Reorganization is essential part of data base maintenanc work and the reasonable reorganization points can be determined from the trade-off between reorganization cost and performance degradation. There has been many reorganization models so far, but none of these models have assumed nonlinear search cost function. This paper presents the existensions of two existing linear reorganization models for the case where the search cost function is quadratic. The higher performance of these extended models was shown in quadratic search cost function case.
본 논문에서는 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 평균 서비스 시간을 줄이기 위해서 클러스터 시스템의 연선 종류와 부하량에 따라 재구성 시점을 결정하는 적응적 자료 재구성 방식(Adaptive Data Reorganization)을 제안한다. 또한 클러스터 시스템에서 처리해야할 서비스가 없고 서비스 요청도 없을 때 자료 재구성을 수행하는 지연 재구성 방식(Deferred Reorganization)을 채택하였다. 자료 재구성 방식은 전체적인 자료 재구성과 부분적인 자료 재구성으로 나누어 실행된다. 또한 적응적 자료 재구성 방식을 통한 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 성능 평가를 위해 마르코프 모델(Markov Model)을 사용한다.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
온-라인 재조직 기법은 인터넷 환경과 같은 동적 환경에서 높은 가용성과 고성능을 제공하기 위한 비공유 데이터베이스 클러스터의 필수적인 기능이다. 기존의 온-라인 재조직 기법은 클러스터 안의 프로세싱 노드에 과부하가 생긴 경우, 과부하 노드의 데이터를 인접 노드로 빠르게 이동시킴으로써 부하 분배를 수행한다. 그러나 동시에 두개 이상의 다중 노드에 과부하가 발생된 경우, 부하 분배를 위해 인접 노드로 여러 번의 반복된 데이터 이동이 발생되고, 재조직 수행동안 시스템의 응답 속도가 늦어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 노드에 발생한 과부하 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 향상된 $B^{+}$트리 색인의 온-라인 재조직 기법을 제안한다. 제안된 기법은 확장 가능한 데이터베이스 클러스터 환경 하에 온-라인 확장을 통해 새롭게 추가된 노드들에 데이터를 이동시킴으로써 데이터 이동의 회수를 줄이면서 빠른 시간 안에 온-라인 재조직을 수행하도록 한다. 또한 제안된 기법에서는 $B^{+}$-트리 색인 대신 캐시를 고려한 CS$B^{+}$-트리 색인을 이용하여 검색과 갱신 연산을 보다 빠르게 처리하도록 한다. 제안된 온-라인 재조직 기법은 확장 가능한 고가용 데이터베이스 클러스터 시스템으로 개발된 최대 결함허용 보장 데이터베이스 클러스터(Ultra Fault-Tolerant Database Cluster) 환경에서 성능 평가를 통해 기존 기법에 비해 빠르고 효율적임을 보인다.
In high performance embedded systems, the use of multiple on-chip memories is an essential architectural feature for exploiting inherent parallelism in multimedia applications. This feature allows multiple data accesses to be executed in parallel. However, it remains difficult to effectively exploit of multiple on-chip memories. The successful use of this architecture strongly depends on how to efficiently detect and exploit memory parallelism in target applications. In this paper, we propose a technique based on a linear array access descriptor [1], which is generated from profiled data, to detect and exploit memory parallelism. The proposed technique tackles an array reorganization problem to maximize memory parallelism in multimedia applications. We present preliminary experiments applying the proposed technique onto a representative coarse grained reconfigurable array processor (CGRA) with multimedia kernel codes. Our experimental results demonstrate that our technique optimizes data placement by putting independent data on separate storage. The results exhibit 9.8% higher performance on average compared to the existing method.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
Chronic upper extremity hemiparesis is a leading cause of functional disability after stroke. The purpose of this study were to identify effects of a 6weeks repetitive bilateral arm training on upper motor function and the reorganization of motor network. Four chronic stroke patients participated in this study. They performed for 6 consecutive weeks, 3 days a week, 30 minutes a day. In the single group study, four 5-minute periods per session of bilateral arm training were performed with the use of a custom-designed arm training machine. The results of this study was as follows. 1. Following the 6weeks period of RBAT, patient exhibited a improvement in FMA and BBT. 2. Following the 6weeks period of RBAT, it showed improvement in reaching time, symbol digit substitution and finger tapping speed of KCNT. 3. fMRI activation after RBAT showed a focal map in lesional cortical area and perilesional motor areas. These fMRI data suggest that hemodynamics response to RBAT reflect sensorimotor reorganization in contralateral hemisphere. In conclusion, these date suggest that improved upper extremity function induced by repetitive bilateral arm training after stroke is associated with reorganization of motor network as a neural basis for the improvement of paratic upper extremity function.
Purpose: The aim of this study was to compare EEG topographical maps in patients with chronic stroke after action observation physical training. Methods: Ten subjects were recruited from a medical hospital. Participants observed the action of transferring a small block from one box to another for 6 sessions of 1 minute each, and then performed the observed action for 3 minutes, 6 times. An EEG-based brain mapping system with 32 scalp sites was used to determine cortical reorganization in the regions of interest (ROIs) during observation of movement. The EEG-based brain mapping was comparison in within-group before and after training. ROIs included the primary sensorimotor cortex, premotor cortex, superior parietal lobule, inferior parietal lobule, superior temporal lobe, and visual cortex. EEG data were analyzed with an average log ratio in order to control the variability of the absolute mu power. The mu power log ratio was in within-group comparison with paired t-tests. Results: Participants showed activation prior to the intervention in all of the cerebral cortex, whereas the inferior frontal gyrus, superior frontal gyrus, precentral gyrus, and inferior parietal cortex were selectively activated after the training. There were no differences in mu power between each session. Conclusion: These findings suggest that action observation physical training contributes to attaining brain reorganization and improving brain functionality, as part of rehabilitation and intervention programs.
대학도서관은 급변하는 정보통신기술과 대학환경에 대응하기 위해 그동안 도서관의 신축 및 리노베이션을 통한 공간구성의 변화를 시도해왔다. 이러한 변화는 대학도서관의 전통적 기능인 자료 보존 및 제공 그리고 대학교 구성원의 학습에 필요한 공간과 서비스를 제공하는 지원자(supporter)의 기능을 넘어서, 공간구성의 변화를 통해 학습과 연구를 지속할 수 있게 하는 조력자(facilitator)의 기능으로의 전환에 대한 필요성이 반영된 것으로 해석될 수 있다. 하지만 대학도서관 공간 기능의 변화와는 달리 이에 대한 평가는 여전히 리노베이션이나 신축 전후의 도서관 이용자의 만족도 혹은 도서관 이용의 변화에 국한되고 있어서, 대학의 비전과 목표를 반영한 도서관의 학습커먼즈(learning commons)로서의 기능을 평가하는 측정도구 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 대학도서관 공간구성에 대한 변천과정을 분석하고 이에 대한 평가와 관련된 연구조사를 통해 대학도서관의 공간구성에 대한 효과성을 평가하는 도구의 개발과 미래의 공간구성 및 평가 전략을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
본 연구에서는 북한이탈주민 가족이 생존을 위한 탈북 과정에서 남한입국까지 가족해체와 재구성되는 경험과정을 시간적 흐름에 따라, 북한에서의 가족해체와 재구성, 중국에서의 가족해체와 재구성, 남한 정착 후의 가족해체와 재구성으로 나누어 탐색하고, 이러한 결과를 통해 정책적 시사점을 제기하는데 있다. 본 연구의 주된 자료는 2012년 7월부터 2013년 3월까지 8명을 대상으로 질적연구방법인 사례연구를 통해 분석되었다. 연구결과 북한이탈주민은 탈북과정에서 가족관계를 해체하고 떠나가는 것처럼 보이지만, 이는 해체가 아니라 먼저 생사의 기로에 서 있는 가족을 살리고, 언젠가는 가족과 함께 살 수 있도록 기회를 만드는 준비단계인 것으로 밝혀졌다. 이러한 과정에서 그들은 처해 있는 상황을 극복하고 생존하기 위해, 가족해체와 재구성을 반복하면서 자신과 가족을 살리는 방편으로 삼고 있었으며, 이러한 현상은 항상 동시에 일어나고 있었음이 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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