경피적 대동맥 판막 치환술(TAVR) 후에는 인공 심박동기 삽입술(PPI)을 비롯한 TAVR 이후 합병증에 대한 철저한 관리가 필요하며 그에 따라 정확한 예측 모델에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 기존의 이미지 의존적 방법론에서 벗어나 ECG 정보를 중심으로 예측하는 XGBoost 기반의 최적의 PPI 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 심전도상의 특정 신호들인 DeltaPR, DeltaQRS 등을 주요 지표로 삼아, 환자의 전도 장애 및 PPI와의 연관성을 파악하며, 기존의 이미지와 ECG 데이터를 결합한 모델과 ECG 기반의 모델 보다 뛰어난 AUC 0.91 성능을 달성하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 두 병원의 데이터를 기반으로 최적의 PPI 예측 모델을 구현 및 검증하였으며, 검증 결과 ECG 데이터의 특성이 PPI 예측에 큰 영향을 미치며 95.28%의 높은 유사도를 보였다. 이로써 본 연구의 예측 모델이 다양한 병원 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 최적의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 PPI와 각 특성 간의 상관관계를 명확히 했으며, 고비용의 의료 이미지에 의존하지 않고 ECG 데이터를 사용하여 높은 정확도로 PPI를 예측할 수 있음을 입증하였다. 이는 의료 결정 과정에서 인간 개입의 의존도를 줄이며, 신뢰할 수 있고 실용적인 PPI 예측 모델 개발로의 중요한 진전을 의미한다.
Geometry PIG (Pipeline Inspection Gauge)는 배관 내에 삽입되어 내부를 흐르는 매체에 의해서 추진되는 장치로서 배관의 기하학적 형상을 파악하기 위해 사용된다. Geometry PIG는 여러 종류의 센서를 지니고 배관 내부를 주행 하면서 탑재된 저장장치에 빠른 샘플링 속도로 데이터를 저장하기 때문에 획득된 많은 양의 데이터를 분석하기 위한 가시화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터의 특성을 고려하여 다양한 가시화 기법들의 스키마를 정의하고, 이러한 가시화 기법들을 이용해 geometry PIG 데이터 분석을 위한 통합된 가시화 기법을 제안한다. 통합된 가시화 기법은 각 가시화 기법들을 사용자가 원하는 형태로 배치하며 사용자가 원하는 시점에서 데이터를 파악할 수 있도록 가시화 기법에 따른 동기화와 사용자 인터페이스를 지원한다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달은 휴대용 단말기의 기능을 일반 PC의 수준으로 끌어올리며 휴대 단말기의 보급을 가속화하고 있다. 이에 따라 휴대용 무선 단말기에서의 지도서비스에 대한 다양한 요구가 나날이 높아지고 있다. 하지만 지도 서비스에 필수적인 기존의 공간색인은 서버나 PC와 같은 저장용량이 크고 연산처리속도가 높으며 유선망을 통해 다른 서버와 통신하는 컴퓨팅 시스템을 대상으로 하므로 PDA로 대표되는 휴대용 무선 단말기에 적용하기에는 부적할하다. 또한 휴대용 기기의 이동성을 고려할 때, 질의 수행 시 저장되지 않은 지도 데이터는 무선 통신을 이용하여 서버로부터 전송되어져야 한다. 그리고 새롭게 전송된 지도 데이터를 기존에 저장된 지도 데이터에 삽입하기 위해서 색인 재구축 비용이 발생한다. 즉, 서버와 무선통신을 하는 휴대용 단말기에서 지도서비스를 하기 위해서는 휴대 기기에 적합한 데이터 저장 및 색인구조가 필요하다. 이 논문에서는 무선단말기 특히 PDA 환경에서의 벡터지도시스템을 위해 공간 데이터의 최적화된 저장구조와, 비연속적인 다양한 지역에 대한 데이터를 효율적으로 통합.관리하는 동적색인구조를 제시한다.
공간 데이터를 표현하는 색인 구조에 관하여 여러 연구가 진행되어 왔다. 그 중 R-트리 계열의 트리들은 최소 겹침과 최소 영역 증가를 기준으로 최소한계영역(Minimum Bounding Rectangle)을 생성하여 공간을 할당한다. 그러나 R-트리 기반의 트리들은 데이터 분포가 균등한 경우에서는 공간 할당이 적합하게 이루어지는 데 반하여 데이터 분포가 어느 특정 영역에 밀집되어 있는 도메인의 경우에는 공간영역을 비효율적으로 할당하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불균등하고 비대칭적인 데이터 분포에 적합한 트리 구조를 제안하였다. 제안된 트리 구조는 R*-트리를 기반으로 하였으며, 불균등하고 비대칭적인 데이터의 특징을 반영하여 단말 노드 구조를 설계하고 밀집영역에 대한 클러스터링을 반영하도록 삽입 및 삭제 루틴을 변형하였다.
최근 차량용 블랙박스의 저장된 데이터의 안전성에 대한 관심도가 높아지고 있다. 현재의 차량용 블랙박스는 영상녹화 및 저장을 위해 보통 플래시 메모리를 삽입하여 사용하는데 이는 메모리의 분실 또는 데이터 파손 등 데이터 보관성에 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 차량용 블랙박스의 데이터 안전성을 높이고자 클라우드 컴퓨팅 개념을 도입하여 사고발생 시 중요한 데이터를 서버에 최대한 업로드하고 이를 이용해 제 3자에게 영상 데이터를 제공하거나 사고를 통보 할 수 있는 기능을 가진 블랙박스 시스템을 안드로이드 OS에서 구현하고자 한다.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.
데이터 큐브는 다차원 데이터 분석 및 멀티레벨 데이터 분석에 많이 사용되고 있는 중요한 데이터 구조이다. 최근 데이터 스트림의 온라인 분석에 대한 수요가 증가하면서 스트림 큐브, Flow 큐브, S-큐브 등의 다양한 데이터 큐브 구조와 기법이 제안되었다. 그러나 기존 기법들은 데이터 큐브 생성 시 고비용이 요구되는 단점을 가지고 있어 효과적인 데이터 구조, 질의 방법 및 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 스트림 큐브 기법에서는 H-큐빙 기법을 사용하여 큐보이드를 선택하고, 계산된 셀들을 인기 패스에 있는 큐보이드들로 구성된 H-트리에 저장한다. 그러나 스트림 큐브 기법에서는 H-트리에 데이터를 비순차적으로 삽입하기 때문에 H-큐빙 기법을 사용하여 질의를 처리할 때 제한성을 갖고 있다. 본 논문에서는 데이터의 트리 구조의 각 층에 대한 인덱스를 구축하여 스트림 데이터에 대한 빠른 삽입 연산을 지원하는 $H^*$-tree 구조와, popular-path에 존재하지 않는 큐보이드를 빨리 계산하여 스트림 데이터에 대한 빠른 애드 혹 질의 응답을 지원하는 $H^*$-cubing 기법을 제안한다. 성능평가를 통하여 제안한 $H^*$-tree 기법은 보다 적은 큐브 구축 시간을 지원하며, $H^*$-cubing 기법이 stream cube 기법보다 빠른 애드 혹질의 응답 시간을 소요하며, 보다 적은메모리를 사용함을 보여준다.
본 논문에서는 대역확산방식을 응용한 새로운 워터마킹 방법에 대해서 설명하고, 이를 이용하여 semi-fingerprinting을 구현할 수 있는 데이터 구조에 대해서 기술하였다. 본 논문은 저작권 보호에 주초점이 맞추어져 있는 워터마크 기술을 실질적으로 필요한 fingerprinting분야에 적용함으로써, 그 동안 학문연구에 그치고 있었던 워터마크 기술을 산업적 응용에까지 확대시키는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법은 난수이동(random number shift)방법을 이용하여 데이터 삽입량을 증가시켰다. 또한, semi-fingerprinting에 적용하기 위해 일본 내에서 진행중인 cIDf의 지침에 기반 하여 워터마크를 구성하였다.
본 논문에서는 CDMA/QPSK 시스템을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상 정보 데이터를 다중경로 채널환경에서 전송했을 때 미치는 데이터 손실을 분석하고 에러정정부호 중의 하나인 컨볼루션 기법을 이용하여 성능 개선 정도를 평가하였다. 무선 채널 환경으로써 ITU-R M.1225에서 제시한 시스템 모델링 파라미터중 하나인 보행자 이동 환경의 파라미터를 이용하여 압축된 영상 정보가 전송되었을 때 복원된 영상을 분석하였다.
본 논문에서는 방송 오디오 신호에 데이터를 부가하여 전송할 수 있는 방법으로 연구가 수행되고 있는 Active Audioprint 방식을 소개하고, 이의 적용이 가능한 응용 서비스들을 제시한다. Active Audioprint 는 별도의 데이터 전송채널을 통하지 않고 오디오 신호 자체에 삽입하여 전송하는 기술이며, Active Audioprint 기술, 응용 가능한 서비스 및 기술적 고려사항들을 제시하였다. Active Audioprint 는 향후 통합시청률 조사 및 방송 콘텐츠의 저작권 관리 등 다양한 분야에 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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