This paper presnts a controller for the heat capacity of thermal storage systems using off-peak electricity which is composed of an identifier using neural networks and a storage time adjuster in order to store exactly the required thermal energy without loss. Since thermal storage systems have nonlinear characteristics and large time constant, even if we predict the heating load accurately, it is very difficult to store exactly the required thermal energy. Thus, in the neural network for the identifier, the adaptive learning rate for high learning speed and bit inputs based on state changes of thermal storage power source are used. Also a hardware for the controller using a microprocessor is developed. The performance of the proposed controller is shown by experiment.
Large dams are managed with operation standard and flood forecasting systems, while small dams do not have management method generally. Shortage of water resources and natural disasters due to drought and flood raised public concerns for management of small dams. Most of small dams are irrigation dams, which need diversified water uses. However, the lack of systematic management of small dams have caused serious water wastage and increased natural disasters. Storage management method and system were developed to solve these problems in small dams. The system was applied to Seongju dam for effective management. The storage management method was established considering hydrology simulation and statistical analysis using the system. This method can bring additional available water, even in the same conditions of the water demand and the supply conditions of watershed. It can improve the flood control capacity and water utilization efficiency by' the flexible operation of storage space.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4063-4086
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2016
Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.
Information storage devices have been studied to increase the storage capacity and the data transfer rate as well as to decrease the access time and their physical sizes. Optical information storage devices have been achieved high-capacity by reducing optical spot size remarkably due to the development of Blue-ray technology. Optical information storage devices usually use 1.2mm-thick polycarbonate(PC) media to get high enough stiffness. However, it would be better if we can decrease the thickness of a disk for achieving thinner device while keeping the capacity as large as possible. Decreasing the thickness of the storage media makes it difficult to read and write data because it increases the transverse vibration of the rotating disk due to the interaction with surrounding air and the vibration characteristics of thin flexible disk itself, Therefore, a special design based on the fluid mechanics is required to suppress the transverse vibration of the disk in non-contact manner so that the optical pickup can read/write data successfully. In this study, a curved wall is proposed as a stabilizer to suppress the transverse vibration of a $95{\mu}m$-thick PC disk. The characteristics of disk vibration due to a curved wall have been studied through numerical and experimental analysis from the fluid mechanics point of view. The proposed shapes are possible candidates as stabilizers to suppress the transverse vibration of a flexible disk which rotates at high speed.
A cost minimization model for designing AS/RS (Automated Storage/Retrieval Systtems) has been developed under the S/R (Storage/Retrieval) machine throughput rate and total storage capacity requirements. The objective function includes S/R machine cost storage rack cost, and interface conveyor cost. Since the model is a nonlinear integer programming problem which is very hard to solve with large problem size, the model is simplified using previous research results to be solved exactly and a simultion procedure is combined to verify that throughput rate requirements are satisfied.
최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.
When we design a controller for the active magnetic bearings that support a large rotor, it is important to have an accurate model of the rotor. For the case of the flywheel that is used to store energy, an accurate rotor model is especially important because the dynamics change with respect to the running speed due to gyroscopic effects. In this paper, we present a procedure of obtaining an accurate rotor model of a large flywheel energy storage system using finite-element method. The model can predict the first and the second bending mode which match well with the experimental results obtained from a prototype flywheel energy storage system.
나트륨 유황전지(NAS)는 대용량 에너지 저장시스템(energy storage system, ESS) 중 하나로서, 최근 풍력에너지, 태양에너지, 해양에너지 등 그린재생에너지의 사용증가로 ESS에 대한 수요가 급증함에 따라 NAS 전지에 대한 관심이 고조되고 있다. NAS 전지는 에너지 밀도가 높고(납 축전지밀도의 3배), 사이클 수명이 길고, 자가방전이 없어 대용량 전력저장 시스템에 적합하다. NAS 전지는 양극으로 황(Sulfur), 음극으로 나트륨(Na), 고체전해질 및 분리막으로 ${\beta}$"-알루미나($Al_2O_3$)로 구성되어 있고, 양극 활물질인 황은 부도체이기 때문에 도전재인 탄소섬유(carbon felt)에 함침시켜 양극으로 사용해야 함으로, 양극재 구성 및 특성은 전지성능에 상당한 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 NAS 전지의 구성, 다황화나트륨($Na_2S_x$, 방전생성물) 및 양극재의 특성, 전지 성능에 미치는 영향인자들에 대해서 알아보고자 한다.
댐 운영에 있어서 저수지 초기 담수 시 또는 집중호우 등에 의한 급격한 수위 상승 방지나 운영 중에 댐체 점검 및 수리 또는 자연재해로 인한 위급한 상황 발생 등 저수지를 비워야 할 상황이 발생할 수 있으며, 이에 대한 대책으로 비상 시 방류할 계획 및 설비가 필요하다. 그러나 현재 국내에는 이러한 비상방류에 대한 기준이 미비한 실정이다. 본 연구에서는 댐 안정성 제고를 위해 유사시 저수지 저류량을 안전하게 배제시킬 수 있는 비상방류 설비를 저수지 모의 모형인 HEC-ResSim 모형을 이용하여 규모 및 배제일수에 대하여 모의하고 산정하였다. 저수지 규모에 따라 세 개의 댐에 대해 검토하였다. 대상댐은 저류용량을 기준으로 10억 $m^3$ 이상인 소양강댐과 1~10억 $m^3$ 댐으로 합천댐, 1억 $m^3$ 미만의 댐으로 대곡댐을 선정하여, 방류시설의 규모를 산정하고 배제일수를 모의하여 기준의 적정성과 적용 가능성에 대해 검토하였다.
The main objectives of this studies are to present the most desirable rice processing complex model system in a given our situations by comparision and analyzing the major factors and, also recommend the future prospect of the rice processing complex in Korea. There are 3 different rice processing complex models in Korea. Those are concrete bin, flat type steel bin and square bin. These systems have a lot of differences and have their own characteristics such as capital requirement, efficiency, storage capacity and quality controls. The major problems of the existing rice processing centers in Korea are high fixed cost and the unbalnced systems. Following is summary to solve this problems: 1. Development of the large scale harvester and high speed continuous dryer. 2. Quality inspective system of bulk grain and large scale temporary storage facilities. 3. Large size readjustment of arable land. 4. Select the convenient location of rice processing center and formulation of well equipment facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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