Recently, Russia decided to export an annual 7.5 million tons of natural gas to Korea over 30 years from 2015, as also deal with China, planed to build a pipeline connecting Siberia to Shandong Peninsula about 4000km. Risk management is required depending on the project in extreme cold weather, because it is concerned about the behavior of the seasonal changes in soil temperature and the strain of pipe according to the long-distance pipeline construction. The plan of data management shall be prepared in parallel for a sophisticated risk management, because a data is massive scale and it is generated/accumulated in real time. Therefore, this research is aimed to classify a data items in engineering stage of pipeline by previous studies for managing a generated data depending on the detail works in extreme cold weather. We expect to be provided the foundation of an efficient classification system of a generated data from the pipeline project life cycle.
본 논문은 순환이동불변 플로우 그래프로 표시된 디지털 필터를 여러 개의 누산기 및 내부 데이터패스를 가진 파이프라인 프로세서에 최적으로 구현할 수 있는 기법에 대하여 기술하였다. 이와 관련하여 본 논문에서는 상용의 DSP 프로세서를 이용하여 다중프로세서를 구성했을 때를 고려한 스케쥴링 기법을 개발하였으며, 연구 결과는 다음의 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 상용 DSP프로세서의 구조와 유사한 n개의 누산기와 3 개의 내부 데이터패스를 가지는 파이프라인 프로세서의 모델을 제시하였다. 둘째, 주어진 구조를 가지는 시스템에 순환이동불변 플로우 그래프로 표시된 디지털 필터를 구현하고자 할 때 얻을 수 있는 최소 반복 주기 및 간단한 스케쥴링 모델을 구했으며, 제약조건을 부여한 깊이 탐색기법에 바탕을 둔 최적의 스케쥴링 기법을 개발하였다. 마지막으로 본 연구에서 개발된 스케쥴러를 이용하여 잘 알려진 디지털 필터에 대하여 성능 시험을 한 결과 대부분의 경우 이론적으로 얻을 수 있는 최소의 반복 주기를 만족시켜주는 스케쥴링 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
플랫폼은 기존 전통적인 선형적 파이프라인 기반 비즈니스 모델에 대응하는 대안으로 떠오르고 있다. 특히 최근의 4차 산업혁명시대에 효율성 주도의 파이프라인 기반은 조정 주도의 플랫폼 기반으로 변환되어야 한다는 것이 일반적인 인식이다. 플랫폼 성공사례는 애풀, 구글, 아마존, 우버 등에서 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 규모가 크지 않은 기업에서는 플랫폼 비즈니스로의 전환 전략을 찾기가 쉽지 않다. 플랫폼 비즈니스의 핵심은 네트워크 효과를 경영활동에 도입하여 활용하는 것이다. 따라서 플랫폼 비즈니스는 경영활동 기능에서 네트워크 효과 관리를 어떻게 할 것인가와 유사하다. 플랫폼 관련 연구는 최근 활발하고 다양하다. 그러나 이 분야의 연구 동향에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구의 주요 목적은 최근 국내에서 수행된 플랫폼 관련 연구를 통하여 연구동향을 이해하는 것이다. 이를 위해서 우리는 연구가설과 명제를 제시하였다. 데이터는 연구논문으로 한국학술지인용색인 시스템에서 "플랫폼" 혹은 "platform"을 키워드 속성으로부터 얻었다. 수집된 논문집합은 "경영학" 분야로 국한하여 구성하였다. 선택된 논문들을 대상으로 연구된 플랫폼 요소, 플랫폼 유형, 주요 연구 내용 등에 대해 56개의 논문에 대해 분석을 하였다. 56개의 데이터를 이용하여 탐색적인 연구가설을 검증하였고, 명제를 제안하였다. 본 연구의 시사점은 연구자들에게 연구 영역 중, 많은 연구가 수행되어 온 성숙 영역과 아직 더 많은 연구가 필요한 분야를 제시하였다. 또한 실무자들에게는 파이프라인 비즈니스로부터 플랫폼 기반 비즈니스로 변화를 추구하는 가이드라인을 제시한 것이다. 가이드라인의 핵심은 극대화하기 위해서는 IT플랫폼 시스템을 기반으로 소비자와 공급자 네트워크를 점진적으로 조정하고 관리하여야 한다는 것이다. 본 연구는 데이터 수집과 수집된 데이터의 구분 및 주요 연구내용 등 주관적인 판단 요소가 많아 추론적이 아닌 탐색적 연구로 간주되어야 할 것이다.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
친환경 에너지원으로 고려되고 있는 천연가스의 수요가 증가하고 있고 이와 동시에 천연가스의 공급을 위한 대규모 파이프라인의 시장 규모 또한 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 이러한 대규모 파이프라인의 부식은 천연가스 운송의 효율성을 저하시킨다. 이에 본 연구는 천연가스 공급용 대규모 파이프라인을 위한 에너지 자립형 고효율 부식방지 기술에 대한 특허의 정량분석을 통해 관련 기술의 특허권 확보을 위한 전략을 수립하는데 목적을 두고 있다. 본 특허 기술동향 조사에서는, 2018년 6월까지 출원, 공개 및 등록된 한국, 미국, 일본 및 유럽 특허를 대상으로 분석하였으며, 전문가토의를 거쳐 기술분류체계 및 분류기준을 마련하였다. 천연가스 대규모 파이프라인의 부식방지를 위한 외부전원으로 연료전지를 이용하기 위해, 1) 파이프라인의 분기 구조와 설비 설계(감압기/압축기/열교환기) 그리고 2) 고압 천연가스의 감압/예열과 가압/냉각 기술을 구비하는 에너지 제어 시스템 및 방법으로 권리화를 시도해 볼 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 비동기식 프로세서에서 동작 상황에 따라 파이프라인 구조가 변경 가능하고 명령어 종류에 따라 병렬처리를 지원하는 적응형 파이프라인 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 동작이 불필요한 스테이지를 건너뛰는 스테이지 스키핑(stage-skipping)과 다음 스테이지가 비어 있으면 현재 스테이지와 다음 스테이지를 하나로 통합하는 스테이지 통합(stage-combining) 기법을 지원한다. 이 기법들은 명령어 종류에 따라 서로 다른 데이터패스를 사용하는 명령어들을 병렬로 처리하여 머신 사이클을 단축시켜 프로세서의 동작 속도를 증가시킨다. 본 논문에서는 제안된 파이프라인 구조를 적용한 ARM 명령어 호환 프로세서를 설계하였다. 이 프로세서는 VHDL로 설계한 후 $0.35-{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성되었다. SPEC2000 벤치마크를 사용하여 성능을 평가한 결과, 타겟 프로세서는 평균 365 MIPS의 속도로 동작하여 영국 맨체스터 대학에서 개발한 비동기 프로세서인 AMULET3i에 비해 2.3배 높은 성능을 보였다. 제안된 파이프라인 기법과 프로세서 구조는 고속 비동기식 프로세서 설계에 적용 가능하다.
본 논문에서는 Lifting-Based Scheme을 이용한 DWT(Discrete Wavelet Transform) 의 개선된 행 처리기의 구조를 제안 하였다. 제안된 행 처리기는 3개의 Adder 와 2개의 shifter를 사용 하였고 dual-port RAM을 사용하여 파이프 라인 구조를 취하여 각 클럭마다 열처리기에서 사용할 데이터를 발생 한다. 이러한 행 처리기의 파이프 라인 구조를 개선하여 Adder를 줄이고 행 처리기의 이용률을 최대로 하여 하드웨어의 공간적 비용 절감 효과를 가져 왔다. 제안된 구조는 Verilog를 사용하여 RTL설계를 한뒤 시뮬레이션으로 그 동작을 확인 하였다.
본 연구는 준지도학습(SSL)을 기반한 소형 어선의 충돌 경보 송출 예측 모델에 관한 연구이다. 지도학습(SL) 방법은 레이블링된 다수의 데이터가 필요하지만 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 소요된다. 본 연구는 '지능형 해상교통정보 서비스'와 연계한 데이터 파이프 라인을 통해 수집된 서비스 데이터와 실해역 시험에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실제 사용자 만족도 기반으로 레이블이 결정된 실해역 시험 데이터만 아니라 레이블이 결정되지 않은 서비스 데이터를 함께 학습시킨 결과, 모델 정확도가 향상되었다.
최근 많은 응용 분야에서 대규모 데이터에 대해 온라인 다차원 분석(OLAP)을 사용하고 있다. 다차원 데이터 큐브는 OLAP 분석에서 핵심 도구로 여긴다. 본 논문에서는 맵리듀스 분산 병렬 처리를 이용하여 효율적으로 데이터 큐브를 계산하는 방법을 연구하고자 한다. 이를 위해, 맵리듀스 프레임워크에서 데이터 큐브 계산 방법으로 잘 알려진 PipeSort 알고리즘을 구현하는 효율적인 방법에 대해서 살펴본다. PipeSort는 데이터 큐브의 한 큐보이드에서 동일한 정렬 순서를 갖는 여러 큐보이드를 한 파이프라인으로 한꺼번에 계산하는 효율적인 방식이다. 이 논문에서는 맵리듀스 프레임워크에서 PipeSort의 파이프라인을 구현한 네 가지 방법을 20대의 서버에서 수행하였다. 실험 결과를 보면, 고차원 데이터에 대해서는 PipeMap-NoReduce 알고리즘이 우수한 성능을 보였으며, 저차원 데이터에 대해서는 Post-Pipe 알고리즘이 더 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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