관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 왔다. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 비용 차이로 인해 발생되는 전체 시스템의 성능 저하를 방지하기 위해 페이지 실행시간 동기화 기법을 제안하였고 이 기법을 통해 각 노드에서의 처리시간을 줄이고 나아가 전체 시스템의 성능을 향상시켰다. 또한 분석적 비용 모형을 세우고 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
최근 사회 관계망 서비스, 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지 시스템 등의 분야에서 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 환경에서 최근 산업계 및 학계에서는 고성능 플래시 SSD를 위한 NVMe 규약을 만들었고, NVMe 규약을 따르는 고성능 플래시 SSD는 현재 시장에서 구할 수 있다. 본 논문에서는 NVMe 플래시 SSD를 이용하여 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등에서 많이 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 저장 장치는 삼성전자가 최근에 개발한 NVMe 기반 플래시 SSD이며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 3.5GB/s 이다. NoSQL 데이터베이스는 MongoDB의 기본 스토리지 엔진으로 채택된 WiredTiger를 사용하였다. 실험 결과는 고성능 NVMe 플래시 SSD 환경에서 NoSQL 데이터베이스의 로그 처리 부분이 성능상의 가장 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 로그 처리 부분을 최적화하였고 최적화된 WiredTiger는 기존 대비 최대 15배의 성능 향상을 보여준다.
최근 클라우드 컴퓨팅, 슈퍼컴퓨팅, 기업용 스토리지/데이터베이스 등의 분야에서 멀티코어 CPU와 고성능 플래시 메모리 기반 저장 장치(플래시 SSD)를 장착한 컴퓨더 시스템에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이러한 고성능 시스템에서 구동되고 있는 대표적인 운영체제 파일 시스템인 저널링 파일 시스템은 저장장치의 입출력 성능을 최대로 활용하고 있지 못하다. 본 논문에서는 고성능 플래시 SSD와 멀티코어 CPU기반의 컴퓨터 시스템에서 리녹스 운영체제의 EXT4 저널링 파일 시스템의 성능을 평가하고 분석하고자 한다. 성능 평가에 사용된 72-코어 컴퓨터 시스템은 인텔의 고성능 NVMe 기반 플래시 SSD를 장착하고 있으며 이 장치의 연속 읽기/쓰기 성능은 2800/1900 MB/s 이다. 실험 결과는 EXT4 파일 시스템의 체크포인팅 연산이 성능상의 큰 오버헤드임을 보여준다. 이 결과를 바탕으로 체크포인팅을 여러 쓰레드가 수행할 수 있는 최적화 기법을 제안하였고, 최적화된 EXT4 파일 시스템은 기존 EXT4 파일 시스템 대비 최대 92%의 성능 향상을 보여준다.
RFID 태그 인식 정보와 센서 데이터는 지속적으로 변화하고, 위치에 따라 구분되며, 시간에 따라 변화하는 대량의 정보라는 면에서 유사한 자료라고 할 수 있으며, 두 자료가 함께 관리된다면 환경 변화에 따른 객체 인식 등의 융합 처리가 가능하다. RFID 미들웨어와 EPCIS 저장소가 통합된 시스템을 구현한다면 미들웨어의 기능과 저장소의 기능을 동시에 사용할 수 있으며, 미들웨어로부터 정보를 받아 가공 처리할 필요 없이 실시간 인식 정보 검색이 가능해진다. 본 논문에서는 일반적인 객체 인식과 환경 정보 변화에 의존하는 객체 검색을 실시간으로 가능하게 하기 위해, 장치로부터 정보를 지속적으로 읽어 데이터베이스에 저장하고, 수집된 자료를 기반으로 EPCglobal에서 표준으로 제안하는 ALE 기반 미들웨어와 EPCIS 저장소를 RFID와 센서 데이터를 함께 처리할 수 있도록 설계하고 구현한다.
The purpose of this study(Part I) was to provide the guidance in more objective and proper clothing design and wearing rule to make good image making by analysis of fashion sensibilities about adult women's town wear in unlimited circumstance. The specific objectives were; 1)to investigate about fashion sensibility of women's town wear at season 2)to investigate about fashion sensibilities of women's town wear of properties which are age, marriage or not, job, average income per month, and schooling. 3)to compare fashion sensibility between Good and Bad women's town wear. The collected photos at shopping mall, department stores, and churches(S/S, F/W:2004.4.28~2005.5.1) were prepared removing face and background that can affect in estimator and attached on gray board. To investigate fashion sensibilities, the stimulus were 80 photos('good':40, 'Bad':40). The questionnaire consisted of bi-polar 25 pairs adjective scale of fashion sensibilities was distributed 60 female(20's~40's) living in Busan. The data were analyzed by t-test, ANOVA, and Scheffe. The results of this study are summarized as follows; For fashion sensibilities at 'Good' and 'Bad' wear, the variances(season, age, marriage or not, job, average income per month, and schooling) are important. Especially, the fashion sensibility at 30's women are very unique and importance age zone to catch both young women's fashion sensibility and old women's fashion sensibility, Through that age zone, we could read women's various fashion sensibility and prospect complicate consumers' fashion mind. This study result will be utilized in the clothing design for target age zone of women's town wear, database of wearing rule and good image making, and planning fashion marketing strategies.
This study aimed at establishing the multi-ranged approach on data acquisition technique for rural landscape planning, which tried categorization, grading and transferring of landscape elements in the more detailed level. For the systematic management of database for the topographic informations in the village level, a kind of the aerial photographing techniques with UAV(Unmanned Aerial Vehicle) was used and its resultant data for the landscape simulation of the rural village, which in turn helped the convenient approach to understanding of its comprehensive spatial structure. The image data from aerial photography was systematically processed through; First, after revision of the distorted one, the image map was adjusted with the topographical and cadastral maps. Second, the farm houses and buildings, and other facilities difficult to find out in the topographical map was digitally read from the adjusted image. The topographical landscape view of rural village was simulated on the base of DEM(Digital Elevation Model) and the 3-dimensional shapes of farm houses and buildings were automatically modelled using the input system developed by the author. In conclusion, the aerial image information adjusted with the edited maps could give more intuitive and detailed villagescape than the ordinary one and through landscape simulation of the rural village, its topography, features of houses/buildings and spatial distribution of land uses were effectively reproduced. And, by the linkage between field survey and photographed/simulated results of the typical landscape elements using hyper-link method, it would be expected to develop as an effective visualization technique of rural landscape.
곤충의 다양한 기능해석을 유전자 수준에서 수행하기 위하여 주요 익충인 누에를 대상으로 유전 자원 확보를 시도하였다. 우선 5령의 누에유충에서 cDNA 유전자 은행을 제작하여 1.3 X 106개의 cDNA 유전자원을 확보하였다. 누에유충의 cDNA 유전자 은행에서 무작위로 plaques을 선정하였고, 이를 플라스미드로 전환하여 SK primer를 이용한 부분 염기서열을 결정하였다. 결정된 cDNA 클론의 부분 염기서열을 GenBank 데이타베이스에서 검색하여 37개의 발현 유전자 꼬리표를 생산하였다. 이들 중 15개는 데이터베이스와의 비교부위가 150bp 이상이고 DNA 상동성이 약 60% 이상으로 비교적 높은 DNA 상동 유의성을 나타내는 것으로 혈림프에서 발견되는 수종의 저장 단백질, 곤충의 기동성, 체벽 형성, 효소 및 초파리의 돌연변이 유전자형과 유사한 종류들이었다. 또한 15개의 발현 유전자 꼬리표 중 누에에서 밝혀진 것은 3종이고 그 나머지는 누에에서 처음 밝혀진 것으로 이 클론에 대한 정확한 동정이 요구된다.
SSD는 데스크탑 및 이동형 컴퓨터의 저장 장치를 지원하는 우수한 미디어이다. SSD는 비휘발성, 낮은 전력 소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 데스크탑 및 서버용 데이터베이스의 핵심 저장 요소가 되었다. 하지만, 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 연산 특성을 고려하여 기존의 전통적인 인덱스 관리 기법을 개선할 필요가 있다. 이를 위하여, 본 논문은 CHC-Tree 라고 하는 압축된 핫-콜드 클러스터링에 기반하는 새로운 인덱스 관리 기법을 제안한다. CHC-Tree는 인덱스 노드를 핫-콜드 세그먼트로 분류하며, 인덱스 노드의 키와 포인터를 압축한다. 콜드 세그먼트의 비활용노드의 오프셋 압축으로 느린 쓰기연산의 부담을 줄인다. 또한, 실험 결과를 통하여 기존의 B-Tree 기반의 인덱스 관리 기법보다 인덱스 검색 연산에서 26%, 인덱스 수정 연산에서 23% 이상 우수함을 확인하였다.
Kim, Su Ran;Lee, Hye Won;Jun, Ji Hee;Ko, Byoung-Seob
대한약침학회지
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제20권1호
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pp.5-9
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2017
Objectives: Gan Mai Da Zao (GMDZ) decoction is widely used for the treatment of various diseases of the internal organ and of the central nervous system. The aim of this study is to investigate the effects of GMDZ decoction on neuropsychiatric disorders in an animal model. Methods: We searched seven databases for randomized animal studies published until April 2015: Pubmed, four Korean databases (DBpia, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Korean Studies Information Service System, and Research Information Sharing Service), and one Chinese database (China National Knowledge Infrastructure). The randomized animal studies were included if the effects of GMDZ decoction were tested on neuropsychiatric disorders. All articles were read in full and extracted predefined criteria by two independent reviewers. Results: From a total of 258 hits, six randomized controlled animal studies were included. Five studies used a Sprague Dawley rat model for acute psychological stress, post-traumatic stress disorders, and unpredictable mild stress depression whereas one study used a Kunming mouse model for prenatal depression. The results of the studies showed that GMDZ decoction improved the related outcomes. Conclusion: Regardless of the dose and concentration used, GMDZ decoction significantly improved neuropsychiatric disease-related outcomes in animal models. However, additional systematic and extensive studies should be conducted to establish a strong conclusion.
온라인 마켓에 수많은 상품정보가 공개됨에 따라, 소비자들은 장소나 시간에 구애 받지 않고 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만, 온라인 마켓의 경우 소비자들이 직접 상품을 살펴볼 수 없기 때문에, 다른 사람의 상품리뷰가 구매 의사결정에 많은 영향을 미친다. 한편, 많은 수의 리뷰를 모두 살펴보는 것은 구매자에게 부담으로 느껴진다. 이에 따라 많은 양의 상품리뷰를 분석하여 소비자에게 정제된 정보를 제공할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 및 통계적 분석을 활용하여 상품의 특징을 추출하고, 각 특징별 평가점수를 소비자에게 제공하여 상품의 장단점을 보다 쉽고 정확하게 알 수 있도록 하는 상품평가 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 상품특징별 평가를 소비자에게 제공함으로써, 소비자는 자신의 취향에 맞는 상품을 선택할 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 기업은 소비자의 상품에 대한 선호정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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