최근 다수의 외부 장치를 제어하는 시스템에서는 빈번하게 변하는 신호의 이력을 자동적으로 관리하는 기법이 요구된다. 그 신호들은 스트림 데이터로서 다양한 종류, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고시간을 가진다. 또한 처리시스템은 스트림 데이터에 대해 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 질의는 최신의 값을 검색하는 현재 질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 파일 기반 데이터 베이스는 QNX의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버전과 공유메모리 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
이동 노드가 이동했을 경우 MIPv6에서는 새로운 연결을 위한 인증과정이 진행된다. 잦은 바인딩 갱신작업과 인증과정은 많은 트래픽을 초래하므로 서비스를 지연시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PMIPv6에서는 이동 노드의 부담을 덜고자 네트웍 기반의 이동성 프로토콜을 지원한다. 그러나 도메인간 혹은 도메인내에서 옮겨질 경우 새로운 주소를 생성해야 함으로 MIPv6의 문제점을 그대로 내포하게 된다. IPSec에서도 외부망으로 이동시 신규협상이 이루어져야 한다. 이는 이동노드에 부담을 발생시킨다. 본 논문에서는 주소 변화 및 보안 재협상으로 인한 끊김 현상과 지연을 해결하기 위해 MBB(Make Before Break) 시스템을 제안한다. 이동 노드가 CoA주소를 받을 경우 IPsec 협약이 진행된다. 기존 협약내용에 사용된 식별자를 제안한 BID 메시지를 통해 CN(Correspondent Node)에게 전송하여 신원을 확인시킨다. 그 후 협약을 간소화하여 협상하므로 연결 끊김을 방지할 수 있고, IPSec 협약단계에서 이동 노드의 부담을 덜고, 두개의 주소로 동시에 통신함으로 패킷 손실의 확률을 줄일 수 있다.
Ku, Ja Hyeong;Han, Byoul;Kim, Jaehyun;Oh, Jiyoung;Kook, Yoon-Ah;Kim, Yoonji
대한치과교정학회지
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제52권5호
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pp.324-333
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2022
Objective: The aim of this study was 1) to investigate the prevalence and pattern of dental anomalies (DAs), 2) to compare DAs according to the type of malocclusion, and 3) to investigate the correlation between tooth impaction and other DAs in the Korean orthodontic population. Methods: A total of 3,240 orthodontic patients were classified as Class I, Class II, or Class III malocclusion groups. The presence and location of common DAs, including impaction, microdontia, agenesis, supernumerary tooth, transposition, and fusion, were identified by examining diagnostic records. Furthermore, samples were classified as Group 1 without impaction or Group 2 with impaction. The prevalence of other DAs concurrent with impaction was investigated and compared to Group 1. Results: Impaction was the most prevalent DA, followed by microdontia, agenesis, and supernumerary. Class I and Class III groups showed the same order of prevalence, but agenesis was more frequent than microdontia in the Class II group. The prevalence of the four DAs was lowest in the Class III group. Overall, 8.6% of patients were classified into Group 2. The incidence of DAs other than impaction and the prevalence of multiple concurrent DAs were significantly higher in Group 2. Impaction showed a significant relationship with supernumerary tooth, transposition, and fusion. Conclusions: The prevalence and pattern of DAs varied depending on the type of malocclusion. As there was a higher risk of other DAs in patients with impacted teeth, early detection of the impacted tooth and a detailed diagnosis of other possible DAs may be essential.
Diagnosis of pre-lingual hearing loss (HL) is difficult owing to the high number of genes responsible. The most frequent cause of HL is DFNB1 due to mutations in the GJB2 gene. It represents up to 40% of HL cases in some populations. In Iran, it has previously been shown that DFNB1 accounts for 16-18% of cases but varies among different ethnic groups. Here, we reviewed results from our three previous publications and data from other published mutation reports to provide a comprehensive collection of data for GJB2 mutations and HL in northern Iran. In total, 903 unrelated families from six different provinces, viz., Gilan, Mazandaran, Golestan, Ghazvin, Semnan, and Tehran, were included and analyzed for the type and prevalence of GJB2 mutations. A total of 23 different genetic variants were detected from which 18 GJB2 mutations were identified. GJB2 mutations were 20.7% in the studied northern provinces, which was significantly higher than that reported in southern populations of Iran. Moreover, a gradient in the frequency of GJB2 mutations from north to south Iran was observed. c.35delG was the most common mutation, accounting for 58.4% of the cases studied. This study suggests that c.35delG mutation in GJB2 is the most important cause of HL in northern Iran.
Diagnosis of pre-lingual hearing loss (HL) is difficult owing to the high number of genes responsible. The most frequent cause of HL is DFNB1 due to mutations in the GJB2 gene. It represents up to 40% of HL cases in some populations. In Iran, it has previously been shown that DFNB1 accounts for 16-18% of cases but varies among different ethnic groups. Here, we reviewed results from our three previous publications and data from other published mutation reports to provide a comprehensive collection of data for GJB2 mutations and HL in northern Iran. In total, 903 unrelated families from six different provinces, viz., Gilan, Mazandaran, Golestan, Ghazvin, Semnan, and Tehran, were included and analyzed for the type and prevalence of GJB2 mutations. A total of 23 different genetic variants were detected from which 18 GJB2 mutations were identified. GJB2 mutations were 20.7% in the studied northern provinces, which was significantly higher than that reported in southern populations of Iran. Moreover, a gradient in the frequency of GJB2 mutations from north to south Iran was observed. c.35delG was the most common mutation, accounting for 58.4% of the cases studied. This study suggests that c.35delG mutation in GJB2 is the most important cause of HL in northern Iran.
2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.
QoS 라우팅은 네트워크 활용률 및 사용자의 서비스 수준을 향상시키는 효과가 있으나 기존의 최선 라우팅보다 훨씬 복잡하고 빈번한 경로 계산 및 동적 네트워크 상태 정보 교환을 위한 프로토콜 오버헤드를 발생시킨다. 또한 네트워크에 QoS 라우팅이 도입된 경우 상대적으로 우선 순위가 낮은 최선 트래픽에 대한 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 방안에 대해서는 거의 연구된 바가 없다. 이에 본 논문에서는 QoS 라우팅을 위한 동적 네트워크 상태 정보 교환 오버헤드 없이 QoS 라우팅을 수행하고 QoS 라우팅 성능에 전혀 영향을 주지 않으면서 우선 순위가 낮은 최선 트래픽의 성능 또한 향상시킬 수 있는 서버 기반 라우팅 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 라우팅 방안의 성능을 평가한 결과, 제안하는 라우팅 방안이 기존의 QoS 라우팅에 비해 더 적은 QoS 라우팅 오버헤드를 발생시키면서도 QoS 트래픽에 대한 라우팅 성능을 향상시킬 뿐 아니라, 최선 트래픽에 대한 라우팅 성능도 향상시킴을 볼 수 있었다. 특히, 최선 트래픽에 대한 QoS 트래픽의 영향이 큰 경우 즉, 네트워크의 전체 트래픽에 대한 QoS 트래픽의 비중이 높은 경우에 더욱 효과적으로 최선 트래픽의 성능을 항상시킴을 볼 수 있었다.
대화체 연속음성은 자연스러운 발화로 낭독체 문장에 비해 잡음, 간투어와 같은 비문법적인 요소가 많고, 발음의 변이가 심하다. 이런 이유로 대화체 연속음성을 인식하기 위해서는 대화 현상을 분석하고 그 특징을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 실제 대화음성에 빈번히 나타나는 대화 현상들을 분류하고 각 현상들을 모델링하여 대화체 연속음성 인식을 위한 기본 베이스라인을 구축하였다. 대화 현상을 묵음 구간과 잡음, 간투어, 반복/수정 발화의 디스풀루언시 (disfluencies), 표준전사와 다른 발음을 갖는 발음변이 현상으로 나누었다. 발음변이 현상은 다시 양성음의 음성음화, 음운축약/탈락현상, 패턴화된 발음변이, 발화오류로 세분화하였다. 대화체 음성인식을 위해서 빈번히 나타나는 묵음구간을 고려한 학습과 잡음, 간투어 처리를 위한 음향모델을 각각 추가하였다. 발음변이 현상에 대해서는 출현빈도수가 높은 것들만을 대상으로 발음사전에 다중 발음열을 추가하였다. 대화현상을 고려하지 않고 낭독체 스타일로 음성인식을 수행하였을 때 형태소 에러율 (MER: Morpheme Error Rate)은 31.65%였다. 이에 대한 형태소 에러율의 절대값 감소는 묵음 모델과 잡음 모델을 적용했을 때 2.08%, 간투어 모델을 적용했을 때 0.73%, 발음변이 현상을 반영했을때 0.92%였으며, 최종적으로 27.92%의 형태소 에러율을 얻었다. 본 연구는 대화체 연속음성 인식을 위한 기초 연구로 음향모델과 어휘모델, 언어모델 각각에 대한 베이스라인으로 삼고자 한다.
현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 속도가 빠르며, 저 전력 소모 등의 장점을 가지고 있어 차세대 저장 매체로 각광받고 있다. 그러나 쓰기-전-소거 구조, 비대칭 연산 속도 및 단위와 같은 독특한 특징으로 인하여, 디스크 기반의 시스템이나 응용을 NAND 플래시 메모리 상에 직접 구현시 심각한 성능저하를 초래할 수 있다. 특히 NAND 플래시 메모리 상에 B-트리를 구현할 경우, 레코드의 잦은 삽입, 삭제 및 재구성에 의한 많은 양의 중첩 쓰기가 발생할 수 있으며, 이로 인하여 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 ${\mu}$-트리가 제안되었으나, 잦은 노드 분할 및 트리 높이의 빠른 신장 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 갱신 연산을 위해 특정 단말 노드에 해당하는 로그 노드를 할당하고, 해당 로그 노드에 있는 변경된 데이터를 한 번의 쓰기 연산으로 저장하는 로그 기반의 B-트리(LSB-트리)를 제안한다. LSB-트리는 부모 노드의 변경을 늦추어 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 키 값에 따라 데이터를 순차적으로 삽입할 때, 로그 노드를 새로운 단말 노드로 교환함으로써 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄일 수 있다. 마지막으로, 다양한 비교 실험을 통하여 ${\mu}$-트리와 비교함으로써 LSB-트리의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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