정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.
H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.
디자인과정 후반에서 제품 디자이너는 전경 형태(디테일 디자인)에 대한 다양한 아이디어를 스케치하고 배경형태(기본 조형)와의 수많은 조합을 테스트하게 된다. 이 때 디자이너들은 실제 제품과 거의 동일한 하이피델리티(high fidelity)의 디자인 모형을 제작해 세밀한 부분까지 점검하게 된다. 하지만 디자인 모형 제작에는 적지 않은 시간과 경비가 소요되기 때문에 배경형태와 전경 형태에 대한 다양한 조합을 모두 평가해 보는 것은 사실상 불가능하다고 할 수 있다. 또한 물리적으로 구현된 아이디어는 화면 속의 디지털 모형과는 달리 편집가능성이 부족하기 때문에 '디자인과 평가'라는 순환적 작업과정이 제한적으로 이루어질 수밖에 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구는 증강현실기술을 응용하여 물리적 오브젝트에 디지털적으로 조형적 편집가능성을 증강시킬 수 있는 증가가소성의 개념을 제안하고 이를 디지털스킨으로 구체화하였다. 디지털스킨은 ARToolKit의 비주얼 마커를 이용해 오브젝트 표면의 위치와 방향을 트래 킹하고 차분렌더링기법을 활용하여 변형된 표면을 이음매 없이 덧붙일 수 있다. 본 연구는 구현된 디지털스킨을 제품 디테일과 부분수정 디자인 그리고 디자인 소재탐색 작업에 대한 적용해 보았다. 그 결과 디자인과정 후반에서 효과적으로 디자인 아이디어를 구현하고 테스트하는데 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 평가되었다.
네트워크기술을 이용한 서버-클라이언트 원격의료기술은 특히 의료시설이 낙후된 지방도시의 의료기관에 질 높은 의료서비스를 제공할 수 있는 기술이다. 이러한 기술은 중앙 집중 방식으로 진단과 검사용으로 사용되는 대형 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 매우 효율적이고 경제적으로 관리할 수 있게 하게 때문에 궁극적으로는 의료수가를 감소시키는데도 기여할 것이다. 각 환자에 대해 환자 맞춤형 방사선 치료계획은 매우 효율적인 암 치료를 가능하게 하기 때문에 환자와 의사 모두에게 매우 유익한 방법이다. 치료계획전문가들은 환자에게 너무 적은 선량을 주면 암이 계속 재발할 확률이 높고 너무 많은 선량을 주면 환자를 다치게 할 수도 있다는 것을 잘 이해한다. 최고의 해법은 가장 정확한 선량을 주는 것인데 이것은 각 환자의 CT 자료를 기반으로 정확한 선량계획 시뮬레이션 시스템을 사용하는 것이다. 우리는 네트워크 기반과 웹 기반을 이용한 환자 맞춤형 치료계획 시뮬레이션 시스템개발을 위해 관련된 4가지 컴퓨터 프로그램을 개발하고 있다. 환자의 CT자료를 이용하여 각 환자의 표적 자료를 만드는 프로그램, 이 표적자료를 바탕으로 방사선 선량 시뮬레이션을 하는 병렬 몬테카를로 프로그램, 선량주사변수들을 최적화시키는 프로그램, 그리고 계산결과를 시각화하는 프로그램들이다. 모든 소프트웨어는 약 100-200개의 개인컴퓨터로 구성된 클러스터에서 병렬모드로 운영이 된다. 이와 같이 방대한 하드웨어와 소프트웨어의 효과적인 관리를 각 병원에 맡기는 것은 효율적이지 못하기 때문에 이를 중앙에서 관리하면서 각 병원에서는 네트워크나 웹을 통하여 마치 모든 것이 자기 병원에 있는 것과 같이 편리하게 쓸 수 있게 하는 시스템으로 의사와의 계속적인 의사소통은 클라이언트-서버 시스템의 메신저 기능을 이용한다.
해부학적으로 단순한 수학적인형팬텀의 한계를 극복하기 위한 voxel 머리팬텀을 제작하고 BNCT(Boron Neutron Capture Therapy) 시행 시 선량분포를 계산하였다. 일반목적 몬테칼로 코드인 MCNP4B의 반복구조 알고리즘을 이용하여 voxel 몬테칼로 계산체계를 수립하였고 두 가지 물질로 구성된 예시적 voxel 팬텀과 기하체조합팬텀의 계산값 비교를 통해 계산체계를 검증하였다. 미국 NLM(National Library of Medicine)에서 제공하는 VHP man 인체단층사진에 대한 분할 및 색인작업을 통해 voxel 머리팬텀을 제작하여 AP 및 PA 방향에서 입사하는 넓고 평행한 광자 및 중성자빔에 대한 선량값을 MIRD 팬텀의 계산값과 비교한 결과 중성자빔 AP 방향조사 시 MIRD 팬텀에서는 볼 수 없는 안구로 인한 중성자 감쇠현상을 확인할 수 있었다. 3차원 정밀계산이 필요한 BNCT 시술시 선량분포계산을 위해 뇌 중앙에 직경 5cm의 구형 뇌종양 체적을 정의하고 뇌와 종양의 붕소 함량을 조정하여 10keV 및 40keV 상부입사 중성자에 의한 장기별 흡수선량을 계산한 결과 종양에 $30{\mu}g/g$, 정상세포에 $3{\mu}g/g$의 붕소를 주입한 경우 붕소함량이 없을 때에 비해 2배 가량 큰 선량을 보였다. 본 연구를 통해 voxel몬테칼로기법을 이용한 선량평가체계를 수립하였고 정밀한 선량계산을 필요로 하는 치료방사선분야 선량계산에 실제 인체에 가까운 voxel팬텀의 응용가능성을 제시하였다.
Target herbal ingredient (THI) is an extract made from two herbs, Scutellariae Radix and Platycodi Radix. It has been developed as a treatment for metabolic diseases such as hyperlipidemia, atherosclerosis, and hypertension. One component of these two herbs has been reported to have anti-inflammatory, anti-hyperlipidemic, and anti-obesity activities. However, there have been no reports about the effects of the mixed extract of these two herbs on metabolic diseases. In this study, we investigated the metabolic effects of THI using a diet-induced obesity (DIO) mouse model. High-fat diet (HFD) mice were orally administered daily with 250 mg/kg of THI. After 10 weeks of treatment, the THI-administered HFD mice showed reduction of body weights and epididymal white adipose tissue weights as well as improved glucose tolerance. In addition, the level of total cholesterol in the serum was markedly reduced. To elucidate the molecular mechanism of the metabolic effects of THI in vitro, 3T3-L1 cells were treated with THI, after which the mRNA levels of adipogenic transcription factors, including C/$EBP{\alpha}$ and $PPAR{\gamma}$, were measured. The results show that the expression of these two transcription factors was down regulated by THI in a dose-dependent manner. We also examined the combinatorial effects of THI and swimming exercise on metabolic status. THI administration simultaneously accompanied by swimming exercise had a synergistic effect on serum cholesterol levels. These findings suggest that THI could be developed as a supplement for improving metabolic status.
읽기의 초기 단계에서 처리되는 글자의 정보량을 지칭하는 시각 폭은 개별 글자의 획수가 증가하거나 폰트의 종류, 고정된 지면에서 차지하는 잉크의 면적, 글자 간의 간격과 같은 복잡성 요인들에 의해 영향을 받는다. 한글은 자음과 모음들이 조합되는 독특한 알파벳-음절 표기법을 사용하는 글자 체계를 가지고 있어 영어나 중국어를 중심으로 한 결과들에 비해, 자모구성의 글자 유형에 따라서도 복잡성이 달라질 수 있다는 특수성이 있다. 본 연구에서는 세 글자 쌍 패러다임을 이용하여 글자의 유형에 따라 한글 읽기 시각 폭의 크기가 영향을 받는지 살펴보았다. 그리고 여러 글자 유형의 시각 폭 중 읽기 능력의 개인차를 예측하는 글자 유형을 확인해보고자 시각 폭과 읽기 폭, 읽기 유창성, 읽기 이해와의 상관도 살펴보았다. 실험결과, 글자 유형이 복잡해질수록 글자 재인 정확률이 감소하고 시각 폭이 줄어드는 경향이 관찰되었으나 자음+모음+자음의 형태가 자음+모음 형태보다 글자 재인율이 높고 시각 폭도 큰 것으로 나타나 자모조합의 복잡성에 따른 영향이 선형적이지 않고 다른 요인이 개입할 가능성이 관찰되었다. 자음만 제시한 조건과 CV조건의 글자 재인율은 읽기 이해와 정적 상관을 보여 향후 읽기 능력과 관련한 시각 폭 측정 시 사용할 수 있는 글자 유형으로 나타났다.
Objectives: Chunghyul-dan is a combinatorial herbal medicine, and previous studies reported it had therapeutic effects for microangiopathy, which is a major part. in the progression of stroke, as well as having anti-hypertensive, anti-hyperlipidemic, anti-apoptotic, anti-oxidative, and anti-inflammatory activities, Therefore, we examined the inhibitory effect of Chunghyul-dan on stroke occurrence in patients with silent brain infarction. Methods: We prescribed Chunghyul-dan at 600 mg a day to patients with silent brain infarction confirmed by brain MRI, and monitored stroke occurrence, drug compliances, and adverse effects for 1 year, We then performed follow-up brain MRI to detect new vascular lesions after 1 year of Chunghyul-dan medication. As for the subjects lost to follow-up, we assessed their prognosis after 1 year by telephone. Results: There were twenty-one subjects who were treated with Chunghyul-dan for more than 1 year, None of them experienced new clinical syndromes characterized by rapidly developing clinical symptoms and signs of focal and at times global loss of brain function, which could be accompanied with evidence of stroke occurrence, or any adverse effects during the Chunghyul-dan medication period. These results might be explained by various biochemical effects of Chunghyul-dan on microangiopathy, which is closely related with cell cycle progression, hypertension, hyperlipidemia, vascular inflammation, and oxidative damage. Of the 10 subjects lost to follow-up, six were reached; two of them had stroke occurrence. Conclusions: We suggest Chunghyul-dan could be useful for prevention of stroke occurrence in patients with silent brain infarction by preventing the progression of microangiopathy. Further study with a randomized controlled trial is needed to confirm this suggestion.
최근 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가하고클라우드 컴퓨팅의 이상적 가치 실현을 위한 클라우드 공급자간의 동적협력은 필수적인 요소가 되고 있다. 이전의 연구를 통해서 다른 클라우드 공급자 간의 동적 협력 플랫폼으로 경매결합 방식 기반의 클라우드 마켓 모델 "CACM"을 제안한 바 있다. CACM모델은 경매에 참여하기 전에 미리 최적화된 클라우드 공급자들간 그룹을 형성하여 동적 협력을 제공할 수 있도록 하고 있으며, 이에 따라 공급자 간 협상시 발생할 수 있는 문제들을 최소화 하고자 하였다. 그러나 어떻게 최적의 입찰 가격 결정 그룹을 결정할 것인지, 어떻게 안정적인 그룹의 조건을 구할 것인지, 또한 입찰 가능 가격 및 이익을 그룹 구성원 간에 분배할 것인지에 대한 연구는 CACM 모델에서 구체적으로 연구되지 못했다. 본 논문에서는, CACM 모델을 N-person 협력 게임 이론에 대입하여 CACM모델에 추가적으로 위에서 제시한 문제들을 공식화하여 제안하고자 한다. 그룹의 안정성은 그룹의 각 구성원에게 코어와 할당량에 대한 개념을 대입해 게임이론에서의 샤플리 값을 사용하여 분석한다. 여러 계산 결과값을 통해 제안하는 기법의 특성평가를 도출한다.
차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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