가상현실은 현실처럼 구성된 가상공간과 그 속에서 살아가는 에이전트들로 구성되어 있다. 여기서 가상공간이란 시각적 표현뿐만 아니라 질량, 중력, 마찰력등과 같은 물리속성들과 법칙들에 의해 규율되는 질서 있는 공간을 의미한다. 이러한 가상공간을 구축하기 위해서는 인간과 유사한 행동을 하는 가상 에이전트와 그를 둘러싼 환경을 설계해야 한다. 정해진 공간이나 기억에 대하여 설계자의 지식에 따라서 그대로 반응하게 만들어진 기존의 반응형 에이전트의 행동방식을 개선하여 능동적 행동이 가능하기 위해서는 에이전트의 활동 공간에 관련된 다양한 지식이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 지식중에서 공간적 지식에 관한 표현구조를 설계하고 구현한다. 이와 같은 지식표현은 사실적이고 효율적인 물리적 가상환경을 구축하는 바탕으로 사용됨과 동시에 가상에이전트들의 지식을 표현하는 구조로 이용된다.
고층 건물의 정확한 거동을 구하기 위한 구조 해석은 컴퓨터 적용의 중요한 분야로 취급되어 왔다. 본 논문에서는 건축구조물에 대한 3차원적인 해석방법을 연구하였다. 이 해석 방법은 건물을 각각의 독립된 프레임의 조합체로 보고 해석하므로 매우 효율적이며, 건물의 3차원적인 거동에 관한 고려는 건물이나 하중이 대칭이 아닐 때는 특히 중요하다. 그리고 matrix condensation 기법을 이용함으로써 컴퓨터의 용량과 해석 시간이 상당히 절약되므로 매우 경제적이다. 본 논문의 건물 구조해석 컴퓨터 프로그램 PFS의 정확성과 효율성을 증명하기 위해 여러가지 예제들에 대해서 SAPIV 에 의한 해석 결과와 비교하였다. 그러므로, 본 논문에서 제안한 해석방법은 고층 건물의 구조 설계에서 매우 효율적이라 할 수 있다.
최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.
온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.
본 논문에서는 기존의 웹애플리케이션 모니터링 시스템을 기반으로 한 암호화 웹트랜잭션 공격탐지 시스템을 제안한다. 기존의 웹트래픽 보안 시스템들은 클라이언트와 서버간의 암호화 구간인 네트워크 영역에서 암호화된 패킷을 기반으로 공격을 탐지하고 방어하기 때문에 암호화된 웹트래픽에 대한 공격 탐지가 어려웠지만, 웹애플리케이션 모니터링 시스템의 기술을 활용하게 되면 웹애플리케이션 서버의 메모리 내에서 이미 복호화 되어 있는 정보를 바탕으로 다양한 지능적 사이버 공격에 대한 탐지가 가능해 진다. 또한, 애플리케이션 세션 아이디를 통한 사용자 식별이 가능해지기 때문에 IP 변조 공격, 대량의 웹트랜잭션 호출 사용자, DDoS 공격 등 사용자별 통계기반의 탐지도 가능해 진다. 이와 같이 암호화 웹트래픽에 대한 비 암호화 구간에서의 정보 수집 및 탐지를 통하여 암호화 트래픽에 숨어 있는 다양한 지능적 사이버공격에 대한 대응이 가능할 것으로 사료된다.
A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.
본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
Ryu, Ja Young;Lee, Seung Hyeun;Lee, Eun Joo;Min, Kyung Hoon;Hur, Gyu Young;Lee, Sung Yong;Kim, Je Hyeong;Lee, Sang Yeub;Shin, Chol;Shim, Jae Jeong;In, Kwang Ho;Kang, Kyung Ho;Yoo, Se Hwa
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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제73권5호
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pp.273-277
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2012
Paraneoplastic limbic encephalitis (PLE) is a rare syndrome characterized by memory impairment, affective and behavioral disturbances and seizures. Among many different neoplasms known to cause PLE, small cell lung cancer (SCLC) is the most frequently reported. The pathogenesis is not fully understood but is believed to be autoimmune-related. We experienced a patient with typical clinical features of PLE. A 67-year-old man presented with seizure and disorientation. Brain magnetic resonance imaging demonstrated high signal intensity in the bilateral amygdala and hippocampus in flair and T2-weighted images suggestive of limbic encephalitis. Cerebrospinal fluid tapping revealed no evidence of malignant cells or infection. Positron emission tomography/computed tomography showed a lung mass with pleural effusion and a consequent biopsy confirmed the diagnosis of PLE associated with SCLC. The patient was subsequently treated with chemotherapy and neurologic symptoms gradually improved.
$CeO_2$ 박막은 강유전체 메모리 디바이스 응용을 위한 금속-강유전체-절연체-실리콘 전계효과 트랜지스터 구조에서의 강유전체 박막과 실리콘 기판 사이의 완충층으로서 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 $CeO_2$ 박막을 유도 결합 플라즈마를 이용하여 $Cl_2$/Ar 가스 혼합비에 따라 식각하였다. 식각 특성을 알아보기 위한 실험조건으로는 RF 전력 600 W, dc 바이어스 전압 -200 V, 반응로 압력 15 mTorr로 고정하였고 $Cl_2$($Cl_2$+Ar) 가스 혼합비를 변화시키면서 실험하였다. $Cl_2$/($Cl_2$+Ar) 가스 혼합비가 0.2일때 $CeO_2$ 박막의 식각속도는 230 ${\AA}$/min으로 가장 높았으며 또한 $YMnO_3$에 대한 $CeO_2$의 선택비는 1.83이였다. 식각된 $CeO_2$ 박막의 표면반응은 XPS와 SIMS를 통해서 분석하였다. XPS 분석 결과 $CeO_2$ 박막의 표면에 Ce와 Cl의 화학적 반응에 의해 CeCl 결합이 존재함을 확인하였고, 또한 SIMS 분석 결과로 CeCl 결합을 확인하였다. $CeO_2$ 박막의 식각은 Cl 라디칼의 화학적 반응의 도움을 받으며 Ce 원자는 Cl과 반응을 하여 CeCl과 같은 혼합물로 $CeO_2$ 박막 표면에 존재하며 이들 CeCl 혼합물은 Ar 이온들의 충격에 의해 물리적으로 식각 되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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