초음파를 사용해 음속도, 감쇠 계수, 밀도, 비선형 B/A 파라미터 등을 측정하여 인체 조직의 특성을 정량적으로 영상화하고자 하는 연구가 1980년대부터 많이 진행되어 왔으나 아직 상용화 단계에는 도달하지 못했다. 하지만 1990년대 초에 시작된 탄성 영상법은 최근 들어 초음파 진단기에 상용화되어 임상에서 B-모드 영상법과 함께 전립선, 유방, 갑상선, 간, 혈관 등을 진단하기 위한 보완적이며 더 정량적인 모드로 사용되고 있는 단계에 진입하였다. 본고에서는 주로 준정적 또는 정적탄성 영상법에 사용되는 여러 가지 알고리듬을 소개하고 특성을 비교하고자 한다. 대부분의 알고리듬은 상호상관함수 또는 자기상관함수 방법에 그 기반을 두고 있으며 전자는 래그를 변화시켜가면서 시간 이동량을 찾지만 후자는 보간 과정 없이 고정된 래그에서의 위상차로부터 시간 이동량을 바로 구해 변위를 추정하는 점이다.
최근 분산 컴퓨팅과 임베디드 시스템을 위한 응용 영역이 급성장하고 무선 통신 기술과 컴퓨터 하드웨어의 발전으로 매우 작은 크기의 센서 노드로 이루어진 센서 네트워크를 구성하는 것이 가능해졌다. 하지만 센서 네트워크의 특징 때문에 기존 라우팅 프로토콜을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 특징을 고려하여 에너지 효율적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 센서 노드가 관찰한 데이터를 싱크로 전송할 때 센서 노드의 에너지의 상태를 고려한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 둘째, 센서 노드의 상대 위치를 측정하여 인접 노드를 휴지 상태로 전환시켜 에너지 소모를 줄이는 기법을 제안한다. 센서 노드의 에너지 상태와 위치정보를 주기적으로 재설정하여 센서 네트워크의 서비스 시간을 향상시킨다. 제안하는 기법은 트리기반 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지 시간이 2배 이상 향상되고, 평균 에너지 소모율이 약 30% 줄어든다.
CMOS 회로의 전력 소모는 공급 전압의 제곱에 비례하기 때문에 공급 전압을 낮추는 것이 전력 소모를 줄이는 데 매우 효과적이다. 본 논문에서는 저전력 경성 실시간 응용프로그램을 위한 태스크내 전압 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 정적 시간 분석 기법을 바탕으로 제안된 이 알고리즘은 각각의 태스크 내부에서 프로세서의 공급 전압을 조정한다. 제안된 알고리즘에 의해 전압 스케줄링된 프로그램은 모든 유휴 시간을 완전히 이용함으로써 항상 프로그램의 수행을 마감 시간에 근접하여 끝나도록 하여 많은 전력 감소 효과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘의 효과를 검증하기 위해 일반적인 프로그램을 동적 전압을 사용하는 같은 기능의 프로그램으로 자동으로 변환하는 소프트웨어 도구도 개발되었다. 실험 결과, 자동화 소프트웨어 도구에 의해 변환된 MPEG-4 부호기와 복호기의 저전력 버전이 전원 차단 기능을 가진 고정 전압 시스템에서 실행된 원래 프로그램에 비하여 전력 소모가 7~25%에 불과함을 알 수 있었다.
최근 클라우드 서비스와 소셜 네트워크 서비스가 활성화되면서 스토리지 서버에 저장해야 할 데이터의 용량이 급격히 증가하고 있으며, 사용자의 고품질 미디어 데이터에 대한 높은 수요는 이러한 경향을 더더욱 가속화하고 있다. 이와 더불어 데이터의 효율적 참조를 통한 처리시간 감소는 이미 과거로부터 꾸준히 요구되어온 시스템 설계 주 고려사항이다. 이런 이유로 하이브리드 디스크의 효율적인 사용에 대한 많은 기술연구가 진행되고 있다. 그 핵심이라고 할 수 있는 리눅스 기반 SSD 캐시 기법은 내장된 DM-cache를 활용하여 구현하는데, 현재 이에 대한 최적화 관련 정책 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는, 다양한 환경에서 성능 평가를 통하여 현재 제공되고 있는 DM-cache의 문제점을 파악하였다. 그 결과, 일반 운영체제에서 실험한 DM-cache는 읽기 명령 시 나름대로의 효과를 보고 있지만, 특히 가상 머신이 탑재된 운영체제 환경에서는 DM-cache의 사용으로 인한 성능 개선을 찾을 수 없었으며 오히려 캐시 오버헤드로 성능 저하가 발생함을 확인하였다.
MOSFET 트랜지스터의 전기적인 특성 변화에 따른 Class-E RF 전력 증폭기의 신뢰성 특성을 분석하였다. Class-E 전력 증폭기에서 MOSFET는 높은 효율을 얻기 위해 스위치로 동작하며, 이로 인해 MOSFET가 off 되었을 때 드레인 단자에 높은 전압 신호가 발생한다. 회로가 동작함에 따라 높은 전압의 스트레스로 인하여 MOSFET의 문턱 전압은 증가하고 전자의 이동도는 감소하여 MOSFET의 드레인 전류는 감소하게 된다. Class-E 전력 증폭기에서 MOSFET의 전류가 감소하면 전력 효율 및 출력 전력은 감소하게 된다. 그러나 class-E 전력증폭기에서 작은 부하 인덕터를 사용할 경우 큰 인덕터를 사용하는 경우에 비 해 신뢰성 특성을 향상시킬 수 있다. 1mH의 부하 인덕터를 사용한 경우 $10^{7}$초 후에 드레인 전류는 46.3%가 감소하였으며, 전력 효율은 58%에서 36%로 감소하였다. 그러나 1nH의 부하 인덕터를 사용한 경우 드레인 전류는 8.89%, 전력 효율 59%에서 55%로 감소하여 우수한 신뢰성 특성을 보여주었다.
기존의 광류 (Optical flow)는 국소적 처리를 시작점으로 하는 bottom-up수법에 의해서 구하였다. 이에 반해, 본 논문은 영상유체보존식과 함수 전개법에 의해 영상 전체의 움직임을 차수가 낮은 모드로 부터 순차적으로 전개하는 bottom-down수법을 새로운 수법으로 제안한다. 의료 영상에 있어서 명도는 움직임이 있어도 불변으로 유지하려는 경우가 많다. 그러나 이 같은 영상계열에서의 움직임은 좌표 변환에 의해서 대응된다. 본 수법의 경우 광류는 선형모멘트방정식의 함수에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의해서 반복계산으로 구하여 진다. 본 논문에서는 심장의 영상계열을 이용하여 기존의 Horn and Schunck기법, Standard multigrid기법과 본 수법의 알고리즘을 비교 평가하여 유효성을 나타낸다.
현재 가정과 소규모 사업장에서 재정적인 변화와 개인 커뮤니케이션 그리고 원격의료에 이르기까지 점점 GPON 사용이 일반화 되어가고 있다. 이러한 PON의 다중사용 때문에 개인정보 보호와 커뮤니케이션 보호를 위한 보안의 필요성이 더더욱 커지고 있다. 이를 위해 이 논문에서는 Virtex4 FPGA를 기반으로 AES의 카운터 모드를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 구조는 pipeline 구조 구현을 위하여 크게 세 가지 특징을 가지고 있는데 1) composite filed 연산을 이용한 Subbyte, 2) efficient MixColumn transformation, 그리고 3) on-the-fly key scheduling이다. 구현된 S-box는 면적의 17% 감소와 on-the-fly key 스케줄링 기법으로 pipeline 구조에 특화된 key-expander 기능을 구현하였다.
본 연구는 자활컨설팅의 효과성에 대한 연구이다. 전국의 8개 광역자활센터의 58개 자활기업의 자활참여자 275명을 대상으로 분석하였다. 컨설팅 전에 설문을 실시하고 컨설팅 후 설문을 실시하여 차이를 분석하였다. 측정 변수는 3개의 변수와 6개의 하위변수로 구성하였다. 상위변수는 대인관계, 조직시스템, 자활사업의지이다. 하위요소는 상호작용, 구성원 간 소통, 수평적 리더십, 조직안정성, 개인적합성, 발전성이다. 설문은 SPSS 21.0을 시용하여 빈도분석, t-test를 이용하여 분석하였다. 본 연구의 목적은 자활기관에서 실시하고 있는 컨설팅의 효과가 있는가를 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 측정 척도를 개발하였으며 그 척도를 가지고 컨설팅 전후의 변화를 분석하였다. 분석결과는 자활컨설팅은 효과가 있는 것으로 나타났다. 성별, 연령별, 지역별, 학력별 분석에서도 모도 유의미한 성과가 있는 것으로 분석되었다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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