최근 다양한 분야에서 딥러닝이 사용되면서, 더 빠르고 정확한 결과를 내는 딥러닝이 더욱 중요해졌다. 이를 위해서는 많은 양의 저장 공간이 필요하고, 대용량 연산을 진행해야 한다. 이에 따라 여러 연구는 빠르고 정확하게 연산 처리가 가능한 하드웨어 가속기를 이용한다. 하지만 하드웨어 가속기는 CPU와 하드웨어 사이를 이동하면서 병목현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어 가속기의 병목현상을 효율적으로 줄일 수 있는 데이터 프리패치 전략을 제안한다. 데이터 프리패치 전략의 핵심 아이디어는 Matrix Multiplication Unit(MMU)가 연산을 진행하는 동안 다음 연산에 필요한 데이터를 예측하여 로컬 메모리로 올려 병목현상을 줄인다. 또한, 이 전략은 듀얼 버퍼를 이용하여 읽고 쓰는 두 가지 동작을 동시에 진행하여 처리율을 높인다. 이를 통해 데이터 전송의 지연시간 및 실행 시간을 감소시킨다. 시뮬레이션을 통해 듀얼 버퍼를 이용한 병렬 프로세싱과 데이터 프리패치를 이용한 메모리 간 병목현상을 최대한 감소시켜 하드웨어 가속기의 성능이 24% 향상함을 알 수 있다.
The electric vehicle market is developing rapidly around the world. Also, parts of electric vehicles require precision.In order to produce high-precision motor cores,Press equipment must also have good precision. Drive motor cores are an important technology for electric vehicles. It uses a large high-speed press to mass-produce drive motor cores. Because it's a large high-speed press, there are many reasons why the precision is not good. One of the causes is vibration and noise. Recently, as environmental demands have become stricter, regulations on noise and vibration have been strengthened. It is important for press machines to reduce vibration first for sound insulation and dust proofing. This is because the "breakthrough" phenomenon occurs in the press. Dynamic precision is the precision under the load of the press, Design considering strain and stiffness shall be made. Vibration and noise may occur due to SPM of high-speed press,And vibration and noise can cause structural deformation of the press. Structural deformation of the press can affect the precision of the product.Noise and vibration also cause problems for workers and work environments. Problems with vibration and noise occur during press processing, and vibration and noise lead to damage to the mold or defects in the product. Reliability in high-quality technology must be secured with low noise and low vibration during press processing. Modular shape and deformation energy effects were analyzed through finite element analysis. In this study, a study on vibration and noise countermeasures was conducted through finite element analysis of a large high-speed press.
Purpose: South Korea is a close ally of the US and an important partner of China. Caught between the two most powerful countries, South Korea's strategic directions are critical. This article emphasizes that the deeper core of the US-China trade war is to improve the business environment to attract foreign direct investment (FDI) to boost the economy, rather than engaging in the trade war. Research design, data, and methodology: Considering the complexity of this issue, this article applies a systematic analytical tool, the ABCD (Agility, Benchmarking, Convergence, and Dedication) model, to provide strategic guidance for inducing investments into South Korea in the context of the ongoing US-China trade war. Results: Specifically, South Korea needs to provide a more attractive business environment along the four points: expedite commercial activities through deregulation (Agility); adopt global standards of the flexible labor markets and technological developments (Benchmarking); integrate various industries and connect them to global value chains (Convergence); and create more economy-friendly policies rather than politics-oriented ones such as protectionism (Dedication). Conclusion: This study stands out not just by utilizing the ABCD model but, also by providing more systematic analysis and practical implications, particularly within the context of the escalating US-China competition. Unlike many existing studies that analyze the broader impacts of this geopolitical rivalry, this research delves into specific strategic guidelines for South Korea to attract FDI. The findings also provide implications for multinational corporations (MNCs) in choosing the locations for their overseas operations, particularly in South Korea.
본 연구는 연구데이터 관련 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 RISS에서 연구데이터 관련 논문을 수집하였으며, 데이터 정제 후 총 58건의 연구논문을 대상으로 134개의 저자 키워드를 추출하여 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 아직까지 국내에서 연구데이터 관련 연구의 수가 58건에 지나지 않아 추후 많은 관련 연구가 진행될 필요가 있음을 알 수 있었다. 둘째, 연구데이터 관련 연구 분야는 대부분 복합학 중 문헌정보학에 집중되어 있었다. 셋째, 연구데이터 관련 저자 키워드의 빈도분석 결과 '연구데이터관리', '연구데이터공유', '데이터리포지터리', '오픈사이언스' 등이 다빈도 주요 키워드로 분석되어 연구데이터 관련 연구는 위의 키워드를 중심으로 진행되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석 결과에서도 다빈도 키워드는 연결 중심성 및 매개 중심성에서 중심적인 위치를 차지하며 관련 연구에서 핵심 키워드에 위치하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 통하여 최근의 연구데이터 관련 동향을 파악할 수 있었고, 향후 집중적으로 연구해야 하는 분야를 확인할 수 있었다.
Patient-physician interaction (PPI) is an important area in medical education, but in-depth discussions on the content of the outcome of patient-doctor education are rare. Therefore, in this study, we will systematically analyze the research on PPI education in Korea. In this study, papers searched with keywords related to PPI education from Korea's academic journal service were targeted according to a systematic literature analysis method. The scope of the study was to include papers published in academic journals that are candidates for Korea Citation Index registration, excluding dissertations, research reports, posters, conference presentations, books, and internet materials. The content included papers targeting medical education and medical school students was set as the range. As a result of the analysis, although communication between PPI has many positive effects in the PPI in medical education at medical schools, obstacles do occur, and various ways to overcome them were suggested. Therefore, although medical interview training between patients and doctors in medical schools is necessary, it was analyzed as being based on overseas research or lacking in specific content. The core of PPI education appears to be medical interviews, and it seems necessary to discuss whether empathy or patient-centered medical care are appropriate as the main principles of PPI education in Korea. Therefore, education on the patient-doctor relationship is an important element in medical humanities and medical humanities education, and it is expected that research and education on this will progress more actively.
As far the current severe coronavirus disease 2019 (COVID-19), respiratory disease is still the biggest threat to human health. In addition, infectious respiratory diseases are particularly prominent. In addition to killing and clearing the infection pathogen directly, regulating the immune responses against the pathogens is also an important therapeutic modality. Sirtuins belong to NAD+-dependent class III histone deacetylases. Among 7 types of sirtuins, silent information regulator type-1 (SIRT1) played a multitasking role in modulating a wide range of physiological processes, including oxidative stress, inflammation, cell apoptosis, autophagy, antibacterial and antiviral functions. It showed a critical effect in regulating immune responses by deacetylation modification, especially through high-mobility group box 1 (HMGB1), a core molecule regulating the immune system. SIRT1 was associated with many respiratory diseases, including COVID-19 infection, bacterial pneumonia, tuberculosis, and so on. Here, we reviewed the latest research progress regarding the effects of SIRT1 on immune system in respiratory diseases. First, the structure and catalytic characteristics of SIRT1 were introduced. Next, the roles of SIRT1, and the mechanisms underlying the immune regulatory effect through HMGB1, as well as the specific activators/inhibitors of SIRT1, were elaborated. Finally, the multitasking roles of SIRT1 in several respiratory diseases were discussed separately. Taken together, this review implied that SIRT1 could serve as a promising specific therapeutic target for the treatment of respiratory diseases.
본 논문은 중국의 제3자 물류산업의 현황 및 문제점들을 체계적으로 분석하여 중국의 제3자 물류산업의 서비스 수준이 비교적 낮고, 화주의 만족도도 낮으므로 협력관계가 향상되어야 한다는 결론을 내렸다. 다음으로 국내외 많은 선행연구들을 바탕으로 제3자 물류서비스 기업과 화주기업과의 파트너쉽에 관련된 연구 성과들을 종합적으로 서술하였을 뿐만 아니라 기존 연구의 한계점에 대해서도 분석하였다. 또한 물류서비스 성과의 평가모형을 토대로 상호파트너쉽, 운영, 경영성과를 기초로 한 제3자 물류서비스 성과 평가모형을 구축하였고 파트너쉽을 측정함에 있어서의 파트너쉽 평가모형을 결합시켰다. 이를 통해 물류파트너쉽 성과의 실제모형에 관한 쌍방의 파트너쉽 실현과 관계친밀도가 향후 협력에 중요한 영향을 미친다는 것을 밝혀내고 3PL 파트너쉽 실현, 관계친밀도를 3차원으로 평가하는 물류성과 파트너쉽 모형을 설정하였다. 그리고 종합물류서비스 성과와 파트너쉽 평가모형과 고객만족도를 함께 결부시켜, 물류파트너쉽 이론적 모형을 확정하였다. 마지막으로 제3자 물류파트너쉽에 관한 설문조사 데이터를 수집하여 실증분석을 실시하였다.
This study aims to identify and analyze the factors that influenced the construction of London Eye which was led by private groups, including characteristics in progress, differentiated value in design, the combination of technology and design, and construction costs. The results of this study were the followings. 1) London Eye provides a new construction method for a landmark in the downtown in that the architects became the clients of the project which might have been hoarded, procuring the construction costs and completing it by themselves. 2) London Eye presents a space utilization method where undeveloped spaces in the downtown are used in three-dimensions by erecting a structure on the river with a minimum land. 3) The process of design, production and erection is propelled the realization of technical intention design with one system and from at the initial stage, the participation of the engineer where the designer is equal with you must accompany. 4) London Eye is endowed with strong shape by a circle in design concept, which is the simplest geometrical figure, and it provides organic relationship between the past and the present by utilizing historical elements in various ways. 5) The construction was completed through four phases including idea phase, promotion phase, turn-key contract phase, and design-build phase. The most critical factor to the success is derived from the direct contact with Involved companies from the production phase. 6) In a project facing many challenges in terms of technology, the design-build method proves to be a more effective method than turn-key contract in that it may more allocate risks and enable coherent implementation of the core concept in design. The organization for the design-build method was composed of three phases including general affairs, responsible contracting by sector, and cooperative system by sector. Since that was a new concept structure, high-level contractors who hadn't had existing cooperative relationships with one another formed new cooperative relationship, while collaborating companies who had long cooperated led the responsible contracting and sub-cooperative system, which resulted in reduction of risks and time. 7) The major factors to change design were the design characteristics, derived from a technically great combination, and the opening time. 8) A new erection method was applied to London Eye, a structure that overcame the limitation in land and period, and the process of installation demonstrated that it is an important value for the construction of a landmark in the city. 9) In spite of many visitors and tremendous operational income, the factors that London Eye fails to free itself from debts include the construction costs expended double than expected, and interest burden to the investments, which occurred in the course of procuring the costs. Absolute limit in time increased the construction costs, resulting in being a great obstacle in the course of operation.
최근 다양한 웹 트렌드와 모바일 웹 개발 기술들이 급속도로 발전되어 확산되고 있다. 이와 관련하여 정보시스템 구축의 효율성을 향상시키기 위하여 전자정부 표준 프레임워크가 도입되어 시장에 보급되고 있으며, 최근에는 추가적으로 전자정부 모바일 표준 프레임워크가 개발되어 제공되고 있다. 또한 정부 3.0 정책으로 공공기관에서 생산하고 보유하고 있는 수많은 유형의 공공데이터가 공공데이터포털 등을 통하여 공개되고 있다. 한편 현재 거의 모든 콘텐츠 사업 분야에서 모바일 웹 어플리케이션의 활용이 일반화되면서 모바일 브라우저를 위한 웹 표준과 공통 프레임워크 활용과 지원에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 다른 응용 분야에 비하여 이러한 주요 기술 동향들을 공간정보와 연계하거나 융합하려는 시도는 아직 초기 단계이다. 이러한 배경에 따라 이번 연구에서는 전자정부 표준 프레임워크 모바일 실행환경 하에서 HTML5와 연계하여 공공데이터와 공간데이터의 시각화를 주요 기능으로 하는 모바일 웹 어플리케이션 시스템을 설계하고 시험적으로 구현하였다. 이번 연구에서 시험 구현한 시스템은 향후 전자정부 표준 프레임워크 핵심 개발 환경을 적용하고 특정 목적 시스템의 수요자 요구 사항을 만족하는 기능 확장과 성능 향상을 통하여 공공데이터와 공간데이터를 활용하는 다양한 모바일 응용 사업 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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