경추부 근긴장 이상증에 대해 턱관절 자세균형 개념에 따라 구강내 균형장치를 활용한 자세훈련법 등의 치료로 긍정적인 호전을 관찰했다. 증례 보고이기는 하지만 턱관절 자세균형을 활용한 치료법에서 긍정적인 치료효과가 이어지고 있어서 앞으로 더욱 체계적인 관찰과 연구가 필요할 것으로 사료된다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
지능망은 소비자 또는 가입자의 다양한 욕구를 신속하고도 효과적으로 제공하며 동시에 새로운 서비스에 대한 수요가 있을 경우에 이에 쉽게 대처할 수 있는 차세대 통신망이다. FEP-BEP 구조를 갖는 (N+1) 형식의 지능망 서비스 시스템에서의 서비스에 대한 부하균형 방법으로 각 SCP-BEP 시스템별로 서비스의 종류에 따라서 부하를 할당하는 방식이 있으며, 이를 국내 통신회사에서 실제로 적용하고 있다. 이러한 방식의 장점은 부하균형을 동적으로 할당할 수 있고, 신규 서비스의 등록이나 기존 서비스의 갱신시에 기존에 제공하던 서비스에 대한 호에 미치는 영향을 최소화 할 수 있다는데 있다. 본 논문에서는 SCP-BEP에 제공하는 서비스별로 할당하는 부하량에 따른 시스템의 성능추이를 시뮬레이션 기법에 의하여 추적하고 그 결과에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 이진 트리 형태를 가지는 다관절체의 균형을 잡거나 이진 트리 모양으로 연결된 네트워크 상에서 단말 노드들의 부하를 균형 있게 하는데 이용할 수 있는 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제를 제안한다. 또한 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제를 리프들의 무게 변화량의 쌍의 {{{{ { l}_{ 1} }}}}-norm, {{{{ { l}_{2 } }}}}-norm, {{{{ { l}_{3 } }}}}-norm 각각을 최소로 하면서 해결하는 방법들을 제안한다. 이 방법들은 무게 있는 리프 이진 트리 균형 문제의 특성을 이용하여 n개 변수를 하나의 변수의 양의 상수배로 나타냄으로써 해결할 수 있음을 보인다.
클러스터 웹 서버에서 사용되는 요청 분배 기법에는 부하 균형 요청 분배 기법과 내용 기반 요청 분배 기법이 있다. 부하 균형 요청 분배 기법은 실제 서버들의 부하 균형을 목적으로 실제 서버를 선택하는 기법이다. 반면 내용 기반 요청 분배 기법은 캐쉬 친화적인 기법으로 요청 패킷의 내용에 따라서 실제 서버를 선택하게 된다. 이는 부하 균형보다는 각 실제 서버 내의 캐쉬 참조율을 높이는 것을 목적으로 한다. 하지만 현재 두 기법의 성능 비교에 관한 명확한 자료가 부족한 상태여서 본 논문에서는 두 기법에 관한 성능 평가 결과를 보이고자 한다. 이를 위해 우리는 리눅스 클러스터 웹 서버를 구현한 후 이 두 기법간의 성능을 비교, 분석한다. 이 비교/분석 결과를 활용할 경우 부하 상황에 따른 적절한 요청 분배 기법을 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다는 것이 본 논문이 기여하는 바라 할 것이다.
오늘날 복잡한 네트워크 망을 가지게 됨에 따라 네트워크 기기들의 자산식별은 관리 및 보안관점에서 중요한 사항으로 대두되고 있다. 이러한 자산들은 네트워크 망에 연결되어 있기 때문에 네트워크망 구조를 알아내고, 각 자산의 위치 및 연결 상태를 확인하는 것 또한 중요하다. 이는 네트워크 구조상의 취약점들을 밝혀내는데 사용되어지고, 이를 통하여 취약점을 보완할 수 있다. 하지만 적은 리소스를 가지는 사물인터넷의 네트워크 망에서는 네트워크 구조를 알아내기 위하여 모니터들이 보내는 Traceroute 패킷이 사물인터넷 기기들에게 과부하를 줄 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존에 사용 되던 더블 트리 알고리즘을 효과적으로 발전시킴으로써 사물인터넷이 이루는 네트워크 망의 부하를 줄인다. 이러한 부하 균형을 이루기 위하여 이 논문에서는 새로운 목적지 매칭 알고리즘을 제시하고, 통계학적으로 현재 탐색하고 있는 경로와 가장 겹치지 않은 경로로 탐색을 시도한다. 이를 통해서 네트워크의 부하 균형을 이루고, 부가적으로 모니터의 리소스 사용을 균등하게 한다.
본 연구는 뇌졸중 환자에게 요추부 안정화 운동프로그램을 적용하여 정적, 동적운동의 균형 및 보행에 어떠한 영향을 미치는지 보고자 하였다. 27명의 뇌졸중 환자 중 실험군 14명과 대조군 13명으로 구분하고 하루 30분 주 4회로 6주간 실시하였다. 변인은 요추부 안정화 운동 전-후로 정적, 동적기립균형 능력과 보행 능력 확인 하였다. 결과는 IBM SPSS(19.0 version)을 이용하여 전-후 차이검증과 집단간 차이 검증을 위해 t검증과 이원량분석을 실시하였다. 유의수준은 α=.05로 설정하고 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 요추부 강화 운동 후 정적기립 균형에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<.05). 둘째, 요추부 강화 운동 후 동적 기립균형에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<.05). 셋째, 요추부 강화 운동 후 보행동작에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<.05). 집단 간 상호 작용에서도 유의한 차이를 보였다. 이러한 결과는 뇌졸중 환자에게 다양한 요추부 운동의 필요성이 제기 되고 요추부 안정화 운동을 통해 신체치료 및 건강증진에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 뇌졸중 환자의 삶의 질에서도 긍정적 영향을 미칠 것으로 사료 되며 다양한 요추부 운동 적용 연구가 이루어져야겠다.
부하균형을 위해서는 각 노드의 부하상태 정보가 모든 노드에게 알려져야 하는데 O.Lee[15]가 제안한 SRIBD(Symmetric Balanced Incomplete Block Design) 기반의 부하균형 알고리즘은 노드의 수가 v일 때 2라운드 메시지 교환과 O (${\upsilon}{\sqrt{\upsilon}}$)의 통신오버헤드에 의해 각 노드가 네트워크상의 모든 노드로부터 부하상태 정보를 수신한다. 이 때 각 노드의 통신오버헤드는 O ($\sqrt{\upsilon}$)로서 각 노드가 균등한 오버헤드를 가지며 각 노드가 수신한 정보는 중복이 없다는 점 또한 이 알고리즘의 장점이다. 기술한 바와 같이 이 알고리즘은 매우 효율적이지만 임의의 소수 p에 대하여 노드의 수가 $v=p^2+p+1$일 때만 수행될 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상의 노드의 수가 임의의 양의 정수일 때도 이 알고리즘이 동작할 수 있도록 특수한 결합구조를 생성하고자 한다. 이 제안의 성과를 평가하기 위해 노드의 수가 w($5{\leq} w{\leq}5,000$)인 네트워크를 가정하고 각각의 경우에 두 번의 라운드 정보교환으로 최소 80% 이상의 부하상태정보를 수신하도록 실험을 수행한 결과 트래픽오버헤드는 O($w{\sqrt{w}}$) 보다 낮으며 각 노드의 트래픽 오버헤드가 균등하지는 않으나 그 편차가 크지 않은 것으로 나타났다.
본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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