• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.389-392
• /
• 2008

유비쿼터스 환경에서 센서 데이터는 빠르고 연속적인 데이터 스트림 형태로 전송된다. 이러한 개별적인 데이터 스트림 정보를 연관되어 처리하기 위해 조인 연산이 필요하다. LWO, SWF 와 같은 기존 기법들은 Nested Loop Join 을 이용해 데이터 스트림 환경에서 조인 알고리즘을 제시하였다. 하지만 Nested Loop Join 을 사용하기 때문에 슬라이딩 윈도우의 크기에 따라 처리 속도가 영향을 많이 받고 XJoin 은 디스크 I/O 추가 비용이 필요하다. 제안 기법은 환형 큐 버퍼 기반의 해시 색인을 이용한 조인 기법은 환형 큐를 이용하여 데이터의 삽입, 삭제를 관리하고 해시 색인을 이용해 조인 연산을 처리 하여 제안 기법은 기존의 기법 보다 조인 연산을 보다 효율적으로 처리 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.332-335
• /
• 2008

In this paper, based on H-tree, which is proposed as the basic data cube structure for multi-dimensional data stream analysis, we have done some analysis. We find there are a lot of redundant nodes in H-tree, and the tree-build method can be improved for saving not only memory, but also time used for inserting tuples. Also, to facilitate more fast and large amount of data stream analysis, which is very important for stream research, H^*-tree is designed and developed. Our performance study compare the proposed H^*-tree and H-tree, identify that H^*-tree can save more memory and time during inserting data stream tuples.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.401-404
• /
• 2008

u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.397-400
• /
• 2008

무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권6호
• /
• pp.115-129
• /
• 2023

본 연구는 탄소가격 수준을 나타내는 CPS를 통해 국내외 탄소가격을 비교분석하여, 탄소세 도입의 필요성을 검토한다. 분석결과, 탄소세 시행국의 탄소집약도가 미시행보다 낮게 나타났다. 탄소세 도입이 에너지효율성을 높이며 탄소배출을 낮추는데 도움이 될 것으로 예상된다. 탄소중립을 위해 요구되는 수준으로 탄소가격이 상승할수록 국내 CPS가 큰 폭으로 하락했으며, 가정 및 상업부문에서 하락 폭이 크게 나타났다. 따라서 탄소중립에 필요한 탄소가격 수준에 이르기 위해 국내에 탄소세 도입이 필요하며, 특히 가정 및 상업부문에 우선적으로 탄소세 도입할 필요가 있다. 또한, 탄소세를 도입하더라도 일정 수준 이상이어야 탄소집약도 개선효과가 유의하게 나타날 것으로 보인다.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
• /
• 제16권2호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

PURPOSE. This study aims to assess and predict lifespan of dental prostheses using newly developed Korean Association of Prosthodontics (KAP) criteria through a large-scale, multi-institutional survey. MATERIALS AND METHODS. Survey was conducted including 16 institutions. Cox proportional hazards model and principal component analysis (PCA) were used to find out relevant factors and predict life expectancy. RESULTS. 1,703 fixed and 815 removable prostheses data were collected and evaluated. Statistically significant factors in fixed prosthesis failure were plaque index and material type, with a median survival of 10 to 18 years and 14 to 20 years each. In removable prosthesis, factors were national health insurance coverage, antagonist type, and prosthesis type (complete or partial denture), with median survival of 10 to 13 years, 11 to 14 years, and 10 to 15 years each. For still-usable prostheses, PCA analysis predicted an additional 3 years in fixed and 4.8 years in removable prosthesis. CONCLUSION. Life expectancy of a prosthesis differed significantly by factors mostly controllable either by dentist or a patient. Overall life expectancy was shown to be longer than previous research.

• 한국환경과학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.435-442
• /
• 2024

We investigated the accuracy of surface air temperature prediction according to the selection of land-use data and initial meteorological data using the Weather Research and Forecasting model-v4.2.1. A numerical experiment was conducted at the Daegu Dyeing Industrial Complex. We initially used meteorological input data from GFS (Global forecast system)and GDAPS (Global data assimilation and prediction system). High-resolution input data were generated and used as input data for the weather model using the land cover data of the Ministry of Environment and the digital elevation model of the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport. The experiment was conducted by classifying the terrestrial and topographic data (land cover data) and meteorological data applied to the model. For simulations using high-resolution terrestrial data(10 m), global data assimilation, and prediction system data(CASE 3), the calculated surface temperature was much closer to the automatic weather station observations than for simulations using low-resolution terrestrial data(900 m) and GFS(CASE 1).

• Journal of Oral Medicine and Pain
• /
• 제48권4호
• /
• pp.169-173
• /
• 2023

Hemangioma is a lesion characterized by vascular proliferation of endothelial origin, manifesting neoplastic features. The occurrence of central hemangioma in the oral and maxillofacial region is exceptionally rare, and in two-thirds of cases, it is predominant in the mandible rather than the maxilla. The main symptoms and signs associated with central hemangiomas include pulsation, bone expansion, bruit, teeth displacement, and root resorption of the adjacent teeth. Bleeding may manifest periodically from the sulcus surrounding the affected teeth, particularly when accompanied by hypermobility in the primary dentition. One of the most noteworthy complications is the potential for severe bleeding during tooth extraction or surgical procedures conducted in proximity to unrecognized hemangiomas. Such situations may pose a life-threatening risk. Taking this into consideration, we present two cases of central hemangiomas in adolescent patients who sought consultation, with subsequent embolization performed by the Department of Radiology in Chosun University Hospital.

• 한국환경과학회지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.227-234
• /
• 2024

We investigated the change in land-use alteration in a 45 km × 45 km area around the Upo wetlands in 1920s(before the Japanese occupation period), 1950s(immediately Korean independence) and the period 1970s to 2000s. These data can guide in understanding surface environmental changes in the lower Nakdong River from the early 20^th century to the present. The influence of the long-term decreasing trend of the wetland area at the Upo Swamp was evaluated using a high-resolution local circulation model. The cooling effect of the wetlands on surface air during the daytime in summer(e.g, early August) was approximately 2℃ greater in the 1920s than in the 2000s, which is attributed to wider water areas in the 1920s. Additionally, long-term changes in land use have caused changes in the convergence zone of local circulation wind.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제55권12호
• /
• pp.4607-4616
• /
• 2023

We implement machine learning regression models to predict peak pressures of primary and secondary systems, a major safety concern in Loss Of Condenser Vacuum (LOCV) accident. We selected the Multi-dimensional Analysis of Reactor Safety-KINS standard (MARS-KS) code to analyze the LOCV accident, and the reference plant is the Korean Optimized Power Reactor 1000MWe (OPR1000). eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) is selected as a machine learning tool. The MARS-KS code is used to generate LOCV accident data and the data is applied to train the machine learning model. Hyperparameter optimization is performed using a simulated annealing. The randomly generated combination of initial conditions within the operating range is put into the input of the XGBoost model to predict the peak pressure. These initial conditions that cause peak pressure with MARS-KS generate the results. After such a process, the error between the predicted value and the code output is calculated. Uncertainty about the machine learning model is also calculated to verify the model accuracy. The machine learning model presented in this paper successfully identifies a combination of initial conditions that produce a more conservative peak pressure than the values calculated with existing methodologies.