RUP(Rational Unified Process)의 Unified Process Model 에는 Use Case Model, Analysis Model, Design Model, Deployrnent Model, Implementation model, Test Model의 6가지 모델이 있다. 이 모델들은 다음단계의 모델에 대한 일관성 및 의존성을 가진다. 한 모델에서 발생되는 요소들은 전, 후 단계에서 다른 모델들과 Trace Dependencies 를 갖는다. 이러한 의존적인 관계들은 각각의 요소들 사이의 진행, 기록 관계를 나타낸다. 그러나 대부분의 시스템은 이러한 관계 및 의존성 없이 설계되어져 전체적인 일관성을 이루지 못 하였다. 본 논문에서는 이러한 관계를 유지 하면서 사용자의 요구사항에 일관성 있는 Use Case 모델을 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 대학 종합정보시스템 구축의 일부분인 구매관리 시스템을 분석하여 컴포넌트 시스템 모델을 제시한다.
RUP의 Unified Process Model에는 Use Case Model, Analysis Model, Design Model, Deployment Model, Implementation model, Test Model의 6가지 모델이 있다. 이 모델들은 모두 일관성이 있다. 한 모델에서 나오는 요소들은 전, 후 단계에서 다른 모델들과 Trace Dependencies를 갖는다. 이러한 의존적인 관계들은 각각의 요소들 사이의 진행, 기록 관계를 나타낸다. 그러나 대부분의 데이터 모델 설계는 이러한 관계와 의존 없이 설계되어져 전체적인 일관성을 이루지 못 하였다. 본 논문에서는 이러한 관계를 유지 하면서 사용자의 요구사항에 일관성 있는 데이터 모델을 설계하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 대학 종합정보시스템 구축의 일부분인 자산관리 시스템을 분석하여 데이터 모델을 제시한다.
본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net) 모델을 이용하여 워크플로우 역할 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티비티(activity)들 간에 존재하는 역할 의존 관계를 표현하기 위하여 역할 의존 넷(Role Dependency Net)을 정의하였고, ICN 모델로부터 역할 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용하여 생성된 역할 기반의 워크플로우 모델은 any-cast 워크플로우와, multi-cast 워크플로우 작업환경을 제공함으로써 현재 대부분 조직에서의 작업 환경인 객체지향 작업 환경 및 분산 작업 환경에서 워크플로우 관리 시스템을 구축할 수 있다.
해사 빅데이터 연계체계는 한국형 e-Navigation에서 활용하는 해사관련 내 외부 데이터 연계를 위한 시스템이다. 내 외부에서 발생하는 해사 데이터들의 기술별 데이터 획득, 변환, 보관, 분석, 관리 응용 서비스를 생성할 수 있으며, 컴포넌트 단위로 구성하여 처리할 수 있다. 또한, 워크플로우로 정의된 데이터들의 흐름을 모니터링 할 수 있다. 본 연구를 통해 추후 e-Navigation 서비스에서 보다 효율적이고 손쉽게 데이터를 연계할 수 있을 것으로 기대한다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.135-142
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2024
Recently, along with digital transformation, technologies such as cloud computing, big data, and artificial intelligence have been actively introduced. In a situation where these technological changes are progressing rapidly, it is often difficult to manage processes efficiently using existing simple workflow management methods. Companies providing current cloud services are adopting virtualization technologies, including virtual machines (VMs) and containers, in their distributed system infrastructure for automated application deployment. Accordingly, this paper proposes a process-based orchestration system for integrated execution of corporate process-oriented workloads by integrating the potential of big data and machine learning technologies. This system consists of four layers as components for performing workload processes. Additionally, a common information model is applied to the data to efficiently integrate and manage the various formats and uses of data generated during the process creation stage. Moreover, a standard metadata protocol is introduced to ensure smooth exchange between data. This proposed system utilizes various types of data storage to store process data, metadata, and analysis models. This enables flexible management and efficient processing of data.
An accurate calculation of the stochastic wind field is the foundation for analyzing wind-induced structure response and reliability. In this research, the spatial correlation of structural wind field was considered based on the time domain method. A method for calculating the stochastic wind field based on cross stochastic Fourier spectrum was proposed. A flowchart of the proposed methodology is also presented in this study to represent the algorithm and workflow. Along with the analysis of regional wind speed distribution, the wind speed time history sample was calculated, and the efficiency can therefore be verified. Results show that the proposed method and programs could provide an efficient simulation for the wind-induced structure response analysis, and help determine the related parameters easily.
Nuclear data (ND) sensitivity and uncertainty (S/U) quantification in shielding applications is performed using deterministic and probabilistic approaches. In this paper the validation of the newly developed deterministic program package ASUSD (ADVANTG + SUSD3D) is presented. ASUSD was developed with the aim of automating the process of ND S/U while retaining the computational efficiency of the deterministic approach to ND S/U analysis. The paper includes a detailed description of each of the programs contained within ASUSD, the computational workflow and validation results. ASUSD was validated on two shielding benchmark experiments from the Shielding Integral Benchmark Archive and Database (SINBAD) - the fission relevant ASPIS Iron 88 experiment and the fusion relevant Frascati Neutron Generator (FNG) Helium Cooled Pebble Bed (HCPB) Test Blanket Module (TBM) mock-up experiment. The validation process was performed in two stages. Firstly, the Denovo discrete ordinates transport solver was validated as a standalone solver. Secondly, the ASUSD program package as a whole was validated as a ND S/U analysis tool. Both stages of the validation process yielded excellent results, with a maximum difference of 17% in final uncertainties due to ND between ASUSD and the stochastic ND S/U approach. Based on these results, ASUSD has proven to be a user friendly and computationally efficient tool for deterministic ND S/U analysis of shielding geometries.
PLM(Product Lifecycle Management) is one of innovative manufacturing paradigms which leverages e-business technologies to allow a company's product content to be developed and integrated with all company business process through the extended enterprise. In these days, most construction companies also make an effort to enhance their systems for creating, sharing and managing information to improve business efficiency through entire lifecycle of project execution. Because of different needs, business process and diverse engineering activities such as design, structural analysis, installing simulation, documents and data managements, a new paradigm for construction companies is needed to manage and share the entire workflow, and information in total project lifecycle. In this paper, we conducted user requirement and business process analysis of constructions to design C-PLM system which is a PLM system for effective management of civil project and engineering activities. Also, we implement C-PLM system based on commercial PDM system, and applied it to civil project as case studies.
PLM(Product Lifecycle Management) is one of innovative manufacturing paradigms which leverages e-business technologies to allow a company's product content to be developed and integrated with all company business process through the extended enterprise. In these days, most construction companies also make an effort to enhance their systems for creating, sharing and managing information to improve business efficiency through entire lifecycle of project execution. Because of different needs, business process and diverse engineering activities such as design, structural analysis, installing simulation, documents and data managements, a new paradigm for construction companies is needed to manage and share the entire workflow, and information in total project lifecycle. In this paper, we conducted user requirement and business process analysis of the construction to design architecture of C-PLM(Construction Project Lifecycle management) and implement a prototype of C-PLM systems based on commercial PDM system.
Mahadevan, Radhakrishnan;Burgard, Anthony P.;Famili, Iman;Dien, Steve Van;Schilling, Christophe H.
Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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제10권5호
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pp.408-417
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2005
Increasing numbers of value added chemicals are being produced using microbial fermentation strategies. Computational modeling and simulation of microbial metabolism is rapidly becoming an enabling technology that is driving a new paradigm to accelerate the bioprocess development cycle. In particular, constraint-based modeling and the development of genome-scale models of industrial microbes are finding increasing utility across many phases of the bioprocess development workflow. Herein, we review and discuss the requirements and trends in the industrial application of this technology as we build toward integrated computational/experimental platforms for bioprocess engineering. Specifically we cover the following topics: (1) genome-scale models as genetically and biochemically consistent representations of metabolic networks; (2) the ability of these models to predict, assess, and interpret metabolic physiology and flux states of metabolism; (3) the model-guided integrative analysis of high throughput 'omics' data; (4) the reconciliation and analysis of on- and off-line fermentation data as well as flux tracing data; (5) model-aided strain design strategies and the integration of calculated biotransformation routes; and (6) control and optimization of the fermentation processes. Collectively, constraint-based modeling strategies are impacting the iterative characterization of metabolic flux states throughout the bioprocess development cycle, while also driving metabolic engineering strategies and fermentation optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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