과메기를 표준화하는 일환으로 감압건조기 (vacuum drying)를 사용하여 CA (chitosan-ascorbate)로 표면을 coating한 것과 시중에서 판매되고 있는 일반 과메기와 미생물오염도를 비교분석 하였다. Total aerobacter에서 SCA (CA 처리한 꽁치 과메기)는 1.41, SGRW (ginseng steamed red, wine으로 처리한 꽁치 과메기)에서 1.63, SNT (CA 비처리한 시중판매 과메기) 에서는 1.9 log cycle 오염된 것을 비교하면 SCA가 0.22-0.49 log cycle 항균효과를 보인다. HCA (CA 처리한 청어과메기)에서는 2.27, HDW (심층수로 처리한 청어과메기) 2.32, HNT (비처리한 청어과메기) 2.72로서 오염도를 비교하면 HCA는 0.05-0.45 log cycle을 억제시켰다. GCA (CA 처리한 전어과메기)에서는 0.95, GDW (심층수로 처리한 전어과메기)와 GNT (비처리한 전어과메기)가 1.4의 수치를 나타내어서, GCA는 비처리한 GNT와 비교할 때 0.45 log cycle을 저해시켰다. Coliform과 E. coli에서는 오염미생물이 검출되지 않았다. S. aureus는 SCA 에서 0.47, SGRW 1.15, SNT 1.27로 조사되어 미생물 오염도를 비교하면 SCA는 0.68-0.8 log cycle의 오염미생물을 억제시킨다. HCA는 1.15, HDW 1.11, HNT 1.36과 비교하면 HCA는 오염미생물 0.21 log cycle을 저해시켰다. GCA는 0.47, GDW와 GNT가 1.08과 1.34로 검출되었다. 즉 GCA에서는 오염된 미생물 0.26-0.61 log cycle 오염미생물을 억제시킨다. 수분함량 측정의 결과는 GDW 29%, HCA 31%, HNT 32%로 조사되어서 적당한 수분함량을 보유하고 있으나, SGW, GCA, HDW, SCA는 7-15%가 부족하며, SNT 와 GNT는 과메기 표준수분함량 (30%) 보다 10%가 더 많아서 미생물의 오염과 과산화물 증가 및 산패를 더 빨리 초래 한다. CA를 첨가하였을 때 과산화물은 SCA 41, HCA 45, GCA 49 meq로 조사되었으며, 항균성을 첨가하지 않은 시중과메기 (SNT, HNT, GNT)와 비교할 때 과산화물이 12 meq 더 낮게 조사되었다. SEM 관찰에서는 SCA, HCA가 조직표면이 선명하고 과산화물이 낮게 검출되었으며, 반면 항균성을 처리하지 않은 SGRW, HDW는 과산화물이 많으며 조직표면이 불투명하였다. 관능평가에서는 SCA, SGW 등의 순으로 꽁치 과메기 선호도가 가장 높았으며, 다음으로 청어, 전어 과메기 순으로 조사되었다.
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.
본 논문은 의료 분야에서 디지털 정보를 전송하기 위하여 사용되고 있는 다이콤의 기본적인 구조에 진단에 도움을 줄 수 있는 새로운 주석 기능을 삽입할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 주석 처리 방법은 다양하고 편리한 기능을 제공하기 위해서 객체 기반 주석 처리 방법과 이미지 기반 주석 처리 방법으로 나누어진다. 객체기반 주석 처리 방법은 상대적으로 많은 주석을 작은 크기로 저장 할 수 있으며 수정 및 삭제가 가능하다. 이미지 기반 주석 처리 방법은 이미지 자체를 주석 정보로 사용하기 때문에 변경이 불가능하며 보안이 필요한 분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터 구조는 서울 중앙 병원의 진단 방사선과와 PACS 개발팀에 의뢰하여 그 효율성을 검증 받았다.
본 연구는 머리어-후행언어(head-final language)로 분류되는 한국어의 통사 및 의미 처리 과정의 언어간(cross linguistic) 일반성과 언어내(intra-language) 특이성을 ERP(event- related potentials) 실험결과를 통해 알아보고자 하였다. 한국어 문장처리 과정에서의 통사 및 의미 처리특성은, 우선 이들을 지표하는 각각의 오류문을 통해 P600과 N400 이라는 언어일반의 처리과정을 보이면서도 각 성분의 영역분포는 오류가 출현된 위치에 따라 분기하고 있음을 관찰할 수 있었다. 곧, 문미위치의 술어오류에서 중심-두정 부위의 활성화 우세로 각 오류간 영역분화를 보이는 패턴을 새롭게 확인하였다. 이로써 오류의 유형별 재분류과정으로 드러난 오류출현 위치가 오류의 유형 내에 영향을 끼치는 한 변수가 될 수 있으며. 이는 이들 보어 및 술어를 구성하는 고유의 범주 특성으로 해석할 수 있는 근거가 될 수 있음도 아울러 확인하였다.
평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.
성장하는 빅 데이터 시장과 빅 데이터 수의 기하급수적인 증가는 기존 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리의 어려움을 야기한다. 특히 이미지 데이터 처리 속도는 데이터양이 많을수록 현저하게 느려진다. 이에 본 논문에서는 Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경의 대용량 이미지 머신러닝 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 통해 분산 클러스터를 구성하며, OpenCV의 이미지 처리 알고리즘과 Spark MLlib의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 작업을 수행한다. 제안하는 시스템을 통해 본 논문은 대용량 이미지 데이터 처리 및 머신러닝 작업 속도 향상 방법을 제시한다.
최근 모바일 단말기의 보급이 증가함에 따라 이를 이용한 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 특히 게임 분야는 기존의 Stand-Alone 방식에서 모바일 단말기의 무선통신 기능을 이용한 네트워크 온라인 게임으로 전환이 이루어지고 있다. 하지만, 네트워크 온라인 게임은 게임로직의 처리, 랜더링 처리 같은 복잡한 계산과 비동기적인 네트워크 송.수신이 빈번하게 이루어지기 때문에 모바일 단말기에서 모두 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 단말기가 처리해야 할 계산 및 통신기능을 대신하여 처리할 수 있는 프록시 구조를 제안한다.
집합의 표현 방법에는 원소들을 그대로 가지고 있는 배열 형태와 유한한 집합에 한해서 0.1로써 표현하는 비트 벡터가 있다. 집합의 크기가 매우 클 때는 표현 방법과 연산 처리 기법이 저장 공간 및 처리 시간면에서 문제가 된다. 이 논문에서는 유한집합이지만, 범위가 매우 큰 집합에 대하여 집합 연산의 처리 기법들을 소개하고, 그 성능을 비교해 보고, 범위의 크기가 집합 연산에 참여하는 집합의 원소 수에 따른 좋은 집합 표현 방법과 집합 연산 처리 기법을 소개한다.
최근에 데이터베이스 혹은 그 응용분야에서 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 이미지 데이터를 효율적으로 저장하고, 사용자가 원하는 질의 결과를 신속히 제공하는 것이 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이미지 데이터에 대한 질의를 처리하기 이한 이미지 데이터로부터의 정보 추출과 데이터 인덱싱 방법에 관하여 논하고, 구축된 인덱싱 구조에 효율적인 질의 처리가 가능하도록 VP(Vantage Point)를 이용하여 영역질의를 처리하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 나타내었다.
대용량의 데이터가 저장되는 데이터 웨어하우징 환경에서는 조인이나 집계 함수와 같은 고비용의 연산의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 집계 함수(aggregate function)와 조인이 모두 포함된 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 차원 테이블(dimension table)을 미리 그룹핑한 후, 비트맵 조인 인덱스(bitmap join index)를 이용하여 조인을 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 사실 테이블만을 접근하여 집계 함수를 처리함으로써 기존 기법이 가지는 성능 저하의 문제점을 해결할 수 있다. 기존 기법과 제안하는 기법에 대한 비용 모델(cost model)을 정립하고, 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행함으로써 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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