구르탈알데하이로 처리한 이종조직판막의 구조적 실패는 이미 임상초기부터 예견된 내구성상의 문제가 되 왔으며 장기간의 술후추적에서 생물학적 및 기계적 요소에 의한 일차성 조직실패의 빈도는 높아지고 있다. 단고형 우심낭조직판만인 이오네스큐판막을 일차성 조직실패 때문에 적출한 환자 27례에서 환자의 특성과 적출판막의 병리학적 특징을 분석하고 행콕판막과 표준형 이오네스큐판막의 승모판위치에서의 실패양상과 비교검토하였다. 첫 순술 당시의 환자연령은 16-56세(평균 38.0$\pm$11.0세)이고 적출판막의 크기는 평균 30.8 $\pm$ 1.3 m였다. 혈류역동학적 실패결과는 협착 29.6%, 폐쇄부전 44.4%, 혼합병변 14.8%와 정상 11.1%였다. 병 리학적소견상 조직손상과 무관하게 석회화변성은 적출판막의 63.0%에서 그리고 석회화의 유무와 무관하게 조직손상은 58.1%에서 관찰되었으며, 각각 조직손상이 우세한(76.8%) 행콕판막군과 석회화병변이 우세한 (76.1%)표준형 이오네스큐판막군에서의 특징과 대조적이었다. 판막의 내구성에 직접적으로 영향한다고 알려 져 온 젊은 연령층 환자에서의 석회화변성을 반영할 만한 특징적 증거는 보지 못하였다. 이전의 보 諮$[$\ulcorner\ulcorner다 연장된 적출기간은 술후 관찰중의 환자에서 판막손상의 기전이 진행적일 가능성을 강력하게 시사하며 더 욱 연장된 임상적 관찰과 분석이 필요하다고 보인다. 이종조직판막의 일차성 조직실패는 여러 보고에서 보는 것보다 훨씬 복합적인 생물학적 및 대사적 요소와 함께 복잡한 기계적 요소로 야기되며 구르텔알데하이드처리의 새세대의 이종조직판막이라도 판막의 구조적 실패를 결정적으로 개선하지는 못할 듯하다. 따라서 현재로는 일반적으로 이종조직판막은 고령의 환자에 제 한적으로 적응될 뿐일 듯하다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 결절(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30% 의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 흉부 영상에서 의심스런 결절들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 결절들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 그리하여 기존의 시스템들은 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주기 위하여 원래의 영상에 수축(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 형태학적 필터링(morphological filtering) 처리를 행한다. 그런 다음 결절의 특징을 가려낼 수 있는 추출 기술들을 나름대로 행한다. 그러나, 이 형태학적 필터링 처리는 상당한 처리 시간을 필요로 한다. 이에 본 논문은 형태학적 필터링 처리를 행하지 않고 원래의 흉부 X 선 영상으로부터 직접 결절의 의심지역들을 추출한 후 두가지 특징 추출기술들을 적용시킨다. 그리하여 본 시스템은 결절의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 결절의 추출를 가능하게 하였다.
무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 용량 및 전력 자원이 매우 제약적인 특징을 가지고 있으며, 이로 인하여 동작시 실패하려는 경향(Error-prone)을 지닌다. 이를 해결하기 위하여 센서 네트워크에 적용 가능한 결함 허용 기법이 요구되며, 현재 노드의 참가(Join), 삭제(Delete), 사망(Death) 및 상태 오염(State Corruption)으로 인하여 발생하는 결함을 처리하기 위하여 노드의 물리적 위치를 기반으로 클러스터를 구성한 후 발생 결함을 지역화하여 처리하는 기법이 제안되었다[1]. 본 논문에서는 결함을 처리하기 위한 기존의 위치 인식 노드 클러스터 시스템에서 발생할 수 있는 헤드 노드의 결함을 효율적으로 처리하기 위한 개선된 기법을 제안하여 전체 센서 네트워크 시스템의 실질적인 가용도(Availability)를 높이고자 하며, 이를 위한 간단한 분석을 수행한 후 효용성을 검증한다.
일반적으로 3차원 그래픽 깊이 캐쉬와 픽셀 캐쉬는 메모리 대역폭의 효율적인 사용을 위하여 라이트 백(write-back) 캐쉬로 설계된다. 또한 3차원 그래픽 특성상 캐쉬 읽기 접근을 시도한 주소에 대한 캐쉬 쓰기 접근 혹은 읽기 접근이 발생하지 않고 캐쉬 쓰기 접근만 발생하는 경우가 많다. 캐쉬 메모리의 모든 블록이 사용되고 있는 상태에서 캐쉬 접근 실패가 발생하면 캐쉬 메모리 한 블록이 교체 알고리즘(replacement algorithm)에 의하여 한 블록을 라이트 백 동작을 실행하고 그 블록에 다른 데이터를 저장한다. 이러한 캐쉬 접근 실패 발생은 방출되는 캐쉬 메모리 한 블록의 데이터를 저장하기 위한 외부 메모리 쓰기 접근과 캐쉬 접근 실패를 처리하기 위한 외부 메모리 접근을 동시에 발생시킨다. 따라서 연속적인 캐쉬 접근 실패가 발생하는 경우 다량의 메모리 읽기와 쓰기 접근이 동시에 발생되어 메모리 병목현상을 유발시키고 이는 결국 메모리 접근 소요 시간을 길어지게 한다. 이와 같이 연속적인 캐쉬 접근 실패는 캐쉬를 사용하는 프로세서나 IP의 성능 저하와 전력소비 증가를 유발한다. 본 논문에서는 캐쉬 사용 시 발생하는 메모리 병목현상을 최소화하기 위하여 빠른 라이트 백이라는 새로운 방법을 사용하였다. 이 방법은 캐쉬 메모리 블록에 들어있는 유효 데이터를 방출하는 시점을 조절하여 외부 메모리 접근이 다량으로 몰리는 것을 방지하는 것이다. 즉 같은 메모리 용량과 접근 성공율을 가지는 캐쉬의 성능을 증가시킬 수 있는 방법이다. 이를 통하여 메모리 병목 현상을 완화시킬 수 있고 또한 캐쉬 접근 실패 시 소요되는 평균 메모리 접근 소요시간을 줄일 수 있다. 이러한 새로운 캐쉬 구조를 위한 실험은 ARM11, 3차원 그래픽 가속기 및 다양한 IP들이 내장되어 있는 SoC 환경에서 3차원 그래픽 가속기의 깊이 캐쉬와 픽셀 캐쉬에 적용하여 진행하였으며 여러 가지 실험 벡터를 이용하여 결과를 측정하였을때 성능을 향상시킬 수 있다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들(morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장 (dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다
프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
최근 인터넷 기술의 급속한 보급과 발전은 컴퓨팅 패러다임의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 컴퓨팅 패러다임 변화의 중심에는 인터넷을 기반으로 네트워크화 되는 e비즈니스가 등장하였다. e비즈니스 환경에서 기업들은 다양한 거래 파트너를 관리하게 된다. 이로 인해 보다 효율적인 관리가 필요하며 자주 발생하는 거래 파트너의 변화에 신속히 대처하기 위해 이를 관장하고 처리해주는 시스템이 필요하다. 또한 거래 파트너와의 메시지 교환에 있어서 메시지 전송에 대한 요청/응답을 담하고 응답 지연과 실패에 대한 처리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 SOAP(Simple Object Access Protocol)을 이용한 XML Hub 시스템을 설계하여 이를 해결하고자 한다.
통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.
본 논문은 논리언어 프로그램의 효율적인 클로즈(Clause) 인덱싱을 위한 컴파일 기법에 대한 체계적인 접근방법을 제시한다. 본 접근방법의 핵심으로서 노드당 평균 병렬도와 클로즈 수행시도(clause trial) 횟수를 정확하게 나타낼 수 있는 기법으로서 인덱싱트리(Indexign Tree)를 제안한다. 인덱싱트리는 인덱싱 수행 시에 인덱싱을 위한 지시어(Instruction)의 수행 결과로 프로그램으 컨트롤이 실패처리코드로 이동하는 경우도 정량적으로 나타내 준다. 인덱싱트리를 사용하여 논리 프로그램을 위한 대표적인 가상머신인 WAM(Warren Abstract Machine)을 분석한 결과, WAM에서 사용하는 인덱싱 기법이 논리 프로그램의 병렬 처리에 있어 탐색트리의 병렬도를 감소시키며, 또한 스케쥴링의 효율성을 저하시키는 결점을 내포하고 있음을 발견할 수 있었다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문은 플랫 인덱싱이라는 새로운 인덱싱 기법을 제안하고 이것을 실제 논리언어 컴파일러에 구현하여 측정한 향상 및 분석 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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