Supply units in each command are multi-tiered and each supply unit keeps a supply level independently, which can cause excess stock, leading false reports to the Logistics Command and increasing difficulties in managing user needs. This causes excess assets and the excess then causes deformation in demand. therefore, the supply support systems of our armed forces have become high-cost/low-efficiency and are insufficient to meet the needs of users in combat units. Civilian corporations and the US Department of Defense are downsizing the aforementioned multi-tiered supply systems thus revolutionizing efficient and effective logistics by adopting Supply Chain Management(SCM), and Prime Vendor policies. Prime Vendor policy is a logistics support method that allows users to directly request and receive supply items from suppliers, based on supply contracts between suppliers and central maintenance organizations like KDA. In other words, it is a system that allows for users to make orders to suppliers directly and suppliers to deliver goods to the users directly, cutting out the middle stage, thus allowing an efficient supply. This is a way forward in finance that cuts costs in net supplies and allows an efficient utilization of civilian assets. which is also known to fasten the speed of logistical support and stripping down the logistical structure. therefore, this report will explore Prime Vendor policies adopted in certain number of units for medical supplies that were taken in consideration of improvements in stock management in civilian organizations and the US Army, and aims to apply such policies for repair parts.
현대의 대량화된 영상 관리 시스템은 영상의 특징을 표현하는 영상식별자에 대해 왜곡에 강인하며 빠른 검색 속도, 정확성 및 효율적인 저장 등의 기본 성능을 요구한다. 영상식별자 설계 방법은 기하학적 왜곡에 강인한 지역 방식과 빠른 검색 및 적은 저장 용량의 속성을 지닌 전역방식으로 구분 할 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 강하고 지역적 공간적 제약으로 인한 서로간의 차별성이 강화된 지역 기술자들로부터 각각 개개 차원의 특징 분포도를 분석하여, 두 영상간의 유사도를 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 지역 기술자 및 전역 기술자의 속성을 가지고 있는 LFH(Local Feature's Histogram)기반 영상식별자를 제안한다. 또한 GPU를 사용하여 LFH를 구현하는 방법을 제시하며, 제안한 LFH와 대표적인 지역, 전역 방식인 SIFT 및 EHD 방식과 저장용량, 추출 시간, 검색 속도 및 정확률에 대한 성능을 비교하였다.
텅스텐카바이드는 금속절단 공구, 드릴의 날, 광산공구, 군사무기 재료, 화학원료, 촉매, 내마모성재료, 제트엔진 터빈 블레이드 등 다양한 용도로 사용된다. 요즘 경제적인 측면과 효율적인의 측면에서 텅스텐카바이드 재활용 기술이 넓게 연구되었다. 이 논문에서는 텅스텐카바이드 재활용 기술에 대하여 1969년부터 2011년까지 공개/등록된 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허와 SCI급 논문을 조사하였다. 키워드를 이용하여 조사하였고 필터링 하여 특허와 논문을 수집하여 연도별, 국가별, 기관별, 기술별로 분석하였다.
The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.
최근의 신 교통시스템 개발 동향은 주로 지속가능하고 친환경적인 교통수단을 제공하는데 초점이 맞춰져 있다. 그 중에서도, 수요응답형 순환교통(PRT: Personal Rapid Transit) 시스템은 그 가능성 때문에 주목을 받고 있으며, 첨단 전기 자동차(EV) 개발 기술과의 융합을 통해서 경쟁력은 보다 향상되고 있다. 하지만 전기 배터리에 의해 구동되는 차량의 경우 안정적이고 효율적인 운영의 측면에서 기술적인 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는, 기술적인 난제를 극복하고 전기에너지를 기반으로 한 교통수단의 보급을 증대하기 위하여 태양전지에 의한 보조 전력 공급을 위한 설계적 접근방법에 대해서 모형실험을 통해서 논한다. 그 결과, 실제 차량에 적용했을 시 보조 전원 공급장치로서 일부 서비스 기기에 소요되는 전력량의 대략 11% 정도를 감당할 수 있을 것으로 예측되었다. 특히, 유연소재 태양전지의 장점은 저렴하고 가벼우며 디자인 의도를 최대한 살릴 수 있다는 데 있다. 무엇보다도 유연함과 용이한 부착성은 다양한 분야에서의 확대 적용 가능성을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4717-4737
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2017
Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.
최근 급속도로 확장되고 있는 인터넷을 통한 동영상 서비스와 이미 상용 서비스가 시작된 디지털 방송 서비스 등으로 인하여, 가전제품에서 디지털 동영상을 처리하는 데에 관한 관심이 매우 높아지고 있다. 텍스트 기반이나 이미지 기반 데이터와 달리 멀 티미디어 데이터는 정보의 출발점으로부터 미리 정해진 시간가지 작업의 목적지에 도달하지 않으면 원래 전달하고자 했던 자료의 의미를 제대로 전달할 수 없다. 멀티미디어 스트리밍 전용 시스템은 데이터를 정해진 시간가지 목표에 전달하는 것을 궁극적인 목표로 하고 설계되어야 한다. 이러한 시간적 제약성 때문에, 멀티미디어 스트리밍 응용은 많은 디스크 대역폭을 필요로 하고, 파일 시스템에 많은 부하를 가하게 된다. 기존에 사용되는 대부분의 범용 파일 시스템은 스트리밍 부하의 특성인 순차적 읽기에 적합하게 설계되어 있지 않다 따라서, 스트리밍 환경을 위해서 사용되기 위해서는 많은 개선의 여지를 가지고 있다 본 논문에서는, 멀티미디어 스트리밍 부하의 특성을 분석하고, 이에 최적화된 파일 시스템을 설계한다. 설계된 파일 시스템을 구현하여 범용 파일 시스템과의 성능평가 실험을 수행하였다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제시하는 파일 시스템이 순차적 파일 접근의 경우 기존의 유닉스 계열에서 제공되는 파일 시스템 보다 월등한 성능을 보이는 것을 관찰할 수 있었다. 이와 더불어 효율적으로 동영상 자료를 접근할 수 있도록, MPEG-4 압축방식에 특화된 커널 수준의 파일 시스템 APIl를 제안한다.
폐전선류 등은 재활용가치가 높기 때문에 간단한 처리 방법 등이 개발되어 일부 실용화되어 있는 형편이다. 그러나 아직까지도 일정한 굵기 이하의 가는 폐전선의 효율적인 처리 또는 현재 가행되고 있는 공정중에서도 폐절연물질중에 수반되는 미립동의 유실의 문제점 등이 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 기초적인 기술방안과 현재는 일정한 종류의 폐전산만을 간단한 처리방법으로 처리하고 있는 실정이지만, 앞으로는 다품종의 폐전선이 처리되어야 할 것을 감안하여 기초적인 실험실 연구를 시도하게 되었다. 톨루엔과 물의 혼합용액을 $86^{\circ}C$까지 가열한 후 5% 고체 비율로 0.4mm dia, 이하의 폐전선을 넣고, 약 10분 정도 처리하면 10~15mm 길이 정도 크기에서도 동과 PE가 분리 가능하다. 이는 현재 건식테이블 비중선별시 적용중인 1~2mm 길이보다 긴 상태에서 분리가 가능케 되므로 미립자 동의 유실을 적게 하고 용융시 비산등의 문제점을 해결할 수 있다. 현재는 일정한 품종의 폐전선만을 재활용하고 있지만, 다품종 혼합폐전선은 분쇄건식 비중선별-정전기선별 등의 혼합 방법을 적용하여야 처리가 가능할 것이며, 본 실험에서 실시한 정전기 선별기는 미립동을 재회수하기 위하여 실험하였으며, 공급 돌러의 속도가 20~50RPM, 고압직류전압이 15~30KV 정도가 양호한 것으로 나타나 있다.
전자제어식 차동제한 장치는 기계식에 비해서 능동제어가 가능하고 응답성이 좋아 기계식을 대체해 나가고 있다. STS 304 재질의 코일 하우징은 전자제어식 차동제한장치의 솔레노이드 어셈블리에서 가장 중요한 부품이다. 코일 하우징의 제조시 높은 형상 정밀도가 필수적이나, STS 304의 박판 사용과 가공변수의 변동으로 정밀 가공이 어렵다. 본 연구의 목적은 코일하우징의 가공조건에서 강건해를 구하여 평균과 변동을 최적화 하는 것이다. 코일하우징의 형상정밀도 평균과 표준편차를 최소화 하기 위한 주요 변수로 조의 척킹압력, 절삭속도, 이송속도의 평균과 표준편차가 고려됐다. 가공변수의 변동을 고려하여 평균과 표준편차를 모두 최소화 하는 최적의 조건을 선정하고자 반응표면모델 기반 2차 테일러 전개를 통한 강건 최적설계를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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