Kim, Dong Wook;Park, Kwangwoo;Kim, Hojin;Kim, Jinsung
한국의학물리학회지:의학물리
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제31권3호
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pp.54-62
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2020
Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mechanisms used: (1) factor-based, (2) model-based, and (3) principle-based. Factor-based algorithms are a type of empirical dose calculation that interpolates or extrapolates the dose in some basic measurements. Model-based algorithms, represented by the pencil beam convolution, analytical anisotropic, and collapse cone convolution algorithms, use a simplified physical process by using a convolution equation that convolutes the primary photon energy fluence with a kernel. Model-based algorithms allowing side scattering when beams are transmitted to the heterogeneous media provide more precise dose calculation results than correction-based algorithms. Principle-based algorithms, represented by Monte Carlo dose calculations, simulate all real physical processes involving beam particles during transportation; therefore, dose calculations are accurate but time consuming. For approximately 70 years, through the development of dose calculation algorithms and computing technology, the accuracy of dose calculation seems close to our clinical needs. Next-generation dose calculation algorithms are expected to include biologically equivalent doses or biologically effective doses, and doctors expect to be able to use them to improve the quality of treatment in the near future.
The aim of this study is to provide the dynamic convergence index that reflected the inherent characteristics of the convergence phenomenon and utilized the nationally-funded R&D projects data, thereby suggesting useful information about the direction of the national convergence R&D strategy. The dynamic convergence index that we suggested was made of two indicators: persistency and diversity. From a time-series perspective, the persistency index, which measures the degree of continuous convergence of multidisciplinary nationally-funded R&D projects, and the diversity index, which measures the degree of binding with heterogeneous research areas. We conducted the empirical experiment with 151,248 convergence R&D projects during the 2015~2021 time period. The results showed that convergence R&D projects in both public health and life sciences appeared the highest degree of persistency. It was presumed that the degree of persistency has increased again due to the COVID-19 pandemic. Meanwhile, the degree of diversity has risen with combining with disciplinary such as materials, chemical engineering, and brain science areas to solve social problems including mental health, depression, and aging. This study not only provides implications for improving the concept and definition of dynamic convergence in terms of persistency and diversity for national convergence R&D strategy but also presented dynamic convergence index and analysis methods that can be practically applied for directing public R&D programs.
클라우드 서비스와 IoT 기술의 발전은 클라우드 환경을 급격하게 변화시켰으며, 포그 컴퓨팅 그리고 F2C(Fog-to-Cloud)라는 새로운 개념으로 진화시켰다. 그러나 이기종의 클라우드/포그 레이어가 통합됨으로써, 최종 사용자 및 에지 장치에 대한 접근 제어 및 보안 관리의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 의료 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있는 의료 정보 서비스 운용을 위하여 F2C 기반 IoT 스마트 헬스 모니터링 시스템 아키텍쳐를 설계하였다. 또한, 서비스 상호운용 시 사용자의 개인 건강 정보 및 센서 정보에 대한 보안을 강화하기 위하여 역할 기반 서비스 접근 제어 기술을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여, 블록체인을 통한 역할 등록 및 사용자 역할 토큰 발행 정보를 공유하여, 역할 기반 접근 제어가 이루어짐을 보였다. 최종 사용자는 가장 응답 시간이 빠른 장치로부터 서비스를 받을 수 있으며, 역할에 따른 서비스 접근 제어를 수행함으로써, 데이터에 대한 직접적인 접근을 최소화하고, 개인정보에 대한 보안성을 강화할 수 있다.
인터넷 기술이 발전함에 따라, 기존의 유선과 무선망의 결합은, 이기종 시스템의 융복합 기술을 가져왔다. 기존의 산업 기술은 주로 산업, 제조업, 자동화 등의 굴뚝산업 분야에서 컴퓨터 기술을 기반으로 한 정보기술로 집중되고 있다. 신기술이 기존의 기술과 융합되는 기술로 개발되고, 향상됨에 따라 많은 다양한 응용 시스템이 등장하게 되었다. 기존의 기술과 융합된 대표적인 응용분야는 사물인터넷 서비스 분야이다. 사물인터넷은 각각 기존에 존재하는 기술을 기반으로 초연결성의 네트워크을 연결하는 제4차 산업혁명의 기반 기술이 되고 있다. 그러나, 저용량의 메모리, 저전력 및 낮은 컴퓨팅과 같은 IoT의 제한된 자원으로 인해, IoT 장치는 보안에 취약하고, 다양한 종류의 보안 문제로 노출된다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 서비스 환경하에서 요구되는 보안 문제점 및 해결 방법에 대해서 리뷰 및 분석하였다.
최근 현장 관리 관제를 위해 디지털트윈 기술을 적용하고 현장에서 전달되는 실시간 데이터 변화 분석을 통해 현장 내 변화를 빠르게 파악하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 디지털트윈과 같은 기술을 적용할 경우 조기 문제 대응 및 빠른 상황 대처가 가능하지만, 이러한 디지털트윈 기술의 장점을 극대화하기 위해서는 현장 정보를 수집하는 이기종의 센서 데이터를 적절한 주기에 맞춰 수집하고 관리하는 방법이 필요하다. 또한, 각각의 관리 목적에 맞게 시각화될 수 있도록 센서 정보가 각 관리 도메인별로 전달, 이상 상황을 파악하고 대응하는 방법에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 디지털트윈을 기반으로 현장 점검 관리를 위해 이종 센서 정보를 수집하는 방법 및 관련 시스템 구성을 제안한다.
본 논문에서는 사물인터넷 미들웨어인 MinT를 제안한다. MinT는 사물인터넷 디바이스가 주변 디바이스와 직접적으로 상호작용하고 지역 네트워크를 기반으로 사물인터넷 환경을 구성할 수 있도록 도와준다. MinT는 이기종 센싱 및 네트워크 디바이스를 통합 제어할 수 있는 Sensor Abstract Layer, 디바이스로부터 측정된 데이터 및 외부 디바이스의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 리소스 관리, 디바이스 플랫폼의 성능에 따라 요청에 대한 처리량을 효율적으로 제어할 수 있는 상호작용 관리를 제공한다. 또한 디바이스 개발을 위한 상위 API 제공을 통해 사용자들이 쉽게 사물인터넷 디바이스를 개발할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 데이터 관리 및 요청 처리 성능 향상을 통해 사물인터넷 디바이스의 에너지 효율 및 성능 향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 평균 요청 처리율이 평균 25% 증가 하였고 평균 응답시간은 90% 감소, 에너지 소비 또한 68% 감소한 것을 입증하였다. 결국 제안하는 미들웨어는 사물인터넷 환경에서 전송 지연 및 디바이스의 에너지 소비를 더 감소시킬 수 있었다.
Hadoop 기반의 빅데이터 분석 모델에서는 원시 데이터를 생산하는 응용계 시스템과 이를 분석하기 위한 분석계 시스템간의 데이터 이동이 불가피하다. 이에 따라, 응용 서비스와 분석 서비스를 하나의 플랫폼에서 동시에 지원할 수 있는 유니파이드 빅데이터 파일시스템 기술이 소개되고 있다. 그러나, 단일 플래폼 운영에 따른 경제성, 자원 효율성 등 다양한 측면에서의 장점에도 불구하고 현재 기술 수준에서는 응용 서비스와 분석 서비스의 상호 간섭에 의한 성능 저하 현상을 극복하는 것이 가장 큰 당면 과제로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 일차적 단계로 두 서비스에 대해 실서비스 수준 시뮬레이션을 통해 시스템 자원의 활용률, 워크로드 특성, 입출력 불균형의 세 가지 관점에서 관찰한 후 성능 간섭 문제의 근본적인 원인을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로 첫째, 데이터 서버의 입출력 경로를 분리하여 응용 서비스와 분석 서비스 각각 독립적인 입출력 계층을 구성하는 구조적인 해결책과, 둘째, 순차 읽기 특성을 가지는 분석 서비스 입출력 특성의 효과를 극대화하기 위한 선제적 미리 읽기 기법의 기술적 해결책을 제안한다. 한편, 논문에서 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션과 동일한 방법의 시험을 기존 시스템과 제안한 시스템 각각에 대해 수행한 결과 기존 시스템 대비 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
OSGi 프레임워크는 다양한 가전, 센서, 디바이스 등의 상호 운용을 가능하게 함으로써 지능형 홈네트워크의 기반 기술로 주목 받고 있다. OSGi 프레임워크에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 번들의 이동을 지원하지 못한다. 따라서 OSGi 프레임워크 상에서 실행 중인 번들을 다른 프레임워크 상으로 이동할 수 있는 이동 에이전트 형태의 번들을 지원해야 하며, 이를 위한 별도의 시스템이 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크들간 개체의 이동성을 보장하기 위해 동적 에이전트 형태의 번들 관리 방법을 제안한다. 이를 위해서 에이전트의 라이프 사이클과 이동 관리 기능을 위한 이동 에이전트 관리 시스템을 설계한다. 설계한 이동 에이전트 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 번들 형태로 구현되며, 자율적인 서비스에 대한 동적 관리를 가능하게 함으로써 편재형 환경에서의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.
월드와이드 웹, 특히 web 2.0의 출현과 함께 뉴스 기사들의 양이 엄청나게 증가하면서 독자들이 그들의 요건에 맞춰 뉴스기사를 선택하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 여러 클러스터링 메커니즘이 뉴스기사들을 분별하도록 제안되었다. 하지만, 이러한 기법들은 완전히 기계 지향적 기법들이고, 클러스터링의 멤버쉽을 결정하는 과정에 사용자의 참여가 제외되어 있다. 본 논문에서는 뉴스 기사 클러스터링 처리과정에서 참여문제를 해결하기 위해서, 객체들을 클러스터링하는 뉴스 기사와 트위터에 포스트하려는 사용자의 결정을 조합하므로써 뉴스 기사를 클러스터링하는 프레임워크를 제안한다. 우리는 이를 위해 트위터 해쉬-태그를 이용할 수 있도록 했다. 더욱이, 트윗된 글에 대한 리트윗 빈번도에 기반하여 사용자의 신용도를 계산하므로써, 클러스터링 멤버쉽 함수의 정확도를 개선시키려 한다. 제안된 방법에 대한 성능을 보이기 위해, 2013년도에 파키스탄에서 있었던 선거동안에 발생한 메시지를 이용했다. 우리의 결과를 통해 사용자의 결과를 이용하므로써, 일반 클러스터링보다 더 나은 결과물이 달성될 수 있음을 보였다.
소프트웨어 재공학은 기존 시스템의 유지보수 문제에 대한 해결책으로 많은 연구가 이루어 지고 있다. 재공학은 역공학과 순공학을 이용하여 기존 시스템에 대한 이해와 새로운 시스템의 개발을 의미하며 기존 시스템에서의 컴퍼넌트들로부터 필요한 기능을 가져와 재구성 하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 프로시져 언어에 의해 컴파일된 바이너리 코드를 입력으로 받아서 웹 기반 자바 바이트 코드로 변환한다. 즉 바이너리-바이너리 단계에서 수행되는 소프트웨어 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 Pascal-L 에 의해 작성된 기존의 프로그램 언어를 Jasmin 이라는 어셈블리 코드로 먼저 번역하고 사용자 읽기 가능한 자바 바이트 코드 상태인 Jasmin 어셈블리가 실제 자바 코드로 변환된다. 이 시스템은 결국 기존의 원시코드가 번역기를 통해 실행 가능한 바이너리 코드 형식으로 실행된다. 이 번역과정은 먼저 주어진 바이너리코드에서 언어구조를 식별하는 과정과 변수 객체의 위치를 분석하고 초기화 하는 과정 그리고 주어진 바이너리 코드를 Jasmin 코드로의 매핑하는 단계등으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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