• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.327-334
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• 2016

본 논문에서는 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 부호기를 위한 변환양자화기 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC 변환기는 율-왜곡 비용을 비교하여 최적의 변환모드를 결정하지만 율-왜곡 비용은 변환과, 양자화, 역양자화 그리고 역변환을 통해 계산된 왜곡 값과 비트 량으로 결정된다. 따라서 상당히 많은 연산량과 소요시간이 필요하기 때문에 고해상도/고화질의 영상을 실시간으로 처리하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 변환을 통한 계수의 합계를 비교하여 변환모드를 결정하는 방법을 제안한다. 성능 평가 지표는 BD-PSNR과 BD-Bitrate를 사용하였으며, 실험 결과를 토대로 영상의 화질에서 큰 변화 없이 신속하게 모드를 결정할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 변환모드에 따라 다른 값을 동일한 출력에 할당하고 곱셈 계수가 최대한 중복되도록 구성하여 하드웨어 면적을 감소시키고 연속적인 파이프라인 동작으로 구현함으로써 성능을 높였으며, 기존의 제안된 논문에서 사용한 공정 대비 더 큰 공정을 사용한 것을 감안하여 면적은 1/2배 감소, 성능은 2.3배 증가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권9호
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• pp.219-226
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• 2018

조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.21-48
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• 2021

오늘날, 온라인 및 오프라인 상에서 무수히 많은 건강정보가 시시각각 쏟아지면서 대중들은 다양한 방법으로 건강에 대한 정보탐색이 가능해졌다. 본 연구에서는 만 0-3세 건강한 영유아들의 건강정보를 적극적으로 탐색하는 어머니들의 건강정보 탐색행동에 초점을 맞추었다. 24명의 미국인, 한국인, 미국에 거주하는 한인 이민자 어머니들과의 심층인터뷰를 통해, 그들이 아이에 대한 건강정보를 탐색할 때 어떠한 정보원들을 순차적으로 활용하는지 탐색경로를 시각적으로 분석하였다. 연구 결과, 어머니들의 건강정보탐색 경로는 아이의 건강상태에 따라 사용하는 정보원과 탐색주제의 측면에서 눈에 띄는 차이가 나타났다. 예를 들어, 아이가 아플 때는 특정 질병이나 증상에 대한 정보를 중점적으로 먼저 탐색하지만, 아이가 아프지 않을 때는 성장, 발육, 식단, 육아 등 다양한 주제의 정보를 탐색하는 것으로 나타났다. 나아가, 활용되는 정보원과 관련하여, 아이가 아플 때보다 아프지 않을 때 더욱 다양한 건강정보원들(예컨대, 공공도서관, 정부기관, 어린이집 교사 등)이 활용되는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라, 각 어머니들 그룹에 따라 활용되는 정보원의 차이가 나타났다. 이를 활용하여, 국내외 정보 전문가들은 어떠한 정보서비스를 기획하고 제공할 수 있을지 논의해본다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-43
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• 2019

미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제21권4호
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• pp.283-309
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• 2021

Achieving profound anesthesia in mandibular molars with irreversible pulpitis is a tedious task. This review aimed at evaluating the success of buccal/lingual infiltrations administered with a primary inferior alveolar nerve block (IANB) injection or as a supplemental injection after the failure of the primary injection in symptomatic and asymptomatic patients with irreversible pulpitis in human mandibular molars. The review question was "What will be the success of primary and supplemental infiltration injection in the endodontic treatment of patients with irreversible pulpitis in human mandibular molars?" We searched electronic databases, including Pubmed, Scopus, and Ebsco host and we did a comprehensive manual search. The review protocol was framed according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) checklist. We included clinical studies that evaluated and compared the anesthetic outcomes of primary IANB with primary and/or supplementary infiltration injections. Standard evaluation of the included studies was performed and suitable data and inferences were assessed. Twenty-six studies were included, of which 13 were selected for the meta-analysis. In the forest plot representation of the studies evaluating infiltrations, the combined risk ratio (RR) was 1.88 (95% CI: 1.49, 2.37), in favor of the secondary infiltrations with a statistical heterogeneity of 77%. The forest plot analysis for studies comparing primary IANB + infiltration versus primary IANB alone showed a low heterogeneity (0%). The included studies had similar RRs and the combined RR was 1.84 (95% CI: 1.44, 2.34). These findings suggest that supplemental infiltrations given along with a primary IANB provide a better success rate. L'Abbe plots were generated to measure the statistical heterogeneity among the studies. Trial sequential analysis suggested that the number of patients included in the analysis was adequate. Based on the qualitative and quantitative analyses, we concluded that the infiltration technique, either as a primary injection or as a supplementary injection, given after the failure of primary IANB, increases the overall anesthetic efficacy.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.1-28
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• 2022

최근 몇 년간 많은 인터넷 대기업이 인공 지능 기술을 기반으로 한 개인화 서비스를 제공하여 온라인 사용자를 끌어들이는 자체 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 기업의 온라인 서비스 네트워크에서 콘텐츠 서비스의 역할을 분석한다. 네이버의 서비스 포트폴리오에서 전문 제작 콘텐츠로 특징지어질 수 있는 웹툰의 역할과 구글 서비스 포트폴리오에서 사용자 제작 콘텐츠로 구분될 수 있는 유튜브의 역할을 확인한다. 네이버와 구글 서비스 이용에 관한 설문 조사 데이터를 바탕으로 방향성 계량 서비스 네트워크를 분석한다. 온라인 서비스 네트워크에서 노드는 온라인 서비스를 나타내고, 노드 간의 관계는 포트폴리오 내의 특정 서비스를 순차적으로 사용하는 것을 나타낸다. 연구 결과, 웹툰과 유튜브 모두 내향중심성보다 외향중심성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 콘텐츠 서비스는 기업의 양방향 네트워크에서 도착 서비스의 역할보다 시작 서비스의 역할을 수행할 가능성이 높다. 유튜브의 외향중심성과 내향중심성의 차이는 웹툰의 외향중심성과 내향중심성의 차이보다 상대적으로 적다. 구글의 서비스 포트폴리오에서 유튜브의 높은 중심성은 엔터테인먼트 위주였던 초기 역할에서 검색 플랫폼으로 성장하였음을 보여준다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.154-158
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• 1999

목적 : 1.5T와 3.0T에서의 FLASH (fast low-angle shot) 기법를 이용한 운동중추영역의 뇌기능 자기공명영상에서 TE 값 변화에 대한 $T_2^{*}$ weighting 효과를 관찰하고 TE 값의 변화에 따른 BOLD (blood oxygen level dependent) 효과를 서로 비교하고자 한다. 그리고 활성화 영역에서 활성화상태와 휴식상태의 정량적인 값인 $T_2^{*}$에 의한 차이값을 영상화 하고자 한다. 대상 및 방법 : 24세에서 35세까지의 오른손잡이 10명의 건강한 남녀 (남:8명, 여:2명)를 대상으로 가능한 2Hz의 속도로 오른손에서 finger-tapping task (엄지 손가락과 나머지 네 손가락을 차례로 서로 마주치게 하는 운동)를 시행하였다. 운동자극은 처음에 한벤의 휴식상태 (3영상)를 가진 후2번의 활성화상태 (6영상)와 휴식상태 (6영상)를 반복하였다. FLASH (TR/flip angle: $l00ms/20^{\circ}$, FOV: 230mm) 방법를 이용하여1.5T'에서는 26, 36, 46, 56, 66 ms 의 TE를 사용하였고 3.0T에서는 16. 26, 36, 46, 56 ms의 TE를 사용하였다. 영승L을 얻은 후 PC에서 상관계수방법을 이용하여 자체 개발한 프로그램과 상관계수 0.45를 사용하여 분석 하였다. 기능적 영상에서 활성화된 영역에서 l.5T와 3.0T에서 각각의 TE에셔 활성화 상태와 휴식상태 의 차이값을 사용하여 fitting을 하여 적절한 TE값을 찾고 기능적 $T_2^{*}$영상을 구하였다. 결과 : FLASH기법을 사용하여 뇌 기능영상을 얻기에 최적의 TE 값은 1.5T에서는 $61.89{\pm}2 2.68{\;}ms,{\;}3.0T에서는{\;}47.64{\pm}13.34였다$. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다.