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장수 인구의 분포 패턴에 관한 탐색적 공간 데이터 분석과 수정 가능한 공간단위 문제(MAUP)의 Scale Effect에 관한 연구 (A Study on the Exploratory Spatial Data Analysis of the Distribution of Longevity Population and the Scale Effect of the Modifiable Areal Unit Problem(MAUP))

  • 최돈정;서용철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.40-53
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    • 2013
  • 장수인구의 공간적 분포 패턴과 지역적 장수요인을 파악하고자 하는 국내의 기존 연구들은 대부분 확증적(confirmatory) 접근 방식을 지향하고 있다. 또한 대다수의 연구자는 통계자료의 가용성에 의존하거나 임의적인 분석 공간 단위를 설정하고 있다. 이러한 연구 방식은 특히 장수 현상이 가지는 공간적인 특성을 충분히 반영하지 못하며 수정 가능한 공간 단위(MAUP) 문제에서도 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 인구통계 자료를 이용한 탐색적 공간 데이터 분석(ESDA)을 통해 장수인구의 공간적 분포 패턴에 관한 공간적 자기상관의 발생여부를 파악 하고자 하였다. 이와 병행하여 상이한 분석 공간 단위 사이에서 발생할 수 있는 수정 가능한 공간단위문제(MAUP)에 대한 평가를 수행 하였다. 공간적 자기상관의 발생 여부 파악을 위해 시군구와 읍면동의 상이한 공간단위에 대한 장수 인덱스를 산출하여 전역적 공간적 자기상관 측도인 Moran'I 분석을 수행 하였다. 또한 Getis-Ord Gi*를 이용하여 공간적 Hot Spot 과 Cold Spot 을 파악하였다. 연구결과 시군구와 읍면동의 모든 공간단위에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 자기상관과 장수인구 군집 지역(Hot spot 과 Cold spot)이 존재 하는 것으로 나타났다. 또한 시군구와 읍면동의 상이한 공간 단위에서 산출된 전역적(Global) 공간적 자기상관 지수와 국지적(Local) 공간 클러스터의 값에 차이가 발생하였는데 이는 MAUP의 Scale Effect로 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 고령화로 인해 필연적으로 증가하게 될 장수에 대한 연구 시 연구자는 현상이 포함하는 공간적 차원을 고려하여야 하며 MAUP으로 인해 심각한 정보의 오류를 범할 수 있다는 점을 시사한다.

이동형 의료영상 장치를 위한 JPEG2000 영상 뷰어 개발 (Development of JPEG2000 Viewer for Mobile Image System)

  • 김새롬;정해조;강원석;이재훈;이상호;신성범;유선국;김희중
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제14권2호
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    • pp.124-130
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    • 2003
  • 현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256*256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800*790 크기의 CR 흥부 영상의 경우 약 5초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code-Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/sec정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/sec정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.

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해양공간계획 지원을 위한 정보 현안 및 개선 방향 연구 (Data issue and Improvement Direction for Marine Spatial Planning)

  • 장민철;박병문;최윤수;최희정;김태훈;이방희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.175-190
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    • 2018
  • 본 연구는 최근 해양선진국에서 이슈화되고 있는 해양공간계획(Marine Spatial Planning ; MSP)의 도구인 한국형 GIS 시스템에 있어 해양공간정보 데이터베이스 구축 시 도출되는 여러 가지 현안을 분석하고 개선방향을 도출하였다. 본 연구과정에서 구축된 우리나라 해역의 250여건의 공간정보는 자료수집, GIS 변환, 자료분석 처리 및 데이터 그룹핑과 핵심공간 매핑의 순서로 가공되었으며 이 과정에서 공간정보가 부족하여 디지타이징 과정을 거치거나 기존 해양공간정보와의 중첩 수행 시 발견되는 좌표계 오류 등 그 밖의 여러 가지 문제점이 발생하였다. 또한 해양이용현황 분석을 위한 공간데이터 제작 시 개인정보 제외 자료처리 방안과 지적기반의 공간정보 생성 시 실제 공간정보와 이격 발생을 최소화 하는 등 방안을 제시하였다. 부족한 공간정보의 확보를 위하여 해양수산정보 및 해당 메타파일의 표준규격을 제시하였으며 해양공간정보의 정밀도 및 해석력 제고를 위해 해양 공간 평가 지표를 제시하였다. 아울러 한국형 해양공간계획체제 구축을 위한 해양공간정보의 품질관리에 있어서의 생산, 처리, 분석, 활용 단계의 표준관리 지침수립으로 생애전주기에 걸친 품질관리체계를 제시하여 해양공간정보 개방 확대 및 활용모델에 대한 방향을 도출하였다.

머신러닝 기반 위성영상과 수질·수문·기상 인자를 활용한 낙동강의 Chlorophyll-a 농도 추정 (Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Nakdong River Using Machine Learning-Based Satellite Data and Water Quality, Hydrological, and Meteorological Factors)

  • 박소련;손상훈;배재구;이도이;서동주;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.655-667
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    • 2023
  • 전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R2), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R2가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

신규시장 성장모형의 모수 추정을 위한 전문가 시스템 (An Expert System for the Estimation of the Growth Curve Parameters of New Markets)

  • 이동원;정여진;정재권;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.17-35
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    • 2015
  • 시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구 : 인간과 인공지능의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로 (A Study on the Impact of Artificial Intelligence on Decision Making : Focusing on Human-AI Collaboration and Decision-Maker's Personality Trait)

  • 이정선;서보밀;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.231-252
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    • 2021
  • 인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

PET/CT 검사에서 확대된 표시시야가 표준섭취계수에 미치는 영향 평가 (The Evaluation of the Difference of the SUV Caused by DFOV Change in PET/CT)

  • 곽인석;이혁;최성욱;석재동
    • 핵의학기술
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    • 제15권2호
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    • pp.13-20
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    • 2011
  • PET/CT 검사에서 제한적인 CT (Computed Tomography)의 FOV (Field of View)는 PET 영상의 DFOV (Display FOV) 바깥부위에서 영상 잘림 현상 (truncation artifact)에 의한 오류를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 영상 재구성 시 확대된 DFOV를 적용함에 따라 PET영상에서 표준섭취계수 (Standardization Uptake Value, SUV)의 차이를 측정하여 영상에 미치는 정도를 비교 평가하고 그 유용성을 알아보고자 하였다. 5.3 kBq/mL의 $^{18}F$(FDG)를 주입한 NEMA 1994 PET 모형을 FOV의 중앙에 위치하고 영상을 획득하고, 동일모형을 FOV의 바깥부분으로 위치를 변경하여 truncation 현상이 발생하도록 한 뒤 같은 방법을 적용하여 영상을 획득하였다. 각 실험을 통해 얻어진 데이터는 동일한 방법을 적용하여 영상을 재구성 하였으며, DFOV는 50 cm와 70 cm로 변경하여 각각 적용하였다. 그리고 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대섭취계수($_{max}SUV$)를 비교 하였으며 육안적인 이상유무도 함께 확인하였다. 임상영상은 모형실험에서와 같이 truncation 현상이 발생한 환자군을 선정한 후 해당 환자의 방출영상에서 간(Liver) 부위에 관심영역을 설정하고 모형실험에서와 같이 영상 재구성 시 DFOV 변화에 따른 표준섭취계수의 차이를 비교 하였다. 모형을 FOV 내 중심에 위치시키고 시행한 실험에서 DFOV 증가에 따라 화소의 크기는 3.91 mm에서 5.47 mm로 증가하였고, 관심영역의 $_{max}SUV$는 각각 1.49에서 1.35로 나타나 확대된 DFOV 적용시 9.39%의 감소를 보였다. 모형을 FOV의 바깥부분으로 이동시킨 후 얻은 영상의 경우 $_{max}SUV$가 1.30에서 1.20로 7.69% 감소하였다. DFOV 확대로 인하여 추가적으로 나타난 부위에서의 $_{max}SUV$는 1.51이었고, truncation 현상이 발생한 부위를 기준으로 안쪽과 바깥쪽 부위의 $_{max}SUV$차이는 25.9%로 바깥쪽에서 높은 결과를 보였다. 임상영상의 확대된 DFOV를 적용한 경우 $_{max}SUV$ 3.38에서 3.13으로 7.39% 감소하였다. 확대된 DFOV를 적용할 경우에서의 $_{max}SUV$ 감소 현상은 화소 크기의 증가로 인해 화소 간 잡음 (Pixel to Pixel Noise)이 낮아져 발생하는 저평가 정도의 범위를 벗어나지 않았으며 확대된 부위의 영상에서 육안적 확인 시 선형인공산물 등의 이상이 발견되지 않아 truncation 현상 없는 영상을 얻을 수 있다는 점에서는 임상적 적용이 유용하다고 할 수 있다. 그러나 실제 환자에게 확대된 DFOV를 적용할 경우에는 영상면 전체에서 정량적 결과가 저평가 되는 것을 감안하여야 하며, 특히 확대되어 추가로 나타난 부위에서의 정량적 결과가 높게 나타날 수 있다는 점에 유의하여 적용해야 할 것이다.

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Near Miss 사고 예방 활동과 환자안전관리 문화형성이 환자안전에 미치는 영향 (The Effects of Near Miss and Accident Prevention Activities and the Culture of Patient Safety Management for the Patient Safety)

  • 장호석;이귀원
    • 핵의학기술
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    • 제14권2호
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    • pp.138-144
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    • 2010
  • 급변하는 의료환경 속에서도 변함없이 의료기관들은 환자 안전관리 부분의 중요성을 인식하여 관리하고 있다. 하지만 현재 환자안전관리는 사후관리와 처벌이 강조된 프로세스들로 조직원들의 참여성이 결여된 문제를 보이고 있다. 본원 핵의학과 에서는 참여형 니어미스 사고예방 활동을 시행하여 환자안전사고에 사전관리를 시작하고 사고보고에 따른 불이익이 없는 시스템을 구축하여 니어미스 감소 와 환자안전사고 제로화를 목적으로 본 연구을 시작하였다. 또한 핵의학과만의 차별화된 환자안전관리System구축도 그 목적으로 하고 있다. 1. 팀원들의 과거 니어미스 및 현재 발생되고 있는 니어미스와 사고 사례수집(1차 자료수집). 2. 설문을 통해 중요도, 긴급도를 파악하고 니어미스 및 사고사례를 정량화(2차 자료수집). 3. 자료 분석을 통한 중요 접점 파악과 사고 사례 정량화. 4. 중요 접점 부분에 대한 매뉴얼 제작과 표준화, 오류방지를 위한 참여형 개선활동 시행. 5. 니어미스 보고체계 구축을 위한 웹 기반 커뮤니티 활동. 6. 설문과 FGI를 통해 활동 전후 평가 시행. 1) 비계량적이었던 핵의학과 내 안전사고 및 니어미스를 계량화(월 50여 회의 니어미스와 년 1건의 안전사고발생) 2) 계량화된 데이터를 통해 개선방안을 수립(0여건의 참여형 개선활동, 프로세스 개선, 표준화를 위한 약속 매뉴얼 제작) 3) 안전문화 시스템을 형성하고 팀원들의 높은 관여도를 형성.(보고체계구축, 체크리스트 제작, 안전문화 슬로건 제작, 평가 인덱스 구축) 4) 니어미스 및 사고 사례를 공유하고 반면교사로 삼기 위한 커뮤니티 개설. 5) 활동 전후 니어미스 발생률은 50% 감소 하였고 안전사고 제로. 핵의학과의 최고의 서비스는 환자안전이 보장된 양질의 검사와 치료를 제공하는 것이다. 참여형 개선활동으로 니어미스사고를 예방하고 안전문화를 형성하여 시스템을 구축함으로써 니어미스 발생 사례는 50% 줄었으며 안전사고는 발생하지 않았다. 이는 환자안전사고의 사전관리란 측면에서도 시사하는 바가 있다. 또한 불이익이 없는 사고보고체계도 마련하여 솔직하게 보고하고 인정하는 문화도 만든 계기가 되었다. 기본에 충실한 뛰어난 시스템은 환자에게 제공되는 최고의 서비스이며 형성된 안전문화 시스템은 결국 고객만족으로 이어질 것이다. 따라서 본원 핵의학과 에서는 마련된 시스템을 정착하고 안정시켜 차별화된 환자안전문화를 형성해 나가고자 한다.

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게임서버의 CPU 사용율 기반 효율적인 부하균등화 기술의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Game Server using the Efficient Load Balancing Technology based on CPU Utilization)

  • 명원식;한준탁
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.11-18
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    • 2004
  • 과거의 온라인 게임은 일대일 접속으로 두 사람만이 데이터를 주고받으며 게임 할 수 있었으나 현재의 온라인 게임은 MMORPG라고 해서 수만 명의 사람들이 동시에 접속이 가능하다. 특히 우리나라는 세계 어느 나라에서 찾아 볼 수 없는 네트워크 인프라를 확보하고 있다. 거의 모든 가정에 초고속 인터넷 통신망이 설치되어 있으며 높은 인구 밀도는 이런 인프라의 형성을 가속화하는 것을 가능하게 했다. 하지만 이러한 온라인 게임의 급격한 증가는 제한적인 인터넷의 통신용량에 대하여 트래픽의 증가로 이어지고 온라인 게임이 접속이 불안정해지거나 접속이 다운되는 상태로 이어질 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 각 게임 서버를 보다 확충함으로서 해결할 수 있으나 그럴 경우 고비용을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 현재의 온라인 게임에서 사용되고 있는 컨텐츠별로 나누어진 게임 서버들을 지 역 클러스터 링 형태로 연결하고, 부하 균등화(Load Balancer)서버로써 특정한 게임 서버의 부하를 감소시키고 게임 서버의 성능 향상과 효율적인 게임 서버 운용을 위하여 부하 균등화 기법을 제안한다. 본 논문에서는 그룹별 각각 다른 서비스를 하고 CPU 사용율의 자원정보를 이용하여 효율적으로 부하를 균등화하는 기법을 제안한다. 각각 서로 다른 게임을 서비스하는 그룹들은 컨텐츠들에 대한 수정, 삭제, 추가 등 자원 정보 변경으로 인하여 깨어질 수도 있는 자원 정보 일관성을 유지하기 위해 네트워크 파일 시스템에 연결되어 운영된다. 성능 실험을 통해 기존의 RR방식과 LC방식보다 제안한 방식이 각각 12%와 10%의 응답시간 향상을 보여주었다.기간효과를 별도로 취급하기는 쉽지 않다.이즈의 영향이 가장 클 것으로 판단된다. 항원성시험에서 casein으로 피하 감작할 경우 푸른색 반점이 나타났으나 효소처리구에서는 이러한 반점이 나타나지 않아 충분히 항원성이 저감화 되었음을 확인하였다. 행동을 평가하는데 있어 적정한 신뢰도와 타당도를 가지고 있었으며 임상 장면에서 아동의 행동 문제에 대한 평가 및 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.식적인 형태소-음소 상응 규칙 적용 능력 모두에서 장애를 보였으며, 거울상 반전 오류 등 시각적 정보 처리 기능의 장애도 나타내었다. 이들 장애는 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 통해 신뢰할 수 있고 타당성 있게 구분하고 평가할 수 있었다.치료 시 고려해야 할 것이다.순차처리항목과 계산능력에서 유의하게 높았고(p<.05), KEDI-WISC를 이용한 평가에서는 ADHD- HI형은 대상수가 소수여서 비교할 수 없었으며, ADHD-C형과 ADHD-Ⅰ형 사이에 유의한 차이는 보이지 않았다. CPT, WCST, SST를 이용한 신경심리학적 실행기능의 비교에서 아형간 계량적인 차이는 있었으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 결 론:결론적으로 ADHD 세 아형은 임상적으로 뚜렷한 차이를 보였지만, 실행기능상 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 향후 보다 잘 고안 된 연구와 발달중인 아동에 적절한 신경심리 평가 도구의 개발을 통해 결과를 보완해야 할 것으로 사료된다.었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이

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Performance Analysis of Implementation on IoT based Smart Wearable Mine Detection Device

  • Kim, Chi-Wook
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권12호
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    • pp.51-57
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    • 2019
  • 현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.