본 논문에서는 이동 피어의 효율적인 콘텐츠 탐색을 지원하는 피어 지역 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성되며 타임스탬프 메시지를 이용하여 메시지 전송 비용을 감소시킨다. 제안하는 색인 구조는 동적인 이동성과 상황 정보를 고려하여 탐색정확도를 향상하고 탐색 비용을 감소시킨다.
본 논문에서는 이동 P2P 환경에서 피어의 콘텐츠와 이동성을 고려한 데이터 전송을 이용한 피어 색인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 콘텐츠 검색을 위한 데이터 전송 비용 및 검색 정확성과 탐색 비용을 보장하기 위해 인덱스 테이블, 버디 테이블, 라우팅 테이블로 구성한다. 제안하는 기법에서 이동 피어는 수신 신호 변화 함수를 통해 이웃 피어를 인식하고 타임스탬프 메시지를 통해 데이터 전송 비용을 감소시킨다. 전송된 데이터는 시간과 관심항목 가중치를 고려한 피어 색인 구조에 저장되어 검색 정확도를 향상 시키고 탐색 비용을 감소시킨다.
본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서의 정보 검색 서비스 지원에 있어 이동 에이전트의 이주 호스트(이하 노드) 자동 탐색, 이주 순위 결정 및 검색 적중률 분석을 통한 보다 정확한 정보 서비스 지원을 위해 메타 데이터를 이용한 네이밍 에이전트를 설계한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 이동 에이전트가 이주할 노드의 IP와 포트번호 또는 CORBA 구현 저장소에 등록된 구현 객체의 이름 등을 사용자가 직접 지정해주어야 함으로써, 이주 대상 노드에 대한 구현 객체 연결을 위해 물리적인 정보들을 반드시 알고 있어야 하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 네이밍 서비스별로 구현 객체 관련 정보들을 메타 데이터 테이블에 저장 및 관리하고, 사용자 입력 검색 키워드에 대한 해당 구현 객체의 객체 참조자를 반환하는 네이밍 에이전트를 설계한다. 설계된 네이밍 에이전트는 메타 데이터를 이용하여 정확한 정보 검색을 수행하기 위한 노드 이주를 지원하고, 이를 통해 다양한 사용자의 요구에 따른 정보 검색 정확도의 향상은 물론 이동 에이전트의 순회 검색 수행 시간의 단축 및 한정된 네트웍 환경에서의 트래픽 감소를 유도한다.
본 논문에서는 감각형 객체(Tangible Object)를 이용한 테이블에서의 2D/3D 상호작용 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 ARTable[1]에 직육면체 형태의 감각형 객체와 카메라가 장착된 이동형 모니터를 추가하여 제작되었다. 감각형 객체는 모든 면에 ARToolkit[3]에서 쓰이는 마커가 부착되어 있으며, 내부에는 진동자와 불루투스 통신 모듈이 삽입되어 있다. 또한 카메라가 달린 모니터는 모니터 암에 연결되어 사용자가 이동하며 ARTable 상판을 관측할 수 있도록 부착되어 있다. 이 시스템를 이용하여 사용자는 디스플레이형 테이블인 ARTable 위에서 가상공간을 네비게이션(2D 상호작용)할 때 정확한 길을 찾아가기 위한 도움을 받을 수 있을 뿐만 아니라, 증강현실 환경에서 가상객체와 3D 상호작용을 할 수 있다. 또한 진동 모듈과 이를 제어하기 위한 블루투스 모듈이 내장 되어있어, 특정한 이벤트 발생시 진동자를 이용하여 사용자에게 촉각 감응 효과를 줄 수 있다. 제안된 시스템은 교육, 엔터테이먼트, 등 다양한 분야에서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 테이블형 가상 공간인 가상워크벤치 상에서 자연스럽고 직관적인 사용자 인터랙션을 이용하여 삼차원 객체를 모델링 하는 방법에 대하여 소개한다 먼저 일반적으로 삼차원 객체를 모델링하기 위하여 많이 이동되는 이차원 스크린 기반의 환경과 삼차원 가상 현신 시스템을 기반으로 하는 환경의 특징에 대하여 살펴본다. 삼차원 가상 현실 시스템을 기반으로 하는 모델링 환경에서는 사용자와의 인터랙션이 삼차원 공간상에서 이루어지기 때문에 직관적이지만 객체를 정확하게 선택하거나 조작하는데 어려움이 따른다. 따라서 이러한 단점을 보완해 주기 위하여 테이블형 가상 공간에서 그리드 기반의 객체 생성 및 스냅핑을 적용한 객체 조작 방법을 제안하고 이의 응용 가능성을 살펴본다.
목적: 온보드 영상장치(On-Board Imager, OBI) 및 콘빔CT(Cone Beam Computerized Tomography, CBCT)를 이용하면 치료실에 위치한 환자의 자세 및 위치와 모의치료 시점의 환자의 자세 및 위치를 비교할 수 있다. 온라인 영상유도방사선치료(on-line Image Guided Radiation Therapy, on-line IGRT)에서는 이러한 정보를 이용하여 방사선 치료 직전에 환자의 위치를 확인하고 보정한다. 이때 모의치료 시 획득한 영상과 치료실에서 실시간 얻은 kV X선 영상 또는 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원/2차원 맞춤(2D/2D Match) 또는 3차원/3차원 맞춤(3D/3D Match)의 이미지 퓨젼 프로그램을 사용하여 그 편차를 산출한다. 이 과정에서 주어지는 편차가 환자 자세에 대한 오차를 정확히 반영하고 있는지에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 신체 내부 구조가 모사된 팬톰(The $RANDO^{(R)}$ Phantom, Alderson Research Laboratories Inc., Stamford, CT, USA)을 사용하여 실제 방사선 치료와 동일한 과정을 따라 모의치료 및 치료계획을 시행한 후 치료 테이블 위에 팬톰을 셋업한다. 그리고 모의치료 시 표시된 팬톰의 표면 지점에 치료실의 레이저에 일치시킨다. 이때, CT 모의치료실과 가속기가 있는 치료실의 벽면 고정 레이저에 대한 정렬의 일치만 확인하면, 치료테이블에 놓여진 팬톰의 위치는 모의치료 시 위치와 정확히 일치한다. 실제로는 팬톰 표면에 나타나는 레이저 선의 두께 정도되는 오차를 무시한다면, 두 시점에서 팬톰의 위치가 정확히 같다고 말할 수 있다. 정확히 위치가 재현되었다고 가정되는 팬톰에 대해 평행이동 또는 회전이동의 변화를 만들어 준 후, 위치가 옮겨지고 틀어진 팬톰에 대해 온보드 영상장치로부터 kV X선 영상을 그리고 콘빔CT로부터 CT 영상을 얻는다. kV X선 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 이용하여 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원/2차원 맞춤의 결과를 얻는다. 그리고 콘빔CT 영상과 모의치료 시 획득한 CT영상을 가지고 이미지 퓨젼 과정을 거쳐 3차원/3차원 맞춤의 결과를 얻는다. 이렇게 얻은 2차원/2차원 맞춤 및 3차원/3차원 맞춤의 결과와 처음에 팬톰에 인위적으로 만들어준 위치 변화를 비교한다. 결과: 온보드 영상장치로 획득한 kV X선 영상과 모의치료 시 영상을 비교하는 2차원/2차원 맞춤에서는 팬톰의 위치에 회전이동만 존재한다고 가정했을 때에는 평균 $0.06^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치에 대한 편차를 찾을 수 있었다. 또한 평행이동만 존재한다고 가정했을 때에는 편차 벡터의 크기가 평균 1.8 mm였다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 평균 2.1 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0.3^{\circ}$의 오차 내에서 모의치료 시 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 콘빔CT로 획득한 영상을 이용하는 3차원/3차원 맞춤의 과정에서 팬톰의 위치가 회전이동만 존재할 때에는 평균 $0.03^{\circ}$의 오차 내에서, 평행이동만 있는 경우는 편차 벡터의 크기의 평균이 0.16 mm 내에서, 틀어지고 이동된 팬톰의 위치를 찾을 수 있었다. 그리고 회전이동과 평행이동이 동시에 존재하는 일반적인 경우에는 편차 벡터의 크기는 1.5 mm, 테이블 회전 방향으로 평균 $0^{\circ}$의 오차 내에서, 모의치료 시 팬톰의 위치와 맞출 수 있었다. 결론: 온보드 영상장치와 콘빔CT를 이용한 영상유도방사선치료(on-line IGRT)에서 모의치료 시 팬톰의 위치는 가속기의 치료테이블 위에서 매우 정확히 재현되어졌다. 온보드 영상장치는 kV X선 영상을 이용하여 간단하게 위치의 검증과 보정을 할 수 있었고, 콘빔CT를 이용하는 경우에는 2차원적인 정면 또는 측면 영상이 아니라, 3차원 영상을 비교함으로서 더욱 정확한 위치보정이 가능하였다.
이동형 전파측정시스템은 차량 탑재형으로, 단독임무수행이 가능하도록 설계되었다. 이동측정의 업무 특성상 기동성 확보가 필요하며, 이를 위해서는 안테나의 배치와 매립 방법에 대해 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 이동형 전파측정시스템의 방향탐지 정확도 측정방법개선을 위한 설계를 소개한다. 서보모터(Servo Motor)와 슬립링(Slip-Ring)을 활용하여 방향탐지안테나 마스트를 자체적으로 360도 회전하는 방법에 대해 분석하였고, 기동성과 내구성을 고려했을 때 슬립링을 활용하여 마스트를 회전시키는 방법으로 설계하였다. 이러한 설계를 통해 방향탐지 정확도 측정방법에서 턴테이블(Turn-Table)이 필요 없게 되어 지역적 의존성을 제거하였다. 즉, 전파무반사환경을 충족하는 챔버나, EUT를 공중에 매달리게 만든 후 시험을 수행할 필요가 없어지게 된다. 또한 턴테이블상의 피실험체의 영점조정 및 피실험체의 마운트 절차가 단축되어 생산성의 향상을 꾀할 수 있다. 내구성 강화를 위해 RF케이블 조립체를 마스트 내부로 포선하는 방법을 사용하였고, 설계내용에 따라 RF케이블의 길이가 짧아지는 효과로 인해 케이블 손실의 개선효과를 볼 수 있다. 또한 같은 현상으로 인해 시스템 전체의 무게가 줄어들어 기동성의 향상도 꾀할 수 있다.
A quality assurance of computed tomography(CT) have done seven items that were water attenuation coefficient, noise, homogeneity, spatial resolution, contrast resolution, slice thickness, artifact using by standard phantom. But there is no quality assurance items and methods for CT simulator at domestic institutions yet. Therefore the study aimed to access the CT dose index(CTDI), table tilting, image distortion, laser accuracy, table movement accuracy and CT seven items for CT simulator quality assurance. The CTDI at the center of the head phantom was 0.81 for 80 kVp, 1.55 for 100 kVp, 2.50 for 120 mm, 0.22 for 80 kVp at the center of the body phantom, 0.469 for 100 kVp, and 0.81 for 120 kVp. The table tilting was within the tolerance range of ±1.0° or less. Image distortion had 1 mm distortion in the left and right images based on the center, and the laser accuracy was measured within ±2 mm tolerance. The purpose of this study is to improve the quality assurance items suitable for the current situation in Korea in order to protect the normal tissues during the radiation treatment process and manage the CT simulator that is implemented to find the location of the tumor more clearly. In order to improve the accuracy of the CT simulator when looking at the results, the error range of each item should be small. It is hoped that the quality assurance items of the CT simulator will be improved by suggesting the quality assurance direction of the CT simulator in this study, and the results of radiation therapy will also improve.
최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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