컨테이너 터미널에서는 장치장(yard)으로 반입되는 수출 컨테이너의 무게를 몇 단계 그룹으로 나누고 각 무게그룹 별로 모아서 장치한다. 이는 수출 컨테이너를 선박에 싣는 적하작업 시 선박의 안정성을 위하여 무거운 무게그룹의 컨테이너들을 장치장에서 먼저 반출하여 선박의 바닥 쪽에 놓기 위함이다. 하지만 반입되는 컨테이너의 무게 그룹을 결정할 때 사용하는 운송사로부터 받은 무게정보는 부정확한 경우가 많아 하나의 스택(stack)에 서로 다른 무게그룹에 속하는 컨테이너들이 섞여서 쌓이게 된다. 이로 인하여 무거운 무게그룹의 컨테이너를 반출할 때 해당 컨테이너의 상단에 놓여진 보다 가벼운 무게그룹의 컨테이너들을 임시로 옮겨야 하는 재취급(rehandling, reshuffling)이 발생하게 된다. 적하작업 시 장치장에서 재취급이 빈번히 발생하면 작업이 지연되므로 터미널 생산성 향상을 위해서는 재취급 발생을 가급적 줄여야 한다. 본 논문에서는 기계학습 기법을 적용하여 반입 컨테이너의 무게그룹을 보다 정확히 추정하는 방안을 제안한다. 또한 탐색을 통하여 분류기 생성에 관여하는 비용행렬(cost matrix)을 조정함으로써 재취급 발생을 줄일 수 있는 분류기(classifier)를 생성하는 방안을 함께 소개한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방안 적용 시 재취급 발생을 5$\sim$7% 정도 줄일 수 있음을 예상할 수 있었다.
The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.
최근 우리나라는 온난화 현상 및 기후변화 등으로 인해 국지성 호우 발생 빈도가 잦아지고 있다. 특히 인구가 밀집되어 있는 도심지역이면서 지형적 지리적 여건, 우수배제능력 부족 등으로 인해 내수침수의 위험도가 높은 지역은 국지성 호우에 취약하다. 이에 본 연구에서는 집중호우에 취약한 장항읍을 시범유역으로 지정하고 대표적인 내수범람 해석모형인 XP-SWMM 모형을 이용한 침수해석을 실시하였다. 또한 해당지역에 알맞은 홍수방어 대책 을 수립하기 위해 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making)을 이용, 다양한 홍수방어 대안을 비교 및 평가하여 최적의 홍수방어대안을 제시하였다. 해당지역의 침수해소를 위해 구조적 침수방지대책(관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치)을 선정하였으며, 대상지역을 3개의 소유역으로 분할하여 최적대안을 결정하였다. 2차원 내수침수 해석모형인 XP-SWMM을 이용하여 각 대안 설치 시 침수모의를 진행하였으며, 다기준 의사결정기법 Compromise Programming 기법을 이용하여 시범지역에 적합한 최적대안 우선순위를 결정하였으며, 그 결과 장항1지구의 경우 우수펌프장 설치, 장항2지구와 3지구의 경우 우수저류지 설치가 홍수방어를 위한 최적대안으로 선정되었다.
센서 기술, CMOS 기반의 반도체 장치, 네트워크 프로토콜 및 통신기술의 주요한 기술적 진보와 함께 무선 센서 네트워크의 활용 범위는 확대 및 다양화 되었으며, 여러 산업에 적용되어 유익하게 사용되고 있다. 특히 주변 환경의 현상을 모니터링하는 무선 센서 네트워크에서는 센서가 측정한 정보를 싱크로 전달하기 위해, 멀티 홉을 통한 전송 경로를 구성하거나 모바일 싱크기술을 사용하여 노드들과 통신하였다. 하지만 데이터 교환에 따른 높은 에너지 비용 및 노드들의 에너지 불균형, 데이터 전송지연으로 인한 측정데이터 값과 실제 값 간의 시간차이 등은 추가적인 연구가 필요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 무선 센서 네트워크 모델을 제시한다. 빈번한 메시지 교환에 따른 통신비용을 줄이기 위해 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 지리적 상관성을 사용하여 주변 노들의 상황을 예측하는 상황 예측 모델을 개발했다. 또한 시스템에 치명적일 수 있는 이상징후가 발생하면 이를 신속하게 모니터링 시스템에 경고하기 위해 이상징후 파악 모델을 개발했다. 모의실험결과에 따르면, 상황 예측 모델 적용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 오차가 작았고, 이상징후 파악 모델을 사용하여 데이터 전송 지연 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구는 지리적 위치를 식별할 수 있는 무선 센서 네트워크 모니터링시스템의 효율적인 통신기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
저장장치를 다단계로 구성하여 효율적으로 많은 사용자의 요청을 동시에 처리하는 다단계 저장장치의 활용은 점차 늘어나고 있다. 저장 장치가 다단계로 발전하여, 매우 많은 데이타를 효과적으로 처리할 수 있게 되었으나, 디스크에 접근하기 위한 단계가 늘어남으로써 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 현재까지는 메모리와 프로세스에 비해 느린 디스크 접근 속도를 완충하기 위해 선반입 정책이 매우 효과적이었다. 그러나 기존의 선반입 기법은 대부분 다단계로 구성된 저장장치는 고려하지 않기 때문에 다단계 저장장치에서 기존의 선반입 기법을 사용할 경우 큰 성능향상을 기대 할 수 없다. 본 연구에서는 네트워크로 연결된 다단계 저장장치에서 상위 레벨의 선반입 기법에 의존하지 않는, 넓은 용도로 사용할 수 있는, Prefetching Strategy for Multi-level Storage system(PMS)라 칭하는 하위 레벨 선반입 기법을 제안하였다. 이는 시스템의 사용자, 어플리케이션 혹은 상위 시스템과 독립적으로 동작하기 때문에 단지 하위 시스템의 선반입 정책으로 적용함으로써 쉽게 높은 성능을 사용할 수 있다. 또한 PMS 정책의 성능을 측정하기 위해 본 연구에서는 실제 시스템을 정교하게 흉내 내는 시뮬레이터를 개발하여 널리 쓰이는 두가지 트레이스를 이용한 서로 다른 32가지의 실험을 하였고, 기존의 선반입 정책을 하위 레벨에 적용한 시스템에 비해 PMS 정책을 하위 레벨에 적용할 경우, 모든 경우에서 성능향상을 확인 할 수 있었고, 최대 35%, 평균 16.56%의 평균 응답시간이 좋아짐을 보였다.
도심지역의 하수관거 시스템은 우수 수용능력 및 하수 월류 발생 등의 시스템의 한계점을 가지고 있어, 강우시 우수 유출수로 인한 침수저감과 더불어 도시비점오염원의 저감에 모두 대응할 수 있는 저류시설의 도입이 주목받고 시작하였다. 최근 환경부에서는 방재적 우수관리와 더불어 합류식 하수관거 월류수, 분류식 우수관거 유출수 처리를 포함하는 다기능 저류시설을 "하수저류시설"이라 통칭하고, 이의 도입을 적극 추진하고 있는 실정이다. 반면 대규모 단일 저류시설 설치의 경우에는 공간 확보의 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대안으로는 중 소규모의 분산형 저류시설 설치 및 운영을 들 수 있다. 본 연구에서는 분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 최적 운용을 위한 모델 예측 제어기법을 제안한다. 이를 위해 첫째로 네트워크 시스템의 각 구성 요소의 수리모델을 제시함으로써 보다 정밀한 하수관망 네트워크의 거동을 모사하고자 한다. 둘째로 제안된 모델을 기반으로 현재의 강우 유입량을 고려하여 각 저류조의 수위, 하수관로의 유입/유출량을 예측하여, 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 모델 예측 제어기법을 바탕으로 주어진 제약조건을 만족하며 상황을 바탕으로 제안된 제어기법의 사용여부에 따른 효과를 비교 분석하고, 이의 타당성을 검증하고자 한다.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
IMO에서는 선박으로부터 온실가스 감축을 위해 선박의 에너지효율 증진에 관한 논의를 진행하고 있다. 현재, 선박으로부터 발생되는 폐열을 이용한 ORC 발전 시스템을 적용함으로써 선박으로부터 높은 에너지 변환 효율을 기대할 수 있다. 이 기술은 물보다 더 낮은 온도 범위에서 증발하는 프레온 또는 탄화수소 계통의 유기 매체를 작동 유체로 사용한다. 이를 통해 상대적으로 낮은 저온에서 증기(기체)를 생성 및 동력을 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 유기 랭킨 사이클인 ORC 발전 시스템에서 냉매와 폐열 사이 열·유동해석(Analysis of Heat flow)을 3D 시뮬레이션 기법을 이용하여 구조물의 내·외부에 흐르는 유체가 온도 변화, 속도 변화, 압력 변화 및 질량 변화를 통해서 구조물에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하며, 동 연구는 이 기법을 이용하여 ORC 발전 시스템에서 냉매와 선박 주기관의 배기가스로부터 일어나는 열교환기의 열전달을 해석하였다.
스마트공장은 운영 기술에 최신 정보 기술이 융합된 복합 체계이다. 스마트공장은 복합 기술의 융합으로 기존 공장에 비해 제조 능력 향상, 맞춤형 생산, 자원 절감 등을 목표로 두고 있다. 이처럼 스마트공장은 개방된 환경으로 공장의 효율성을 증가시킬 수 있음에도, 기존 정보 기술의 취약점이 그대로 전이되어 공장의 보안 수준은 낮다. 게다가 스마트공장의 보안 전문가의 부재로 피해 발생 시 업무연속성계획의 대응 및 복구가 미흡한 실정이다. 상기 문제에 대응하기 위해, 우리는 실제와 유사한 디지털트윈 기반의 스마트공장에서 랜섬웨어 공격을 발생 시켜 피해를 분석하는 정보보안 실습 콘텐츠를 제안한다. 우리의 정보보안 콘텐츠에서는 디지털트윈의 실습 환경 구축을 위해 물리적 기기들을 가상 머신 또는 시뮬레이션 모델로 전환하는 기술을 소개한다. 이 콘텐츠는 구현된 디지털트윈에서 정해진 시나리오에 따라 두 가지 유형의 랜섬웨어 공격을 발생한다. 이 발생된 공격이 성공적으로 완료될 경우 23대의 가상 요소 중 최소 8대와 5대에서 각각 피해를 본다. 그리하여 우리의 제안 콘텐츠는 가상세계의 스마트공장에서 두 가지 유형의 랜섬웨어를 발생시켜 이의 피해를 직접 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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