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        검색결과 22

        1.
        2020.08 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        안전한 해양플랜트 운용을 위해 장비 성능평가를 실시하고 그 결과를 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 육상으로부터 멀리 떨어진 해양플랜트의 특성상 장비 성능평가를 위해 정기적으로 계측 데이터를 저장매체에 저장한 후 육상으로 운반해야한다. 이로인해 성능평가 주기가 길어지고, 다음 성능평가가 시행되기 전까지의 장비의 성능 저하 정도를 알 수 없어 장비의 고장을 방지하기 어렵다. 따라서 육상이 아닌 해양플랜트 내에 온보드(on-board) 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 해양플랜트 내에서 장비 성능을 평가하고 그 결과를 가시화하는 장비 성능 모니터링 시스템을 개발하기 위한 초기 단계로, 장비 성능 모니터링 시스템의 데이터베이스를 설계 및 구축하고자 한다. 이를 위해 주요 장비의 태그 데이터를 선정하여 분석을 진행하였다. 최종적으로 장비 상태를 실시간으로 계측한 데이터를 해양플랜트 내에서 저장 및 관리하기 위해 온보드 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 위한 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다.
        4,000원
        8.
        2010.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 국립기상연구소에서 생산한 기상자원지도 및 기상정보의 원시자료로부터 Web2.0기반의 기상자원정보시스템 설계 및 구축을 목적으로 한다. 세부 목표로는 (1)기상자원 DB의 공간정보화, 통계적 정보 제공에 적합한 DB 서비스 개발 (2)사용자 경험 중심의 RIA 서비스 개발, (3)기상자원 KML 배포 서비스 웹 제공을 통해 사용자가 참여와 기상정보 콘텐츠 창작환경 조성에 있다. 이를 위해 풍력과 태양광 관련 기상자원지도와 원시자료를 이용해 GeoDB 및 웹서비스를 설계 및 구현하였다. 결과로서 구축된 기상자원 GeoDB 및 웹서비스가 Web2.0 패러다임을 지향하는 지에 대해 그 활용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 생산생산된 기상자원 공간/통계 정보 및 RIA서비스는 입지분석, 의사결정지원, 창작활동 등 여러 응용분야에 유용하게 활용될 것이다.
        4,200원
        14.
        2000.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        감성공학과제에서는 연구보고서, 문헌, 지표, 생체데이터, 감성유발자극 등 많은 자료가 산출되고 있지만 단위연구과제에서 분산, 관리되고 있어 연구자원의 공유가 쉽지 않은 상황이다. 본 연구는 감성공학연구원과 감성응용제품 개발기업으로 사용자를 분류하고 요구분석, 설계 구축 단계를 거쳐 감성데이터베이스를 제작하여 연구자원을 공유할 수 있는 기반을 구축하였다. 데이터베이스 모델에는 연구보고서로부터 추출된 감성지표와 더불어 실험과 관련하여 독립변수, 종속변수, 실험자극, 생체데이터 등에 포함되었다. 이러한 데이터모델을 기초로 감성공학 데이터가 체계적으로 축적되면 사용자 웹에서 원하는 자료를 복합 검색할 수 있게 된다. 감성공학시스템은 사용하기 쉽도록 메뉴를 구성하였고 현재 한국표준과학연구원에서 운용하고 있다.
        4,000원
        17.
        1996.11 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 원양 다랭이 연승 어업의 어획량을 데이터 베이스 처리하여 합리적인 조업 계획의 수립과 어장 선정에 대한 기초 자료를 제공 하고자 하였다. 어획량 자료는 국립수산진흥원에서 발행한 '75~'92년의 18년 간의 12종의 다랭이 및 새치류의 통계자료를 이용하였으며, 데이터 베이스 처리를 위한 프로그램은 Quick basic으로 작성하였다. 데이터 베이스 프로그램은 구획별 조획율을 어장도에 나타내는 프로그램, 어획 마리수를 이용한 그래프 및 도표의 작성 프로그램, 그리고 어장평가 지수를 나타내는 프로그램 등으로 구성되어 있다. 1)연도구간별 어장도에서 보면, 조획율은 연도가 경과함에 따라 전반적으로 점차 낮아지는 경향이 나타났고 인도양은 그러한 현상이 두드러졌다. 또한 황다랭이의 조획율은 적도 부근의 서부 태평양에서 눈다랭이의 조획율은 동부 태평양에서 높게 나타났으며 조획율이 높게 나타난 해역은 과거의 인도양, 대서양에서 태평양으로 이동한 것으로 나타났다. 2)전 해역에서 황다랭이와 눈다랭이의 어획량 변동 패턴은 비슷하게 나타났으며, 12개 어장구역별 어획량은 태평양 북서 해역이 가장 부진하고, 인도양 서부, 태평양 서부 저위도 해역이 가장 좋았다. 3)어장 가치를 평가하는 시뮬레이션에서 12개 어장구역 중 경제성이 높은 어장은 태평양 저위도 해역의 서부, 중부, 동부, 인도양의 서부, 동부, 그리고 대서양 순으로 나타났으며, 북미대륙 서부역이 중간정도, 나머지 해역은 경제성이 낮은 어장으로 나타났다. 4)본 데이터 베이스 프로그램을 이용하여 방대한 어획량 자료를 분석하여 시기별, 위치별의 어종 및 어획량을 검토하고 어장 평가 시뮬레이션을 실시함으로써 경제성 있는 어장 선정 및 탐색을 할 수 있다고 판단된다.
        4,900원
        19.
        2016.06 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        최적의 선박 운항 항로를 찾기 위해서는 선박의 정확한 추진성능을 추정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 선박 최적운항시스템 의 추진성능 데이터베이스를 생성하기 위한 전산프로그램의 개발에 대해 기술하고 있다. 실해역에서의 추진성능은 표류와 표면 거칠기 등 선 체 상태뿐 만 아니라 파랑과 바람 등 해상 상태의 영향을 받는다. 이 부가저항 추정 방법들은 ISO 15016:2002 표준의 실선 속력시운전 해석법 을 근간으로 하고 있으며, 추가로 바람과 선체 표면 거칠기에 대한 몇 가지 추정 방법이 보완되었다. 이 추정 방법들은 종합적인 전산프로그 램으로 만들어졌다. 그리고 향후 최적 운항경로 계산에 활용될 쇄빙연구선 아라온 호에 대해서 데이터베이스 계산이 수행되었다. 이 프로그램 은 모든 선박의 항로 최적화 계산에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
        20.
        2012.08 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car’s location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.
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