OCF(Open Connectivity Foundation)는 각국의 전문가들이 모여 다양한 사물인터넷 기기들의 상호운용성을 보장하기 위해 표준을 제정하는 민간 표준화 단체로, 인텔, IBM, 마이크로소프트, 삼성전자, TTA 등의 글로벌 기업이 참여하고 있다. 이 표준화 단체에서는 사물인터넷을 위한 플랫폼 표준을 개발하고 있고, 시험기준, 시험방법 등에 대한 시험표준도 제정하고 있다. OCF 시험소에서는 해당 표준에 따라 시험을 수행하고 인증을 통과한 기기에 대해 OCF인증을 부여할 예정으로, 올해 10월 TTA가 시험소로 지정받았다. 본 고에서는 일반적으로 사용되는 통신 기기에 대한 표준 적합성 시험 및 상호운용성 시험 방법을 설명하고, OCF에서 개발된 표준 적합성 시험항목과 시험방법을 소개한다. 마지막으로, 국제적으로 통용되는 OCF 시험 및 인증 체계를 소개하고자 한다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 관측소들의 자동운영을 통한 인공위성의 궤도정보추출이 목적이다. 이를 위해 각각의 관측소에서 매일 밤 운영되어야 하는 관측명령을 자동으로 생성하는 스케줄러를 개발하였다. 스케줄러는 OWL 본부가 설치될 한국천문연구원의 NOS(Network Operating System) 서버에 설치 운영된다. 스케줄러는 사용자가 정한 관측대상 인공위성의 관측우선순위와 OC(Orbit Calculation) 서브시스템이 제공한 위성궤도정보를 바탕으로, 시간에 따른 관측수행내용을 기록한 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 작성한다. 작성된 OCF는 각 관측소가 관측을 시작하기 전까지 해당 관측소로 전달되며, 관측소는 OCF를 바탕으로 관측을 수행하게 된다. 스케줄러는 "제한조건반영" 및 "OCF작성" 등 2부분으로 구성된다. "제한조건반영"은 관측시스템의 특징을 스케줄러에 반영하는 단계로써 시야각 등 광학계의 특징, 필터 등 주변 장비의 특징, CCD 카메라의 노출대기시간 등 검출기의 특징 등이 이에 포함된다. 사용자는 장비의 교체 및 개선 등 관측시스템 변경이 발생하는 경우 "제한조건반영"에 이를 적용함으로써 스케줄러가 새로운 시스템에 쉽게 적용할 수 있다. "OCF작성"은 "제한조건반영"의 내용을 바탕으로 관측대상위성을 선정하는 , 위성 관측 구간 중 최대한 많은 노출 횟수를 산출하는 , 한 장의 영상에서 최대한 많은 궤도 정보를 획득하기 위한 등 3개의 알고리즘에 의해 OCF를 작성한다.
Objective : Although there is no consensus on the ideal treatment of the craniocervical instability, biomechanical stabilization and bone fusion can be induced through occipito-cervical fusion (OCF). The authors conducted this study to evaluate efficacy of OCF, as well as to explore methods in reducing complications. Methods : A total of 16 cases with craniocervical instability underwent OCF since the year 2002. The mean age of the patients was 51.5 years with a mean follow-up period of 34.9 months. The subjects were compared using lateral X-ray taken before the operation, after the operation, and during last follow-up. The Nurick score was used to assess neurological function pre and postoperatively. Results : All patients showed improvements in myelopathic symptoms after the operation. The mean preoperative Nurick score was 3.1. At the end of follow-up after surgery, the mean Nurick score was 2.0. After surgery, most patients' posterior occipito-cervical angle entered the normal range as the pre operation angle decresed from 121 to 114 degree. There were three cases with complications, such as, vertebral artery injury, occipital screw failure and wound infection. In two cases with cerebral palsy, occipital screw failures occurred. But, reoperation was performed in one case. Conclusion : OCF is an effective method in treating craniocervical instability. However, the complication rate can be quite high when performing OCF in patients with cerebral palsy, rheumatoid arthritis. Much precaution should be taken when performing this procedure on high risk patients.
최근 통신, 전자 기술의 발전으로 헬스 서비스를 언제 어디서나 사용자에게 제공할 수 있다. 다양한 e-헬스 디바이스들과의 연동을 위하여 본 논문에서는 OCF IoTivity 프레임워크을 e-헬스 디바이스에 적용하고 JSON 기반의 메시지를 생성하여 전송하는 기법을 제안한다. 이 기법은 e-헬스 시스템에서 인터넷을 통하여 원격 헬스 서비스를 제공하는데 사용할 수 있다.
목적 : 사용하기 편리한 주기적 QA용 필름 선량측정 시스템을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법 : OCF 선량측정 시스템(One Click Film Dosimetry system)은 주기적 정도관리를 신속히 처리할 수 있도록 포그 값 설정 및 H&D 환산, 각도 조절, 영상 중심점 자동 설정, 대칭도 자동 계산, 관심이 있는 위치에서 프로파일을 볼 수 있도록 하는 기능, 3차원 선량 분포 영상 실시간 구현 등이 가능하도록 고안하였다. 결과 : 주기적 정도관리에 자주 사용되는 기능으로 영상의 중심점, 포그 값 설정과 H&D 환산(Background/H&D Correction), 대칭도, 등선량 분포도 그리고, 3차원 선량 분포 영상 실시간 구현 및 임의의 지점에 대한 프로파일을 한 번의 클릭으로 볼 수 있었다. 결론 : OCF 선량측정 시스템은 임상에서 정도관리를 수행하는 절차가 상품화된 필름 선량측정 프로그램에 비해 간단한 절차로 신속한 결과를 보여주었다. 앞으로 세련된 사용자 인터페이스 환경설계와 주변장치 인터페이스 같은 세부적인 기능 강화를 통해서 실제 임상에서 여러 분야에서 유용하게 이용할 수 있음을 보였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권6호
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pp.81-93
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2022
As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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