엔터프라이즈 및 데이터센터환경에서 사용되는 수많은 서버시스템을 유지하기 위해서 가장 중요한 것은 각각의 서버시스템에서 UE(Uncorrectable Error)의 발생을 방지하는 것이다. 최근 클라우드 서비스의 발전으로 더 많은 용량의 메모리 모듈이 기존보다 더 많이 사용되고 있는 반면에 서버시스템의 동작 주파수는 높아지고 또한 메모리를 개발하기 위한 공정은 계속해서 축소되어 이전보다 불량이 발생될 확률이 매우 높아졌다. 이런 환경에서 서버시스템에서 직접 메모리 불량을 교체할 수 있는 방법이 제공되고 있지만 이를 효과적으로 사용할 수 있는 가이드라인이 현재 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 기존 시스템에서의 메모리 불량현상을 관찰하고 분석한 결과를 토대로 서버 시스템에서 효율적으로 메모리 불량을 방지하고 대처할 수 있는 방안을 제시하였다.
Rice is one of the most important crop in the world and is a major export of Thailand. Optical sensors are not useful for rice monitoring, because most cultivated areas are often obscured by cloud during the growing period, especially in South East Asia. Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) such as RADARSAT, can see through regardless of weather condition which make it possible to monitor rice growth and to retrieve rice acreage, using the unique temporal signature of rice fields. This paper presents the result of a study of examining the backscatter behavior of rice using multi-temporal RADARSAT dataset. Ground measurements of paddy parameters and water and soil condition were collected. The ground truth information was also used to identify mature rice crops, orchard, road, residence, and aquaculture ponds. Land use class distributions from the RADARSAT image were analyzed. Comparison of the mean DB of each land use class indicated significant differences. Schematic representation of temporal backscatter of rice crop were plotted. Based on the study carried out in Pathum Thani Province test site, the results showed variation of sigma naught from first tillering vegatative phase until ripenning phase. It is suggested that at least, three radar data acquisitions taken at 3 stages of rice growth circle namely; those are at the beginning of rice growth when the field is still covered with water, in the ear differentiation period, and at the beginning of the harvest season, are required for rice monitoring. This pilot project was an experimental one aiming at future operational rice monitoring and potential yield predicttion.
Il Seo;Hak Kyun Yang;Min Joon Seo;Sung Hyun Kim;Jin Tae Hong
Asian Journal of Innovation and Policy
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제12권1호
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pp.054-074
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2023
With the advent of the '4th Industrial Revolution', digitalization using AI (Artificial Intelligence), big data, IoT (Internet of Things), cloud computing and mobile is accelerating across all industries and global companies have fundamentally reorganized customer experiences, business models, and operations centering on digital transformation. Business innovation drives productivity improvement, process simplification, price, competitiveness and sustainable expansion. Whether digital transformation will be necessary for the current industrial environment is no longer important, and how quickly companies achieve digitalization has emerged as the utmost crucial element in industrial continuity. As non-face-to-face and remote technologies have begun in earnest, and accelerated in the pharmaceutical industry. They are looking for ways to provide value, generate profits, improve efficiency, and sustain the future. Compared to other industries, the pharmaceutical-related sectors have shown high interest in digital transformation especially to reduce costs and meet the challenge of delivering products during the pandemic environment.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
한반도 에어로졸 라이다 관측 네트워크(Korea Aerosol Lidar Observation Network; KALION)의 라이다 관측자료 처리 및 실시간 표출을 위한 표준 알고리즘을 개발하였다. KALION 표준 알고리즘은 라이다 관측으로부터 얻어진 후방산란강도와 편광소멸도 자료를 이용하여 (1) 에어로졸과 구름 구분, (2) 에어로졸 유형 구분, (3) 에어로졸 소산계수 그리고 (4) 에어로졸 질량농도를 산출하는 단계로 구성이 되어 있다. 에어로졸의 유형은 후방산란강도와 편광소멸도 자료에 근거하여, (대륙 기원) 청정기단 에어로졸(clean continental aerosol), 황사(dust aerosol) 그리고 오염 입자(polluted continental/urban pollution aerosol)로 구별된다. 에어로졸 소산계수에 필요한 라이다 상수는 약 9년간의 라이다와 스카이 라디오미터 자료로부터 도출된 63.31 sr을, 에어로졸 질량소산효율은 약 9년간의 라이다와 기상청 Particulate Matter($PM_{10}$) 질량농도 자료를 이용하여 도출된 $3.36m^2\;g^{-1}$ (황사는 $1.39m^2\;g^{-1}$)을 적용한다. 2015년 3월 28일부터 30일까지 라이다 관측 사례(서울 관악)에서 KALION 표준 알고리즘을 통해 산출된 에어로졸 유형 구분, 특히 황사 판별 결과는 기상청의 황사 보고와 잘 일치하였으며, 2006년 6월부터 약 9년 동안의 라이다 관측자료로부터 산출된 에어로졸 질량농도 역시 지상 $PM_{10}$ 농도와 약 $3{\mu}g\;m^{-3}$ 내에서 잘 일치하였다. 향후 에어로졸의 유형에 따른 서로 다른 라이다 상수 및 에어로졸 질량소산효율 적용 알고리즘, 빙정 구름(ice cloud)과 물방울 구름(water droplet cloud) 구분 알고리즘, 그리고 운저 고도와 혼합고 판별 알고리즘을 개발할 계획에 있다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
Kwoun Oh-Ig;Baek Sangho;Lee Hyongki;Sohn Hong-Gyoo;Han Uk;Shum C. K.
대한원격탐사학회지
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제21권1호
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pp.73-81
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2005
We construct improved geocentric digital elevation model (DEM), estimate tidal dynamics and ice stream velocity over Sulzberger Ice Shelf, West Antarctica employing differential interferograms from 12 ERS tandem mission Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired in austral fall of 1996. Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles acquired in the same season as the SAR scenes in 2004 are used as ground control points (GCPs) for Interferometric SAR (InSAR) DEM generation. 20 additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are then used to assess the accuracy of the DEM. The vertical accuracy of the OEM is estimated by comparing elevations with laser altimetry data from ICESat. The mean height difference between all ICESat data and DEM is -0.57m with a standard deviation of 5.88m. We demonstrate that ICESat elevations can be successfully used as GCPs to improve the accuracy of an InSAR derived DEM. In addition, the magnitude and the direction of tidal changes estimated from interferogram are compared with those predicted tidal differences from four ocean tide models. Tidal deformation measured in InSAR is -16.7cm and it agrees well within 3cm with predicted ones from tide models. Lastly, ice surface velocity is estimated by combining speckle matching technique and InSAR line-of-sight measurement. This study shows that the maximum speed and mean speed are 509 m/yr and 131 m/yr, respectively. Our results can be useful for the mass balance study in this area and sea level change.
목적 : 본 연구는 재활·요양병원 환자의 사회적 입원이 증가하고 있는 현상에 대해 작업치료사의 관점에서 분석하고자 하였다. 연구방법 : 작업치료사들의 관점을 확인하기 위하여 재활 서비스 평가 도구 RSAT를 기반으로 주관식 설문지를 구성하였고, 2019년 8월 전국 3년차 이상의 작업치료들에게 설문지를 배포 및 수거하였다. 설문지의 응답자료를 van Kaam의 현상학적 연구 방법을 통해 분석하였고, 유효 세부서술에 대해 Word cloud로 다빈도 단어를 분석하였다. 결과 : 배포한 설문지는 수도권, 충청권, 경상권에서 46명의 작업치료사들로부터 응답을 받았다. 설문지의 응답자료는 2개의 범주(categories)와 4개의 주제(theme), 13개의 하위주제(subtheme)로 분석되었다. 2개 범주는 '병원의 체계'와 '작업치료 임상의 내·외부적 요인'으로 나타났으며 '병원의 체계'에 따른 주제는 '다학제 팀 접근의 어려움'과 '퇴원계획 체계의 미흡'으로 나타났다. '작업치료 임상의 내·외부적 요인'에 따른 주제로는 '작업치료사의 어려움'과 '작업치료 실시의 어려움'으로 분석되었다. 결론 : 작업치료사들은 재활·요양병원 환자들의 지역사회 복귀가 어려운 가장 큰 원인이 합리적이지 못한 작업치료 관련 요양급여체계에 있다고 지적하였다. 퇴원 및 지역사회 적응을 위한 작업치료 서비스 체계의 미흡함 역시 환자들로 하여금 퇴원하지 못하고 결국 다시 병원으로의 입원을 하게 만드는 주요 원인의 하나로 인식하고 있었다. 향후 작업치료 처방 및 의료 급여 체계를 환자의 재활 목적에 맞도록 다면화할 필요가 있음을 제언한다.
Radiosonde is an observation equipment that measures pressure (geopotential height), temperature, relative humidity and wind by being launched up from the ground. Radiosonde data which serves as an important element of weather forecast and research often causes a bias in a model output due to accuracy and sensitivity between the different manufacturers. Although Korean Meteorological Administration (KMA) and several institutes have conducted routine and intensive radiosonde observations, very few studies have been done before on the characteristics of radiosonde performance. Analyzing radiosonde observation data without proper understanding of the unique nature of those sensors may lead to a significant bias in the analysis of results. To evaluate performance and reliability of radiosonde, we analyzed the differences between two sensors made by the different manufacturers, which have been used in the campaign of Experiment on Snow Storm At Yeongdong (ESSAY). We improved a couple of methods to launch the balloon being attached with the sensors. Further we examined cloud-layer impacts on temperature and humidity differences for the analysis of both sensors' performance among various weather conditions, and also compared daytime and nighttime profiles to understand temporal dependence of meteorological sensors. The overall results showed that there are small but consistent biases in both temperature and humidity between different manufactured sensors, which could eventually secure reliable precisions of both sensors, irrespective of accuracy. This study would contribute to an improved sounding of atmospheric vertical states through development and improvement of the meteorological sensors.
본 연구에서는 설악산국립공원 천불동 계곡에 위치한 암반사면의 낙석 위험블록을 대상으로 지상 LiDAR를 이용하여 변위 모니터링을 수행하였다. 모니터링 지점은 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 귀면암 인근 및 오련폭포 인근 암반사면을 선정하였다. 대상 지점의 암반사면 위험블록에 대한 모니터링은 지상 LiDAR를 이용하여 약 7개월 동안 5차례 촬영을 진행하였다. 지상 LiDAR 촬영 결과 토대로 변위량을 분석한 결과 폐색영역의 보간을 통해 발생한 오차와 식생 활력도의 차이에 의한 오차가 분석결과에 크게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이와 같은 외부영향을 최소화하기 위해서는 실제 촬영지점을 대상으로 변위량을 탐지하여야 한다. 대상구간 암반사면 위험블록에서 지상 LiDAR 촬영 및 변위량을 분석한 결과 변위량이 매우 작게 발생하였으며, 대부분 오차범위 아래의 변위량을 보이므로 실제 변위가 발생하였다고 판단하기 어렵다. 한편, 지상 LiDAR를 이용하여 암반사면 위험블록 모니터링을 수행하기 위해서는 식생이 없는 구간을 선정하는 것이 중요하며, 식생이 존재하는 구간의 PountCloud 제거 및 Mesh Model 분석은 데이터 신뢰성 확보에 가장 중요한 항목임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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