초고층$\cdot$대형 현장은 일반 현장관리 방법과는 달리 경험에 의한 의사결정에는 한계가 있다. 특히 도심지 고층 공사의 경우 대지의 여유 공간이 협소하여, 자재적치와 수평 동선을 위한 공간의 확보가 용이하지 않다. 이러한 초대형 프로젝트를 수행하기 위해서는 기존 경험에 의존하는 양중 및 조달 관리의 한계성을 인식하고 새로운 양중 및 조달 관리 방법의 모색이 필요하게 되었다. 따라서 JIT의 개념을 도입하는 것이 필수적이라 하겠다 현장 내 즉, 반입 이후의 단계는 물리적인 자재의 흐름보다는 정보의 흐름과 의사소통이 중요시되는 단계로 본 연구에서는 현장 내 물류흐름의 문제점을 분석하여, 자재별 속성을 고려한 양중계획수립, 작업일정과 양중일정의 통합관리, 자재의 위치현황 및 작업의 설치현황 가시화를 통한 정보의 공유, 계획대비 실적의 평가의 부분을 시스템개발 방향으로 설정하여. 커뮤니케이션 도구로서의 역할과 계획 대비 실적 평가를 통한 계획의 신뢰도 확보 등을 주요 기능으로 하는 양중관리시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 광 버스트 교환 방식에서 사용되는 제어 패킷 처리 시간 보상 기법 및 자원 예약 기법을 분류하고 다중 홉 환경에서 대표적인 예약 방식인 OT/DR (Offset Time/Delayed Reservation) 기반 JET(Just-Enough-Time) 방식의 문제점인 Path length priority effect를 분석하였다. 그리고, 이러한 문제점을 해결하면서 입력 FDL(Fiber Delay Line)을 사용하여 홉 단위로 우선 순위를 증가시켜 종단간 수율을 개선시킬 수 있는 FDL/DR 방식 기반의 홉 단위 우선 순위 증가 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안된 방식은 다중 홉 환경에서 path length priority effect로 인해 발생하는 기존 방식의 문제점을 개선하여 종단간 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
도심지의 대형 공사를 그것도 짧은 공기 내에 수행함에 있어 가장 중요한 과제로 부각되는 것은 건설 주요 자원의 효율적인 관리이다. 즉 자재, 인원, 장비 등의 적기적소 조달이 주요 관리 항목이 되고 있다. 또한, 자원의 적기적소 조달을 위한 생산 단계별 생산주체간의 효율적인 정보의 교환은 성공적인 공사 수행에 절대적인 영향을 끼치게 된다. 따라서 이러한 정보를 효율적으로 관리하여 주요 자원을 조달, 운반, 양중, 적치, 설치 각 단계별로 관리할 수 있도록 하는 주요 자원 관리 시스템의 개발이 필수적이다 본 연구에서는 자동차 제조 산업 등 타 산업분야에서 성공적으로 사용된 적시생산의 기본적인 원리와 정보전달기법, 즉 간판시스템의 기본개념을 응용하여 건설프로젝트 자원정보관리시스템을 개발하였다. 또한, 이 시스템을 콘크리트 타설 공사에 적용하였다. 현장의 콘크리트 공사 흐름을 분석한 후, 가치흐름맵핑(VSM)을 통해 정보관리 개선 후 개선모델(FSM)을 제시하고, 이를 실제 초고층주상복합 건물현장의 자원정보관리에 적용하였다. 또한 현장 적용 시 도출된 적용성 등 문제점을 보완하여, 시스템의 추후 사용성을 제고하였다.
동적 코드 분석 도구는 동적 컴파일(Just-in-Time Compile)을 통한 코드 변환 기술을 이용하여 응용프로그램 실행 중 기계어 수준의 코드를 분석한다. 기존의 동적 코드 분석 도구는 변환과정에서의 부하가 크기 때문에 리얼타임 프로그램에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 동적 코드 분석 도구의 동적 컴파일 기법과 컴파일 프레임워크인 LLVM의 동적 컴파일 기법의 성능을 비교, 분석하였다. 이를 통해 LLVM의 동적 컴파일 기법을 이용한 높은 수행 성능을 가진 동적 코드 분석 도구의 설계 방안을 모색한다.
현재 대부분 e-Learning에서 이루어지고 있는 교육은 학습(Loaming)이 아닌 단순 훈련(Trainning)만이 이루어지고 있다. e-Learning에서 진정한 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 수준에 맞는 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time) 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이루어져야 한다. 이를 위해서는 기술적 관점뿐만 아니라, 발견적 학습(heuristic learning)관점에서 학습자원이 기술되고, 컴퓨터(에이전트)가 학습자원의 구성요소인 학습목표(Goal), 학습내용(Content), 학습맥락(Context), 학습구조(Structure), 학습전략(Strategy)의 의미(Semantic)와 관계(Relation)를 이해해 학습자에게 필요한 정보만을 검색, 추론해주고 이를 학습자 수준에 맞게 재가공해 학습자에게 지식(Knowledge)을 적응적(Adaptive), 적시적(Just-in-Time)으로 전달해주는 e-Learning 학습 환경이 필수적이다. 메타데이터(RDF), 온톨로지(Ontology), 에이전트(Agent) 매커니즘의 시멘틱 웹을 e-Learning 환경에 적용함으로써 학습자원의 구성요소의 의미와 관계를 파악해 적응적(Adaptive)으로 지식을 전달해 주어 자기 주도적 학습(Self-directed Loaming)을 실현해 줄 수 있다.
도요타 자동차는 2005년도 결산 보고서에서 영업이익은 6년 연속, 순이익은 4년 연속 사상 최고치를 경신한 것으로 나타났다. 순이익은 전년도 보다 11% 증가한 1조 3000억 엔(약 11조 500억 원)에 달하는 것으로 보고 있다. 최고의 이익을 계속 갱신하면서 세계의 주목을 받고 있는 도요타 자동차는 낭비제거와 개선(改善)을 골자로 하는 생산방식의 강점을 보유하고 있다. 도요타 생산방식의 기본 사상은 낭비를 철저히 제거하여 생산성을 향상시킴으로 부가가치를 통한 이익을 창출하는 것으로, 이를 뒷받침 해주는 것이 "Just-in time" 과 " 사람 인(人)변의 자동화(自動化)라는 두 가지 기둥이다. 최근 한국의 제조기업 뿐만 아니라 서비스업종까지 도요타 생산 시스템을 재조명하여 자사에 적용하기 위한 많은 시도가 이어지고 있다. 도요타 생산방식의 이론의 고찰을 통하여 도요타 생산방식을 재정립하고, 실제로 도요타 생산방식이 적용되어진 사례연구를 통하여 우리의 기업환경에 적합하도록 활용할 수 있는지를 검토하고 연구 발전시켜야 한다.
우리나라의 최근의 건설공사의 형태를 보면 초고층 아파트, 대형 주상복합 건물 등 대형주거용 건축물들이 등장하고 입다. 이러한 건설공사의 대형차 추세에 따라 공사기간, 공사비용 등이 크게 증가하였다. 이에 공사기간 및 공사비용을 절약하고 프로젝트의 성공을 위한 건설관리 기법들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초고층 주거건축의 마감공사 중에서 공사규모, 자재의 양중 측면에서 많은 부분을 차지하고 있는 가구공사의 관리체계를 정립하기 위하여, 적시생산(Just-In-Time)방식과 린건설(Lean Construction)의 개념을 도입하였다. 생산성 향상을 위한 위의 두 가기 원리를 이용하여 가구공사의 프로세스를 분석하고 그에 따른 개선방안을 제시하고자 한다. 이러한 분석과 개선방안의 제시는 마감공사의 원활한 흐름을 유도할 수 있으며, 또한 공사기간 및 공사 비용을 절약함으로써 프로젝트의 성공에 기여할 수 있다.
This work presents the way how to evaluate the degree of reversibility of the discharging process undergone by the nickel hydroxide film cathodically deposited on pure nickel as a positive electrode for electrochemical capacitor using the combined cyclic voltammetry and potential drop method, supplemented by galvanostatic discharge and open-circuit potential transient methods. The time interval necessary just to establish the current reversal of anodic to cathodic direction from the moment just after applying the potential inversion of anodic to cathodic direction, was obtained on cyclic voltammogram. The cathodic charge density passed upon dropping the applied potential, was calculated on potentiostatic current density-time curve. Both the time interval and the cathodic charge density in magnitude can be regarded as being measures of the degree of reversibility of the discharging process undergone by the positive active material for supercapacitor, i.e. , the longer the time interval is, the lower is the degree of reversibility and the greater the cathodic charge density is, the higher is the degree of reversibility. From the applied potential dependences of the time interval and cathodic charge density, discharge at $0.42 V_{SCE}$ was determined to be the most reversible.
파이썬은 다른 정적 언어(예, C, C++, FORTRAN 등)에 비해 실행 속도가 느리기 때문에 대규모 반복이 필요한 지구동역학 코드를 작성하는데 적합하지 않은 것으로 인식되어 왔다. 그러나 파이썬의 계산 속도를 향상시키기 위해 Just-In-Time (JIT) 컴파일 등과 같은 많은 고속화 수단이 개발되었다. 우리는 파이썬을 기반으로 JIT 컴파일러에 최적화된 맨틀 유동 지구동역학 코드를 개발했다. 코드는 지구동역학 분야에서 널리 사용되는 PIC (Particle-In-Cell) 방법과 유한요소법을 결합하여 맨틀 대류를 수치 모사하며, 코드의 신뢰성을 정량적으로 평가하기 위해 잘 알려진 2차원 맨틀 대류 문제를 벤치마킹했다. 수치 모사 결과, 제곱근 평균 제곱 속도와 넛셀 수가 이전 연구와 거의 일치함을 확인했다. JIT 컴파일러를 적용한 코드는 적용하지 않았을 경우와 대비해 계산 속도가 PIC 방법에서 최대 258배, 전체 행렬 조립 과정에서 최대 30배 향상했다. 따라서, 이번 연구는 파이썬의 계산 성능이 JIT 등의 가속기를 이용하여 충분히 향상되며, 많은 지구 동역학 문제를 해결하는데 활용될 수 있음을 제시하였다.
In this study, the measurement system was developed for the measurement of pollutants from building materials, and specimens were made with concrete, gypsum board, mortar and wall paper. Characteristics of VOCs and TVOC concentration and Emission Factor as a function of time were assessed, and the conclusion was drawn as follows. (1) From predicting TVOC concentration decrease of specimen 7 with the wall paper attached to the concrete, the graph may become linear by converting the value of y-axis into the log function, and the prediction equation can be expressed as $y=34906{\ast}e^{-0.0093{\ast}time}$. Moreover, chi-square value was 0.83 which is relatively high value, indicating that TVOC concentration can be properly predicted if the same materials are used indoors. (2) From predicting VOCs Emission Factor decrease of specimen 7, the prediction equation can be expressed as $EF=15111{\ast}e^{-0.0093{\ast}time}$, and chi-square value was 0.83. (3) From predicting TVOC concentration decrease of specimen 7, prediction equation can be considered to be $y=254323{\ast}(1-e^{-0.1046{\ast}time})$, and chi-square was 0.994 which is significantly high value, indicating that indoor TVOC concentration can be properly predicted if the same materials are used indoors. Furthermore, the prediction of concentration decrease using cumulative value of hourly measured concentration is considered to be more accurate than that using just hourly measured value directly. (4) From predicting Emission Factor decrease with cumulative hourly data of Emission Factor, chi-square appeared to be higher than that by just using hourly data of Emission Factor directly. Therefore, the prediction of Emission Factor with cumulative hourly data can provide more reliable prediction equation than the case by using just hourly concentration directly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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