NDN(Named Data Networking)은 미래의 인터넷 아키텍처를 실현하기 위한 ICN의 대표 기술이라 할 수 있다. NDN은 특정 데이터를 갖는 호스트 IP 주소가 아닌 데이터 이름 자체로 데이터를 검색한다. Consumer는 요청하고자하는 데이터의 이름을 갖는 Interst 패킷을 NDN 네트워크에 보내고, NDN 네트워크 안에 존재하는 NDN 라우터는 CS, FIB, PIT 세 가지 이름 테이블을 이용해 Interest 패킷을 다음 홉으로 포워딩한다. Producer 혹은 NDN 라우터는 Interest 패킷이 운반한 데이터의 이름에 해당하는 데이터 패킷을 consumer에게 역시 이름 기반 포워딩을 통해 전송한다. 본 논문에서는 ndnSIM 기반 NDN 네트워크를 설계 구현하고 성능 평가를 수행한다. ndnSIM 구조를 분석하고, ndnSIM을 이용해 6-node 혼잡 NDN 네트워크 및 9-node grid NDN 네트워크를 개발한다. 구현한 두 개의 NDN 네트워크에 대해 Interest 패킷 전송율의 증가에 따른 패킷 지연 성능 및 패킷 전송 처리율 성능을 시뮬레이션을 통해 측정한다. NDN 네트워크 안에 혼잡이 패킷 지연 및 전송 처리율에 미치는 영향을 분석하고 이것이 미래에 NDN 네트워크를 구축 개발하고자하는 엔지니어들에게 하나의 사전지식으로 제공되길 기대한다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
경제가 성장함에 따라 자동차는 현대인의 생활에 많은 영향을 끼치고 있다. 차량항법장치는 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내해 주기 때문에 많은 편의를 제공하고 있다. 그러나 개인의 차량 소유가 대중화됨에 따라 교통혼잡이 발생하지만 차량항법장치는 환경을 고려하지 않는 일방적인 경로를 계획한다. 기존의 차량항법장치는 시간대와 상관없이 출발지와 목적지만 같으면 항상 동일한 경로와 소요시간을 제공하는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 누적된 과거의 주행정보를 퍼지이론과 베이지안 갱신에 적용하여 교통상황을 예측하고 경로 계획에 반영하는 방법을 제안한다. 퍼지 이론을 통해 과거 주행정보의 출발 시간대와 속도율로 분류하고 베이지안 갱신을 사용하여 각 시간대에서 벌어질 교통상황을 확률로 계산한다. 전자지도에서 출발지와 목적지를 포함한 타원관심영역을 설정하고 Dijkstra와 $A^*$ 알고리즘을 융합하여 교통상황을 고려한 최적의 경로를 계획한다. 제안한 알고리즘의 성능과 정확성은 계획된 경로를 실제 주행함으로써 예측된 소요시간과 실제 주행시간을 비교하여 검증하였다.
현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.
Objectives This study aims to identify differences in clinical manifestations of COVID-19 between different Sasang constitution. Methods Subjects were recruited from August 29, 2022, to July 11, 2023. COVID-19 clinical symptoms were self-reported via questionnaires. Sasang constitutional diagnosis was performed using the K-PRISM, and Sasang constitutional specialist. Results A total of 66 subjects were recruited for the study, and the Sasang constitutional distribution of the subjects was 19 soyangin, 25 taeeumin, and 22 soeumin. For most of the COVID-19 clinical manifestations, the study found that soyangin experienced symptoms at a higher rate than other constitutions. Among the symptoms observed in the study, sore throat, pantalgia, and cough were severe in all subjects regardless of constitution. Soeumin was more likely to experience abdominal pain, chest pain, and diarrhea, while soyangin was more likely to experience chest pain, nausea/vomiting, diarrhea, and cutaneous symptoms compared to other constitutions. Taeeumin had more sputm, nasal congestion, and skin symptoms, but fewer digestive symptoms. There were differences in the onset and duration of symptoms by constitution. Conclusions This study is an important contribution to our understanding of the differences in response to the COVID-19 virus among different Sasang constitutions. Symptomatic differences between constitutions may have important implications for prevention and treatment strategies for infectious diseases, and personalized treatment and management based on these differences may be needed in the future.
최근 커피전문점이 급격히 늘어남과 동시에 커피 전문점에서 공부나 작업을 하는 사람들이 많이 나타나게 되었으며, 커피전문점에서는 고객 회전율, 수익 등에 문제로 고객들의 매장 이용에 관한 분석이 요구되기 시작하였다. 이러한 분석을 위해 영상 분석, QR 코드 인증, 블루투스 비콘 등의 방법들이 제안되었으나, 사생활 침해 문제, 낮은 정확성 등의 문제점이 있어 활용이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이 문제점을 해결하며, 보다 정확한 매장 내 혼잡도 정보를 제공하기 위해 고주파 신호 기반 혼잡도 측정 시스템을 제안한다. 고주파 신호는 블루투스 신호를 대치하며, 신호의 전달 범위가 매장 내로 한정되어 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 검증을 위해 블루투스 기반 혼잡도 측정과 비교 실험을 진행하였고, 그 결과 제안 방법이 보다 높은 정확도를 나타내었다. 즉, 제안 방법은 커피 전문점에서의 혼잡도 정보 제공 및 통계처리에 효과적인 유용한 서비스가 될 것이다.
목적: 공기 정복술은 조작이 간단하고 정복 시간이 빠르며 방사선 노출 시간이 짧고 천공 이환률이 낮다는 장점이 있다. 장중첩증 치료에 정복술에 실패한 경우 수술적 치료를 하게 되는데 대부분은 장절제 없이 단순 도수 정복만으로 치료되는 경우가 많으며 상당수에서는 이미 정복된 상태로 발견되기도 한다. 일차 공기 정복술에 실패한 장중첩증 환자에서 반복 지연 정복술을 시행하여 그 유용성 및 안전성을 알아보고자 본 연구를 시행하였다. 방법: 1998년 1월부터 1999년 12월까지 일차 공기 정복술을 시행하여 실패한 환자 중 복막염, 쇼크, 독성 증상이 없는 임상적으로 안정된 21명을 대상으로 1시간에서 3시간(평균 2.2 시간)후에 이차 지연 정복을 시행하였다. 결과: 정복술 시행 전 환자들의 증상 및 징후의 지속 시간은 6~48시간이었으며 평균 24시간이었다. 일차 정복 후 1~3시간 후(평균 2.2 시간)에 이차 지연 정복술을 시행하였고 76.2% (21례 중 16례)에서 성공적으로 정복되었으며 나머지 5례는 수술적 치료를 하였다. 이중 4례는 도수 정복되었으며 1례는 자연 정복되어 있었다. 결론: 초기 정복에 실패한 장중첩증 환자에서 임상적으로 안정적일 경우 시간 간격을 두고 반복지연 정복술을 시행하는 것은 불필요한 수술의 빈도를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
IEEE 802.11x 무선 랜 기반 유무선 통합 네트워크에서 고정 호스트인 데스크톱 PC와 이동 호스트인 PDA 간 다운스트림 성능을 개선할 수 있는 방안을 제안하였다. 성능 차가 뚜렷한 이기종 단말기간 데이터 전송시 다운스트림은 업스트림에 비해 수신시간이 최대 20% 느리다. 그 이유는 송신단의 패킷 전송률에 비해 수신단의 패킷 처리율이 낮아 혼잡 윈도우 크기가 수시로 변하고, 이에 따라 컨트롤 패킷이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 완화시키기 위한 2가지 방안을 제시하였다. 먼저 PDA의 응용 계층 버퍼 크기를 증가시키면, 소켓 수신 버퍼의 처리 속도가 개선되어 혼잡 윈도우 변화율을 낮출 수 있다. 그러나 파일 액세스 시간은 버퍼 크기와 상관없이 거의 일정하였다. 버퍼 크기를 32,768바이트로 설정했을 경우 512바이트일 경우에 비해 수신시간을 32%정도 단축할 수 있었다. 또 다른 개선 방안은 송신자의 패킷간 전송 지연 시간을 설정하는 것이다. 송신단의 패킷 전송 간격을 5ms 로 지정하였을 때 수신시간을 최대 7% 단축시킬 수 있었다.
통신망을 통하여 시간 연속(continuous) 미디어를 전송하면 통신망의 부하 변동에 따라 운송지연(transit delay)이 일정하지 않으므로 수신측에 도착하는 패킷간에 원래의 시간 관계가 유지되지 않는 비동기 현상이 나타난다. 현재 제안된 여러 동기화 방안들은 운송 지연 특성을 보장하는 자원 보장형 통신망과 운송 지연 특성이 보장되지 않아 변화의 폭이 큰 자원 비보장형 통신망 환경을 고려한 2가지 형태가 존재한다. 자원 보장형 통신망은 최소 및 최대 운송 지연 시간을 예약이나 협상을 통해 전송 기간동안 계속 유지하는 반면, 자원 비보장형 통신망에서는 가능한 최대의 대역폭을 사용하는 최대 노력 (best-effort) 서비스를 사용한다. 이 논문은 패킷망이나 인터넷과 같은 자원 비보장형 통신망 환경에서 통신망의 부하 변화에 동적으로 적응하여 동기화된 전달(playout)을 제공하는 미디어내 동기화 방안(Inter-media Synchronization)에 관한 것이다. 본 논문에서 제안하는 방안은 데이터 전송 경로의 운송 지연 통계치를 사용하여 다음 전송할 패킷의 운송 지연을 추정하여 송신 시간을 조절함으로써, 통신망의 부하로 인한 운송 지연의 변화가 크더라도 수신 패킷의 도착 시간을 일정한 범위 내로 유지한다. 또한, 통신망의 부하가 지속적으로 증가하여 연속되는 패킷의 운송 지연이 점차 늘어나면 전송률을 높이는 것만으로 문제를 해결할 수 없을 뿐만 아니라 오히려 혼잡을 발생시킬 가능성이 있다. 따라서, 통신망의 대역폭에 맞추어 일부 전송 패킷을 폐기함으로써 실제적인 전송률을 조정하였다. 이 방안은 수신측의 버퍼가 충분하지 않거나, 버퍼 지연 시간이 제한적인 대화형 응용에서 연속 미디어를 전송하는데 적합하다.았으며 tall fescue는 T, V, V + T(1 : 1로 피복한 종자)에서 가장 높게 나타났다(P<0.01). 종자피복에 있어서 red clover와 tall fescue 공히 접착제는 CF나 PVA로 하고 고형물질은 V나 V+T(1:1)로 피복함으로서 가장 좋은 피복효과를 얻을 수 있었다.. 쟁점 및 과제들이 제시되었다. cells of these species contained considerable to large amount of neutral mucin, and small to considerable amount of acid mucin, Most of the medium sized and small mucous cells contained neutral mucin and sialomucin, but a few mucous cells contained neutral mucin and strongly sulfomucin or neutral combined with strongly sulfomucin and sialomucin. Most of the esophageal mucous cells pf Bryzoichthys lysimus contained small amount of neutral mucin, while on the other hand a feww mucous cells contained small amount of neutral mucin and minimal amount of sialomucin. But the esophageal mucous cells of Takifugu pardalis contained considerable amount of neutral mucin only.분해가 더욱 촉진
지속적인 교통수요 증가로 인하여 만성적인 교통혼잡, 연료소비 증가, 대기오염과 교통사고 등의 심각한 문제가 야기되고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 2007년 국토해양부 주관으로 스마트하이웨이 사업이 시작되었다. 스마트하이웨이 사업 중 도로-자동차 연계기술 중 하부 기술인 주행로이탈예방지원시스템(Lane Departure Warning System : LDWS)은 운전자가 고속도로에서 고속 주행 중 차로를 이탈할 경우 운전자에게 경고를 제공하는 시스템으로 측면충돌과 도로이탈사고를 예방하는 기술이다. 본 사업을 수행하기에 앞서 본 기술을 도입함으로 인하여 발생되는 경제성을 분석하여 타당성을 검증할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 LDWS 구축에 따른 사회경제적 효과를 분석하기 위하여 비용-편익분석 (Cost-Benefit Analysis : CBA)을 적용하였다. 발생되는 편익으로는 사고감소효과와 운전자 측면 편익을 산정하였다. 또한 주행로이탈예방지원기술의 경우 보급률에 따라 경제성이 달라지는 것을 고려하여 비관적 시나리오와 낙관적 시나리오로 구분하여 각각의 경제성을 분석하였다. B/C비 분석 결과 비관적 시나리오의 경우 2020년 0.97, 2030년 1.36으로 경제성이 있는 것으로 나타났으며, 낙관적 시나리오에서는 2020년 1.04, 2030년 1.59로 보급률이 높아질수록 경제성 또한 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 주행로이탈예방지원기술의 도입을 통해 발생되는 경제성이 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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