배관에 생기는 구멍이나 틈은 대형 사고의 원인이 될 수 있다. 이러한 배관의 결함을 찾기 위해서는 먼저 센서를 부착한 배관 탐사 장비를 배관에 통과시키고, 배관을 통과하는 중에 센서가 읽은 정보들을 배관 탐사 장비의 하드 디스크에 저장한다. 배관 통과가 완료된 후, 분석가는 분석 프로그램을 사용하여 탐사 장비에서 얻은 데이터에서 결함을 수동적으로 찾는다. 분석가가 데이터를 분석할 때 일반적으로 두 가지 패턴이 존재한다. 첫 번째 패턴은 일정한 구간의 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 패턴이고, 두 번째 패턴은 현재 구간에서 이전 구간으로 되돌아가서 다시 분석하는 반복적인 패턴이다. 현재까지 만족할 만 한 수준으로 자동적으로 분석이 되지 않으므로, 분석가는 수작업으로 분석을 하는 경우가 많은데 이로 인해 최근에 읽은 부분을 전후 반복해서 액세스하는 반복적인 패턴이 많이 사용된다. 반복적 패턴의 경우 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 이전에 읽은 배관 센서 데이터를 캐싱 할 필요가 있다. 그러나 기존의 분석 소프트웨어에는 캐싱 기능이 없으므로 반복적 패턴일 경우 데이터베이스에서 동일한 데이터를 반복적으로 읽는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 배관 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 캐쉬 관리자를 설계하고 구현하였다. 세부적으로는, 배관 센서 데이터를 시계열 데이터로 간주하고, 시계열 데이터에 대한 캐시 관리자를 제안하였다. 본 논문은 배관 탐사 장비에서 획득한 데이터들을 시계열 데이터로 간주하여 데이터베이스 측면에서 이러한 문제들을 접근하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 이 분야에 대한 많은 연구들이 나올 것으로 기대한다.
본 연구는 반복적 산행경험이 청소년의 사회성에 미치는 영향을 분석을 위한 목적이 있다. 연구대상은 백두대간 산행 프로그램에 참여한 청소년 58명을 대상으로 분석하였다. 대상자는 2014년부터 2015년까지 40회 이상 참여한 대상자를 반복적 참여자로 선정하고, 2016년 3월부터 4월까지 5회 미만 참여한 대상자를 일시적 참여자로 선정하여 비교분석하였다. 대상자의 일반특성은 기술통계분석을 실시하였으며, 이변량상관분석을 실시하여 사회성의 5개 하위요인 간의 상관계수를 산출하고, 독립표본t검정을 실시하여 사회성을 비교분석하였다. 분석 결과 반복적으로 산행에 참여한 청소년의 사회성이 높게 나타났다. 사회성 하위요인인 자율성, 준법성, 근면성, 협동성, 대인관계 모든 척도에 대해서 반복적 참여자가 일시적 참여자 보다 높게 측정되었다. 이상의 연구 결과를 토대로 반복적 산행경험이 청소년의 사회성에 긍정적 적인 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 청소년문제 해결에 있어 근본적인 해결접근방법으로 청소년 대상 산림교육이 필요하다.
클러스터링 기법은 반복적인 setup phase와 steady phase의 반복으로 네트워크를 재구성하는 방법을 사용하며, 이 방법으로 일부 노드에 부가되는 부하를 네트워크에 분산하여 네트워크를 장시간 동안 안정적으로 유지시키는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법의 가장 큰 문제는 setup phase에서 소비되는 에너지가 간과할 만한 수준이 아니라는 데에 있다. 이에 몇 논문은 이러한 반복적인 setup을 제거하여 네트워크 성능 향상을 꾀하기도 하였다. 그러나 setup의 에너지 분산 효과를 고려하면, setup phase의 삭제는 바람직하지 않다. 본 논문에서는 고정 주기를 갖고 발생하는 setup phase의 반복을 네트워크 환경에 맞게 적응적으로 발생시키는 방법을 제안한다.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.
목 적 : 본 연구의 목적은 치료저항성 뚜렛장애를 가진 소아 청소년들에 대해서 보조운동영역을 표적으로 한 저빈도 반복적 경두개자기자극술의 효과를 평가하는 것이다. 방 법 : 이 연구는 미국정신의학회 진단기준 및 통계편람, 제 4판을 기준으로 뚜렛장애로 진단받은 10명의 소아 청소년(평균연령 $12.56{\pm}1.04$세)을 대상으로 하였다. 모든 참가자들은 1년 이상 지속적으로 충분한 용량의 약물치료를 받았음에도 불구하고 한국판 예일 틱 증상 평가척도(YGTSS) 20점 이상, 임상인상척도(CGI-TS) 4점 이상을 받았다. 참가자들은 보조운동영역을 표적으로 1 Hz 반복적 경두개자기자극 치료를 매일 20분간 받았으며, 총 20회 치료를 받았다. YGTSS, CGI-TS 및 이상반응 체크리스트는 연구 시작 전과 연구 시작 후 4, 8, 12주에 시행되었다. 결 과 : 틱 증상은 연구 12주차까지 호전된 상태로 지속되었으며, YGTSS와 CGI-TS가 통계적으로 유의하게 감소하였다. 특히 음성 틱 점수의 감소가 운동 틱 점수의 변화보다 전체 YGTSS 점수의 감소에 큰 역할을 한 것으로 나타났다. 그리고 전체 10명의 참가자 중 9명이 심각한 부작용 없이 연구를 끝까지 완료하였다. 결 론 : 본 연구는 보조운동영역을 표적으로 한 저빈도 반복적 경두개자기자극술이 치료 저항성 뚜렛장애를 가진 소아 청소년들에게 효과적이고 안전한 치료도구가 될 수 있음을 시사한다. 이러한 반복적 경두개자기자극술의 치료효과를 확정하기 위해서는 보다 많은 환자를 대상으로 한 잘 통제된 연구가 필요할 것이다.
장황한(redundant) ; 쓸모없는(detrop), 산만한(diffuse), 과잉의(excessive), 필수적이지 않은(inessential), 완곡한(periphrastic), 반복적인(repetitious), 원하지 않는(unwanted), 불필요한(unnecessary) 등은 Chambers Twentieth Century 유의어 사전에서 발췌된 redundant의 유사어들이다(동 사전은 concise, essential, necessary 등과 같은 redundant의 반의어들의 명단도 잘 정리되어 있다). GROUP BY와 HAVING(이후부터는 GBH로 칭하기로 한다)으로 시작하는 절(clauses)들이 SQL내에서 반복적으로 사용된다는 사실을 알고 있는지에 대한 의문을 제기할 수 있다. 다시 말해, SQL 내에서 표현되고, 상기의 절들 모두 또는 어느 한쪽이 포함된 어떠한 종류의 상식적인 질문도 그러한 절들을 사용하지 않고도 표현될 수 있다는 것이다(필자가 여기서 '상식적'이란 말로 한정한 이유는 나중에 설명하겠다). 필자는 중복성에 관해 설명하고 이것이 내포하고 있는 의미에 관해 논의코자 한다.
OSEK/VDX 운영체제를 개발하는 과정에서 커널 이미지를 생성하여 임베디드 보드에 업로드하고, 이를 실행시켜보는 일련의 반복적인 작업이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 반복적인 작업들을 일괄적으로 처리할 수 있는 보다 편리한 커널 테스팅 기법을 제시한다. 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 ARM7TDM 가 탑재된 EZ-AT7 임베디드 보드에 OSEK/VDX 커널 이미지를 적용하여 실험하였다.
본 논문에서는 반복적 영상복원과정에서 자주 등장하는 경계관련 오류와 물체관련 오류를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 반복적 영상복원방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 반복과정내부에 웨이블렛 축소법을 이용한 변형된 CGM(Conjugate Gradient Method)을 이용하였다. 제안한 방법은 CGM과 같은 빠른 복원과 함께 웨이블렛 축소법에 의한 적응적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 제공한다. 효과적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 얻기 위해 웨이블렛 축소는 위치에 따라 변하는 웨이블렛 축소규칙을 사용하였다. 기존의 반복적 영상복원 알고리즘인 LR(Lucy-Richardson), CGM과의 비교실험을 통해 제한한 방법이 LR에 비교해서는 전체적으로 향상된 복원과 물체관련오류가 거의 없다는 측면, 그리고 CGM과의 비교에서는 물체 및 경계 관련오류가 거의 없다는 측면에서 기존의 방법에 비해 우수하다는 것을 확인하였다.
최근 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 색상을 디지털화하는 3차원 객체 복원에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 3차원 객체 복원은 영상 획득, 영상 보정, 점군 획득, 반복적 점군 정합, 무리 조정, 3차원 모델 표현과 같은 단계를 거처 통합된 3차원 모델을 생성한다. 그 중 반복적 점군 정합 방법은 카메라 궤적의 초기 값을 획득하는 방법으로서 무리 조정 단계에서 전역 최적 값으로의 수렴을 보장하기 위해 중요한 단계이다. 기존의 반복적 점군 정합 (iterative closest points) 방법에서는 시간이 지남에 따라 누적된 궤적 오차 때문에 발생하는 객체 표류 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 색상 영상에서 SIFT 특징점을 획득하고 3차원 점군을 얻은 뒤 가중치를 부여함으로써 점 군 간의 더 정확한 정합을 수행한다. 실험결과에서 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 복원된 3차원 모델에서 객체 표류 현상이 줄어드는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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