인터넷 기반 분산/병렬 처리 시스템인 PDP(Parallel/Distributed Processing)는 인터넷의 유휴상태 호스트들을 이용하여 대용량 작업을 병렬로 처리해서 전체 수행 시간을 감소시킨다. 본 연구에서는 실시간 네트워크 모니터링을 활용하여 수시로 변화하는 네트워크 환경에 적응하여 병렬/분산 처리되는 방안을 제안한다. 실시간 네트워크 모니터링 정보를 PDP 주요 핵심 알고리즘들에 적용하여 네트워크 과부하 및 결함으로 발생하는 작업 지연 요소에 적응적으로 대처함으로써 전체 성능이 향상됨을 보인다.
As many industrial workers have been involved with computer terminal tasks, for example, monitor ing, inspection, or computer da4a entry etc., concerns for difficulty evaluation of computer terminal tasks are Increased. This study provides that eyeblink can be used as a means of difficulty evaluation of a computer terminal lask. Four subjects without color blindness are asked to perform the monitoring task of the binary choice type under five levels of task difficulty. In each task, eyeblink rates and eyeblink interval times were measured from the subjects. The results show that the eyeblink rate does decrease with an Increase in task difficulty. In addition, it was found that both eyeblink interval time and eyeblink Interval time variation increased with an increase in task difficulty. It was concluded that the change of eyeblink rate, eyeblink interval time and eyeblink interval time and eyeblink interval time variation could be regarded as a generalized response to the imposition of task difficulty.
다수의 태스크로 구성된 돈사 감시 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬 처리가 가능하다. 본 논문에서는 멀티코어 CPU와 매니코어 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 돈사 감시 응용 수행 시 태스크 분배 방법을 제안한다. 즉, 각 태스크별로 OpenCL을 이용한 병렬 프로그램을 작성한 뒤, deviceCPU와 deviceGPU 각각에서 수행시켜 측정된 수행시간을 기준으로 가장 적합한 처리기를 결정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 다수의 태스크로 구성된 다른 응용을 병렬화하는 경우에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 상이한 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 최적의 태스크 분배로 수행한 경우 가 전체 태스크들을 deviceGPU에서 수행한 GPU-only 방법에 비교하여 각각 2.7배, 8.7배, 2.7배 성능 개선이 되었음을 확인하였다.
Monitor height is one of the key factors in the VDT workstation design. Most of the previous studies have focused on traditional VDT workplace where the operators performed data entry or word processing tasks using single monitor. This study aimed to suggest proper monitor height when the main task was monitoring information from different number of information sources. Twelve male students participated in three experiments: single information source (one monitor), two information sources (one monitor and one CCTV), and three information sources (one monitor, one CCTV and a window). Subjects performed monitoring tasks for 10 minutes with 3 different monitor center heights : 89.0 cm (Low), 111.3 cm (Middle), and 124.8 cm (High). Surface EMG signals of five neck muscles, subjective discomfort ratings, preference, and working postures were recorded. Results indicated that the middle height was proper for one monitor condition, but the low monitor height was recommended for more than two information sources.
Post-earthquake building condition assessment is crucial for subsequent rescue and remediation and can be automated by emerging computer vision and deep learning technologies. This study is based on an endeavour for the 2nd International Competition of Structural Health Monitoring (IC-SHM 2021). The task package includes five image segmentation objectives - defects (crack/spall/rebar exposure), structural component, and damage state. The structural component and damage state tasks are identified as the priority that can form actionable decisions. A multi-task Convolutional Neural Network (CNN) is proposed to conduct the two major tasks simultaneously. The rest 3 sub-tasks (spall/crack/rebar exposure) were incorporated as auxiliary tasks. By synchronously learning defect information (spall/crack/rebar exposure), the multi-task CNN model outperforms the counterpart single-task models in recognizing structural components and estimating damage states. Particularly, the pixel-level damage state estimation witnesses a mIoU (mean intersection over union) improvement from 0.5855 to 0.6374. For the defect detection tasks, rebar exposure is omitted due to the extremely biased sample distribution. The segmentations of crack and spall are automated by single-task U-Net but with extra efforts to resample the provided data. The segmentation of small objects (spall and crack) benefits from the resampling method, with a substantial IoU increment of nearly 10%.
Purpose: This study was done to identify job tasks and task elements of Korean nurse anesthetists according to type of medical institution. Methods: A job task scale which consisted of 9 job tasks and 40 task elements was developed. Data were collected from December, 2009 to February, 2010 from 182 nurse anesthetists who were working in medical institutions (response rate: 75.8%). Results: Forty-eight percent of nurse anesthetists were independent from anesthesiologists in anesthetic practice. Preanesthetic nursing assessment was much more frequent in small hospitals than in general hospitals (p<.05), and anesthetic nursing intervention, administering the anesthetics, monitoring the patient's status during anesthesia, and provision of safety and compliance with anesthetic ethics were much more frequent in general hospitals than medical centers (p<.001). There were no differences among the medical institutions for job tasks in post-anesthetic nursing interventions (p=.229), administering anesthetics (p=.354) and monitoring patients' status during anesthesia (p=.099), providing safe anesthetic environment (p=.896), and management of ancillary personnel/equipment (p=.617). Conclusion: Results indicate that nurse anesthetists contribute significantly to anesthetic practice in small hospitals and general hospitals. Therefore, it recommended that nursing leaders make efforts to enact legal nurse anesthetist-related policies for safe and high quality anesthetic nursing care.
As the public interest in environmental issues increased, the "Act On The Integrated Control Of Pollutant-Discharging Facility" was enacted. Through the integrated environmental pollution prevention act in which 19 industries with large environmental impacts are sequentially applied, pollutants can be managed in a medium-integrated manner and integrated permission of the business unit is possible and BAT can be applied to enable a scientific and proactive environmental management system. This study analyzed the overview of BAT reference documents(BREF), BAT setting procedure and method, and then suggested the development direction BAT and BAT-AEL monitoring method of a Electricity and Steam production facility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4117-4135
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2020
Due to the angle of view, illumination and scene diversity, real-time dynamic face detection and recognition is no small difficulty in those unrestricted environments. In this study, we used the intrinsic correlation between detection and calibration, using a multi-task cascaded convolutional neural network(MTCNN) to improve the efficiency of face recognition, and the output of each core network is mapped in parallel to a compact Euclidean space, where distance represents the similarity of facial features, so that the target face can be identified as quickly as possible, without waiting for all network iteration calculations to complete the recognition results. And after the angle of the target face and the illumination change, the correlation between the recognition results can be well obtained. In the actual application scenario, we use a multi-camera real-time monitoring system to perform face matching and recognition using successive frames acquired from different angles. The effectiveness of the method was verified by several real-time monitoring experiments, and good results were obtained.
The growing interest in nanotechnology has resulted in increasing concern and a number of published environmental and workplace measurements for assessing occupational exposure to engineered nanomaterials. However, the amount of previous exposure data remains limited. Furthermore the data available was collected with extensive variation in terms of exposure measurement strategy, which limits the ability to pool the data in the future. In response, this paper reviewed several pertinent issues related to exposure measurement strategy to suggest a harmonized measurement strategy which would make exposure data more useful in the future, e.g. correlation between exposure metrics, relationship between activity and exposure, task-based or shift-based assessment, background concentration, limitation of personal exposure monitoring and other determinants of exposure/modeling. An improved sampling strategy for nanomaterial exposure assessment should be considered in order to maximize the use of the data from various real time monitoring instruments.
In wireless sensor network, since each sensor is equipped with a limited power, efficient use of the energy is important. One possible network management scheme is to cluster the sensors into several sets, so that the sensors in each of the sets can completely perform the monitoring task. Then the sensors in one set become active to perform the monitoring task and the rest of the sensors switch to a sleep state to save energy. Therefore, we rotate the roles of the active set among the sensors to maximize the network lifetime. In this paper, we suggest an optimal algorithm for the maximum lifetime coverage problem which maximizes the network lifetime. For comparison, we implemented both the heuristic proposed earlier and our algorithm, and executed computational experiments. Our algorithm outperformed the heuristic concerning the obtained network lifetimes, and it found the solutions in a reasonable amount of time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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