21 research outputs found

    Reliability of the piping systems of a modern submarine

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    It is a common knowledge that safety is of importance for every sailing vessel but becomes unquestionable for a submarine for obvious reasons. Prerequisite for the safety of a submarine is that all its structural parts “working” on the diving pressure when the submarine is underneath, can withstand successfully the exercised enormous pressure and consequently the developed high stresses imposed on them. Piping of the submarine is one major part under diving pressure. The best way to assure these prerequisites, is to inspect piping frequently and using destructive and non destructive methods to get the necessary level of assurance or confirmation of safety. This is not always an easy task particularly in a submarine where the space is very “crowdy” and the major part of the piping is practically inaccessible. Therefore, a more rational way has to be established, a way that would allow verifying the condition of inaccessible parts by making certain that piping retains the necessary reliability that allows the submarine to be further safely used. This is the scope of the present study namely by using a “rational approach” to assess accurately and objectively the reliability of the piping. Having achieved that, one can proceed further and determine the probability of a certain deterioration for a specific time frame and/or the time frame in which you anticipate the deterioration of a piping to exceed a predetermined “threshold”. Last but not least, in the development of this study the accuracy of the mathematical models used have been compared to actual measurements (data) taken in a later stage. Very much to our satisfaction all these comparisons turned to be very close in a surprisingly matching way. This coincidence holds promise for further and more extensive applicability of the models used

    Leveraging content properties to optimize distributed storage systems

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    Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque Big Data . Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux Big Data . Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace.Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the Big Data era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with Big Data . In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

    Content and Geographical Locality in User-Generated Content Sharing Systems

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    International audienceUser Generated Content (UGC), such as YouTube videos, accounts for a substantial fraction of the Internet traffic. To optimize their performance, UGC services usually rely on both proactive and reactive approaches that exploit spatial and temporal locality in access patterns. Alternative types of locality are also relevant and hardly ever considered together. In this paper, we show on a large (more than 650,000 videos) YouTube dataset that content locality (induced by the related videos feature) and geographic locality, are in fact correlated. More specifically, we show how the geographic view distribution of a video can be inferred to a large extent from that of its related videos. We leverage these findings to propose a UGC storage system that proactively places videos close to the expected requests. Compared to a caching-based solution, our system decreases by 16% the number of requests served from a different country than that of the requesting user, and even in this case, the distance between the user and the server is 29% shorter on average

    Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué

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    Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage.Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace

    Leveraging content properties to optimize distributed storage systems

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    Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace.Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage

    Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué

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    Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage.Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace

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    Cloud service providers, social networks and data-management companies are witnessing a tremendous increase in the amount of data they receive every day. All this data creates new opportunities to expand human knowledge in fields like healthcare and human behavior and improve offered services like search, recommendation, and many others. It is not by accident that many academics but also public media refer to our era as the “Big Data” era. But these huge opportunities come with the requirement for better data management systems that, on one hand, can safely accommodate this huge and constantly increasing volume of data and, on the other, serve them in a timely and useful manner so that applications can benefit from processing them. This document focuses on the above two challenges that come with “Big Data”. In more detail, we study (i) backup storage systems as a means to safeguard data against a number of factors that may render them unavailable and (ii) data placement strategies on geographically distributed storage systems, with the goal to reduce the user perceived latencies and the network and storage resources are efficiently utilized. Throughout our study, data are placed in the centre of our design choices as we try to leverage content properties for both placement and efficient storage.Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume de données qu'ils reçoivent chaque jour. Toutes ces données créent des nouvelles opportunités pour étendre la connaissance humaine dans des domaines comme la santé, l'urbanisme et le comportement humain et permettent d'améliorer les services offerts comme la recherche, la recommandation, et bien d'autres. Ce n'est pas par accident que plusieurs universitaires mais aussi les médias publics se référent à notre époque comme l'époque “Big Data”. Mais ces énormes opportunités ne peuvent être exploitées que grâce à de meilleurs systèmes de gestion de données. D'une part, ces derniers doivent accueillir en toute sécurité ce volume énorme de données et, d'autre part, être capable de les restituer rapidement afin que les applications puissent bénéficier de leur traite- ment. Ce document se concentre sur ces deux défis relatifs aux “Big Data”. Dans notre étude, nous nous concentrons sur le stockage de sauvegarde (i) comme un moyen de protéger les données contre un certain nombre de facteurs qui peuvent les rendre indisponibles et (ii) sur le placement des données sur des systèmes de stockage répartis géographiquement, afin que les temps de latence perçue par l'utilisateur soient minimisés tout en utilisant les ressources de stockage et du réseau efficacement. Tout au long de notre étude, les données sont placées au centre de nos choix de conception dont nous essayons de tirer parti des propriétés de contenu à la fois pour le placement et le stockage efficace

    Comparison of the IACS CSR for Bulk Carriers and Double Hull Oil Tankers and consequent investigation

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    170 σ.Κεφάλαιο 1ο: Παρουσίαση, ερμηνεία και σύγκριση των φορτίσεων (loads) που εφαρμόζονται στη μέση τομή των πετρελαιοφόρων διπλού τοιχώματος και των πλοίων μεταφοράς ξηρού φορτίου χύδην σύμφωνα με τους αντίστοιχούς CSR. Κεφάλαιο 2ο: Σύγκριση και θεωρητική ανάλυση των κατασκευαστικών προδιαγραφών (structural scantlings) των ελασμάτων και των ενισχυτικών της μέσης τομής των εξεταζόμενων τύπων πλοίων. Κεφάλαιο 3ο: Σύγκριση της διαδικασίας επαλήθευσης του σχεδίου (design verification) μεταξύ των δύο τύπων πλοίων. Δηλαδή αυτό το κεφάλαιο εστιάζει στον έλεγχο αντοχής λόγω κάμψης, έλεγχο απέναντι σε λυγισμό των ελασμάτων και των ενισχυτικών, έλεγχο της μέγιστης αντοχής καθώς και στον έλεγχο απέναντι σε κόπωση των διαμήκων ενισχυτικών. Η ανάλυση της αντοχής του πλοίου με την χρήση πεπερασμένων στοιχείων είναι πέρα από τους σκοπούς της παρούσας διπλωματικής εργασίας. Κεφάλαιο 4ο: Παρουσίαση και ερμηνεία των αποτελεσμάτων της εφαρμογής των IACS CSR σε τρία πλοία. Πιο συγκεκριμένα η σύγκριση διεξάγεται μεταξύ ενός πετρελαιοφόρου διπλού τοιχώματος με μια κεντρική διαμήκη φρακτή, το οποίο χρησιμοποιείται σαν βάση για τη σύγκριση, ενός πλοίου μεταφοράς φορτίου χύδην διπλού τοιχώματος και ενός πλοίου μεταφοράς ξηρού φορτίου χύδην μονού τοιχώματος.Chapter 1: Presentation, explanation and comparison of the hull girder and local loads that are applied in the midship section of double hull oil tankers and bulk carriers according to their respective CSR. Chapter 2: Comparison and theoretical analysis of the structural scantlings of the midship section of double hull oil tankers and bulk carriers as far as plates and longitudinal stiffeners are concerned. Chapter 3: Comparison of the design verification procedures for double hull oil tankers and bulk carriers. Namely, this chapter focuses on hull girder bending strength assessment, buckling check of plates and stiffeners, hull girder ultimate strength check and fatigue check of longitudinal stiffeners. Direct strength analysis through finite elements methods and assessment of accidental limit state is beyond the scope of the present diploma thesis. Chapter 4: Presentation and explanation of the results of the implementation of IACS CSR in three ships. More specifically the comparison is carried out among a double hull oil tanker with a centreline bulkhead, which is used as the basis of the comparison, and a double skin bulk carrier as well as a single skin bulk carrier, which have the same main particulars with the double hull oil tanker.Δημήτριος Σ. Κλουδά

    "Οι στρατηγικές διεθνοποίησης των ιαπωνικών πανεπιστημίων σε εθνικό και ιδρυματικό επίπεδο: Μελέτη περίπτωσης το Πανεπιστήμιο του Τόκυο"

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    Το ανώτατο εκπαιδευτικό σύστημα ανέκαθεν ήταν ένα πεδίο διερεύνησης από τους μελετητές καθώς πρόκειται για έναν πυλώνα-θεσμό, που συνδέεται άρρηκτα με την πνευματική και οικονομική ευημερία των εκάστοτε κοινωνιών. Ένα από τα μέσα για την διασφάλιση αυτής της ευημερίας είναι η διεθνοποίηση των πανεπιστημίων, η οποία μπορεί να προωθηθεί είτε σε εθνικό είτε σε ιδρυματικό επίπεδο. Στην παρούσα εργασία θα χαρτογραφηθούν οι εθνικές προσεγγίσεις για την διεθνοποίηση των πανεπιστημίων της Ιαπωνίας και οι στρατηγικές που ακολουθεί το Πανεπιστήμιο του Τόκυο. Ως προς το εθνικό επίπεδο, η διεθνοποίηση των ιδρυμάτων προσεγγίζεται κυρίως μέσα από τον σχεδιασμό χρηματοδοτικών προγραμμάτων, έτσι ώστε τα ιδρύματα να αναπτύξουν δικές τους στρατηγικές-πρωτοβουλίες διεθνοποίησης, χωρίς να χρειαστεί να επιβαρύνουν τον προϋπολογισμό τους. Είναι σημαντικό το γεγονός ότι η κεντρική κυβέρνηση της Ιαπωνίας αναγνωρίζει τα ερευνητικά επιτεύγματα των πανεπιστημίων της και για αυτό τον λόγο δεν επιθυμεί την επιπλέον οικονομική επιβάρυνσή τους. Επίσης, μια άλλη κατηγορία προσέγγισης της διεθνοποίησης των ιδρυμάτων είναι η ένταξη της στον εθνικό στρατηγικό σχεδιασμό. Αν ιεραρχηθούν αυτές οι δύο κατηγορίες προσεγγίσεων θα διαπιστωθεί ότι στην ανώτατη βαθμίδα βρίσκεται η ένταξη της διεθνοποίησης στον εθνικό σχεδιασμό ενώ στην κατώτερη η προσέγγιση μέσω των χρηματοδοτικών προγραμμάτων. Η αιτία σε αυτή την ιεράρχηση είναι ότι τα χρηματοδοτικά προγράμματα είναι απότοκο του στρατηγικού σχεδιασμού. Σε ιδρυματικό επίπεδο, το Πανεπιστήμιο του Τόκυο έχει χαράξει στρατηγικές διεθνοποίησης που εμπίπτουν τόσο στην κατηγορία των προγραμμάτων (ακαδημαϊκά προγράμματα, συνεργασία για έρευνα, διασυνοριακοί δεσμοί, εξωπανεπιστημιακές δραστηριότητες), όσο και στην στρατηγική διεθνοποίησης της οργάνωσης του ιδρύματος. Κατ’ αυτόν τον τρόπο το ίδρυμα διεθνοποιείται σχεδόν σε όλες τις εκφάνσεις του.Higher education system has always been a field of research from scholars as it is a pillar of the intellectual and economical welfare in each society. Internationalization of universities in national or institutional level functions as a means of assurance of that welfare. In this paper, the Japanese national approaches to university internationalization and the strategies that are set by the University of Tokyo will be chartered. Regarding the national-level approach, the internationalization of universities is approached via the planning and provision of funded programs, in order to help the universities develop their own strategies-initiatives without burdening their budget. It is very important that the Japanese government acknowledges the high research capabilities of its universities so it does not wish to cause an extra burden. In addition, the Japanese government aims at internationalization via the strategic approach, since it is included in the national strategic plans. If these two categories are to be set in a hierarchical order, it shall be realized that the national strategic plans are in the top tier whereas the funded programs in the lower tier. The cause of this order is because the funded programs function as the implementation of the strategic plans. At the institutional level, the University of Tokyo has planned internationalization strategies that fall within the categories of program strategies (academic programs, research and scholarly collaboration, external relations and extracurricular activities) and organization strategies. By paying attention to both broad categories, the University of Tokyo reaches internationalization in every aspect
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