Today, Web Services is very well-known as a middle-ware that can inter-communicate between many different program languages. This paper test web services by implementing two different web services platforms which are MS .NET based server and Apache AXIS based client. Those platforms have different data structure/process, and they could not give the developer seamless data compatibility through web services. However we confirmed that handling data, by some data transforming rules, web services can successfully inter-communicate between MS .NET based server and Apache AXIS based client.
최근 IoT 기술의 등장으로 저전력 소형 컴퓨터인 라즈베리파이 클러스터가 IoT 데이터 처리를 위해 사용되고 있다. IoT 기술이 발전하면서 다양한 데이터가 생성되고 있으며 IoT 환경에서도 빅데이터 처리가 요구되고 있다. 빅데이터 처리 프레임워크에는 일반적으로 하둡이 사용되고 있으며 이를 대체하는 솔루션으로 Apache Spark가 등장했다. 본 논문에서는 PC와 라즈베리파이 클러스터에서의 성능을 Apache Spark를 통해 비교하였다. 본 실험을 위해 Yelp 데이터를 사용하며 데이터 로드 시간과 Spark SQL을 이용한 데이터 처리 시간을 통해 성능을 비교하였다.
최근 급증하는 클라우드 도입 정책에 비해 클라우드 취약점 진단 및 관리 기술은 상대적으로 미비하여 오픈소스로 사용되고 있는 클라우드 기술의 신규 취약점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark를 활용한 쿠버네티스 클라우드 취악점 진단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 활용하여 쿠버네티스 클라우드를 구성할 때 작성되는 Object Spec의 데이터 중 취약점을 유발하는 값을 진단 및 분석, 대응이 가능하도록 설계하였다.
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.
WebDAV(Web-based Distributed Authoring and Versioning, RFC 2518)는 인터넷을 통하여 원거리에 위치한 다수의 작업자들 간의 협업을 지원하기 위한 프로토콜이다. 웹데브(WebDAV)는 웹 통신 프로토콜인 HTTP/1.1의 확장으로 인터넷을 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업을 지원하기 위한 프로토콜을 제공한다. 웹 기반의 협업지원 시스템이나 문서관리 시스템과 같은 기존의 응용 시스템에서 웹데브 기능을 제공 하기 위해서는 이러한 시스템들이 웹데브의 메서드(method)와 헤더(header) 정보를 다루는 추가적인 구현이 필요하다. 본 논문에서는 웹데브 명세를 지원하는 아파치 기반의 DAVinci(WebDAV Is New Collaborative web-authoring Innovation) 웹데브 서버를 개발하였다. 공개 소프트웨어 기반인 아파치(Apache) 웹 서버에는 웹데브를 지원하기 위한 mod_dav 모듈을 제공하고 있다. DAVinci는 mod_dav 모듈의 서비스 제공자 형태로 추가되어 웹데브의 자원과 속성 관리를 담당한다. 본 시스템은 자원을 파일 시스템에 저장하고 속성 정보를 PostgreSQL 데이터베이스로 관리하며 추가적으로 자원과 속성들 간에 비일관성이 발생하지 않도록 보장하는 일관성 관리자(consistency manager)를 제공한다.
Purpose: The major complication of acute organophosphate (OP) poisoning is respiratory failure as a result of cholinergic toxicity. Many clinicians find it difficult to predict the optimal time to initiate mechanical ventilation (MV) weaning, and as a result have tended to provide a prolonged ventilator support period. The purpose of this study is to determine any clinical predictors based on patients characteristics and laboratory findings to assist in the optimal timing of mechanical ventilator weaning. Methods: We reviewed medical and intensive care records of 44 patients with acute OP poisoning who required mechanical ventilation admitted to medical intensive care unit between July 1998 and June 2007. Patient information regarding the poisoning, clinical data and demographic features, APACHE II score, laboratory data, and serial cholinesterase (chE) levels were collected. Base on the time period of MV, the patients were divided into two groups: early group (wean time < 7 days, n = 28) and delayed group (${\geq}$ 7 days, n = 16). Patients were assessed for any clinical characteristics and predictors associated with the MV weaning period. Results: During the study period, 44 patients were enrolled in this study. We obtained the sensitivity and specificity values of predictors in the late weaning group. APACHE II score and a reciprocal convert of hypoxic index but specificity (83.8%) is only APACHE II score. Also, the chE concentration (rho = -0.517, p = 0.026) and APACHE II score (rho = 0.827, p < 0.001) correlated with a longer mechanical ventilation duration. Conclusion: In patients with acute OP poisoning who required mechanical ventilation, the APACHE II scoring system on a point scale of less than 17 and decrements in cholinesterase levels on 1-3 days were good predictors of delayed MV weaning.
본 연구에서는 환자의 중증도 분류 및 인체 주요 장기의 상태 예측을 위하여 APACHE II(Acute Physiology And Chronic Health Evaluation) 기반 CDSS 도구인 CAOPI(Computer Aided Organ Prediction Index) 시스템을 제안한다. 기존 ICU 환자의 중증도 평가방법은 APACHE II를 이용하여 특정 시점의 중환자 위험도를 특정한 시점 데이터를 이용하여 산출하는 방식이었으나, 실시간으로 변화하는 환자의 상태에 맞춰 조치를 취하는데는 한계가 있다. CAOPI 시스템은 중환자실에 입실하는 환자들의 질병 중증도를 정확히 분류하고, 환자의 사망예측 뿐만 아니라장기 상태를 시각화 하여 위험도를 수치화 하였다. 또한 위험도를 특정 장기별로 구분하여 담당의 사가 환자의 상태에 맞는 맞춤형 응급조치를 취할 수 있도록 설계 및 개발 하였다.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate and compare the predictive ability of three mortality scoring systems; Acute Physiology and Chronic Health Evaluation(APACHE) III, Simplified Acute Physiology Score(SAPS) II, and Mortality Probability Model(MPM) II in discriminating in-hospital mortality for intensive care unit(ICU) patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. Methods: Eighty-nine patients admitted to the ICU at a university hospital in Daejeon Korea were recruited for this study. Medical records of the subject were reviewed by a researcher from January 1, 2003 to March 31, 2004, retrospectively. Data were analyzed using SAS 8.1. General characteristic of the subjects were analyzed for frequency and percentage. Results: The results of this study were summarized as follows. The values of the Hosmer-Lemeshow's goodness-of-fit test for the APACHE III, the SAPS II and the MPM II were chi-square H=4.3849 p=0.7345, chi-square H=15.4491 p=0.0307, and chi-square H=0.3356 p=0.8455, respectively. Thus, The calibration of the MPM II found to be the best scoring system, followed by APACHE III. For ROC curve analysis, the areas under the curves of APACHE III, SAPS II, and MPM II were 0.934, 0.918 and 0.813, respectively. Thus, the discrimination of three scoring systems were satisfactory. For two-by-two decision matrices with a decision criterion of 0.5, the correct classification of three scoring systems were good. Conclusion: Both the APACHE III and the MPM II had an excellent power of mortality prediction and discrimination for spontaneous intracerebral hemorrhage patients in ICU.
분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.
Purpose: The incidence of glufosinate poisoning is gradually increasing, and it can be fatal if severe poisoning occurs. However, factors useful for predicting the post-discharge neurological prognosis of patients who have ingested glufosinate have yet to be identified. Our objective was to evaluate the utility of the acute physiology and chronic health evaluation (APACHE) II score measured in the emergency department for predicting the neurological prognosis. Methods: From April 2012 to August 2014, we conducted a retrospective study of patients who had ingested glufosinate. The outcome of the patients at discharge was defined by the Cerebral Performance Category Score (CPC). The patients were divided into a good prognosis group (CPC 1, 2) and a poor prognosis group (CPC 3, 4, 5), after which the APACHE II scores were compared. The Hosmer-Lemeshow test and the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve from patients determined calibration and discrimination. Results: A total of 76 patients were enrolled (good prognosis group: 67 vs poor prognosis group: 9). The cut-off value for the APACHE II score was 12 and the area under the curve value was 0.891. The Hosmer and Lemeshow C statistic x2 was 7.414 (p=0.387), indicating good calibration for APACHE II. Conclusion: The APACHE II score is useful at predicting the neurological prognosis of patients who have ingested glufosinate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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