본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 핵심인 오디오나 비디오와 같은 연속 미디어에서 hiccup의 발생을 최소화시키기 위한 기존의 연속적인 재생, 재생 요구 이동, 복제, N 버퍼링 기술들의 단점을 보완한 완전 연결 버퍼링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 재생 요구 이동 기술에서 불균형적인 재생 요구 분포에 따라 야기되는 지연 시간을 최소화시키기 위해 그룹, 버퍼, 디스크 사이에 완전 연결을 통하여 하나의 재생 요구에 대해 전체 디스크를 검색할 수 있는 특징이 있다. 향후 제안된 알고리즘은 구체적인 통계적 모델을 제시하여 다양만 재생 요구의 빈도 수에 따른 검증이 필요하다.
본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 핵심인 오디오나 비디오와 같은 연속 미디어에서 hiccup의 발생을 최소화시키기 위한 기존의 연속 디스플레이, replication, request migration을 소개하고, 슬롯 예약 알고리즘과 완전 연결 버퍼링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 두 알고리즘은 기존의 partial replication과 request migration에서 일어나는 hiccup 발생과, startup latency를 슬롯 예약과 디스크와 버퍼간의 완전 연결을 이용하여 최소화하였다. 향후 제안된 알고리즘은 구체적인 통계적 모델을 제시하여 다양한 재생 요구 빈도수에 따른 검증이 필요하다.
폰탄술식 후 수술사망률이 감소하고 생존자가 증가함에 따라 대정맥-폐동맥 순환의 부자연스러운 생리와 관련된 합병증이 발생하게 되었다. 이러한 혈역학적인 문제로 인하여 발생한 합병증 중의 하나가 단백소모성 장질환이다. 단백소모성 장질환은 폰탄술식 후에 발생하는 드물지만 매우 위험한 합병증이다. 많은 다른 치료경향이 제안되었지만 성공적인 치료보고는 제한되어 있다. 폰탄술식후 단백소모성 장질환이 발생한 3명의 환아에서 완전 대정맥-폐동맥 연결로 전환을 시행하였다. 완전 대정맥 폐동맥 연결로 전환함이 만족할 만한 치료방법임을 보고하는 바이다.
이 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 디스플레이와 디스플레이를 시청하는 개인 단말을 가진 사용자간의 연결 완전성(Seamlessness)을 구현할 수 있는 디스플레이 모델을 제안한다. 기존의 디스플레이가 사람의 시청각에만 호소하는 것과는 달리, U-Display는 디스플레이에 컨텐트를 표시함과 동시에 해당 컨텐트의 링크를 개인 단말을 휴대한 사용자에게 제공함에 따라 디스플레이 및 디스플레이 사용자간의 seamless한 정보 전달이 가능해진다. 논문은 U-Display의 정의와 유비쿼터스 기술을 이용한 디스플레이 비즈니스 모델의 제안 및 분석을 담고 있다.
현대 사회에서 인공지능은 다양한 분야에서 사용되며 발전하고 있다. 특히 의료, 공업, 경제, 농업, 정치 등에 영향을 미치며, 데이터 프라이버시 문제가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 연합학습이 제안되었는데, 이는 로컬 디바이스에서 학습한 모델만을 중앙 서버로 전송하여 프라이버시를 보장하고 효율성을 높인다. 하지만 연합학습은 중앙 서버를 필요로 하므로 탈중앙적인 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 서버가 없는 다양한 환경에서 연합학습을 적용할 수 있는 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘을 소개한다. 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘은 모든 노드가 서로 연결 되어있는 상태가 아닌 특정 노드와만 연결 되어있는 형태로 대부분의 실전 분산형 환경에서 사용할 수 있다. 본 방식의 학습 정확도는 일반적인 머신러닝의 정확도와 비교하여 준수한 성능을 보여주고 있다.
본 연구는 OPAC에서 계층 클러스터링을 응용하여 소장자료를 계층구조로 분류하여 열람하는데 사용될 수 있는 최적의 계층 클러스터링 모형을 찾기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌정보학 분야 단행본과 학위논문으로 실험집단을 구축하여 다양한 색인기법(서명단어 자동색인과 통제어 통합색인)과 용어가중치 기법(절대빈도와 이진빈도), 유사도 계수(다이스, 자카드, 피어슨, 코싸인, 제곱 유클리드), 클러스터링 기법(집단간 평균연결, 집단내 평균연결, 완전연결)을 변수로 실험하였다. 연구결과 집단간 평균연결법과 제곱 유클리드 유사도를 제외하고 나머지 유사도 계수와 클러스터링 기법은 비교적 우수한 클러스터를 생성하였으나, 통제어 통합색인을 이진빈도로 가중치를 부여하여 완전연결법과 집단간 평균연결법으로 클러스터링 하였을 때 가장 좋은 클러스터가 생성되었다. 그러나 자카드 유사도 계수를 사용한 집단간 평균연결법이 십진구조와 더 유사하였다.
선분 그래프(interval graph) G=(V,E)는 직선 상의 선분들을 나타내는 정점 집합 V와 간선 $(i,j){\in}E$는 선분 i와 j가 교차함을 나타내는 간선들의 집합 E로 이루어진다. 본 논문에서는 그래프의 여러 특성 중에서 정점 연결성(vertex connectivity)에 주목한다. 특별히 선분들이 겹쳐지는 모습으로 선분 그래프의 정점 연결성을 나타낸다. 또한 선분 그래프에서 정점이나 간선이 추가 되거나 삭제되는 완전 동적 (fully dynamic) 환경에서 정점 연결성을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안할 것이다. 특별한 형태의 선분 트리(interval tree)를 사용하여 새로운 선분이 추가되거나 삭제되는 상황 하에서 정점 연결성을 계산하고 트리를 유지하는데 O(logn) 시간이 소요됨을 보일 것이다.
배경: 이번 연구의 목적은 체내이식형 양심실 보조장치의 개발을 위한 안전하고 간편한 동물실험 모델을 확립하는 것이며 이동작동형 완전 인공심장의 양심실 보조장치로의 사용 가능성을 알아보는 것이다. 대상 및 방법: 7마리의 Corridale 양을 대상으로 실험하였다. 5번째 늑간극을 통하여 좌측 개흉술을 시행하고 좌측 유출로 캐뉼라는 하행 대동맥에 Dacron graft을 사용하여 연결하였고 유입로 캐뉼라는 좌심방에 삽입하였다. 우측 유출로 캐뉼라는 하행 대동맥과 같은 방법으로 주폐동맥에 연결하였으며 유입로 캐뉼라는 혜동맥을 하방으로 젖혀 우심방이를 노출시킨 다음 우심방이에 삽입하였다. 4마리에 있어서는 양심실 보조장치를 전복막강(preperitoneal space)에 위치시켰으며 2마리에 촤측흉강 내에, 1마리에서는 외부에 위치시켰다. aPTT는 수술전 aPTT의 2∼2.5배로 맞추어 주었다 결과: 수술중 또는 수술직후 사망한 경우는 없었으며 7마리 모두 인공호흡기 이탈이 가능하였고 스스로 기립하고 음식물 섭취도 가능하였다. 1마리는 술후 2일째 혈전 색전증 및 인공호흡기 작동 잘못으로 사망하였으며 2마리의 겨우는 술후 2일째 각각 양심실 보조장치의 작동 잘못 및 호흡부전으로 사망하였고, 3마리의 경우는 술후 4일째 혈전색전증으로 인한 급성신부전 및 호흡부전 등으로 사망하였다. 1마리에 있어서는 28일간 생존하였으며 양심실 보조장치의 구동 장치에 연결된 라인의 마로로 인해 양심실 보조장치의 작동이 정지되었으나 바로 양심실 보조장치를 제거하고 살릴 수 있었다. 모든 경우에 있는 캐뉼라를 삽입하고 양심실 보조장치를 작동시키는데 큰 어려움이 없었다. 7마리 중 4마리에서 혈전이 발견되었으며 특히 판막을 연결한 부위에 혈전생성이 많았다. 그러나 캐뉼라에는 혈전생성이 없었다. 결론: 양에 있어서 좌측 개흉술 및 전복막강 공간에 양심실 보조장치를 위치시키는 이번 동물실험 모델은 체내 이식형 양심실 보조장치 개발을 위한 좋은 동물실험 모델이라고 생각된다. 또한 디동 작동기형 완전 인공심장의 혈전생성을 억제할수 있는 방법들의 연구개발이 지속된다면 장기간의 체내 이식형 양심실 보조장치로 사용할 수 있을 것으로 생각된다.
연결 단어 인식기, 특히 연결 숫자음 인식기를 제작하기 위한 음성 데이터베이스를 구축하는데 있어서 완전하고 효율적인 발성목록을 작성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 음성 DB에서 사용되는 목록은 주로 난수 발생기에 의하여 만들어지거나 사용자의 전화번호, 우편번호 등을 이용하여 만들어져 왔으므로 다양한 환경의 음소 또는 단어를 균일하게 포함하고 있지 못하다. 따라서 본 논문에서는 하나의 단어에 대하여 전후에 모든 단어가 연결되는 조합을 모두 한번씩 포함하는 목록을 만드는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘으로 7연 숫자 목록을 만들면 200개의 문장으로 모든 조합을 포함할 수 있게 된다. 본 논문에서는 알고리즘 예제와 본 알고리즘의 완전성과 효율성에 대하여 기술하였다.
본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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