이 연구는 시각장애인들의 생활 편의성 증진을 위해 음성태그리더기의 사용성 평가를 통한 제품의 사용성 개선을 위한 목적으로 수행되었다. 사용성의 원칙과 시각장애인의 특수성을 고려한 평가 모형에 근거하여 19개의 평가 항목에 대한 지각된 사용성 평가가 실시되었다. 제안된 시스템의 베타 버전과 정식 버전에 대한 조사에 1번 이상 참여한 총 50명의 시각장애인이 분석 대상에 포함되었다. 비모수 통계방법을 사용하여 분석한 결과, 음성태그리더기의 안전성과 음성 및 음질, 음성정보의 정확성에 대해서는 비교적 만족한 편이었으나. 리더기의 크기 및 무게, 휴대와 보관의 편의성을 포함한 사용상의 효율성 측면에서는 낮은 평가를 받은 것으로 나타났다. 사용성 향상을 위해 제품 사용을 위한 절차가 보다 간소화될 필요가 있으며, 일반적으로 자주 사용하는 사물에 대한 태그는 사전에 입력을 시켜서 보급하는 것이 도움이 될 것으로 판단된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.153-163
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2023
This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.
In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
Purpose: To assess the feasibility, safety, and preliminary estimates of effectiveness of Tai Chi on the functional outcomes of older adults in the community. Methods: This was a mixed-method study that employed a single-group repeated measure design and in-depth interviews. Nine older adults were recruited from the community were recruited to participate in a Tai Chi program, conducted twice weekly for 6 months. Research outcomes included physical function, cognitive function, and quality of life, measured at intervals of 3 and 6 months. Findings: Tai Chi exercises were gradually conducted based on the health status of the older adults. All participants actively participated in the program with an average attendance of 90%. Consequently, the participants showed significant improvements in mobility and their memory recall ability at both 3 and 6 months. Additionally, the results of the Stroop test exhibited improvement 3 months after the commencement of the study program. Quality of life of the participants improved according to the mild cognitive impairment questionnaire, but it did not show significant improvement in health-related quality of life. Conclusion: The Tai Chi exercise program was a safe and, feasible program to improve the physical function, cognitive function, quality of life among the older adults in the community.
R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.
목적: 시각이상을 가진 아동을 대상으로 시기능훈련을 통한 시각기능이상의 개선 전후 시지각점수의 변화를 살펴보고 시지각에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 방법: 시각기능이상을 가진 13세 미만($8.75{\pm}1.66$)의 아동 23명을 대상으로 시기능훈련 전후에 시지각기능검사(TVPS_R; test of visual perceptual skills-revised)를 실시하여 시기능훈련에 따른 시각기능의 변화와 시지각 평가점수의 변화를 분석하였다. 결과: 시기능훈련을 통해서 원거리 PRC(positive relative convergence) 분리점은 평균 $3.39{\pm}2.59{\Delta}$(prism)에서 $13.87{\pm}6.04{\Delta}$로 증가되었고, 근거리 P.R.C 분리점은 평균 $5.48{\pm}3.42{\Delta}$에서 $18.44{\pm}7.58{\Delta}$로 증가하였다. NPC(near point of convergence)는 $25.87{\pm}7.33cm$에서 $7.48{\pm}2.83cm$로 개선되었고, NPA(near point of accommodation)는 $19.57{\pm}7.16cm$에서 $7.09{\pm}1.88cm$로 개선되었다. 시지각평가에서 시각기억분야를 제외하고는 대응차가 시각완성에서 $17.74{\pm}16.94$(p=0.000), 시각적순차기억에서 $15.65{\pm}17.11$(p=0.000), 배경식별에서 $13.65{\pm}16.63$(p=0.001), 형태향상성에서 $12.74{\pm}18.41$(p=0.003), 시각구별에서 $6.49{\pm}10.07$(p=0.005), 시각적공간지각에서 $4.17{\pm}9.33$(p=0.043) 순으로 개선되었고, 이를 종합한 시지각점수는 대응차가 $15.22{\pm}8.66$(p=0.000)로서 더욱 더 유의한 결과를 나타내었다. 결론: 시기능훈련을 통해서 시각기능의 개선과 시각기억분야를 제외한 시지각점수의 향상이 시각완성, 시각적순차기억, 배경식별, 형태향상성, 시각구별, 시각적공간지각 순으로 유의하게 나타났다. 따라서 시각기능향상을 위한 시기능훈련은 시각의 기능뿐만 아니라 시지각의 기능까지 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있으며 시각훈련의 중요성을 인식 할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다. 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PID 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.
The advent of the state-of-the-art technologies such as cloud computing and big data processing stimulates the provision of various new IT services, which implies that more servers are required to support them. However, the need for more servers will lead to more energy consumption and the efficient use of energy in the computing environment will become more important. The next generation nonvolatile RAM has many desirable features such as byte addressability, low access latency, high density and low energy consumption. There are many approaches to adopt them especially in the area of the file system involving storage devices, but their focus lies on the improvement of system performance, not on energy reduction. This paper suggests a novel approach for energy reduction in which the MRAM-based SSD is utilized as a storage device instead of the hard disk and a downsized page is adopted instead of the 4KB page that is the size of a page in the ordinary file system. The simulation results show that energy efficiency of a new approach is very effective in case of accessing the small number of bytes and is improved up to 128 times better than that of NAND Flash memory.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.367-372
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2013
Cloud computing technology has been developing at an increasing expansion rate. Today most of firms are using this technology, making improving the quality of service one of the most important issues. To achieve this, the system must operate efficiently with less idle time and without deteriorating the customer satisfaction. This paper focuses on enhancing the efficiency of a conventional Genetic Algorithm (GA) for task scheduling in cloud computing using Fuzzy Logic (FL). This study collected a group of task schedules and assessed the quality of each task schedule with the user expectation. The work iterates the best scheduling order genetic operations to make the optimal task schedule. General GA takes considerable time to find the correct scheduling order when all the fitness function parameters are the same. GA is an intuitive approach for solving problems because it covers all possible aspects of the problem. When this approach is combined with fuzzy logic (FL), it behaves like a human brain as a problem solver from an existing database (Memory). The present scheme compares GA with and without FL. Using FL, the proposed system at a 100, 400 and 1000 sample size*5 gave 70%, 57% and 47% better improvement in the task time compared to GA.
네트워크 트래픽의 증가와 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 등장함에 따라 네트워크의 자원을 효과적으로 관리, 운용 및 서비스 품질의 향상을 위해 네트워크 트래픽을 실시간으로 감시하고 분석하는 것이 요구되고 있다. 기존의 소프트웨어 기반의 트래픽 측정 방식으로는 광대역 트래픽의 정확한 측정이 어려움으로 캡처, 헤더 매칭 등의 기능을 효율적으로 수행하는 미터 구조에 대한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 좀 더 효율적인 패킷 캡처를 위하여 임베디드 리눅스 기반의 하드웨어 미터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 10 기가비트 네트워크의 패킷 캡처에 대해 AweSim을 이용하여 시뮬레이션 모델을 작성하고 시뮬레이션을 통해 요구되는 시스템 버스와 메모리 대역폭을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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