• 제목/요약/키워드: Construction Performance

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EdgeCloudSim을 이용한 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 개발 (Construction of a Virtual Mobile Edge Computing Testbed Environment Using the EdgeCloudSim)

  • 임헌국
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.1102-1108
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    • 2020
  • 이동 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 처리가 아닌 데이터가 생성되는 네트워크의 에지와 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 방식으로 클라우드 컴퓨팅의 단점을 보완하여 새로운 전기를 마련할 수 있는 기술이다. 데이터를 처리하고 연산하는 곳을 따로 먼 데이터 센터에 두는 것이 아닌, 이동 단말 장치들과 가까운 엣지에 컴퓨팅 능력을 부가하고 데이터 분석까지 가능하게 하여 저지연/초고속 컴퓨팅 서비스의 실현이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 EdgeCloudSim 시뮬레이터를 이용해 클라우드와 엣지 노드가 협업하여 이동 단말의 컴퓨팅 작업 처리를 분업화 하는 가상의 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경을 개발한다. 개발된 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경은 중앙 클라우드와 엣지 컴퓨팅 노드들 사이에서 이동 단말들의 컴퓨팅 작업 분배를 위한 오프로딩 기법들의 성능을 평가하고 분석한다. 가상 이동 엣지 컴퓨팅 테스트베드 환경 및 오프로딩 성능 평가를 제시함으로써 클라우드와 협업하는 이동 엣지 컴퓨팅 노드 구축을 준비하는 산업계 엔지니어들에게 하나의 사전 지식을 제공하고자 한다.

비즈니스 시뮬레이션으로 살펴본 스마트워크의 확산 기간과 생산성 연구 (The Diffusion Period and Productivity of Smartwork by Business Simulation)

  • 정병호
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.57-73
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    • 2021
  • The purpose of this study is to analyze the diffusion period and productivity of smartwork in an organization. Firms are increasingly interested in smartwork for non contact work and working from home because of the corona 19. The smartwork is a new technology that changes face-to-face work in an organization. It helps the work of individuals and organizations regardless of time and place. The theoretical background describes the complexity, system thinking, diffusion theory, smart work, organizational resistance, and productivity. This study analyzes the diffusion period and productivity of smart work through business simulation techniques. A simulation study progresses four stages. There are problem definition, hypothesis establishment and causal loop diagram, model construction and verification, and policy evaluation. The simulation models contain an individual's resistance variables organizational investment and leadership variables related to the operation of smartwork. The organizational investment variables include organizational culture, legal system, implement systems and technology investment. The individual resistance variables include cognitive, attitude, structure and technological resistance. The leadership includes leadership interest variables and performance linkage variables. The simulation executed the changes of a people number adopting smart work and the organizational productivity monthly. As a result of the simulation, many organization members have accepted the smart work innovation after 20 months. The organizational productivity through smart work showed very high value after 16 months. In scenario analysis, the individuals' awareness and attitude resistance showed very important variables to productivity and a personal change of smart work adoption. Meanwhile, The organizational investment showed that the high driving-force increased not productivity and the low driving-force showed decreased low productivity. Also, leadership variables showed a powerful driver for changing smart work productivity. The implication of the study has suggested extending complexity, diffusion theory and organization resistance theory based on simulation methods.

진동 측정에 의한 석조문화재 복원 공사 전·후의 동특성 추정 (Estimation of Dynamic Characteristics Before and After Restoration of the Stone Cultural Heritage by Vibration Measurement)

  • 최재성;조철희
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제25권1호
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    • pp.103-111
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    • 2021
  • 보물 제49호 나주 석당간은 성능 저하로 인해 해체 및 복원 공사가 이루어 졌다. 공사시 균열 부위가 보강되고 기울어짐이 개선되었다. 이러한 문화재들의 복원 공사 전·후의 강성 변화를 정량적으로 분석하고 데이터베이스로 구축하여 보강 효과에 대한 예측 또는 평가를 할 수 있는 과학적인 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 필요하다. 복원 공사 전·후에 진동실험에 의해 측정된 고유진동수와 탄성계수 정보로부터 구조 시스템의 전체적인 강성을 추정할 수 있는 단순 식을 유도하였고, 활용성을 검토하였다. 제시된 방법으로 중요 문화재의 강성을 정기적으로 조사한다면 구조안전진단 필요 시점 또는 보수, 보강의 필요 시점을 추정하는 자료로 활용될 수 있을 것을 판단된다.

CMIP5 기반 하천유량 예측을 위한 딥러닝 LSTM 모형의 최적 학습기간 산정 (Estimation of Optimal Training Period for the Deep-Learning LSTM Model to Forecast CMIP5-based Streamflow)

  • 천범석;이태화;김상우;임경재;정영훈;도종원;신용철
    • 한국농공학회논문집
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    • 제64권1호
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    • pp.39-50
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    • 2022
  • In this study, we suggested the optimal training period for predicting the streamflow using the LSTM (Long Short-Term Memory) model based on the deep learning and CMIP5 (The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) future climate scenarios. To validate the model performance of LSTM, the Jinan-gun (Seongsan-ri) site was selected in this study. We comfirmed that the LSTM-based streamflow was highly comparable to the measurements during the calibration (2000 to 2002/2014 to 2015) and validation (2003 to 2005/2016 to 2017) periods. Additionally, we compared the LSTM-based streamflow to the SWAT-based output during the calibration (2000~2015) and validation (2016~2019) periods. The results supported that the LSTM model also performed well in simulating streamflow during the long-term period, although small uncertainties exist. Then the SWAT-based daily streamflow was forecasted using the CMIP5 climate scenario forcing data in 2011~2100. We tested and determined the optimal training period for the LSTM model by comparing the LSTM-/SWAT-based streamflow with various scenarios. Note that the SWAT-based streamflow values were assumed as the observation because of no measurements in future (2011~2100). Our results showed that the LSTM-based streamflow was similar to the SWAT-based streamflow when the training data over the 30 years were used. These findings indicated that training periods more than 30 years were required to obtain LSTM-based reliable streamflow forecasts using climate change scenarios.

사출성형공정에서 CAE 기반 품질 데이터와 실험 데이터의 통합 학습을 통한 인공지능 품질 예측 모델 구축에 대한 연구 (A study on the construction of the quality prediction model by artificial neural intelligence through integrated learning of CAE-based data and experimental data in the injection molding process)

  • 이준한;김종선
    • Design & Manufacturing
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    • 제15권4호
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    • pp.24-31
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    • 2021
  • In this study, an artificial neural network model was constructed to convert CAE analysis data into similar experimental data. In the analysis and experiment, the injection molding data for 50 conditions were acquired through the design of experiment and random selection method. The injection molding conditions and the weight, height, and diameter of the product derived from CAE results were used as the input parameters for learning of the convert model. Also the product qualities of experimental results were used as the output parameters for learning of the convert model. The accuracy of the convert model showed RMSE values of 0.06g, 0.03mm, and 0.03mm in weight, height, and diameter, respectively. As the next step, additional randomly selected conditions were created and CAE analysis was performed. Then, the additional CAE analysis data were converted to similar experimental data through the conversion model. An artificial neural network model was constructed to predict the quality of injection molded product by using converted similar experimental data and injection molding experiment data. The injection molding conditions were used as input parameters for learning of the predicted model and weight, height, and diameter of the product were used as output parameters for learning. As a result of evaluating the performance of the prediction model, the predicted weight, height, and diameter showed RMSE values of 0.11g, 0.03mm, and 0.05mm and in terms of quality criteria of the target product, all of them showed accurate results satisfying the criteria range.

22.9kV 케이블 단말 부위 소손 사고의 원인에 관한 고찰 (A Consideration on the Causes of 22.9kV Cable Terminal Burning Accident)

  • 심헌
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.7-12
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    • 2022
  • 케이블 사고의 주요 원인은 케이블 자체 또는 내·외적으로 전기적, 기계적, 화학적, 열적, 수분침입 등으로 인한 열화의 가속화로 절연성능 감소되고 절연파괴가 발생하여 케이블 사고를 유발하게 된다. 케이블 사고는 과전압, 과전류의 영향으로 절연이 불량한 부분에서 발생할 수 있으므로, 변압기, 차단기의 이상여부, 상간불평형에 의한 지락사고 등을 종합적으로 분석할 필요성이 있다. 케이블의 절연파괴에 의한 지락사고는 케이블 자체의 결함, 케이블 시공불량 뿐만 아니라 운영상의 영향, 전기설비(개폐기, 차단기 등)의 운전 시 아크 등에 의해 발생할 수 있어 사고시점을 전후로 운전 데이터 및 사고 이력에 대한 분석이 필요하다. 이 연구에서는 국내의 한 공장에서 발생한 케이블 사고의 분석을 통하여 케이블 사고의 원인을 고찰하고자 한다.

발전소 회전기기 정밀진단을 위한 휴대용 진동분석기 개발 (Development of a Portable Vibration Analyzer for Precision Diagnosis of Plant's Rotating Equipment)

  • 노형호;유호선
    • 플랜트 저널
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    • 제17권4호
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    • pp.53-60
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    • 2021
  • 본 연구에서는 국내 진동감시시스템 제작업체인 (주)나다와 발전소 회전기기 진동데이터 취득 및 분석에 효과적인 휴대용 진동분석기를 개발하고자 하였다. 개발된 휴대용 진동분석기의 하드웨어는 측정기기의 교정을 위한 측정 불확도를 통해 얻은 측정값을 시스템에서 보정함으로써 측정오차를 최소화하였고, 고속 데이터 처리로 높은 분해능을 가진 신호처리 장치로 구성되었다. 소프트웨어 구조는 다양한 진동 플롯을 구현하여 상세한 분석프로그램을 실행하며, 회전기기 운전 중 외란으로 발생하는 노이즈 측정 및 제거에 효과적인 알고리즘을 적용하였다. 개발품은 사용자의 이동 편의성 증대 및 고속 데이터 처리로 분해능을 높임으로써 성능향상은 물론, 국산화 개발에 따른 구입비용 절감에도 크게 기여하였다.

FM 라디오 기반 수동형 레이다 기만재밍 효과 분석 (Analysis of Deception Jamming Effects on FM Radio based Passive Radar)

  • 송규하;곽현규;김산해;정인환;이종환;이병남
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.239-250
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    • 2022
  • In this paper, we analyze the performance of an FM radio based passive radar in the presence of deception jamming such as false-target generation. To do this, we examine the effects of applying the deception jamming signal to the passive radar through the derivation of the construction of the amplitude-range-Doppler(ARD) plot. The analysis results show that applying the deception jamming signal with the low power similar to the target echo signal generates false targets at positions set by the jamming variables compared to the real target position in the ARD plot. Also, it is possible to induce the jamming effect so that only false targets are detected by selecting appropriate jamming power. Simulations are included to verify the theoretical results and to discuss on the effectiveness of the deception jamming on the FM radio based passive radar.

다기준 의사결정방법을 이용한 공동주택 내 환기장치 종류별 효과분석 (Analysis of Ventilation Impact in Multi-Family Residential Building Utilizing TOPSIS Method)

  • 박경용;김길태;김태민;지원길;곽병창
    • 토지주택연구
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    • 제13권3호
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    • pp.107-113
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    • 2022
  • 건축물의 에너지소비를 줄이기 위해 건물의 기밀도가 지속적으로 향상되고 있으며, 이로 인해 건물 내부의 평균적인 상대습도가 높아지고 있다. 평균 상대습도가 높아짐에 따라 단열 취약부 및 습기발생 행위 시 결로가 발생하며, 습기제어를 위하여 기계 환기장치의 중요성이 향상되고 있다. 그러나, 기계환기장치는 추가적인 에너지 소비 및 소음 발생으로 재실자의 불쾌감을 유발하기 때문에, 서로 상충되는 기준에 대한 적절한 환기전략 선정이 필요하다. 본 연구에서는 공동주택 내 기계환기장치의 환기성능, 에너지 소비량, 소음도를 측정하여, 서로 상충하는 운영기준 중 우선순위에 있는 환기전략을 찾기위해 다기준 의사결정기법인 TOPSIS를 이용하였다. 또한, 재실자의 환기장치 운영기준 선호도에 따라 달라지는 적절 환기전략을 도출하였으며, 향후 AI 기술을 활용한 재실자 맞춤 환기전략 제시가 가능할 것으로 사료된다.

물 제트를 이용한 소형선박제작 시편의 선체부착생물 제거에 관한 실험적 연구 (Experimental Study on the Removal of Biofouling from Specimens of Small Ship Constructions Using Water Jet)

  • 서대원;오정근
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권6호
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    • pp.1078-1085
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    • 2022
  • 선박에 부착된 수중생물은 선체에서 성장하면서 선박의 저항을 크게 증가시킬 뿐만 아니라 부착생물이 배와 함께 이동하면서 지역의 해양 생태계 교란을 야기시키기도 한다. 이에 따라 국제해사기구에서는 선체부착생물의 이동을 막기 위해 선체부착생물 제거 및 청소성능 평가 논의를 시작해 오고 있다. 본 연구에서는 소형선박에 사용되는 FRP(Fiber Reinforced Plastic), HDPE((High Density Polyethylene), CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) 재료의 시편을 격포항(전락북도)에 약 80일간 양생시킨 후 물 제트 노즐을 이용하여 부착생물 제거실험을 수행하였다. 그 결과 김과 같은 해조류는 노즐과 시편과의 거리가 1.8cm, 100bar 일 때 제거되었지만, 따개비의 경우 200 bar 이상은 되어야 청소가 되는 것을 확인하였다.