본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.
본 논문은 그리드 서비스 환경에서 효율적인 자원 관리를 위한 프레임워크를 개발한다. 자원 관리는 그리드 서비스의 핵심이며, 자원의 가변적 특성에 적응적으로 대처하기 위한 프레임워크인 GridRMF(Grid Resource Management Framework)를 모델링하고 개발한다. GridRMF는 그리드 자원의 참여 의도에 따라 계층적으로 관리한다. 계층적 자원 관리는 가상 조직 관리를 위한 VMS(Virtual organization Management System)와 메타데이타 관리를 위한 RMS(Resource Management System)로 관리 도메인을 구분한다. VMS는 최적 가상 조직 선택 전략에 의해 자원을 중개하며, LRM(Local Resource Manager) 자동 회복 전략에 의해 가상 조직의 결함에 대처한다. RMS는 자원 상태 모니터링 정보를 적응적 성능 기반 작업 할당 알고리즘에 적용하여 부하균등화와 결함에 대처한다.
One of the most common communication mechanisms to describe a situation or a process is a story written as an ordered sequence of events or activities. For example, a shop floor supervisor may present the operations of his manufacturing system by describing the processes of manunfacturing a product in his shop. Although IDEF3 is one of the most commonly used methods for describing a business process, but it is not common for a manufacturing process. In this study, we tried to apply IDEF3 for describing a manufacturing process. Problems and suggestions such as selection probability, programmable process modeling, manufacturing resource model were presented.
A metacomputing system is constructed by integrating the heterogeneous supercomputers at KORDIC supercomputer center. The implementation is directed toward building up an easy-to-use supercomputing environment for Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. The key feature is an automatic resource selection According to the predicted performance, the system assigns the request job to the most suitable resource which satisfies the user's demands. Verification tests are conducted by using example CFD applications. An overview of the system is given and derivation of performance prediction models is described in details. Discussion is made of the test results to illustrate applicability and usefulness of the proposed models.
메타컴퓨팅 시스템은 분산된 컴퓨팅 자원들과 가시화 장비들을 통합하여 사용자가 편리하고 신속하게 작업을 처리할 수 있게 해 주는 환경이다. 본 연구에서는 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics) 프로그램 개발자들을 위한 메타컴퓨팅 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서 사용자는 프로그램을 컴퓨팅 자원에 분산시키고 분산환경에서 컴파일 할 수 있으며 프로그램구조에 적합한 컴퓨팅 자원에서 그 결과를 동영상을 통하여 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같이 두 가지 연구를 수행하였다. 전산유체역학 프로그램의 구조를 이용한 자원선정에 대한 연구, 요소시스템 통합연구. 컴퓨팅 자원 선정을 위해 전산유체역학 프로그램의 구조적인 특징을 이용하였고 실시간 가시화를 위하여 기존의 가시화 도구를 수정하여 통합하였다.
This study shows the comparison between expected and actual capacity factors of a wind farm through wind resource analyzation. The expected capacity factor comes from an 'automatic weather system' run by the Korean national weather service and a 'meteorological mast' run by a project owner. Based on this comparison and analysis, the importance of meteorological mast micro-siting and selection of wind turbine class and type, will be studied along with presenting important implications for wind farm expansion and development.
Finding promising wind farm sites in islands of Korea is performed in this study. Total ten islands that have been measuring wind speed and direction using automatic weather stations for at least ten years were subjects of this study. Conditions for finding suitable wind farm sites including wind resource and various exclusion factors were applied and two islands that were found not to be suitable for wind farms were excluded. Micositing of a single wind turbine for the remaining eight islands was performed to estimate the annual energy production and the capacity factor.. Based on the simulation results, the wind farm sites selected within the eight islands were found to be suitable for wind power. The capacity factors were varied between 22.3% and 33.0% for a 100 kW wind turbine having a hub height of 30 m.
원격 모니터링 시스템이란 네트웍에 분산된 호스트 혹은 원격 어플리케이션의 상태를 실시간으로 모니터링 하는 시스템이다. 네트웍에 분산된 호스트들은 다양한 플랫폼을 갖추고 있는 것이 현실이다. 하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 플랫폼에 의존적인 성격을 띠고 있다. 네트웍을 통해서 모니터링을 하기 때문에 잠재적인 네트웍의 문제발생에 대한 적절한 대응이 필요하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 네트웍의 문제에 대해서 적절하게 대응을 못하고 있다. 그리고 호스트의 상태를 변화시키는 요인은 호스트의 시스템 자원보다는 어플리케이션의 상태변화가 주 요인이 되고 있지만, 기존의 시스템들은 주로 호스트의 상태정보만 모니터링을 하고 있다. 따라서, 분산된 호스트들의 플랫폼에 독립적이고, 네트웍의 잠재적인 문제발생을 적절하게 대응을 할 수 있고, 호스트의 상태정보 보다는 호스트의 어플리케이션의 상태정보를 모니터링 하는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 네트웍에 분산된 어플리케이션의 실시간 모니터링을 통해서 어플리케이션 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템인 RAMS (Remote Applications Monitoring System)의 설계 및 구현을 제시한다. 이 시스템은 네트웍에 분산된 호스트들의 효과적인 관리를 위해 호스트 어플리케이션의 상태를 모니터링 한다. RAMS는 모니터링 대상인 호스트 어플리케이션의 모니터링을 담당하는 Agent, 호스트의 등록, 관리를 담당하는 Manager로 구성된다. Manager와 Agent는 네트웍 단절 혹은 호스트 failure의 상황에도 자동으로 복구가 가능할 수 있도록 JINI를 최대한 활용함으로써 다른 시스템에 비해 시스템의 구성 및 관리가 용이한 특성을 갖는다.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제5권2호
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pp.153-162
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2002
Earlier breeding experiments undertaken at Central Sericultural Research and Training Institute, Mysore, India since a decade had resulted in the development of many productive and qualitatively superior bivoltine hybrids. However, the hot climatic conditions of tropics prevailing particularly in summer are not conducive to rear these high yielding bivoltine hybrids. This has necessitated breeding of compatible bivoltine hybrids for year-round rearing. Accordingly, the Japanese hybrid, B2Ol ${\times}$ BCS12 which was found to be tolerant to high temperature was used as breeding resource material. Following hybridization and selection rearing of silkworms was taken up in SERICATRON (Environmental chamber with precise and automatic control facilities for uniform maintenance of temperature and humidity) at high temperature of $36{\times}1^{\circ}C$ and 85${\times}$5% RH in fifth instar and the control batches at $25{\times}1^{\circ}C$ and 65{\times}$5% RH. Directional selection was resorted to the batches reared at 36$\pm$1$^{\circ}C$ till F$_{5}$ keeping pupation rate as important selection criteria. From $F_{2}% onwards the experiment was modified in such a way as to conduct normal rearing every alternate generation to regain the lost vitality due to continuous exposure to high temperature and high humidity stress. At $F_{2}$ , Oval and dumb-bell cocoons were separated out and designated as CSR18 and CSR19, respectively. By utilizing these lines at $F_{12}$, the hybrid CSR18$\times$CSR19 was prepared and studied for the thermotolerance by subjecting to stress condition at high temperature of 36$\pm$1$^{\circ}C$ and 85$\pm$5% RH in fifth instar and the control batches at $25{\times}1^{\circ}C$ and 65${\times}$5% RH. The better performance of CSR18${\times}$CSR19 (survival > 88%) at $36{\times}1^{\circ}C$ clearly indicates the general superiority of CSR18${\times}$CSR19 with regard to high temperature tolerance over the productive hybrids and CSR18$\times$CSR19 can perform well in varied agro-climatic conditions of the tropics with optimum qualitative and quantitative characteristics.s.
본 논문에서는 모바일 환경에서 음성인식한 결과에 포함된 오류를 교정하는 규칙기반 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 처리시간이나 메모리에 제약을 받는 모바일 환경을 고려하여 다음과 같이 구성된다. 오류 교정 속도를 최소화하기 위해서, 음절 해체 및 조합 과정이나 형태소 분석 등의 처리를 줄이고, 최장일치 규칙 선택기준을 바탕으로 오류 발생 추정 지점에서 교정 후보도 하나만 생성한다. 제안하는 방법은 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 어절사전이나 형태소분석기를 사용하지 않고, 규칙도 유형별로 따로 구분하지 않고 통합하여 저장한다. 제안하는 방법은 모델의 수정 및 유지보수가 용이하도록, 오류교정규칙을 학습말뭉치에서 자동으로 추출하여 구축한다. 실험결과 제안하는 방법은 음성인식 결과에 대하여 정확률을 5.27% 정도 재현율을 5.60% 정도 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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