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조정근 ( Jungkeun Cho ),최은미 ( Eunmi Choi ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
클라우드 가상화에서 최근 가장 많이 사용되는 컨테이너 (container) 기술은 성능 향상과 이식성 및 확장성의 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 특성을 살펴보고, Docker 를 포함한 여러 컨테이너들을 비교해 본다. 본 연구의 시스템 아키텍처로, JMS(Java Message Service)기반의 분산 컨테이너 클러스터를 구성하였다. 분산 컨테이너 클러스터 상에서 메시지 처리 속도를 지표로 삼아 컨테이너 수와 Docker engine 의 메모리의 증가에 따른 성능을 비교 분석하였다.
발전용 대형 디젤 엔진의 천연가스-디젤혼소 운전 특성에 대한 수치해석 연구
조정근(Jungkeun Cho),박상준(Sangjun Park),송순호(Soonho Song),허광범(Kwang-beom Hur) 한국가스학회 2015 한국가스학회지 Vol.19 No.2
본 연구는 발전용 디젤 엔진을 천연가스/디젤 혼소 엔진으로 개조하기 위한 선행 연구로 1.5MW급 발전용 디젤 엔진을 대상으로 상용 프로그램인 GT-Power를 이용해 수치해석을 진행하였다. 흡기 포트에 천연가스 분사 장치를 추가한 수치해석 모델을 통해 기존 엔진에서 천연가스와 디젤을 혼소시킬 경우 엔진 성능에 미치는 영향과 특성에 대해 분석하였다. 엔진 속도 720RPM, 혼소율 0%~40%까지 5개 조건에서 수치해석을 진행했다. 연구 결과 혼합 연소 시 천연가스의 비율이 증가할수록 출력이 감소하는 경향을 보였으며 혼소율 40%에서 출력이 18.4% 감소하였다. 이에 따라 실험계획법(Design of Experiment)을 통해 연료 분사시기와 연료 분사 기간에 대한 영향을 분석했다. 또한 이러한 영향을 고려해 연료 분사시기와 분사기간을 최적화시켜 혼소 엔진 출력과 디젤 엔진의 출력을 비교하여 혼소엔진으로의 개조에 따른 엔진의 출력과 효율에 대한 변화를 정량적으로 도출하였다. 그 결과 혼소율 40%에서 엔진 출력은 8.55% 감소하여 최적화 이전에 비해 12.5%의 개선 효과를 보였다. This study is an 1-D numerical study prior to modification of diesel engine for power plants to natural gas/diesel dual fuel engine using GT-Power with 1.5MW diesel engine for power generation. Natural gas injector was installed to intake manifold for dual fuel engine model. Effects on engine performance and characteristics were investigated when dual fuel is used in unmodified diesel engine. The analysis was done under 5 conditions from 0% to 40% of mixing rate on 720RPM engine speed. As a result of research, the engine performance was decreased as increasing ratio of natural gas. Engine brake power was decreased by 18.4% under 40% mixing rate condition. To clarify the reason, effects of injection timing and period were evaluated with DOE method. Considering this result, optimization was done for these parameters. Also, comparison between performances of dual fueled engine and diesel engine was made after optimizing the timing of injection by DOE method. As a result, engine brake power was decreased by 8.55% under mixing rate 40% condition showing 12.5% improvement.
PEST-7S-SWOT 방법론을 적용한 지상작전 혁신을 위한 인공지능(AI) 발전전략에 관한 연구
배경열(Kyungyeol Bae),조정근(Jungkeun Cho),유병주(Byung Joo Yoo) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.6
육군 지상작전사령부는 4차 산업혁명 기술의 고도화와 변화된 안보환경에 따른 미래 지상작전 승리를 도모하기 위해 국방 분야에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 다양한 방법론을 연구하였다. 인공지능을 적용하여 지상작전을 혁신하기 위한 추진전략과 과제를 개발하는 방법으로 PEST-7S-SWOT 방법론을 적용하였다. PEST-7S-SWOT 방법은 3단계로 적용하여 1단계는 외부환경요인 분석단계로 PEST 방법을 적용하여 외부환경 영향요소를 기회와 위험요인으로 도출하고, 2단계는 내부환경요인 분석단계로 7S 방법을 적용하여 조직의 현 상태분석을 통해 강점과 약점요인을 도출할 수 있었다. 마지막 3단계는 SWOT 분석을 적용하는 단계로 1단계의 기회 및 위험요인과 2단계의 강점과 약점요인을 기준으로 대응전략을 수립하여 추진전략과 과제를 도출하였다. 본 연구를 통해 지상작전사령부의 AI 발전을 위해 정책 및 제도 발전, 조직 및 편성 강화, AI 발전기반 구축, 전문성 및 능력 제고 등 4개 분야의 AI 추진전략과 11개 추진과제를 도출하였다. Ground Operations Command (GOC) has studied various methods using artificial intelligence (AI) in order to accomplish ground missions more effectively and to strongly respond to variable strategic situations with advancements in fourth industrial revolution technology. As the result of various literature reviews, PEST-7S-SWOT is considered the most appropriate methodology for promoting strategies and for task development. These procedures consist of three stages. Phase 1 is analysis of external environmental factors from applying PEST procedures. We analyzed external environmental factors to determine opportunities and risk factors. Phase 2 is the analysis of internal environmental factors from applying 7S strategies. We analyzed the current state of an organization to find strengths and weaknesses. Phase 3 is SWOT analysis. It is based on the opportunities and risk factors from Phase 1 and the strength and weakness factors from Phase 2. We derive promotional strategies and tasks through SWOT analysis. In this study, four strategies and 11 tasks were derived for GOC AI systems. Those are promotion of policies and systems, reinforcing organizations, building an AI base, increasing expertise and capabilities, and validating PEST-7S-SWOT methodologies.