To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
반복적인 작동/멈춤에 의해 고분자전해질 연료전지의 성능 감소가 촉진되며, 이는 연료전지 자동차의 상용화를 위해 반드시 해결되야 한다. 고분자전해질 연료전지 스택의 운전을 정지했을 때 연료극 유로에는 수소가, 공기극 유로에는 공기가 남아 있어 연료전지가 열림회로 전위 상태에 한동안 유지되며 이로 인해 촉매의 소결이 촉진되고 과산화수소 라디칼이 형성되어 전해질를 분해시키는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 반복적인 작동/멈춤이 따라 고분자전해질 연료전지의 성능 감소와 막-전극 접합체의 특성에 미치는 영향을 조사하고, 운전 정지 시 잔존 수소를 제거함으로써 연료전지 스택의 내구성을 향상시키는 방법을 제안하였다.
The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 LTCC(Low Temperature Co-fired Ceramics) 공정을 이용하여 다층 구조의 의사 유전체 공진기를 설계하고, 이를 HMIC(Hybrid Microwave Integrated Circuit) 형태의 증폭기, 위상천이기와 함께 폐루프를 구성하여 초소형 전압 제어 의사 유전체 공진기 발진기(Vt-ADRO: Voltage-tuned Artificial Dielectric Resonator Oscillator)를 제작하였다. 의사 유전체 공진기는 주기적인 도체 패턴과 적층을 통해 기존의 유전체 공진기보다 소형의 크기를 갖는 공진기이다. 의사 유전체 공진기의 형상은 기본 도체 패턴 원판형을 갖고 이것을 적층하는 구조를 선정하였으며, 공진기의 물리적 치수 및 적층 수에 따른 공진 특성을 분석하였다. 소형의 크기로 제작하기 위하여 LTCC 기판의 상부에 의사 유전체 공진기를 내장하고, 하부에 증폭기, 위상천이기를 집적하였다. 제작된 의사 유전체 공진기 발진기는 $13{\times}13{\times}3mm^3$로 초소형이며, SMT(Surface Mount Technology) 형태를 갖는다. 설계된 발진기는 설계 주파수에서 개루프 발진 조건을 만족하였으며, 폐루프 측정 결과, 발진 주파수는 조정 전압 0~5 V에서 2.025~2.108 GHz, 위상 잡음은 100 kHz offset에서 $-109{\pm}4$ dBc/Hz, 출력 전력은 $6.8{\pm}0.2$ dBm을 보이며, PFTN(Power Frequency Tuning Normalized) FOM(Figure Of Merit)은 -30.88 dB를 보인다.
Passivation quality is mainly governed by epitaxial growth of crystalline silicon wafer surface. Void-rich intrinsic a-Si:H interfacial layer could offer higher resistivity of the c-Si surface and hence a better device efficiency as well. To reduce the resistivity of the contact area, a modification of void-rich intrinsic layer of a-Si:H towards more ordered state with a higher density is adopted by adapting its thickness and reducing its series resistance significantly, but it slightly decreases passivation quality. Higher resistance is not dominated by asymmetric effects like different band offsets for electrons or holes. In this study, multilayer of intrinsic a-Si:H layers were used. The first one with a void-rich was a-Si:H(I1) and the next one a-SiOx:H(I2) were used, where a-SiOx:H(I2) had relatively larger band gap of ~2.07 eV than that of a-Si:H (I1). Using a-SiOx:H as I2 layer was expected to increase transparency, which could lead to an easy carrier transport. Also, higher implied voltage than the conventional structure was expected. This means that the a-SiOx:H could be a promising material for a high-quality passivation of c-Si. In addition, the i-a-SiOx:H microstructure can help the carrier transportation through tunneling and thermal emission.
본 논문에서 인터넷 정보가전과 같은 Qplus-T 내장형 시스템을 위한 멀티 태스크 디버깅 환경에 대해 제안한다. 효과적인 교차 개발을 지원하기 위해 원격 멀티 태스크 디버깅 환경의 구조 및 기능틀을 제안할 것이다. 그리고, 좀더 효율적인 교차 개발 환경의 개발을 위하여 호스트-타겟 사이에 디버깅 커뮤니케이션 아키텍쳐를 개선할 것이다. 본 논문에서 제안하는 Q+Esto라는 원격 개발 도구들은 대화형 쉘, 원격 디버거, 리소스 모니터, 타겟 매니저, 그리고 디버그 에이전트들과 같이 몇 개의 독립된 도구들로 구성된다. 호스트에서 원격 멀티 태스크 디버거를 이용해서, 개발자는 타겟 실행 시스템 위에 태스크들을 생성시키거나 디버그 할 수 있으며, 실행 중인 태스크들에 접속하여 디버그 할 수 있다. 응용 코드는 C/C++ 소스레벨로 활 수 있으며, 어셈블리 레벨 코드로도 볼 수 있다. 그리고, 소스코드, 레지스터들, 지역/전역 변수들, 스택 프레임, 메모리, 그리고 사건 트레이스 등등을 위한 다양한 디스플레이 윈도우들을 포함하고 있다. 타겟 매니저는 Q+Esto 도구들에 의해 공유되는 공통된 기능 즉, 호스트-타겟 커뮤니케이션, 오브젝트 파일 로딩, 타겟 상주 호스트 메모리 풀의 관리, 그리고 타겟 시스템 심볼 테이블 관리 등등의 기능들을 구현한다. 이러한 기능들을 개방형 C API라고 부르는데, Q+Esto의 도구들의 확장성을 크게 개선한다. 그리고, 타겟 매니저와 타겟 시스템 커뮤니케이션을 위한 상대파트 모듈 즉, 디버그 에이전트가 존재하는데, 이것은 타겟의 실시간 운영체제 위에서 데몬 태스크 형태로 수행된다. 디버거를 포함한 호스트 도구로부터의 디버깅 요청을 밟아, 그것을 해석하고 실행하여, 그 결과론 호스트에 보내는 기능을 수행한다.
본 연구에서는 시간별 실제 기상데이터를 토대로 한 CALPUFF 모델링 수행을 통하여 민원지역에 대한 신뢰성이 있는 모델링 결과를 도출하였다. 무창형 계사 P1 및 P2의 방진망 구조물(chamber) 및 개방형 계사 P3로부터의 오염원 배출 및 확산거동을, 부피오염원으로서의 CALPUFF 모델링 또는 각 방향의 배출면적을 가중치로 한 수직 배기의 평균 선속도인 모델 배출 선속도($u^M_y$)를 적용한 점오염원으로서의 최종 CALPUFF 모델링으로 구현하였다. 또한 계사 P1, P2 및 P3에서의 배출되는 악취 및 분진오염원 배출량에 대한 각각의 제거효율(0, 20, 50 및 80%) 또는 각각 대응되는 emission rate (100, 80, 50 및 20%)에 따른 시나리오를 기본으로, CALPUFF 모델링을 수행하여 각각에 대한 민원지역의 농도예측을 수행하였다. 이러한 민원지역에 대한 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$에 대한 농도예측과 악취방지법 및 대기환경법에서 요구되는 오염물질 농도와 비교하여, 계사 P1, P2 및 P3에 요구되는 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$에 대한 제거율을 산정하였다. 그 결과로서, "P1, P2 및 P3에서 각각의 배출농도를 줄인 비율만큼 각각의 discrete receptor에서의 농도가 같은 비율로 감소한다"는 가정(a priori assumption)이 본 CALPUFF 모델링 범위 내에서 적용 가능함이 입증되었다. 한편 부피오염원을 적용한 CALPUFF 모델링을 수행한 경우에서 방지시설의 요구되는 제거효율은, 점오염원을 적용한 CALPUFF 모델링을 수행한 경우와 비교하였을 때에 P1의 경우에는 상호간에 유사하였으나, P2와 P3에서 암모니아와 $PM_{10}$의 경우에 더 높게 나타났다. 그럼에도 불구하고 민원해결을 위한 안전한 접근방법으로서 부피오염원으로서 CALPUFF 모델링을 선정하였다. 이에 따라서 본 연구에서는 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$와 같은 오염원배출에 대하여 무창형 계사 P1 및 P2에 요구되는 정량적 방지수준을 타당하게 도출하였다.
스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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