삼차원 입체조형치료는 정상조직의 장해를 최소화하고 종양부위에 집중적으로 조사할 수 있는 장점을 가지고 있어 임상 적용범위가 넓어지고 있다. 일반적으로 정상조직의 장해를 줄이기 위해 다양한 방사선 조사방향이 사용되며 특히 비 동일면상에서의 조사가 많이 이루어진다. 따라서 couch 회전이 동반되며 couch는 선형가속기의 다른 기계적 오차보다 많은 오차를 유발할 수 있는 잠재적인 위험을 안고 있다. 저자는 이러한 오차의 정도를 파악하고 이를 개선할 수 있는 방법에 대해 알아보고자 했다. couch 회전에 따른 Isocenter의 변화를 평가하기 위해 3대(Primus, Simens, USA/CL600c & 2100c, Varian, USA)의 선형가속기를 이용하였으며 이중 1대의 장비에는 couch 회전시 오차를 줄이기 위해 고안된 couch 고정장치를 장착하였다. 환자가 테이블에 부하를 주지 않은 상태에서 회전을 실시하여 Isocenter의 변화를 측정하고 환자가 테이블에 누워있는 상황을 재현하기 위해 human phantom을 위치시킨 후 동일한 회전검사를 실시하여 각각의 오차를 비교 분석하였다. 각 실험은 10회씩 반복 측정하여 평균치를 얻었으며 오차의 분석은 AAPM 권고안인 오차중심의 반경으로 표현했다. 3대의 선형가속기를 이용하여 얻은 결과 테이블에 부하를 주지 않은 상태의 회전오차는 평균 2mm, 3.2mm, 2mm로 측정되었으며 휴먼 phantom을 올려놓고 부하를 준 상태에서의 오차는 평균 2.1mm, 4mm, 2.1 mm이였다. 또한 고정장치를 이용한 상태에서의 평균오차는 1.9mm로 나타났다. 삼차원 입체조형치료 시 couch 회전에 따른 Isocenter 오차는 장비의 종류 및 작업자의 사용방법에 따라 다르게 나타났으며 테이블의 부하가 클수록 많은 오차를 보였다. 또한 couch 고정장치를 부착한 장비에서의 결과치 만이 AAPM에서 권고하는 오차의 한계에(${\le}2mm$) 들어감을 알 수 있었다. 따라서 정기적인 QA가 필수적이며 Couch Locking System과 같이 오차를 줄일 수 있는 보조장치의 부착이 많은 도움을 줄 것으로 생각된다. 아울러 이러한 오차를 보정할 수 있는 방법이 강구되어야 할 것으로 사료된다.
컴퓨터간의 빠른 데이터 전송을 위해서는 링크 속도와 더불어 라우터에서의 패킷 전달율(forwarding rate) 이 중요하며, 이 중 어드레스 검색(address lookup) 은 패킷 전달 과정 중에서 매우 중요한 부분으로, 주요 시간 지연을 발생시키는 요인이라 할 것이다. 본 논문에서는 고속 라우터에 적합한 효율적인 어드레스 검색 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 구조는 인터넷 어드레스의 프리픽스 길이별로 각각 다른 SRAM을 사용하여 여러 개의 어드레스 검색 테이블을 만들고, 각 테이블에 해슁(hashing)을 적용하여 동시에 어드레스 검색을 수행한 후, 각 테이블에서 일치되어 나온 엔트리 중 가장 길게 프리픽스가 일치하는 엔트리를 고르는 방식이다. 제안된 방식의 성능을 평가하기 위하여 MAE-WEST 라우터 예로 시뮬레이션을 수행하였다. 37000여 개의 라우팅 엔트리를 갖는 테이블 저장을 위해 약 300Kbyte의 메모리를 사용하였을 때, 패킷 당 1.93번의 메모리 접근 횟수를 갖는다.
일반적으로 센서노드간의 데이타통신은 내부처리나 센싱 작업보다 더 많은 에너지 소모를 요구한다. 본 논문에서는, 내용인지(context-aware) 라우팅 테이블(routing table)을 이용하여 인접한 노드간의 질의 송수신을 위해 필요한 패킷 송신 수를 줄여 질의 최적화를 수행하는 새로운 아이디어를 제안한다. 내용인지 라우팅 테이블에는 현재 노드로부터 도달 가능한 하위노드에서 측정할 수 있는 센서의 종류에 관한 정보가 저장되어 있다. 내용인지 라우팅 정보를 이용하여 각 노드는 자식노드에게 불필요한 질의 송신이나 결과 전달을 차단함으로써 불필요한 패킷 송신의 수를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 바탕으로 한 시뮬레이션에서 최대 약 80%의 성능 효과를 보였다.
본 논문에서는 테이블형 디스플레이를 사용하여 마주보는 다양한 키의 두 관찰자가 자연스럽게 서로 다른 영상을 관찰할 수 있는 시역의 위치를 설계하였다. 설계된 시역을 구현하기 위하여 시차장벽과 상용화된 액정표시패널 환경에서의 기본 설계조건을 찾았다. 기본 시차장벽 설계조건에서 각 관찰자 시역간의 간격과 시역의 폭이 설계값에 비해 작게 되는 원인을 분석하고, 테이블형 디스플레이에서 관찰자 시역간의 간격과 시역의 폭을 확보하기 위한 두 가지 개선 시역설계 방안을 제시하고, 전산모사하였다. 이를 근거로 2방향 관찰면 테이블형 디스플레이 모듈을 제작하고 그 특성을 평가하여 설계한 폭넓은 관찰자 시역을 구현할 수 있음을 확인하였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
기존보다 데이터를 빠르게 접근하기 위한 노력과 비-휘발성 메모리의 발전은 메모리 파일 시스템 연구에 큰 기여를 해왔다. 메모리 파일 시스템은 파일 입출력의 고성능을 위해서 기존에 사용하는 읽기-쓰기 입출력보다 오버헤드가 적은 메모리 맵 파일 입출력을 사용하도록 제안하고 있다. 하지만 메모리 맵 파일 입출력을 사용하게 되면서 페이지 테이블을 구축할 때 발생하는 오버헤드가 전체 입출력 성능의 큰 부분을 차지하게 되었다. 또한 같은 파일이 반복적으로 접근될 때마다 페이지 테이블을 매번 삭제하기 때문에, 오버헤드가 불필요하게 중복되어서 발생한다는 점을 발견했다. 본 논문이 제안하는 매핑 캐시는 이러한 중복되는 오버헤드를 제거하기 위해서, 매핑이 해제될 때 파일의 페이지 테이블을 제거하지 않고 저장하고 있다가 다시 접근될 때 이를 재활용할 수 있도록 고안한 기법이다. 매핑 캐시는 기존 파일 입출력 성능보다 2.8배, 그리고 웹서버 전체 성능보다 12% 향상을 보였다.
합산 영역 테이블은 모든 픽셀에 대해 임의의 크기 사각영역의 이미지 필터링 처리를 일정시간 안에 가능케 한다. 이러한 특성은 각각의 픽셀에 대해서 주변 픽셀의 밝기의 합 혹은 평균을 필요로 하는 이미지 처리 적용 분야에 유용하게 쓰일 수 있다. 합산 영역 테이블의 생성은 단지 행 혹은 열 단위의 합만을 구하는 메모리 바운드 작업임에도 불구하고 기존 연구들은 이미 존재하는 데이터 병렬성만을 활용하기 위하여 대기 시간이 긴 전역 메모리에 과도한 접근을 하여야만 했다. 본 논문에서는 입력 데이터를 정방의 서브 이미지로 분할하고 매개 데이터를 이들 간에 파급시킴으로써 GPGPU 환경 적합한 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존 방법 대비 전역 메모리 접근 량을 거의 반으로 줄임으로써 주어진 메모리 대역폭을 효율적으로 사용한다. 결과에서도 성능이 대폭 향상되었다.
테이블탑 인터페이스 환경에서는 기존의 데스크탑 환경에서 보다 손쉽고 자연스러운 인터렉션이 가능하기 때문에 다양한 어플리케이션들이 개발되고 있다. 특히, 테이블탑 인터페이스 환경은 사용자가 조작하는 공간과 디스플레이 공간이 동일하기 때문에 제스처 인터렉션과 같이 사용자가 보다 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있는 공간을 제공한다. 하지만, 인터페이스 환경의 변화에도 불구하고 대부분의 어플리케이션에 활용되는 인터렉션 방법은 데스크탑 환경과 마찬가지로 시스템이 정의한 입력형태(제스처)와 그에 따른 시스템의 출력(기능) 간의 관계(규칙)를 숙지해야 한다는 점에서 기존 데스크탑 환경의 인터렉션 방법과 크게 다르지 않다. 본 연구는 테이블탑 인터페이스 환경에서 사용자가 실제 환경에서 물체를 조작하는 것과 같이 미리 정해지지 않은 실생활의 제스처들을 통해 자연스럽게 인터렉션을 할 수 있도록 하는 프레임워크와 이를 위한 지식모델를 제시한다. 사용자 제스처를 이해하기 위한 지식모델은 제스처의 특징들과 제스처에 대해 시스템이 어떻게 반응해야 하는지에 관한 지식들을 패턴을 활용하여 표현한다. 이를 통해 사용자는 인터렉션 규칙을 숙지해야 하는 부담을 줄일 수 있으며, 보다 다양한 제스처 인터렉션을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 MPEG 기반의 동영상 데이터를 보호하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 고정된 셔플링 테이블을 사용하는 단순 전치 암호화의 경우 계산량이 적은 반면에 선택적 평문 공격에 취약한 난점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 프레임 단위로 셔플링 테이블을 동적으로 생성해야 하는데 이 경우, 동적인 셔플링 테이블 생성 시간과 키를 관리하는 것이 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상의 특징에 따라 적응적으로 변하는 인터리빙 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 DPCM 처리된 8*8 블록을 셔플링하여 일차적으로 영상을 스크램블링한 후 기존의 랜덤 셔플링 테이블을 이용하여 최종적으로 영상을 암호화하였다. 실험 결과 기존의 SEED를 이용한 암호화 방식에 비해 수행 시간이 약 10% 정도에 불과했고 암호화에 따른 압축률 감소 등의 문제는 보이지 않았다. 동영상 암호화는 인트라 프레임에 대해서는 정지영상과 통일한 방식의 암호화 방법을 적용하고 예측 프레임에서는 DC 계수 및 AC 계수에 비해 상대적으로 데이터량이 적으면서 암호화 효과가 좋은 움직임 벡터를 대상으로 암호화하였고 예측 프레임내의 인트라블록에 의한 암호화 효과가 떨어지는 것을 방지하기 위해 매크로 블록 셔플링 알고리즘을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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