• 제목/요약/키워드: real time systems

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The effect of heaving motion of multiple wave energy converters installed on a floating platform on global performance

  • Dongeun Kim;Yeonbin Lee;Yoon Hyeok Bae
    • Ocean Systems Engineering
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    • 제13권4호
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    • pp.349-365
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    • 2023
  • Targeting a floating wave and offshore wind hybrid power generation system (FWWHybrid) designed in the Republic of Korea, this study examines the impact of the interaction, with multiple wave energy converters (WECs) placed on the platform, on platform motion. To investigate how the motion of WECs affects the behavior of the FWWHybrid platform, it was numerically compared with a scenario involving a 'single-body' system, where multiple WECs are constrained to the platform. In the case of FWWHybrid, because the platform and multiple WECs move in response to waves simultaneously as a 'multi-body' system, hydrodynamic interactions between these entities come into play. Additionally, the power take-off (PTO) mechanism between the platform and individual WECs is introduced for power production. First, the hydrostatic/dynamic coefficients required for numerical analysis were calculated in the frequency domain and then used in the time domain analysis. These simulations are performed using the extended HARP/CHARM3D code developed from previous studies. By conducting regular wave simulations, the response amplitude operator (RAO) for the platform of both single-body and multi-body scenarios was derived and subsequently compared. Next, to ascertain the difference in response in the real sea environment, this study also includes an analysis of irregular waves. As the floating body maintains its position through connection to a catenary mooring line, the impact of the slowly varying wave drift load cannot be disregarded. To assess the influence of the 2nd-order wave exciting load, irregular wave simulations were conducted, dividing them into cases where it was not considered and cases where it was included. The analysis of multi-degree-of-freedom behavior confirmed that the action of multiple WECs had a substantial impact on the platform's response.

빅데이터 클러스터 기반 검색 플랫폼의 실시간 인덱싱 성능 최적화 (Real-Time Indexing Performance Optimization of Search Platform Based on Big Data Cluster)

  • 금나연;박동철
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권6호
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    • pp.89-105
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    • 2023
  • 정보기술의 발달로 모든 데이터는 데이터베이스화 되어 빅데이터 시대를 맞이하였으며 방대한 양의 데이터에 대한 접근성과 활용 가능성을 높이고자 빅데이터 검색 플랫폼의 필요성이 증가되었다. 검색 플랫폼은 기본적으로 효율적인 검색을 위해 인덱스를 빠르게 생성하고 저장하는 인덱싱 (indexing) 과정과 생성된 인덱스를 활용하여 필요한 정보를 찾는 검색 (searching) 과정으로 구성된다. 빅데이터 시대를 지나 초빅데이터 시대를 맞이하여 데이터의 용량이 거대해짐에 따라 데이터 인덱싱 성능이 검색 플랫폼의 매우 중요한 성능문제로 대두되고 있다. 많은 기업들이 효율적인 빅데이터 검색을 위해 검색 플랫폼들을 도입하고 있으나, 검색 효율성 및 검색 정확도 관련 연구에 비해 검색 성능의 핵심이 되는 인덱싱(indexing)의 성능을 최적화하는 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 또한 인덱싱(indexing) 기본 단위인 샤드(Shard) 수와 크기를 최적화하는 연구에 비해 검색 플랫폼을 클러스터 기반으로 운영하기 위한 다양한 성능 비교 관련 연구는 미흡하다. 이에 본 연구에서는 대표적인 엔터프라이즈 빅데이터 검색 플랫폼인 Elasticsearch 클러스터를 구성하여 확장성 높은 검색 환경을 위해 최적의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 제안한다. 본 논문은 클러스터와 검색 플랫폼의 다양한 구성 변경을 통해 최고의 인덱싱 성능을 낼 수 있는 구성을 도출하여 최적 구성에서 기본 구성보다 평균 3.13배 높은 인덱싱 성능의 향상을 확인하였다

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인공지능 기반 건설장비 안전 기술 (Artificial Intelligence-Based Construction Equipment Safety Technology)

  • 이영교
    • 한국항행학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.566-573
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    • 2024
  • 자율운행 기술을 건설 현장에 적용하는 것은 안전 상의 문제로 매우 어렵다. 하지만 카메라, 레이더 등 각종 측위 장치와 센싱 장치의 건설장비에의 적용은 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 기술적 추이를 바탕으로 정부에서는 건설장비 및 산업용 차량으로 인한 사고 발생률을 줄이기 위하여 중대재해처벌법과 산업안전관리비 지원 등 다양한 노력을 하고 있다. 또한 관련 산업체에서는 지난 수년간 다양한 안전장비를 개발하여 현장에 적용하고 있다. 본 논문에서는 건설장비 및 산업 차량에 현재 적용되고 있는 안전 장비 관련 기술 현황을 알아보고, 인공지능을 기반으로 한 건설장비에서의 안전 기술 발전 방향을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 기반으로 하는 건설장비의 안전성과 작업 효율성의 제고는 추후 시뮬레이션 등을 통해 검토되어야 할 것이다.

중소유통기업지원을 위한 상품 카테고리 재분류 기반의 수요예측 및 상품추천 방법론 개발 (Development of the Demand Forecasting and Product Recommendation Method to Support the Small and Medium Distribution Companies based on the Product Recategorization)

  • 이상일;유영웅;나동길
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.155-167
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    • 2024
  • Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.

블록체인 기반 선박검사 서비스의 신뢰성 향상에 관한 연구 (A Study on the Reliability Improvement of Blockchain-based Ship Inspection Service)

  • 장춘원;강영수;이승민;박준모
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.15-20
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    • 2024
  • 국내 선박검사 분야는 노후화된 업무 처리 프로세스로 인해 검사 결과에 대한 위, 변조 발생 가능성을 차단하지 못하고 있다. 그에 따라 실시간으로 데이터를 추적하고 공유할 수 있는 블록체인 기술과 클라우드 기반의 시스템을 도입함으로써 검사 결과의 위변조를 방지하고, 투명하고 효율적인 의사소통 체계를 구축하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 선박검사 관련된 전체 데이터 관리 및 검사 수행에 대한 단위 및 통합 프로세스를 구현하여 선박검사 과정에서 발생하는 각종 검사 결과를 자동으로 수집하고 관리, 추적하는 체계를 구축하였다. 이를 통해 선박검사 프로세스 전반의 효율성을 높여 선박검사 산업 전반의 성장을 유도하고자 하였다. 구현된 웹 포털은 선박별 검사 결과를 토대로 결과 추이 분석과 타 선박과의 비교분석 등이 가능한 수준에 도달하였으며 후속 연구를 통해 시스템의 우수성을 실증하고자 한다.

국내 GNSS 오차 성분별 공간 상관성 및 선형 모델링 특성 분석 (Analysis of Spatial Correlation and Linear Modeling of GNSS Error Components in South Korea)

  • 김성익;이예빈;조용래;차윤호;박병운;박슬기;박상현
    • Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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    • 제13권3호
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    • pp.221-235
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    • 2024
  • Errors included in Global Navigation Satellite System (GNSS) measurements degrade the performance of user position estimation but can be mitigated by spatial correlation properties. Augmentation systems providing correction data can be broadly categorized into State Space Representation (SSR) and Observation Space Representation (OSR) methods. The satellite-based cm-level augmentation service based on the SSR broadcasts correction data via satellite signals, unlike the traditional Real-Time Kinematic (RTK) and Network RTK methods, which use OSR. To provide a large amount of correction data via the limited bandwidth of the satellite communication, efficient message structure design considering service area, correction generation, and broadcast intervals is necessary. For systematic message design, it is necessary to analyze the influence of error components included in GNSS measurements. In this study, errors in satellite orbits, satellite clocks for GPS, Galileo, BeiDou, and QZSS satellite constellations ionospheric and tropospheric delays over one year were analyzed, and their spatial decorrelations and linear modeling characteristics were examined.

웹사이트 중복회원 관리 : 소셜 네트워크 분석 접근 (Managing Duplicate Memberships of Websites : An Approach of Social Network Analysis)

  • 강은영;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.153-169
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    • 2011
  • 오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

지식 기반 플랜트 건설 공정 계획 시스템의 개발 (A Knowledge-based Approach to Plant Construction Process Planning)

  • 김우주
    • 지능정보연구
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    • 제7권1호
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    • pp.81-95
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    • 2001
  • 플랜트 건설 프로젝트는 다른 분야의 프로젝트에 비하여 상대적으로 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이는 정확한 플랜트 건설 프로젝트의 관리가 프로젝트의 성공에 있어 매우 중요해진다는 것을 의미한다. 특히 프로젝트 관련 초기 단계에서 이루어지는 공정 계획과 일정 계획 작업의 성패가 곧 전체 플랜트 건설 프로젝트 수행의 성패를 결정하는 주요한 요인으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 플랜트 건설 사업은 그 특유의 비구조성과 환경의 역동성으로 인해 적시에 정확하고 체계적인 공정 및 일정 계획 수립을 수행하고 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 플랜트 건설에 필요한 공정 지식을 모듈화하고, 둘째, 플랜트 건설 문제의 체계적 표현 방법을 마련하였으며, 셋째, 문제에 따라 필요한 공정들을 구성하고 계획을 수립하는 전문가의 지식에 대한 표현 기법과 이의 추론 방법론을 개발하였다. 또한 이렇게 수립된 공정 계획을 바탕으로 프로젝트 초기 단계에서의 일정 계획을 수립하는 휴리스틱 기반 일정 계획 방법론을 제안함으로써 보다 빠르게 공정 계획의 수행 가능성과 경제성을 여러 가지 측면에서 고려해 볼 수 있게 된다. 이와 같은 자동화된 프로젝트 초기 단계의 공정 계획 수립은 계획 수립 소요를 극적으로 단축시키며 따라서 불확실한 상황이나 여건에 대한 고려를 체계적으로 그리고 충분히 수행할 수 있게 함으로써 보다 수립된 공정 계획의 완전성과 정확성을 높이게 될 수 있다. 본 연구에서는 또한 이상의 접근 방법을 시스템으로 구현하였으며, 구현된 플랜트 건설 공정 계획과 일정 계획 수립 시스템은 국내 최대 건설회사의 열병합 발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 프로젝트 관리 업무에 적용하여 그 성과를 경험적으로 중명하였다. 특히 이와 같은 실제 적용 사례는 본 방법론이 다른 플랜트 건설 분야에서도 쉽게 적용되어 프로젝트 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.

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스마트시티를 위한 시맨틱 서비스 디스커버리 시스템 (A Semantic Service Discovery System for Smart-Cities)

  • 윤창호;박종원;정혜선;이용우
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제6권6호
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    • pp.281-288
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    • 2017
  • 스마트-시티에서는 다양한 종류의 정보들을 연계하여 서비스를 제공해야 한다. 따라서 서비스 간에는 유연성이 확보되어야 다양한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있다. 서비스 간의 유연성이 확보되기 위해서, 스마트-시티에서는 실시간 상황인식을 통하여 인식된 상황을 반영하여, 시맨틱 서비스 검색을 함으로써, 동적으로 원하는 서비스를 발견하고 호출하는 기능이 매우 중요하다. 현재까지 꽤 많은 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들이 개발되었다. 그런데, 이들은 스마트-시티라는 특정 도메인에 사용하기에 적절한지 검증이 되지 않았다. 본 연구에서는 기존의 것들을 일일이 다 검증하여 적합한 것을 사용하고자 하였다. 스마트-시티에서 우리와 같은 시도를 한 연구나 연구결과를 찾을 수 없어서, 일일이 검증을 하였으나, 우리의 스마트-시티 시스템을 위한 요구사항들을 만족시키기에는 매우 부족하거나 적절치 못했다. 그래서, 스마트-시티라는 우리의 사용영역에 맞는, 독자적인 시맨틱 서비스 디스커버리 기법들을 개발하지 않을 수 없었다. 본 논문은 이를 소개하고 성능평가 실험을 통하여 우리의 연구 개발시스템이 잘 작동하였으며, 우수한 성능을 보였음을 입증하는 결과와 이의 상세한 분석을 제시한다. 성능평가를 위하여, 실제로 실험시스템을 구축하고 성능을 측정하였다. 본 실험결과는 실제 스마트-시티를 구축하는데 매우 유용하게 쓰일 수 있다.

키넥트 깊이 측정 센서의 가시 범위 내 감지된 사물의 거리 측정 시스템과 그 응용분야 (Distance measurement System from detected objects within Kinect depth sensor's field of view and its applications)

  • 니욘사바 에릭;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.279-282
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    • 2017
  • 마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.

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