많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
본 연구의 목적은 최적화 해석 기법을 이용하여 복합재 압력용기의 스커트 치수를 도출하는 것이다. 복합재 압력용기의 스커트 최적화 해석은 부분문제 근사법(sub-problem approximation method) 알고리즘을 사용하였으며, APDL(ANSYS Parametric Design Language)을 이용하여 해석의 모든 과정을 일괄처리(batch processing)하였다. 설계변수로는 압력용기 스커트 부위의 두께와 길이를 선정하였으며, 내압에 의해 발생하는 변위와 무게를 각각 목적함수로 하여 최적화 해석을 통해 최적의 스커트 치수를 도출하였다. 그 결과 복합재 압력용기의 스커트 무게를 최대 4.38% 절감할 수 있었다.
최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 빅데이터의 특성인 5V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) 중에서도 속도(Velocity)의 중요성이 강조되면서 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 기술인 실시간 스트림 처리(Real-time Stream processing)를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리를 위해 대표적인 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 개념을 도입한 Squall 프레임워크를 제시하고, 단일 노드에서 동작하는 Squall 프레임워크와 그 동작들에 대해 기술한다. TMO는 작업을 수행할 때, 특정 조건에 대해 실시간으로 처리하는 비주기적인 처리방법과 일정 시간 간격동안 주기적인 처리를 지원하는 객체 모델이다. 따라서 Squall 프레임워크는 실시간 빅데이터의 실시간 이벤트 스트림 및 마이크로-배치 처리를 동시에 지원하고, 기존 아파치 스톰과 스파크 스트리밍 대비 상대적으로 우수한 성능을 제공한다. 하지만 Squall은 대부분의 프레임워크에서 제공되는 다중 노드에서의 실시간 분산처리를 위한 추가적인 개발이 필요하다. 결론적으로, TMO 모델의 장점은 실시간 빅데이터 처리시 기존 아파치의 스톰이나 스파크 스트리밍의 단점들을 극복할 수 있다. 이러한 TMO 모델은 실시간 빅데이터 처리에 있어 유용한 모델로서의 가능성을 가지고 있다.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.952-965
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1993
A simulation modeling is necessary for the optimal design of a rice processing plant, which consists of a facility (a silo system) of rice drying and storage and a rice mill plant. In a rice processing plant, the production scheduling and the decision on capcity of each unit based on a queuing theory is very important and difficult. In this study a process-oriented simulation model was developed for the design of a rice drying and storage system with SLAMSYSTEM. The simulation model is capable of simulating virtually all the processing activities and provides work schedules which minimize total processing time , mean flow time and bottleneck of the plant system and estimate drying time for a batch in a drying silo. Model results were used for determination the size and capacity of each processing unit and for analyzing the performance of the plant . The developed model was actually applied to construct a grain silo system for rice drying and storage.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권3호
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pp.160-165
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2018
This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.
빅데이터 시스템은 대규모 로그 데이터를 수집하는 용도로 광범위하게 사용되고 있기 때문에 높은 성능을 갖는 것이 매우 중요하지만, 현재의 Hadoop 기반의 빅데이터 시스템은 중복 처리로 인하여 낮은 성능을 갖는 아키텍처적인 문제를 가지고 있다. 본 논문은 아키텍처 설계 개선을 통하여 Hadoop 기반 시스템의 낮은 성능 문제를 해결한다. 새로운 제안 아키텍처는 기존 아키텍처의 배치(Batch) 기반의 데이터 수집 방식을 개별처리 방식과 혼합한 수집 방법을 사용하고, 수집하는 데이터를 In-Memory 상에서 직접 분석하여 중복 처리를 배제하여 높은 성능을 제공하게 한다. 또한 제안 아키텍처는 기존 Hadoop 기반 아키텍처의 장점인 시스템 확장성을 가진다. 본 논문은 제안 아키텍처가 테스트 베드 환경에서 기존 아키텍처보다 데이터의 분석 처리 속도가 30%~35% 빠르고 확장성도 가진다는 것을 확인하였다.
This paper considers the transfer batch scheduling problem for a two-machine flow shop with setup times consisting of attached setup time and separate setup time. The attached setup is attached to the processing and can be scheduled in anticipation of arriving work. Two cases of the separate setup are addressed. One is the case that the separate setup can be done only when a machine is idle. The other is the case that the separate setup can be done even though the machine is idle. the other is the case that the separate setup can be done even though the machine is operating. A scheduling rule similar to Johnson\`s rule is suggested to minimize makespan. the scheduling rule developed can be applied to most of the two-machine flow shop scheduling problems if some parameters are adjusted. A numerical example is presented to illustrate the scheduling rule.
Dynamic scheduling is very important in constructing CIM and improving productivity of chemical processing systems. Computation at the scheduling level requires mostly a long time to generate an optimal schedule, so it is difficult to immediately respond to actual process events in real-time. To solve these problems, we developed dynamic scheduling algorithms such as DSMM(Dynamic Shift Modification Method), PUOM(Parallel Unit Operation Method) and UVVM(Unit Validity Verification Method). Their main functions are to minimize the effects of unexpected disturbances such as process time variations and unit failure, to predict a makespan of the updated dynamic schedule and to modify schedule desirably in real-time responding to process time variations. As a result, the algorithms generate a new pertinent schedule in real-time which is close to the original schedule but provides an efficient way of responding to the variation of process environment. Examples in a shampoo production batch process illustrate the efficiency of the algorithms.
Lactic acid production from ${\alpha}$-cellulose by simultaneous saccharification and fermentation (SSF) was studied. The cellulose was converted in a batch SSF using cellulase enzyme Cytolase CL to produce glucose sugar and Lactobacillus delbrueckii to ferment the glucose to lactic acid. The effects of temperature, PH, yeast extract loading, and lactic acid inhibition were studied to determine the optimum conditions for the batch processing. Cellulose was converted efficiently to lactic acid, and enzymatic hydrolysis was the rate controlling step in the SSF. The highest conversion rate was obtained at 46$^{\circ}C$ and pH 5.0. The observed yield of lactic acid from ${\alpha}$-cellulose was 0.90 at 72 hours. The optimum pH of the SSF was coincident with that of enzymatic hydrolysis. The optimum temperature of the SSF was chosen as the highest temperature the microoraganism could withstand. The optimum yeast extract loading was found to be 2.5g/L. Lactic acid was observed to be inhibitory to the microorganisms' activity.
The problem of scheduling n independent jobs on serial stages with identical parallel machines at each stage is considered. Each job lot is allocated evenly to all machines at each stage for processing and moved in transfer batches between states., This scheduling strategy is called an identical production pattern. The objective is to find a permutation schedule that minimizes makespan. A branch and bound algorithm is suggested to find an optimal permutation schedule for a transformed problem A number examples is presented to illustrate the branch and bound algorithm, Computational results for 640 problems generated randomly show that within a resonable time the suggested algorithm can be used for transfer batch scheduling in a flexible flowshop.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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