최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이
본 연구에서는, 우선 인터넷의 보급에 의해 변화되어진 전통적인 공공 도서관 서비스를 몇가지의 예를 통하여 조사하였다. 이 과정에서 아시아지역에서 발신되어진 양질의 정보 자원을 아시아어로 소개하는 다언어 서브젝트 게이트웨이의 필요성에 대하여 깨달았다. 그리하여 본 연구에서는 한국어. 일본어, 중국어로 쓰여져 있는 정보 자원중 공공 도서관의 이용자들에서 유용하다고 생각되어지는 자료를 웹으로부터 수집하여, 각각의 정보 자원에 관한 소개를 전술한 3개 언어와 영어로 기술하는 Internet Public Library Asia의 구축을 진행해왔다. 본 시스템에서 사용하는 메타 데이터 스키마는DC(Dublin Core Metadata Element Set)$^{1)}$와 IEEE LOM$^{2)}$을 기본으로 만들어졌고, 다언어 메타 데이터는 각각의 언어를 모국어로 하는 메타 데이터 작성자들에 의하여 협동으로 작성되어졌다. 또 본 시스템에서는 메타 데이터뿐만 아니라 이용자 인터페이스도 다언어로 제공하여 이용자가 언어에 구애받지 않고 검색할 수 있도록 돕고 있다. 메타 데이터의 기술에는 XML을 사용하였고, 기술되어진 메타 데이터는 PostgreSQL를 이용하여 데이터 베이스화 하였다. 다언어 이용자 인터페이스의 실현에는 XSLT등의 기술을 사용하고 있다.
무선 센서 네트워크는 작은 크기의 센서 노드들과 베이스 스테이션으로 구성된다. 센서 노드들은 에너지를 지속적으로 공급받기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 센서 네트워크에서 정보를 얻을 때는 질의를 작성하는데, 여러 개의 질의가 센서 네트워크에 요청되었을 때 이들의 실행을 최적화시키면 센서 노드의 에너지 소비량을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 여러 개의 질의가 요청될 때, 질의 간의 포함관계를 활용하여 질의 실행을 최적화시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의가 새로 요청될 때, 센서 네트워크에서 실행 중인 질의들 중 새로 요청된 질의의 결과를 조합해낼 수 있는 질의들의 집합을 찾아낸다. 이 집합은 질의들의 샘플 주기, 프로젝션되는 어트리뷰트들, 그리고 조건절을 기준으로 구성된다. 이 집합에 속한 질의들의 결과로부터 새 질의를 센서 네트워크에서 실행시켰을 때와 동일한 결과를 유도해낼 수 있으면, 새 질의를 센서 네트워크에 전달하지 않고, 이 집합에 속한 질의들의 결과를 재활용하여 베이스 스테이션에서 결과를 조합해낸다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 "시간값을 가진 대용량 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만, 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술"로 정의된다. 시간 지식이란 주기적 패턴, 캘린더 패턴, 경향 등과 같이 시간 의미와 시간 관계를 가진 지식을 말한다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 다양한 시간 데이타가 존재하며 이로부터 여러 형태의 유용한 시간 지식을 찾아낼 수 있다. 데이타마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 주기적 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이타마이닝에 대한 부분적인 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 단순히 데이타의 발생 순서 및 유사한 패턴을 찾아내는데 중점을 두고 있어 데이타가 포함하고 있는 시간 의미와 시간 관계를 탐사하는데 부족하며, 시간 지식의 전체적인 측면보다는 연관 규칙과 같은 일부분만을 다루고 있다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 시간 데이타마이닝에 대한 체계적인 연구를 위하여 시간 데이타마이닝에 대한 기존 연구 내용과 해결해야 할 문제점을 분석하고 이를 바탕으로 전체적인 프레임워크를 제시하였다. 또한 그 구현 방안 및 적용평가를 수행하였다. 프레임워크에서는 시간 데이타마이닝 모델을 제안하고, 이를 바탕으로 시간 데이타마이닝 질의어와 시간 지식을 탐사할 수 있는 시간 데이타마이닝 시스템을 설계하였다.
본 연구에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 위성영상정보 분석처리 기능과 공간정보 브라우징 기능을 지원하는 오픈 소스를 활용한 앱 개발을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 앱에서 제공하는 분석 기능으로 OTB 오픈소스를 기반으로 하는 필터링, 분할, 분류 등과 같은 5 가지 알고리즘을 시험적으로 구현하였다. 한편 처리된 결과는 데이터베이스에서 저장, 관리되도록 하여 사용자가 처리한 결과를 필요할 때마다 재생할 수 있도록 하였다. 따라서 안드로이드 스마트폰 사용자는 간단한 인터페이스를 통하여 위성영상을 분석하고 가공할 수 있고, 내부적으로는 데이터베이스와 영상 분석 기능을 처리하는 어플리케이션 서버 등과의 연계처리 과정이 수행되도록 하였다. 한편 스마트폰 단말기 환경에 맞추어 처리 대상이 되는 영상정보에 대하여 사용자 요청과 어플리케이션 서버의 반응 사이에서 발생할 수 있는 시간 지연을 방지하는 처리 방법을 구현하였다. 현재까지 위성영상정보를 다루는 대부분의 스마트폰 앱이 주로 가시화에 주안점을 두고 있는 반면에, 본 연구에서 개발된 앱은 영상분석 기능을 제공하므로 기존의 앱과 차별화된다. 향후 보다 실무적이고 효과적인 분석 알고리즘을 처리하는 앱이 개발되고 일반인 뿐 만아니라 전문가가 이를 사용하게 되면 원격탐사자료가 잠재적 가능성이 있는 모바일 콘텐츠 자원이 아닌 실질적인 콘텐츠 생산 자원으로 인식될 수 있다. 본 연구가 향후 위성영상정보 분석 가능을 제공하는 앱 개발을 위한 독창적인 시도와 기술적 발전을 촉진하는 시발점이 될 수 있기를 기대한다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
기존 학습 시스템에서는 선수 지식이 없는 학생에게 너무 어려운 내용을 제공해서 실제로 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있고, 이미 해당 내용을 알고 있는 학생에게 같은 내용의 콘텐츠를 반복 제공해서 학생에게 도움이 되지 않는 경우도 있다. 이러한 현상을 해결하는 방법으로 논문에서는 학생들에게 가장 적절한 난이도의 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 난이도는 상대적인 개념이라서 어떠한 학생 집단에게는 A라는 콘텐츠가 B라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있고, 어떠한 학생 집단에게는 B라는 콘텐츠가 A라는 콘텐츠보다 쉬울 수 있으므로 정확하게 측정하는 것은 쉽지 않지만 논문에서는 이러한 부분을 고려해서 학생들에게 적절한 강의 콘텐츠를 전달하는 방법이 제안되었다. 논문 제안 시스템에서 전체 강의 콘텐츠는 여러 개의 강의 모듈로 나눠진다. 학생은 강의를 수강하기 전 패턴인식 문항이라고 하는 선수 테스트 문항을 풀고, 시스템은 채점 결과에 따라서 여러 개의 강의 모듈들 중 해당 학생에게 가장 적절한 강의 콘텐츠를 선택해서 제공한다. 시스템이 학생에게 전달할 강의 모듈을 선택하는데 있어서 학생의 패턴인식 문항 답안과 강의 모듈들의 난이도가 반영된다. 강의 모듈들의 난이도는 패턴인식 문항을 풀었던 모든 학생들의 답안 채점 결과가 반영되므로 학생의 답안 채점이 진행될 때마다 따라 계속 변경된다. 논문 제안 시스템은 이렇게 학생들의 답안을 이용해서 해당 학생 집단의 상대적인 지식을 파악하고 각 강의 모듈들의 난이도를 지정한다. 논문에서 제안된 방법은 전체적인 강의 콘텐츠의 순서가 강의 진행에 상관이 없는 경우에만 개선 효과가 적용된다. 1단원의 내용을 알아야 2단원의 내용을 배울 수 있는 형식의 강의 콘텐츠에서는 논문의 제안 방법이 적용되지 않는다. 논문에서는 강의 순서가 중요하지 않은 과목들 중에서 영어 문법 강의를 바탕으로 제안 방법이 설명되었다. 제안된 내용이 학습 환경에 적절하게 적용 된다면 기초 지식이 충분하지 않은 학생은 기초 지식을 충분하게 배워서 보다 어려운 내용의 콘텐츠를 배울 기반을 마련하게 될 것이고, 해당 단원의 내용을 이미 알고 있는 학생은 알고 있는 내용을 다시 배우지 않는 방법으로 시간을 절약해서 보다 다양한 콘텐츠를 학습하게 되는 등 많은 개선 효과가 제공될 것이다.
목적 : Small-scalled PACS, Pc-based PACS로 표현되는 MicroPACS 시스템 구축에 대한 관심도가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. MicroPACS 시스템은 PACS를 작은 규모에서 사용할 수 있도록 구성해놓은 것이고, 이 시스템을 구성하기 위해서는 DICOM viewer나 연결프로그램 등이 필요하다. 이것은 공개소스프로그램(Open Source Program)을 통해서 어느 누구나 쉽게 무료로 다운로드를 받을 수 있게 되어있다. 본 논문은 Open source program으로 MicroPACS를 직접 구성해보았고, 저장매체로서의 활용가치를 측정하기위하여 성능, 안정성 측면에서 기존의 광 저장매체(CD, DVDRAM)와 비교 분석하였다. 실험재료 및 방법 : 1. 소형 PACS를 구축하기 위해서 먼저 다음 기준에 맞는 DICOM Server Software를 검색한다. (1) 윈도우체제에서 사용가능할 것. (2) Free ware일 것. (3) PET/CT scanner와 호환되어야 할 것. (4) 사용하기 쉬워야 할 것. (5) 저장의 한계가 없어야 할 것. 2. (1) MicroPACS의 성능을 평가하기 위해 환자 1명의 Data ($^{18}F$-FDG Torso PET/CT)를 현재 Back-up장치로 쓰이는 광 저장매체(CD, DVD-RAM)와 MicroPACS에 저장하는데 소요되는 시간(Back up time)과 workstation으로 복구되기까지의 시간(Retrieval time)을 비교해 보았다. (2) PET/CT 검사를 시행했던 환자 1명의 병록번호와 검사 시행날짜를 핵의학과 직원 7명을 대상으로 알려주고 Data를 찾는데 소요되는 시간을 MicroPACS와 광 저장매체(CD, DVD-RAM)에서 각각 측정하여 비교하였다. 3. 기존의 백업장치로 쓰였던 CD들 중에서 2004년부터 2006년까지 500장을 무작위로 뽑아서 loading을 하였고 그중에서 얼마만큼의 에러가 발생하였는지를 측정하여 MicroPACS의 안정성을 비교평가하였다. 결과 : 1. Server와 DICOM viewer 기능을 갖춘 11개의 open source software 중에서 Conquest DICOM Server를 선택하였다. 2. (1) Backup과 Retrieval 시간 비교(단위 : 분)는 다음과 같다; DVD-RAM(5.13,2.26)/Conquest DICOM Server (1.49,1.19) by GE DSTE (p<0.001), CD (6.12,3.61)/Conquest (0.82,2.23) by GE DLS (p<0.001), CD (5.88,3.25)/Conquest (1.05,2.06) by SIEMENS. (2) CD ($156{\pm}46$초), DVD-RAM ($115{\pm}21$초) and Conquest DICOM Server ($13{\pm}6$초). 3. 1년간 MicroPACS에서의 데이터손실은 없었으며(0%), 500장의 CD 중에서 14개(2.8%)가 Loading하는데 실패하였다. 결론 : 현재 많은 병원에서 도입되고 있는 Full PACS를 open source software를 통하여 소규모의 PACS로 재현해 보았고, 그 결과 가능하다는 결론이 나왔다. 데이터 저장의 유용성을 평가한 결과에서 MicroPACS를 이용하는 것이 기존의 광저장매체를 사용하는 것보다 효율적이고 작업속도가 향상 된다는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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