플래시 메모리에서의 가비지 컬렉션은 유효하지 않은 데이타를 블록단위로 지우고 새로운 데이터를 할당할 수 있는 영역으로 만들어 주는 것을 의미하는데. 이것은 읽기/쓰기 작업에 비해 많은 시간을 요구하므로 빈번한 가비지 컬렉션은 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리에 데이타 베이스의 레코드 저장방식을 이용하여 데이타를 투플 단위로 저장하였고, 스페어 영역을 변경하여 이러한 작업이 편리하게 진행되도록 하였다. 가비지 컬렉션 시 투플의 크기에 따른 페이지 병합 작업 또한 스페어 영역의 정보를 이용하며, 이것은 실제 활용 가능한 페이지 수를 늘림으로써 가비지 컬렉션의 횟수를 줄이고 성능을 향상시킨다.
혼합물실험에서 성분의 개수가 많고 성분에 대하여 제한조건이 있는 경우 흥미영역을 도시하는 작업은 성분의 개수가 4개 이상일 때 힘든 작업이 된다. 또한 반응변수가 여러 개인 경우 최적화문제도 까다롭게 된다. 이때, 탐색적 자료분석의 한 도구로서 평행좌표그림을 이용하면 통계자료분석시 많은 도움을 받을 수 있다.
선박운항을 위해 선원들이 수행하는 인지작업은 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 개인의 능력 뿐만 아니라, 주어진 작업, 항해장비, 해양환경 그리고 조직의 특성/문화와 관련 제 규정 등이 밀접한 연관관계를 갖고 있으며 이러한 요인들이 선원의 인지작업에 영향을 주고 있다. 본 연구는 이러한 복잡한 요인들을 고려하면서, 선원들을 인지작업을 분석할 수 있는 인지작업분석 프레임�p을 개발하였다.
본 연구는 공간작업기억과 비공간작업기억의 유지 처리에 대한 영역특수모형과 처리특수모형을 검증하고자 수행한 사건유관 fMRI 연구이다. 지연반응과제에서 얼굴자극을 표적자극으로 사용하고 표적자극의 수를 달리하여 기억부하를 조작하였으며 일정한 지연기간 후 위치 및 얼굴 재인판단을 요구하였는데, 지연 동안 정보유형(위치와 얼굴)이 기억부하효과의 신경상관물에 미치는 영향을 뇌영상 처리로 분석하였다. 독립변인은 정보유형(자극영역)과 기억부하(표적자극의 수)로서, 정보유형변인은 얼굴작업기억(비공간작업기억) 및 공간작업기억의 두 수준, 기억부하변인은 표적자극이 1개인 조건(저부하)과 3개인 조건(고부하)이었다. 행동수행 분석 결과, 재인정확도에 있어 얼굴작업기억과 공간작업기억 간에는 차이가 없었으며 두 작업기억 모두에서 동등한 정도의 기억부하효과가 확인되었다. 뇌 영상분석 결과, 유지단계에서 전전두피질의 하측 및 중/상측영역이 모두 얼굴작업기억과 공간작업기억 양자와 관련되고 특히 VLPFC가 두 작업기억에 공통적으로 관련된다는 것이 밝혀졌는데, 이러한 결과는 처리성분에 따른 전전두피질의 기능적 전문화를 주장하는 처리특수모형에 더 잘 부합된다.
본 논문은 실시간 위치 모니터링 시스템에서 개인의 위치 프라이버시 보호 문제에 대해 논한다. 위치기반 서비스 제공자를 통한 위치 모니터링은 위치 노출에 의한 개인의 프라이버시를 침해할 위험이 있으므로, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 익명화서버를 활용하는 시스템 환경을 채택한다. 익명화서버의 주된 역할은 location k-anonymity 개념을 활용하여 특정 개인의 위치를 클로킹 영역으로 표현하여 익명화 시키는 것이다. 기존의 기법들은 클로킹 영역을 생성하기 위해 개인이 휴대용 단말기를 통해 자신의 현재 위치를 주기적으로 익명화서버에게 보고하고, 익명화 서버는 반복적으로 클로킹 영역을 재생성하 는 시스템 모델을 가정한다. 하지만, 이는 메시지 송신에 의한 개인의 휴대용 단말기의 에너지 소비를 증가시킬 뿐만 아니라, 익명화서버의 작업부하를 크게 증가시켜 시스템 성능을 저하 시킨다. 이러한 단 점을 극복하기 위해, 본 논문은 개인의 휴대용 단말기의 연산 능력을 활용하여 클로킹 영역을 생성 유지할 수 있는 개인-익명화서버 협업 위치 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기본적인 아이디어는 특정 수의 클로킹 영역들을 개인에게 할당하여 클로킹 영역의 생성 유지 작업을 익명화서버와 공유하게 하는 것이다. 시뮬레이션을 통해, 익명화 서버의 작업부하와 개인의 메시지 송신 측면에서 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
동일한 작업환경과 작업조건을 가정하였을 때, 사고가 발생할 확률은 작업장에서 일하는 모든 사람들에게 거의 균등하다. 그러나 현실은 다른 사람들과 달리 특정하게 사고를 많이 발생시키는 사고 빈발자가 존재한다. 본 연구는 항해사 인 적성 평가도구를 개발하기 위한 기초단계로 항해사의 운항적성 중 지각 운동 영역에서의 운항적성을 평가하고자 하였다. 항해사의 지각 운동 영역에서의 운항적성 평가를 위해 CBT(Computer-Based Test)의 형태로 항해사의 지각 운동 영역을 측정하고자 하였으며, 지각 운동적 기능이 복합적으로 작용되는 항해의 특성 상 복합적인 측정이 가능한 형태로 검사를 구성하고자 하였다.
클라이언트의 욕구가 다양화 되어가면서 그에 맞는 사회복지사들의 영역이 확대되어가고 사회복지사의 업무 또한 클라이언트의 욕구에 맞게 다양화, 복잡화, 세분화 되어 가고 있다. 그러나 이러한 각 영역별 사회복지사의 직무가 특화되어 가고 있는 추세에서 사회복지사들의 업무에 대한 표준화 작업이 이루어지지 못한 것이 현실이다.
이로인해 사회복지전문성이 요구되는 다양한 현장에서 체계적인 접근과 전문지식을 효율적으로 발휘할 수 있는 사회복지사의 표준업무를 나타내지 못해 사회복지사에 대한 이미지가 전문가보다는 봉사자라는 인식이 대두되고 있으며, 사회복지사의 고유영역들이 침해받는 등의 문제들이 지적되고 있다.
컴포넌트 기반 개발 방법이 보급됨에 따라 개발자들은 사용 가능한 컴포넌트들로부터 필요한 컴포넌트를 선별하는데 많은 노력과 시간을 투자한다. 컴포넌트 집합을 보다 효율적으로 관리하기 위해서는 영역별로 분류하는 작업과 컴포넌트를 등록, 관리, 검색하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 영역별 분류를 기반으로 EJB 컴포넌트를 명세하며, 이를 등록, 검색, 관리할 수 있는 컴포넌트 관리 시스템을 구현하였다. 컴포넌트 명세는 현재 구현되어진 EJB 컴포넌트를 수용할 수 있도록 UML 기반의 명세방식으로 사용자가 필요로 하는 정보를 제공할 수 있도록 정의하였다.
인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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