환자의 의료데이터를 각 의료기관에서 통합적으로 저장, 연람 시에 메타데이터를 사용, 리소스 간의 연관관계를 이용한 온톨로지 방식을 사용하여 의료정보를 체계적으로 접근, 열람 할 수 있게 한다. 데이터들을 저장 연람 시에 환자의 생체정보를 사용해야만 저장, 연람할 수 있게 만들어 정보를 환자의 인지 하에서만 접근할 수 있도록 한다. 또한, 생체 인증 시 생성되는 공개키로 블록을 생성, 저장하는 기법을 사용해 외부의 접근으로부터 보호 할 수 있도록 하였다.
유비쿼터스환경으로 발전하기 위하여 네트웍을 구성하는 시스템들의 문제나 장애의 자가 진단 및 치유에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스환경에서 여러 시스템들이 스스로 자신의 오류나 문제를 관찰, 진단하고 치유할 수 있는 자가치유 시스템을 제안한다. 특히, 제안 시스템은 기존의 자가 치유시스템에서 연구되어왔던 일률적인 치유가 아닌 각각의 시스템의 상황을 인식하고 그것에 맞추어서 치유전략을 달리하는 상황인식 기능과 치유 결과 분석을 통해 치유전략을 자발적으로 개선해 나가는 기능을 제공한다. 구체적인 주요 기능은 다음과 같다: 치유대상들의 의존성 점검을 통한 근원적인 문제 해결, 자가치유를 위한 효율적인 리소스 사용, 벤더의 웹서버를 검색하여 치유정보를 수집, 벤더 의존성의 경감등, 치유프로세스의 개선은 물론 치유를 위한 관리자의 작업 부담을 상당 부분 경감할 수 있게 된다. 제안 시스템은 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증하고 있다.
최근 네트워크의 전송 대역이 넓어지고 네트워크 전송 기술이 발전함에 따라 네트워크 통신의 실시간성을 만족하기 위한 요구사항 중 종단 호스트가 중요한 병목 지점으로 부각되고 있다. 종단 호스트에서의 처리 과정에서 발생할 수 있는 병목 현상은 사용자 공간과 커널 공간의 전환, 커널의 네트워크 모듈 처리, 네트워크 모듈에서 디바이스 드라이버로 데이터의 전달 과정에서 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이 중 첫 번째 병목지점에 대한 개선 방안으로서 커널과 사용자 공간 사이에 복사를 없애는 기법과, 세 번째 병목지점에 대한 개선 방안으로서 새로운 패킷 처리 구조를 제안 한다. 이를 통해 종단 호스트에서 데이터 처리 시간을 단축함으로써 실시간성을 지원하고, 부가적으로 시스템 리소스와 네트워크 대역사용을 줄일 수 있다. 또한 시스템의 자원이 충분치 않은 임베디드 시스템에 적용 시 더 큰 효과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다.
기업에서 사용하는 시스템에서는 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하며 또한 시스템 장애로 인한 생산 중단이 발생하지 않도록 하기 위해 서버 이중화 구성에 많은 투자를 하고 있다. 장애를 최소화하기 위해 서버 구성을 Active-Standby 구조로 이중화를 구성하여 사용하고 있으며, 이로 인해 시스템에 대한 많은 비용을 투자하고 있다. 서버 부하 감소 및 서버 가용성 향상을 통한 투자 비용을 절감하기 위해 서버 분산 처리에 대한 방법이 나오고 있다. 그러나 Network 스위치나 라우터 등의 Hardware 적인 분산 시스템을 이용한 방법으로는 특정한 데이터만을 분산하여 처리할 수 없고 Hardware 의 투자 비용 또한 증가하게 된다. 또한 서버의 Active-Standby 구성에서 Standby 서버는 Active 서버의 문제 발생시에만 이용하게 됨으로 인해 서버의 가용성이 떨어지는 불합리가 발생함으로 인해 이를 개선하기 위한 연구를 통해 Active-Active 구성을 통해 서버의 가용성을 확보하고자 한다. 본 논문에서는 서버 가용성 향상을 위한 방법으로 DQ(Distributed Queue)를 이용하여 응용프로그램에서의 데이터 분산을 통한 응용프로그램에서의 부하를 분산하여 서버 내 리소스를 최대한 활용하면서 응용프로그램에서의 부하를 감소화할 수 있는 방법을 검증하고자 한다.
최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.
신용카드 부정 사용은 고객 및 기업의 신용과 재산에 막대한 손실을 미치고 있다. 이에 따라 금융사들은 이상금융거래탐지시스템을 도입하였으나 이상 거래 발생 여부를 지속적으로 모니터링하고 있기 때문에 시스템 유지에 많은 비용이 따른다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨팅 리소스를 절약함과 동시에 성능 개선 효과를 보인 신용카드 이상 거래 탐지 알고리즘을 제안한다. CTGAN 을 활용하여 정상 거래와 이상 거래의 비율을 일부 완화하였고 XAI 기법인 SHAP 를 활용하여 유의미한 속성값을 선택하였다. 이것을 기반으로 LSTM Autoencoder를 사용하여 이상데이터를 탐지하였다. 그 결과 전통적인 비지도 학습 기법에 비해 제안 알고리즘이 우수한 성능을 보였음을 확인하였다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되
본 논문에서는 임베디드시스템에서실행하는 어플리케이션의처리 효율을개선하기 위하여 임베디드리눅스경량화 기법을 제안한다. 임베디드 리눅스 경량화를 위하여 Hibernation 기법을 응용한 부팅 시간 단축, Symbolic Link 기법과 가상주소매핑 기법을 적용한 JFFS2 파일시스템 최적화, 범용성을 보장하는 커널 경량화 등 세 가지 방법을 적용하였다. 이후, 의존성 검사 및 커널 이미지를 타깃 임베디드 키트에 맞게 생성하여 전송한 후 기존 임베디드 리눅스를 사용한 시스템과 본 논문에서 제안하는 경량화 기법이 적용된 임베디드 리눅스를 사용하는 시스템의 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 커널 사이즈는 기존대비 9.6% 개선되었고, 부팅 완료시간은 18% 개선되었음을 확인하였다. 그리고 타깃 임베디드 키트에서 동작하는 어플리케이션의 처리 속도 또한 최적의 경우 11%, 최악의 경우 66%의 처리 속도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 이 결과는 본 논문에서 제안하는 경량화 기법을 통해 부팅 속도의 향상 및 기존 커널대비많은 리소스 확보가 가능하다는것을보여주며, 이렇게확보된시스템자원이임베디드 시스템에서동작하는 어플리케이션 처리속도 개선에도 좋은 영향을 준다는 것을 의미한다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
공간 데이터를 관리하는 시스템은 저장된 정보의 갱신을 위하여 신규 입수되는 공간정보 파일에 대하여 기존 정보와 달라진 정보만을 추출하여 기존 정보를 갱신 한다. 기존 정보와 달라진 객체만을 추출하기 위해서는 신규 입수된 공간 정보 파일 내에 포함된 모든 객체에 대하여 기존 정보와 달라진 부분이 있는지 비교하게 된다. 수시로 갱신되는 공간 정보의 양이 증가하고 전국 단위의 데이터 갱신이 요구되는 상황에서 이러한 전수 검사 방식을 개선 하고자 본 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 신규 입수 공간 정보 파일내의 개별 객체를 검사하기 이전에, 파일의 정보만으로 개별 공간 객체가 변경 되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법에 대하여 고찰해 보았다. 공간 데이터 파일은 일반적인 이미지나 텍스트 문서 파일과는 다른 정형화된 데이터 특성을 가지므로 기존의 파일 hash를 생성하여 관리하는 방식과 비교하여 좀 더 단순한 방식으로 이와 같은 파일단위 변경여부 판단이 가능하다. 전수 검사가 필요한 대상 파일의 숫자를 줄임으로써 전체적인 데이터 품질 검사 시간과 변경 데이터 추출 시간을 절약하여 시스템의 리소스 사용을 개선할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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