Most systems used in industrial sites, actually have non-linearity and uncertainty. Therefore there are a lot of difficulties in evaluating conditions of these systems. Generally, the quantitative analysis and expression are found hard because the general public cannot easily make an accurate interpretation on the systems. Thus development of a system that utilizes an expertise from skilled analysts is required. In this research, a real-time sensor signal conditioning system and Fuzzy-expert system have been separately set up into an inference algorithm. So that it ensures a fast, accurate, objective and quantitative operational condition value provided to the manager. Therefore, FE_AFCDM is suggested in this literature, as an effective system for diagnosing the problems related to the air compressor. It can quantify the uncertain and absurd condition to operate the air compressor facilities safely and financially.

This study was investigated the influence of increase in compressive strength according to water reducing ratio. As a result of the analysis, it is determined that compressive strength according to water reducing ratio was increased by increasing the efficiency of cement.

본 논문에서는 재난재해 정보를 제공할 수 있는 GIS 디지털 맵의 효율적인 압축 기법들의 동향을 살펴본다. GIS 기술의 빠른 발전으로 2D에서 3D로 고차원적 GIS 맵 데이터의 용량이 방대해지고 있으며 이를 빠르고 전송하기 위해서는 데이터 압축 기술이 필요하다. 일반적으로 GIS 디지털 맵의 표현 및 저장 방식에는 아스키(ASCII)와 바이너리(binary) 형식이 존재한다. 벡터 맵 데이터로 이루어진 GIS 벡터 맵 데이터의 구조는 많은 레이어(layer)로 구성되고 각 레이어는 지형, 하천, 도로 등의 실세계의 지리정보들을 점(point), 선(polyline), 면(polygon)의 속성을 이용하여 각 단말의 환경에 따른 효율적인 GIS 벡터 맵의 전송 및 저장을 위한 손실 및 무손실 데이터 압축 기법이 존재한다. 벡터 맵 데이터의 압축 기술 연구로 Kolesnikov는 벡터 맵의 점진적 전송을 위한 압축 기법을 제안하였다. 이 기법은 협대역 네트워크 환경에서 효과적이고 높은 압축률과 수행속도는 빠르지만 폴리곤 속성에 제한적으로 수행이 가능하며 정밀지도를 표현하기에는 어려움이 존재한다. Shekhar 등은 사전 검색 알고리즘을 활용한 압축 해제 손실 최소화하는 비가역 압축 기법을 제안하였지만 정밀 지도 데이터의 무손실 압축에 활용은 어려움이 존재한다. Alecander 등은 지각적인 차이의 최소화하여 벡터 데이터를 제거하는 방법을 제안하였다. 하지만 손실압축을 수행하기 때문에 특정 목적을 수행하기 위한 정밀 지도 데이터 압축에는 적용하기 어렵다. GIS 디지털 맵 압축 기술에는 손실 압축의 경우 데이터의 손실은 있으나 압축률이 높아서 저용량의 데이터 전송에 용이하고 무손실 압축의 경우 데이터의 손실은 거의 없으나 압축률이 낮기 때문에 이율 배반성(trade-off)의 관계가 발생한다. 향후 재난재해 정보를 레이어로 구성하여 전송 시 상황에 맞는 효율적인 압축 기술을 선정하여 적용해야한다.

고해상도의 지형 데이터는 용량이 크기 때문에 GPU메모리에 데이터 전체를 적재할 수 없다. 따라서 out-of-core기반의 방법이 많이 사용된다. 그러나 보조기억장치의 대역폭 한계로 인하여 실시간으로 지형을 렌더링하기 어렵기 때문에 GPU로 웨이블릿 변환을 수행하여 압축된 DEM 데이터를 전송한 후 압축 해제하여 렌더링 하는 방법이 사용된다. 하지만 이 방법은 텍스처로부터 주기적으로 값을 읽어와 정점을 변환하고 메쉬를 생성해야하므로 비효율적이다. 이 논문에서는 웨이블릿 압축된 근사 계수 값을 정점의 속성으로 저장하고 기하 쉐이더에서 압축을 해제해 지형을 효율적으로 렌더링 하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 근사 계수 값을 정점의 속성으로 주어 지형 텍스처의 전송량을 줄일 수 있다. 또한 지형 텍스처로부터 별도의 업로드 과정 없이 메쉬의 생성이 가능하므로 오버헤드가 발생하지 않아 효율적인 렌더링이 가능하다.