QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.
가상화 기술에 의해 추상화된 자원은 하드웨어적으로 효율적으로 사용 할 수 있어 관리가 용이하며, 이로 인해 클라우드 시스템과 대형 서버 클러스터 구축 등에 가상 머신 모니터가 널리 사용되고 있다. 가상화된 시스템의 성능은 가상머신 스케줄러의 영향을 크게 받는다. 하지만, 기존의 가상 머신에서 사용하는 Credit 스케줄러는 스케줄링 지연 시간이 길어질 경우, I/O 응답성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가상머신의 이벤트 응답성 저하 현상을 개선하기 위해 기존 가상머신의 Credit 스케줄러에 대출/상환 기법을 도입하였다. 제안 기법은 가상 머신에 I/O 이벤트 처리를 위한 credit을 대출해주고, 대출 credit의 소비 패턴을 분석하여 각 가상머신의 태스크 특징을 분류한다. I/O 이벤트가 도착했을 때, 분석된 태스크 특징을 기반으로 일시적으로 가상 머신의 스케줄링 우선순위를 높임으로써 시스템의 I/O 성능을 향상시킨다. 제안 기법을 가상머신 모니터에 구현하였으며, 기존 가상머신의 Credit 스케줄러 대비 제안된 기법을 적용한 가상머신의 I/O 평균 응답성과 대역폭이 각 60%, 62% 향상되었다.
한국 영화계는 2010년 1월 현재 단 한편의 디지털 3D 실사 장편 영화를 만들어 본 적이 없다. 하지만 3D 시네마에 대한 관심과 열기는 달아오르기 시작해서 2009년에는 7편의 3D 영화를 수입 개봉했고 2010년에는 24편이 정해졌다. 2010년에는 국내 최초의 장편 디지털 3D 시네마로 기록될 "아름다운 우리"가 제작될 예정이다. 곽경택 감독이 연출을 맡은 영화인데 이를 통해서 한국도 본격적으로 3D 시네마 제작국으로 입지를 굳히게 될 것이다. TV는 디지털이 도입되면서 16:9 화면 비율에 HD 고화질로 영화를 위협하기에 이르렀고 영화 역시 무언가 관객에게 매력적으로 어필할 수 있는 변화를 보여줘야 하는 시기가 온 것이다. 컴퓨터 프로그램으로 만들어 낸 3D 애니메이션이 아닌 라이브 액션 3D 시네마는 이러한 막중한 임무를 띠고 등장했다. 예전처럼 어지럽고 피로감이 오는 3D가 아닌 현장에 와있는 것 같은 착각을 줄 정도로 또렷하고 선명한 화질의 3D 시네마는 한국 영화에 고용창출과 적체인력 해소, 수익률 개선 등 다양한 부가 효과를 몰고 올 대안이다.
유비쿼터스 응용 시스템에 대한 관심의 증대와 함께 소형화된 임베디드 컴퓨팅 시스템의 필요성은 커지고 있다. 이러한 가운데 ARM 임베디드 프로세서는 기능의 우수성과 높은 활용도로 인해 임베디드 시스템 시장에서 높은 점유율을 보여주고 있다. 본 논문에서는 ARM 마이크로컨트롤러를 이용해 RTD-1000 컨트롤러 구성과 개발을 위한 최적의 방법을 제안하였다. 기존 RTD-1000은 케이블의 단선, 단락, 파손 등의 진단이 가능한 TDR를 탑재하여 구리선을 삽입한 감지관의 누수 및 누유, 파괴 등을 원격으로 감지할 수 있는 기기이다. 실제로 시공되어 현장에서 운영되고 있는 RTD-1000은 시스템 운영에 필요한 범위에 비해 리소스 낭비가 크고 그에 따라 구축비용이 높다는 단점을 가지고 있다. 또한, 발열이 심해 별도의 냉각장치가 요구되며, 하드 디스크와 같은 보조저장장치의 사용으로 고장 발생율과 전류의 소비가 커지는 등의 문제점을 야기하였다. 본 논문에서는 도출된 문제점의 해결 방법으로 ARM 마이크로컨트롤러 기반의 RTD-1000A 임베디드 시스템을 제안하고 시뮬레이션 하였다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
목적 : 호스피스의 활성화를 위하여 우리의 현실에 적합한 모델을 제시함과 아울러 이의 구현에 적합한 의료정보시스템의 구축조건들을 파악하여 앞으로 도입될 호스피스 전산 시스템의 기본 자료로 활용코자 하였다. 방법 : 본 연구는 정성적인 연구로서 관련문헌조사 및 선행연구를 통한 문제점 도출및 정리와 그에 대한 해결책을 강구하였다. 결과 : 1) 호스피스의 업무분석결과 그 어느 분야보다도 정보시스템 구축의 효과가 클 것 으로 판단된다. 2) 현실성 및 구현성을 위하여서는 우리 나라 호스피스 프로그램의 발전과 병행하여 단계별로 구축하는 것이 바람직하다. 3) 또한 기존 하드웨어 자원을 충분히 할용함과 동시에 호스피스 고유의 특성을 반영할 수 있는 시스템을 개발하여야 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.
본 논문에서는 관광 서비스 산업 분야에서 소규모 투자와 최소한의 인력만으로 경제적/사회적/문화적 효과를 이끌어낼 수 있는 관광 사진 촬영 서비스를 제공하기 위한 IoT 기반 솔루션을 제안한다. 오픈 하드웨어 플랫폼과 국제 IoT 표준인 oneM2M 기반 소프트웨어 플랫폼을 활용하여 원격 제어가 가능한 IoT 카메라를 구현하고 이 과정에서 센서 및 액추에이터들을 oneM2M 표준 디바이스로 변환이 가능한 미들웨어를 개발하였다. 포토존에 설치된 IoT 카메라는 oneM2M 기반 게이트웨이에서 제공하는 웹앱 인터페이스를 통해 앵글 조절이 가능하고 촬영한 이미지를 사용자 스마트폰으로 전달할 수 있다. 관광지 밖에서도 사용자에게 부여된 식별자를 이용하여 동일한 방식으로 촬영했던 사진 다운로드가 가능하다. 본 연구에서 제안한 솔루션을 발판으로 복합 서비스 산업 중 하나인 관광 분야에서도 IoT 관련 기술들이 보다 활발히 적용되기를 기대한다.
과거의 텍스트마이닝기법은 텍스트 자체의 복잡성과 텍스트 내에 산재한 변수의 자유도 때문에 분석 알고리즘을 구현하는데 어려움이 있었다. 의미 있는 정보를 얻기 위하여 어렵게 알고리즘을 구현했다고 하더라도, 기계적으로 텍스트 분석에 소요되는 시간이 텍스트를 사람이 직접 읽어 분석 하는 것보다 많은 시간이 요구 되었다. 그러나 최근 하드웨어와 분석 알고리즘의 발전과 함께 빅데이터라는 기술이 등장하였으며, 앞에서 설명한 제약사항을 극복할 수 있게 되었고, 텍스트마이닝을 통한 분석이 현실세계에서 그 가치를 충분히 인정받고 있다. 만약, 텍스트의 탐색 수준에서 벗어나 마이닝을 통하여 분석이 가능하다면 텍스트 분석에 소비되는 인적, 물적 자원의 비용을 절감할 수 있기 때문에 공공분야에서 절실히 요구되는 창조적인 일에 더 많은 자원을 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 인적 자원이 수작업으로 하는 공공분야 문서 분류의 결과값과 빅데이터 환경에서 텍스트마이닝기반의 문서내 단어 빈도수(TF-IDF)와 문서간 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 활용한 공공분야 문서분류의 결과값을 비교하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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