• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권10호
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• pp.493-501
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• 2007

부정확한 실시간시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케줄링해줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케줄링문제들은 선택적 태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. 그런데, 온라인 스케줄링에 있어서, NORA알고리즘은 부정확한 온라인 태스크 시스템상에서 최소의 총 오류를 갖는 스케줄을 찾을 수 있다. 이러한 NORA알고리즘에 있어서, EDF전략이 선택적 스케줄링에 적용되었다. 한편, 0/1 제약조건을 갖는 태스크시스템에 있어서는, EDF스케줄링이 총 오류가 최소화된다는 측면에서 최적이 아닐수도 있다 더욱이, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때, EBF전략이 적용된 NORA알고리즘이 최소의 총오류를 산출할 수 없을지도 모른다. 그러므로, 본 논문에서는, 0/1제약조건을 갖는 부정확한 태스크 시스템의 총 오류를 최소화시키는 온라인 알고리즘이 제안되었다. 그리고나서, 제시된 알고리즘과 NORA 알고리즘 사이의 성능을 비교하기 위하여 여러 가지 실험들이 수행되었다. 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 임의의 순서대로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘과 비슷한 총 오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 오름차순으로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘보다 더 적은 총 오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 프라이버시 문제를 해결하도록 방안을 제시한다. 구간 보안 역시 완전한 솔루션을 제시하고 있지는 않다. 본 논문에서는 이러한 취약성을 고찰하고 그에 따른 대응방안을 제시하였다.긴 경우가 1예 있었으며, 수술 후 30일내 사망한 예가 1예였고 다른 1예는 전이성 암으로 사망하였다. 걸론: 근치적 방법으로 치료가 힘든 경우의 만성 농흉 환자들에게 있어 개방식 배농술과 근육이식술, 근육피판을 이용한 최종적인 개방창 폐쇄술까지의 단계적인 접근 방법이 안전하고 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다.만으로 야뇨횟수에 호전을 보이는 초기반응군 경우 2개월째 투약반응이 유의하게 좋았다. 이로써 야뇨증의 치료초기 행동요법에 대한 반응정도는 치료효과를 예측하는 지표로서 활용될 수 있다고 판단된다.지침을 제공할 수 있다. 소아의 첫 요로감염시 초음파나 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 있을 경우 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행하는 것이 좋으며, 초음파와 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 없을 경우라도 CRP 또는 백혈구 등의 임상자료들을 평가하여 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행유무를 결정하는 것이 잔존하는 방광요관역류를 찾는데 도움이 될 것으로 생각된다.O$로 고칼슘뇨군에서 더 농축된 소변을 보았다(P=0.003). 결론 :고칼슘뇨군의 소변화학검사의 가장 특징적인 소견은 요소 배설과 사구체여과율의 증가로서 이는 고칼슘뇨군이 비고칼슘뇨군에 비하여 고단백식이를 하고 있을 가능성을 시사한다. 나트륨과 칼슘은 사구체 여과가 증가함에 따라 원위세뇨관 및 집합관에 도달하는 양도 증가하고 그 곳에서 나트륨의 재흡수 기전이 매우 정교하게 이루어지는데 비하여 칼슘의 그 것은 그렇지 못하여 고칼슘뇨증을 일으켰을 가능성이 있다. 향후 고칼슘뇨 환아를 진료함에 있어서 단백질 섭취 등식이

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1-8
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• 2018

본 논문은 주행거리 연장형 전기자동차에서 발전량을 결정하는 차량 제어기와 이를 수행하는 엔진 제어기 간 토크 명령을 전달하기 위한 새로운 통신방법을 설명한 것이다. 일반적으로 자동차는 CAN 통신방식을 사용하지만, 이 경우 기존 엔진 제어기의 하드웨어 및 소프프웨어를 수정해야만 한다. 이러한 이유로 중소 자동차 개조업체는 발전용 엔진이 탑재된 주행거리 연장형 전기자동차에 대한 개발 및 개조 작업 시 CAN통신방식의 적용이 쉽지 않다. 따라서 본 연구과정에서는 기존의 양산용 엔진 제어기를 주행거리 연장형 전기자동차에 적용하기 위한 핀-핀 통신방안를 제시하였다. 핀-핀 통신방안은 기존 양산용 엔진 제어기내에 탑재된 운전자요구토크 제어 맵을 엔진의 목표속도와 목표토크에 따른 가상 엑셀 열림량으로 변환하는 과정과 이를 기존 양산 엔진제어기가 인식 할 수 있도록 해당 엑셀페달 전압신호로 변환하는 과정으로 구성된다. 가상 엑셀 열림량은 오프라인 환경에서 역 변환 과정을 통하여 차량 최상위제어기에 제어 맵 형태로 탑재되고, 엔진 발전요구량과 엔진 최적 운전점 알고리즘을 통하여 결정된다. 이렇게 결정된 가상엑셀 열림량은 DA신호 변환기를 통하여 기존 엔진제어기가 인식할 수 있는 전압신호로 최종적으로 변환된다. 엔진토크 전달을 위한 이러한 알고리즘과 신호변환 회로는 차량제어기(VCU)에 탑재되어 엔진목표토크에 따른 가상엑셀페달 열림량 변환과정과 신호변환기를 이용한 가상 엑셀페달 전압신호에 대한 통신시험을 실시하여 이러한 통신방식의 실현 가능성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-38
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• 2011

RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.75-92
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• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.296-303
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• 2016

시스템 자원과 가용한 전력량이 한정적인 모바일 실시간 시스템은 시간제약의 만족뿐만 아니라 시스템 부하가 높을 때는 시스템 자원을 최대한 활용하고 시스템 부하가 낮을 때는 에너지 소모량을 줄일 수 있어야 한다. 멀티프로세서 실시간 스케줄링 알고리즘인 EDZL(Earliest Deadline until Zero Laxity)은 높은 시스템 이용률을 가지고 있으나 에너지 절감기법에 대한 연구가 매우 적다. 본 논문은 멀티코어 플랫폼에서 EDZL 스케줄링의 동적 전압조절(DVFS) 기법을 다룬다. 본 논문은 full-chip DVFS 플랫폼을 위한 동일속도와 per-core DVFS 플랫폼을 위한 개별속도 산정 기법을 제안한다. EDZL 스케줄 가능성 검사에 기반을 둔 이 기법은 단순하지만 효과적으로 태스크들의 수행속도를 오프라인에 결정할 수 있다. 또한 모의실험을 통하여 제안한 기법이 효과적으로 에너지를 절감할 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권9호
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• pp.373-383
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• 2003

본 논문에서는 다양한 서비스가 복합적으로 운용되고 있는 인터넷 망에서PCM 및 ADPCM으로 압축된 음성 데이터를 전송할 경우, 패킷 크기와 한계 지연시간의 변화가 수신측의 음질에 미치는 영향을 분석하고 주어진 한계 지연시간에 대하여 최고의 음질을 제공하기 위한 전송 패킷의 크기에 대하여 논한다. 결과를 얻기 위한 실험은 공중 인터넷 망을 통하여 연결된 두 대의 PC 상에서 이루어졌다. 송신측은 마이크로부터의 음성신호를 PCM 및 ADPCM으로 부호화하고 이를 UDP 패킷을 이용하여 전송하였으며, 수신 측에서는 망에서 발생하는 전송 지연 및 패킷 손실 등을 거친 패킷이 음성신호로 재생된다. 음질 평가를 위하여 송수신 음성 데이터를 수집하여 오프라인에서 비교하며, 알고리즘으로는 객관성을 유지하기 위하여 MNB 방법을 이용하였다. 실험 결과에 의하면, 40Kbps, 32Kbps, 16Kbps의 ADPCM으로 압축된 음성의 전송에서 한계 전송 지연을 100ms로 하였을 경우 음질 열화를 최소화하기 위하여는 패킷 크기의 하한이 각각 300, 400, 500바이트, 패킷 크기의 상한은 공히 1200바이트인 것이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.795-801
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• 2013

과거의 오프라인에서만 이루어졌던 생활이 온라인에서의 활동으로 발전함으로 인해 온라인상에서 사용자가 올바른 사용자인지의 여부는 중요한 문제이다. 온라인상이나 나아가 일반 생활에서도 사용자 인증을 보다 정확하게 하기 위하여 생체인식 기술을 도입하고 있다. 생체인식 기술은 개인의 고유한 특징을 이용하여 인증을 수행하는 방법으로 비밀번호를 대체하는 차세대 인증 기술로 각광받고 있다. 인간의 고유한 특징의 종류는 매우 다양하며 이러한 특징을 추출하는 생체인식 기술도 다양한 장치와 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 본 논문에서는 첫째로 이러한 다양한 장치인 스마트폰, 스마트와치, M2M 플랫폼을 분석하고 적용하였을 경우 어떤 효용성이 있는지 분석한다. 둘째로, 다른 장치 플랫폼에서 포괄적인 인증인 효용성기반의 AIB를 제안한다. 제안 인증기법은 신체정보를 이용한 효율적인 인증을 포함한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.101-111
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• 2000

VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약 관리가 매우 힘들다. 따라서 VOD 서버는 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하구간에서 미리 선반입하여 시스템 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용한다. 이러한 선반입 기법을 과부하구간에서도 상영실패는 발생하지 않으나, 선반입 임계슬롯이 증가함으로써 버퍼 점유량이 증가하여 버퍼의 최소 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정적으로 사용하여, 과부하 구간에서도 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 그리고 선반입 구간을 고정시킴으로써 발생하는 상영 실패는 Drop 모듈을 사용하여 GOP내의 B프레임에 한정하며, 미디어의 질 저하를 전체 사용자에게 고르게 분산시키는 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.45-63
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• 2007

유비쿼터스 환경에 기반한 시장, 즉 U-마켓에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보가 u-마켓 서버시스템에 저장되어 인터넷 쇼핑몰과 같이 다양한 분석과 활용이 가능하게 되었다. 물리적인 공간과 가상 공간이 결합된 유비쿼터스 기반의 시장 환경에서는 고객이 오프라인에서 다양한 매장을 방문하면서 쇼핑을 하게 되는데, 이때 여러 매장에 동일한 제품이 동시에 존재할 수 있으므로 매장의 위치, 매장 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 고객의 선호도를 반영하여 고객 개개인에게 적절한 매장을 추천해야 할 필요성이 제기된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 기반한 시장에서 고객의 쇼핑 상황을 고려하여 고객의 선호를 반영할 수 있는 매장 추천방법을 제안한다. 제안한 매장 추천방법은 협업 필터링과, Apriori 알고리즘을 기반으로 구성되어 있다. 온라인 쇼핑몰과는 다르게 U-마켓에서는 고객 개개인의 구매목록과 고객의 선호도를 반영한 매장 추천이 필요하며, 본 논문에서 제안하고 있는 매장 추천방법은 고객의 쇼핑경험을 극대화 하고 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 매출증대를 통해 U-마켓 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.67-77
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• 2016

본 논문에서는 변형된 하우스더프 거리 (MDH: Modified Hausdorff Distance)를 이용한 눈 개폐 감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 얼굴 검출과 눈 개폐 감지로 크게 구분된다. 얼굴 영역의 검출을 위하여 고정 크기의 영역 내에서 픽셀 값을 이용하는 지역 구조특성의 MCT (Modified Census Transform)특징기반 방법을 사용하였다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD를 이용하여 눈의 위치 및 개폐를 판단한다. 얼굴 검출의 처리절차는 먼저, 오프라인에서 다양한 얼굴 영상에 대해 MCT 이미지를 생성하고, 이를 기반으로 PCA를 이용하여 기준이 되는 특징벡터들을 추출한다. 다음으로, 온라인에서는 입력되는 실험 영상 내에서 새롭게 추출된 특징벡터들과 기준이 되는 특징 벡터들 간의 유클리드 거리를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 순서로 진행된다. 이후, 검출된 얼굴 영역 내에서 MHD 기반의 눈 영역 검출과 템플릿 매칭을 수행하여 눈의 개폐를 감지한다. 제안하는 방법의 성능 검증을 위하여 그레이 스케일 영상 (30FPS, $320{\times}180$)을 입력으로 실험을 수행한 결과, 눈 계폐 검출율에서 평균 94.04%의 정확도를 달성하였다.