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- 저자 : 황재승 (검색결과 6 건)
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Deep learning 프레임워크 성능 비교 연구 : cloud computing 환경에서
통신 기술의 발달로 인한 사람과 사람, 장치와 장치, 사람과 장치 간의 연결성의 증가와 저장 매체 기술의 발달, 그리고 데이터 저장 비용의 감소로 인해 데이터의 양이 폭발적으로 증가했다. 이에 따라 다양한 형태의 대규모의 데이터를 빠른 시간 내에 효율적으로 처리할 수 있는 Cloud Computing 기술이 주목 받고 있고, Cloud Computing을 위한 오픈소스 기반의 솔루션 또한 많이 나타나게 되었다. 2012년부터 주목받기 시작한 Deep Learning은 전 세계적으로 가장 많은 관심을 받는 연구 분야 중 하나이며, 이중 CNN(Convolution Neural Network)은 가장 대표적 알고리즘이다. Deep Learning은 미래사회를 이끌어갈 분야로 평가받고 있으며, 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있고, Deep Learning을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 많은 프레임워크가 개발되었다. 이에 따라 많은 사람들이 쉽게 Deep Learning을 접할 수 있게 되었지만 특정 환경에서 어떤 프레임워크가 더 우수한 성능을 보이는지에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 특정 환경에서의 성능 비교가 부족하다는 기존 연구의 한계점을 개선하고자 가장 대표적인 Cloud Computing용 오픈소스 소프트웨어 중 하나인 OpenStack을 이용하여 Cloud Computing 환경에서 어떤 Deep Learning 프레임워크가 더 우수한 성능을 보이는지 비교해 보고자 한다. With the development of communication technology, the amount of data explosively increased due to the increase of connectivity between people and people, devices and devices, people and devices, the development of storage media technology, and the reduction of data storage costs. As a result, cloud computing technology that can process various types of large-scale data efficiently in a short period of time has been attracting attention, and many open-source-based solutions for cloud computing have appeared. Deep Learning, which has been attracting attention since 2012, is one of the most sought-after research fields in the world, and CNN is the most representative algorithm. Deep Learning has been evaluated as a field that will lead the future society, and many researches have been carried out accordingly, and a number of framework have been developed to facilitate the use of Deep Learning. As a result, many people can easily access Deep Learning, but there is a lack of research on which libraries perform better under certain circumstances. In this paper, we attempt to compare the performance of some Deep Learning framework in Cloud Computing environment by using OpenStack, one of the most representative Open Source software for Cloud Computing, do.
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민간투자사업에서 프로젝트 관리자의 리더십 유형이 프로젝트 성과에 미치는 영향
지난 수 십 년간 많은 국가에서 상하수도, 철도, 도로, 항만 등 사회기반시설을 국민에게 적기 공급하기 위해 한정된 국가재정을 보완하고 민간의 경험을 바탕으로 설계, 건설 및 운영까지 책임 수행하는 민간투자사업(PPP, Private Public Partnership)을 채택하고 있다. 전통적으로 정부가 기획, 설계, 시공 및 운영 단계별 분리 발주했던 입찰방식과 달리 PPP 프로젝트는 전 과정을 민간이 책임 수행하므로 프로젝트팀은 건설, 엔지니어링, 운영, 금융투자, 회계, 법무 및 계약 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되며, 팀 구성원의 다양성으로 인해 팀의 효율적 관리뿐 아니라 프로젝트 자체의 원활한 수행도 어려운 상황이다. 이러한 문제의 해결책은 팀원의 시민행동 형성이라 할 수 있다. 본 연구에서는 국내 PPP 사업을 수행하는 기업들을 대상으로 프로젝트 관리자의 리더십의 유형이 프로젝트 시민행동의 형성에 미치는 영향과 프로젝트성과에 미치는 영향을 검증하는 목적으로 연구 설계 및 실증 분석을 수행하였다. 본 연구는 실증 분석을 통해 프로젝트 관리자의 변혁적 리더십과 거래적 리더십이 프로젝트 시민행동을 유발하고, 사회적 자본을 형성함으로써 프로젝트 관리성과와 완료성과에 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 따라서 본 연구는 국내 PPP 프로젝트 분야에서 시민 행동과 사회적 자본 개념의 적용과 그 효과를 확인한 첫 번째 시도라는 점에서 학문적 중요성이 있으며, PPP 프로젝트를 수행하는 기업의 성과 창출에 일조할 것으로 기대한다.
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황재승 한밭大學校 産業大學院 2005 국내석사
인구의 증가 및 산업화 등으로 하수 및 산업폐수가 급격히 증가하고 있으며, 이로 인한 각종 오·폐수의 처리를 위해 많은 환경기초시설을 건설, 운영하고 있는 실정이다. 그러나 이와 같은 하수 및 산업폐수뿐 아니라 강수에 의한 유출로 인해 발생되는 비점오염원의 비중이 점차 증가하고 있으나 그 처리 대책의 미흡으로 인하여 많은 오염물질이 주변 하천 및 토양오염 등 환경문제를 야기하고 있다. 본 연구는 산업단지 내에서 발생하는 초기강우에 의한 비점오염원의 폐수처리장 유입 및 하천으로의 유출을 차단함으로써 폐수처리장의 운영효율을 향상시키고 비점오염원을 차단할 수 있는 대상유역에 적정한 완충저류조의 설계 용량을 산정하기 위해 유출해석 모형으로 SWMM모형을 사용하였다. 저류용량 산정을 위해 먼저 본 대상지역을 우수유역을 기준으로 세 개의 소유역으로 구분하였으며, SWMM모형의 매개변수 보정을 위해 실측 수문자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 그리고, 매개변수가 보정된 SWMM모형을 이용하여 10년 빈도의 강우에 대한 Mononobe 분포로 가정하고 모델링을 실시한 결과 대상유역의 초기 오염부하량을 저류할 수 있는 누가 유출량을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 산업단지 내에 각종 오염물질의 수계 유출 및 급격한 폐수량 증가에 따른 폐수종말처리시설의 부적정 처리 등을 방지하기 위한 완충저류조를 설치를 위해서 산업단지 유역특성에 적합한 모형의 선정으로 완충저류조의 적정 용량을 설계함으로써 과다 설계로 인한 국고낭비를 미연에 방지하고, 수계의 수질 오염을 방지 및 폐수처리장의 처리효율을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. The purpose of this study is to use the SWMM model which is one of urban flux models in order to decide the capacity of an storage in case of designing a buffer storage to decrease non-point source by the initial rainfall occurring within the industrial complex; to carry out the interpretation of rainfall-flow in the drainage area around Dalseong industrial complex in Daegu. The results of the study are as follows: ① I select the SWMM model, an urban flux model, as an adequate one for the interpretation of rainfall-flow in the drainage area of the industrial complex. ② I classify the drainage area within/all over the complex divided by the criteria of rainfall drainage areas to make an application of the SWMM model into the three smaller ones such as A, B, and C. Also I conduct the modeling by subdividing each drainage area again according to the type of sewage system. ③ I revise the parameter by making use of the actually-surveyed floodgate materials to compensate that of the model. As the result of revising the parameter, it shows that the mock value seems to well deliberate on the inclination of the actually-surveyed materials. ④ As the result of executing the modeling upon the condition that the rainfall with 10-year frequency falls all over the targeted basin under the Mononobe distribution by using the SWMM model whose parameter has been revised, the capacity of the storage for making an undercurrent of the initial pollution load in the targeted basin is estimated as 12,917.5㎥. That means the total of an accumulative flowing quantity to the reaching time of the peak flowing quantity for A, B, and C. That has been done under consideration of 30 minute reaching time to the peak flowing quantity. It is judged from the result of this study that the use of the SWMM model would help prevent national treasury from being wasted in advance. Such waste comes from the excessive designing when we try to estimate the capacity of a buffer storage to prohibit the final treating facility for waste water from treating inadequately. This inappropriate treatment results from the flow of all kinds of contaminants to water system and the rapid increase of drainage within the industrial complex. It is, moreover, considered that the use of the SWMM model would prevent the water system from being polluted, and improve the efficiency at the treating facility for waste water.
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