데이터 중심의 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 관리할 경우에 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 추출하는 것이 보다 시급한 일이다. 또한 생성된 테이블에 XML 문서를 분할하여 저장할 경우에 많은 널 값을 초래하거나 조인 비용의 증가를 가져오기 때문에 이에 대한 해결책이 필요하다. 이 논문에서는 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 생성하는 Schema Hybrid Inlining 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 XML 스키마 그래프를 바탕으로 관계형 스키마를 생성하게 되는데, 기존의 Inlining 방식을 확장하여 출현 지시자와 진입 차수에서의 테이블 생성 방법을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 유도 관계에서 최종 노드인 조상 노드는 새로운 테이블을 생성한다. 또한 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용을 줄이기 위하여 중복을 활용한 분할 저장과 구조적 검색 기법을 개선한 관계 경로 요소 정보를 이용하였다.
최근 정보통신기술의 발달은 센서를 바탕으로 수많은 데이터를 구축하고 이를 이용하여 실시간 서비스를 제공할 수 있게 한다. 교통안전공단에서는 디지털 운행기록계를 통해 전국의 상용차의 운행 정보를 수집하고 있다. 전국 상용자의 운행 정보는 교통 분야에서 다방면으로 활용이 가능하다. 그 중 특히 자율주행 분야에서는 실시간으로 운행정보를 분석하여 위험 운전에 대응을 하거나 방지하는데 도움을 줄 수 있다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량의 데이터를 실시간 서비스에 적합한 수준의 성능으로 처리하는 데는 한계가 존재한다. 특히 국내에서는 이와 같은 기술적인 문제로 상용차 운행정보의 실시간 분석을 위한 대규모 교통 빅데이터의 처리가 이전에 시도된 적이 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 새로운 방식의 데이터베이스 서버 시스템 최적화를 진행하였고 실시간 서비스가 가능한 수준임을 확인하였다. 구축된 데이터베이스 시스템을 이용하여 디지털 트윈, 자율주행환경을 마련하기 위한 기반 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
This study was conducted to develop a system and an control algorithm for control the environment of a plant factory. The greenhouse control system for environmental control was largely composed of a computer and a PLC. The screen of control program was composed of a greenhouse figure which was included machinery and equipments for greenhouse, the graph of environmental factors of inside greenhouse and the image of greenhouse. In order to reduce temperature change, the operation time of ventilation window was changed by 3 stage according to difference between a target and present temperature. When is heating, a temperature variation was shown to be $16.7{\pm}0.8^{\circ}C$. When is cooling, a temperature variation was shown to be $23.1{\pm}0.6^{\circ}C$. When is humidifing, a humidity variation was shown to be $39.3{\pm}1.6^{\circ}C$ %RH. An environmental control system and a control algorithm were proved that it was shown a good performance in a control accuracy. So a computer control system should be adapted to a control system of a greenhouse and a plant factory.
As the functions and structure of the system are complicated and elaborated, various types of structures are emerging to increase reliability in order to cope with a system requiring higher reliability. Among these, standby systems with standby components for each major component are mainly used in aircraft or power plants requiring high reliability. In this study, we consider a standby system with a multi-functional standby component in which one standby component simultaneously performs the functions of several major components. The structure of a parallel system with multifunctional standby components can also be seen in real aircraft hydraulic pump systems and is very efficient in terms of weight, space, and cost as compared to a basic standby system. All components of the system have complete operation, complete failure, only two states, and the system has multiple states depending on the state of the component. At this time, the multi-functional standby component is assumed to be in a non-operating standby state (Cold Standby) when the main component fails. In addition, the failure rate of each part follows the Weibull distribution which can be expressed as increasing type, constant type, and decreasing type according to the shape parameter. If the Weibull distribution is used, it can be applied to various environments in a realistic manner compared to the exponential distribution that can be reflected only when the failure rate is constant. In this paper, Markov chain analysis method is applied to evaluate the reliability of multi-functional multi-state standby system. In order to verify the validity of the reliability, a graph was generated by applying arbitrary shape parameters and scale parameter values through Excel. In order to analyze the effect of multi-functional multi-state standby system using Weibull distribution, we compared the reliability based on the most basic parallel system and the standby system.
재난 발생 시, 실내 공간에서의 신속한 대피를 위해 총 대피시간 최소화를 목적으로 일부 연구들이 진행되었다. 하지만 대부분의 연구가 총 대피시간이 최소화되는 최적 대피경로를 산출하는데 오랜 연산시간이 소요되어 실제 재난 상황에 적용하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구는 짧은 연산시간으로 총 대피시간을 단축시킬 수 있는 대피경로 할당 알고리즘을 제안하고자 한다. 대피경로 할당 알고리즘은 다수의 출구가 존재하는 건물에서 대규모 인원 대피 시, 각 출구에 적절하게 대피인원을 할당하여 출구들의 교통 정체 상황을 균형적으로 유지함으로써 총 대피시간을 단축시키는 알고리즘이다. 각 출구에 대피인원을 할당하는 방법은 그래프 이론을 기반으로 탐욕 알고리즘의 접근방식을 활용하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 검증을 위해 cellular automata 기반 대피 시뮬레이터를 이용하였으며 실제 건물과 유사한 구조에서 다양한 인원분포를 적용한 뒤 실험을 수행하였다. 결과적으로 최단거리 출구 대피보다 알고리즘을 적용하였을 때 총 대피시간이 감소되었고 대형 건물 구조에서도 짧은 연산시간이 소요되는 것을 확인하였다.
소셜 네트워크나 바이오 네트워크는 인터랙션이 가능한 오브젝트들이 관계를 맺음으로써 형성되는 복잡 네트워크이다. 실세계에 존재하는 복잡 네트워크는 커뮤니티 구조로 구성되어 있으며, 이 커뮤니티 구조를 자동으로 발견하는 것은 그 네트워크를 제어하고 이해하는데 있어서 중요한 기술이다. 하지만 이런 네트워크들은 시간에 따라 오브젝트들의 인터랙션에 의해 그 네트워크의 구조와 위상이 불특정하게 변화한다. 이런 동적 네트워크에서 노드들 간에 인터랙션을 기반으로 한 커뮤니티 구조를 발견하는 것은 높은 시간 복잡도 연산이 요구되며, 반복된 계산을 비효율적으로 처리하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 네트워크에서 인터랙션 기반 커뮤니티 구조를 점진적으로 발견하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 네트워크에서 변화한 요소들을 인지하고, 이전 커뮤니티 그룹 구조를 점진적으로 재활용함으로써 효율적인 커뮤니티 발견이 가능하다.
본 연구는 삼각함수와 관련된 과제를 통해 고등학교 학생들의 함수 개념 이해 정도를 Hitt(1998)의 층위 분석을 통해 살펴보았다. 우선 학생들의 함수 이해 정도를 층위 분석을 통해 단계를 구분한 후 이해 관점을 과정과 대상 관점으로 다시 분류하였다. 그 결과 고등학교 학생들의 함수 개념 이해의 정도 층위는 3단계에서 불완전성을 보였다. 그리고 함수의 이해의 관점은 그래프 해석에서 과정 관점이 주를 이루고 있으며 대수적 표상의 조작이 중요시되고 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 삼각함수를 다양한 관점으로 이해할 수 있는 교수-학습 방법에 대한 연구와 함께 문제 해결과 그에 따른 표상 체계 사이의 일관성이 유지되는 함수 개념 이해 층위 5단계에 도달할 수 있는 수업모델의 연구가 필요할 것으로 보인다.
위상고정루프에 대해 선형 위상-도메인 모델링을 진행하여 시스템의 안정성을 고려한 각 블록의 설계 매개 변수들을 설정한 이후 빠른 동작 특성을 확인하기 위해 Verilog-HDL 기반의 모델링을 수행할 수 있다. 이때 단순한 동작 특성뿐 아니라 위상잡음 및 비선형 특성까지 모델링에 반영할 수 있는데, 본 논문에서는 디지털-시간 변환기(DTC)의 비선형 특성 및 디지털 조정 발진기(DCO)의 위상잡음 모델링을 추가로 소개한다. 동작 모델을 사용하여 시스템 레벨의 설계를 마치면 시간-도메인 영역에서 과도 응답 시뮬레이션을 진행하여 설계 타당성을 확인할 수 있으며, 출력 신호 결과를 위상잡음 그래프로 나타내어 이를 이상적인 위상잡음 그래프와 비교함으로써 동작과 성능에 대한 검증이 가능함을 나타내었다. 시간-도메인 영역에서 시뮬레이션 소요시간 비교를 위해 TSMC 0.18-㎛ 공정을 사용한 아날로그 위상고정루프의 설계 결과와 비교하였으며, 6 us의 과도 응답 해석을 진행했을 때 1.43초로 트랜지스터 레벨의 아날로그 설계 방식(692초) 대비 484배 빠른 시뮬레이션 시간을 나타내었다.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
In order to understand water depth distribution in the waters of the southwestern sea offshore wind power demonstration complex, field observations were conducted using a multi-beam echosounder from before construction (2018.2) to operation (2022.8). After data processing and correction of the observed depth, cross-sectional analysis was performed to calculate the maximum water depth value, and time phase analysis was performed using the maximum water depth value. The maximum water depth change rate over time tended to gradually decrease, and there was little difference in the rate of change before the construction of the wind turbine foundation structure, and the rate of change was rapid when the foundation structure was under construction. As a result of time phase analysis, the rate of change of the first (2018.02) and the second (2018.05) showed a rate between -6.27 and -4.13, on average, as the rate of change before the construction of the offshore wind farm, and there was no difference between the first and second rates. The third (2018.11) rate of change was -4.25 to -1.82, and the fourth (2019.04) rate of change was -2.34 to -1.22, and the rate of change increased rapidly after the third time. The fifth (2019.07) rate of change was -2.11 to -1.31, the sixth (2021.05) rate of change was -2.09 to -1.28, and the seventh (2022.08) was -2.11 to -1.22 rate of change, and after the rate of change reached some extent, the change was analyzed in an insufficient graph.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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