• 제목/요약/키워드: Firecracker

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Perturbation of Background Atmospheric Black Carbon/PM1 Ratio during Firecracker Bursting Episode

  • Majumdar, Deepanjan;Gavane, Ashok Gangadhar
    • Asian Journal of Atmospheric Environment
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    • 제11권4호
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    • pp.322-329
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    • 2017
  • Perturbation in ambient particulate matter ($PM_1$, $PM_{2.5}$, $PM_{10}$) and black carbon (BC) concentrations was studied during a firecracker bursting episode in Diwali (Festival of Lights) celebrations in Nagpur, India. Firecracker bursting resulted in greater escalation in fine particulates over coarse particulates while $PM_{2.5}$ was found to be dominated by $PM_1$ concentration. On the Diwali day, daily mean concentration of $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ exceeded Indian National Ambient Air Quality Standards by over 1.8 and 1.5 times, respectively, while daily mean BC concentration on the same day was almost two times higher than the previous day. The BC/$PM_1$ ratio reduced remarkably from about 0.26 recorded before fire-cracker bursting activity to about 0.09 during fire-cracker bursting on Diwali night in spite of simultaneous escalation in ambient BC concentration. Such aberration in BC/$PM_1$ was evidently a result of much higher escalation in $PM_1$ than BC in ambient air during firecracker bursting. The study highlighted strong perturbations in ambient $PM_1$, $PM_{2.5}$, $PM_{10}$ concentrations and BC/$PM_1$ during the firecracker bursting episode. Altered atmospheric BC/$PM_1$ ratios could serve as indicators of firecracker-polluted air and similar BC/$PM_1$ ratios in local and regional air masses might be used as diagnostic ratios for firecracker smoke.

Performance Analysis to Evaluate the Suitability of MicroVM with AI Applications for Edge Computing

  • Yunha Choi;Byungchul Tak
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.107-116
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    • 2024
  • 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.

가상화의 발전에 대한 서베이 (A Survey on the Advancement of Virtualization Technology)

  • 박주영;신동주;김종국
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.12-15
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    • 2021
  • This paper is a survey on the advancement of virtualization technology. Virtualization of resources was an inevitable path in modern computer systems. This abstraction of hardware allowed the decoupling of the operating system that manages the hardware and applications' requirements by adding a layer between them. It also led to the application-centric view of computing and light virtual machines, where each represents a computer networking device. As virtualization technology ripens, the performance of virtual machines can only improve. This paper will be introducing how virtualization technology has evolved from Xen to LightVM and Firecracker.

터널 방음시설의 방음재질 종류에 따른 소음과 주파수의 크기 고찰 (A Study on the Magnitude of the Noise and Frequency According to Materials for Soundproof Facilities of Tunnel)

  • 원연호;조영동;정재형
    • 화약ㆍ발파
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    • 제25권2호
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    • pp.23-33
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    • 2007
  • 터널발파작업에 따른 발생소음의 크기는 소음 계측기의 특성상 근거리의의 측정이 불가하며 방음재질의 종류에 따라 소음저감 효과는 매우 다양한 차이를 나타낸다. 본 연구에서는 터널발파작업에 따라 설치되는 방음시설의 방음재질과 종류에 따른 소음저감 효과와 근거리에서의 소음예측방법을 조사하였다. 방음재질과 종류에 의한 소음과 주파수의 크기를 비교 분석하기 위하여 콘크리트 흄관 내에서 화공품의 일종인 폭죽으로 소음을 발생시키고 약 20여 종류의 방음재질을 설치하여 근거리에서 소음과 주파수의 크기를 측정 고찰하였다.

ESS (에너지 저장장치) 배터리 화재사례를 통한 감식기법 및 연소 확산방지에 관한 연구 (A Study on the Identification Technique and Prevention of Combustion Diffusion through ESS (Energy Storage System) Battery Fire Case)

  • 이정일
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.383-391
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    • 2020
  • 연구목적 : 에너지 저장실의 외부 화염에 의한 내부자기 점화 및 점화를 식별하고, 과열로 인한 점화와 외부 열원에 의한 점화의 차이를 분석하는 것이다. 연구방법 : 분리막 녹는점 측정, 배터리 외부 수열 실험, 배터리 과충전 실험, 과충전과 외부수열에 의한 연소 시 전극 판 비교분석, 과충전 연소 특징, 외부수열 화재 연소특징, 3.4(전극판 비교)/ 3.5(과충전)/ 3.6(외부수열) 분석 실험을 하였다. 연구결과: 화재 발생 시까지 센서의 위치에 따른 온도 차이가 극심했음으로 기존처럼 한 모듈 당 온도 센서 두 개로는 측정값이 부족해 온도제어를 통한 화재를 사전에 방지할 수 없다고 판단한다. 결론: 단락이 점화원으로 작용하여 혼합가스에 착화돼 가스폭발이 발생하고, 폭발 압력에 의해 전극이 잘게 파손되며, 가루형태의 리튬산화물이 불꽃반응에 의해 폭죽과 유사한 불꽃이 분출되었다.