어 호기성 상태가 유지되었다. 인공습지의 성능에 영향을 미치는 최적의 영향인자를 조사하기 위하여 체류시간을 다르게 한 5개의 파일럿 플랜트를 사용하였다. 호기조에서 BOD (biochemical oxygen demand)와 COD (chemical oxygen demand)의 제거율은 1차 반응 속도식을 나타내었고, COD 제거 속도 상수는 BOD보다 약간 낮았다. 온도 의존성은 COD (θ = 1.0079)와 BOD (θ = 1.0083)제거에 대한 값이 거의 동일했으나 T-N 제거의 온도 의존성(θN)은 1.0189로 다소 높게 나타났다. SS제거율은 98%로 높았고 수력학적 부하 속도(Q/A)가 증가함에 따라 제거 효율이 증가하는 경향을 보였다. 혐기/무산소조에서 BOD와 COD 제거의 주요 메커니즘은 호기조와 완전히 다르게 나타났다. 혐기/무산소조에서 COD와 COD는 생물학적 탈질을 위한 탄소원으로 공급되었고 T-P는 혐기/무산소조 내의 orthophosphate와 자갈 사이의 양이온 교환에 의해 제거되는 것으로 조사되었다. 인공습지는 여과된 고형물에 의해 막힘 없이 성공적으로 운영되었고 고형물들은 매우 빠르게 연속적으로 분해되었다.
본 논문은 시스템 에어컨 실외기 포장품의 낙하충격해석 및 시험검증을 수행한 내용을 다룬다. 포장은 낙하충격으로 부터 제품을 보호할 수 있도록 충격에너지를 흡수할 수 있는 완충재질과 이를 제품에 고정하기 위한 부재로 구성되는데 작은 부피로 충분한 완충성능을 발휘하는 포장 설계를 위해서는 충격 시 제품에 가해지는 충격가속도 등을 정확히 평가하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 외연적 시간적분을 활용하는 유한요소해석 기법을 활용하여 실외기 포장품의 낙하충격해석을 수행하였다. 정확한 해석을 위한 해석모델 구축, 재료 시험을 통한 데이터 획득 및 재료 모델의 선정, 신뢰성 있는 해석 데이터 확보를 위한 계측 센서의 모델링 등이 수행되었으며 이렇게 구해진 해석데이터와 시험으로 구해진 가속도 및 변형률 시간이력을 비교하였다. 해석모델에 반영된 감쇄계수 등의 오차로 인하여 대체로 해석결과가 시험 결과에 비해 충격 가속도 및 변형률을 크게 예측하고 있으나 전체적인 데이터의 경향과 낙하 방향의 충격가속도는 정확하게 계산되었다. 이에 본 연구에 사용된 모델 및 해석기법을 에어컨 실외기 포장 설계에 활용할 수 있음을 확인하였다.
최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 초임계 이산화탄소/n-butyl acetate ($scCO_2$/n-BA) 공용매를 사용하여 네거티브형 포토레지스트(PR)를 제거하는 실험을 진행하였다. $scCO_2$와 n-BA의 용해도 평가를 통해 n-BA가 $scCO_2$와 균일하게 섞이는 조건을 실험적으로 측정하였다. 다양한 실험 변수를 조정하여 포토레지스트 제거 실험을 진행하였고, 미노광 포토레지스트 제거에 대한 최적의 조건을 확립하였다. 또한, 노광된 PR과 미노광 PR의 제거율을 비교하여 $scCO_2$/n-BA 공용매의 선택적 제거 성능을 확인하였다. 노광된 PR은 $scCO_2$/n-BA 공용매 환경에서 매우 안정적으로 존재함을 관찰하였고, 미노광 PR은 160 bar, $40^{\circ}C$, 75 wt% n-BA 이상의 농도에서 완전히 제거됨을 확인하였다. $scCO_2$/n-BA 공용매 시스템은 노광 PR과 미노광 PR 사이의 높은 선택성을 제공할 수 있으며, 네거티브 PR의 리소그래피 공정에서 높은 신뢰성을 부여할 것으로 기대된다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하여 입력 변수를 선정하고 각 입력 변수에 대한 입력 공간을 분할하여 이들 입력 변수 및 공간 분할에 의해 퍼지 규칙을 형성한다. 퍼지 규칙의 전반부는 입력 변수 선정, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 동정되고 퍼지 규칙의 후반부는 간략 추론, 선형 추론에 의해 다항식 함수의 형태로 동정된다. 일반적으로 주어진 데이터를 이용한 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 형성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 각 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 개별적으로 형성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개별적인 입력 공간을 활용하여 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 입력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법을 이용하여 동정되고, 소속 함수는 삼각형, 범종형, 사다리꼴형 소속 함수를 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 시스템 특성 및 성능을 평가한다.
최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
최근 정보 기술의 발전 속도가 매우 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰과 태블릿 같은 IT 기기에서 이런 변화들이 두드러지고 있다. 이전의 IT 기기들은 기능상의 혁신과 진보를 통해 소비자들을 끌어들였지만, 현재는 IT 제품 상에서 기능상 발전과 혁신은 둔화되었다. 기능상 차별점이 줄어든 시점에서 기업들은 외관과 디자인적 측면에서 차별화를 시도하고 있다. 스마트폰의 외관적 변화를 반영하듯 소비자들도 성능보단 디자인을 스마트폰 구매의 중요 요인으로 삼고 있다. 스마트폰은 패션 아이템의 하나로 자리매김하게 되었고, 스마트폰의 디자인과 외형이 지속적으로 중요해짐에 따라 해당 제품에 대해 소비자들이 느끼는 디자인 가치가 무엇인지도 중요해졌으며, 무엇에 영향을 받는지도 중요해졌다. 소비자들이 느끼는 가치가 중요해짐에 따라 소비자들이 해당제품의 디자인에 대해 평가하는 메커니즘을 밝힐 필요성이 존재하며, 적절한 가치를 전달하기 위해 디자인을 평가할 수 있는 모형이 필요하다. 디자인과 관련한 기존 연구들은 소비자들의 인지와 가치 부분에 초점을 맞추어 연구를 하였지만, 제품 속성 자체에 대한 부분은 고려하지 않은 경향이 있으며, 제품이 갖고 있는 객관적인 속성들에 따라 소비자들의 인지가 변화하는 과정과 최종적으로 느끼는 가치에 대한 메커니즘을 밝힌 연구는 부재한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 스마트폰 제품이 갖고 있는 객관적 속성인 제품 속성과 객관적 속성을 통해 느끼는 소비자들의 인지, 가치에 대해 평가할 수 있는 메커니즘을 설계하고, 이를 평가할 수 있는 3단계 디자인 평가 모형을 제시하려 한다. 3단계 디자인 평가 모형은 제품 속성, 인지 속성, 소비자 가치까지 모든 단계를 고려한 정량화된 모형으로 스마트폰 분야만이 아닌 사용자경험 분야에 전반적으로 적용 가능할 것으로 기대하며, 기업이 갖고 있는 소비자 데이터와 결합한다면, 특정 소비자층을 겨냥한 제품 생산 및 설계가 가능한 지능형 디자인 가치 평가 모형으로 발전할 수 있을 것으로 예상한다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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