• 제목/요약/키워드: dynamic scheduling system

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분류 및 회귀문제에서의 분류 성능과 정확도를 동시에 향상시키기 위한 새로운 바이어스 스케줄링 방법 (A New Bias Scheduling Method for Improving Both Classification Performance and Precision on the Classification and Regression Problems)

  • 김은미;박성미;김광희;이배호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권11호
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    • pp.1021-1028
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    • 2005
  • 분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

고해상도 SAR 영상처리 고속화를 위한 병렬 성능 최적화 기법 연구 (A Study on Parallel Performance Optimization Method for Acceleration of High Resolution SAR Image Processing)

  • 이규범;김규빈;안솔보름;조진연;임병균;김동현;김정호
    • 한국항공우주학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.503-512
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    • 2018
  • SAR(Synthetic Aperture Radar)는 레이더를 이용하여 얻은 신호를 처리해 영상을 획득하는 기술로서, SAR 영상의 활용도와 고해상도 영상에 대한 요구가 증가하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 영상 데이터의 고속 처리를 위해 SAR 영상처리 알고리즘을 다중코어 기반의 컴퓨터 구조에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 구현하기 위한 연구를 수행했다. 고해상도 영상에 따른 방대한 양의 입출력에 의한 성능 저하를 개선시키기 위해 메모리를 최대한 활용하는 성능 최적화 기법을 적용하고 OpenMP의 동적 스케쥴링 기법과 중첩 병렬성(nested parallelism)을 사용해 코드의 병렬화 비율을 높였다. 그 결과 전체 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 병렬 성능의 최대 한계치를 크게 높일 수 있었으며, 제안된 기법을 10개 코어를 가진 다중코어 시스템에 적용한 결과 기존 대비 8배 이상의 성능 향상이 있었다. 본 연구 결과는 대용량 메모리를 가진 다중코어 시스템을 대상으로 하는 고해상도 SAR 영상처리 소프트웨어 개발에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

환자분류에 의한 일개 2차 의료기관의 간호업무량 조사;전산화를 위한 기초작업으로서 (Measurement of the Nursing Workload by Patient Classification System in a Secondary Hospital;As a Preliminary Step for Computerization of Nursing Staffing and Scheduling)

  • 박정호;조현;박현애;한혜라
    • 간호행정학회지
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    • 제1권1호
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    • pp.132-146
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    • 1995
  • Even though Korean medical law stipulates that number of patients attended by a nurse is 2.5 for hospitalization and 30 for ambulatory care, the number of patients cared by a nurse per day is much greater than the standard prescribed by the medical law. Current productivity of nurses is not desirable unless the quality of care is considered. And nursing manpower staffing based on neither current nurses' productivity nor standard of medical law cannot respond properly to dynamic situation of the medical services. Under this background, the necessity of more efficient management of nursing manpower occupying 1/3 of total hospital workers has been recognized by many nursing administrators. Many nursing researchers have studied to foretell the nursing manpower objectively on the basis of measured nursing workload according to patient classification as well. Most of These researches, however, have been conducted in the tertiary hospitals, so it is imperative to conduct other researches to predict necessary nursing manpower in the secondary and the primary hospitals. The study was performed to measure nursing workload and predict pertinent nursing manpower to a secondary hospital with 400beds. Nursing workload was surveyed using measuring tool for direct and indirect care hours in a surgical unit and a medical unit. Survey was conducted from Sep.10 to Sep.16 and from Oct.5 to Oct.11, 1994 respectively by two skilled nurses, Subjects were patients, patients' family members and nursing personnels. Results are follows : 1. Patient classification distributed as 22% of class I (mildly ill patient), 57% of class II (moderately ill patient), and 21% of class III (acutely ill patient) in the medical nursing unit, while 23% of class I, 29% of class II, 12% of class III, and 36% of classIV (critically ill patient) in the surgical nursing unit. There was no difference of inpatient number between weekday and weekend. Bed circulation rate was 89% in both units and average patients number per day was 37.4 (total 42beds) in the medical nursing unit, 32.9 (total 37beds) in the medical nursing unit. 2. Direct care hours per day measured as 2.8hrs for class I, 3.3hrs for class II, and 3.5hrs for class III in the medical nursing unit, while 3.1hrs for class I, 3hrs for class II, 2.7hrs for class III, and 2.2hrs for classIV in the surgical nursing unit. Meanwhile, hours for nursing assistant activities per patient by patients' family members were 11mins and 200mins respectively. Direct care hour rate by shift was day 36%, evening 25%, and night 39% in the medical nursing unit, while 40%, 29%, and and 31% respectively in the surgical nursing unit. 3. Measurement and observation activity held 44.2% of direct care activities of nurses and medication 36.7%, communication 11.7%, exercise 1.8%, treatment 1.3%, hygiene 1.3%, elimination and irrigation 1.1%, suction 1%, nutrition 0.5%, thermotherapy 0.3%, oxygen therapy 0.1% in order. 4. Indirect care hours per day were 294.2mins in the medical nursing unit, and 273.9mins in the surgical nursing unit. By shift, evening was the highest in both units. Indirect care hours for each patient were 44.5mins in the medical nursing unit and 46mins in the surgical nursing unit. 5. checking activities including doctor's order, medication, and delivering patients to the next shift occupied 39.7% of indirect care activities, and preparation 26%, recording 23.8%, communication and conference 6.7%, managing equipments 2.1%, messenger activity 1.7% in order. 6. On the ground of these results, nursing manpower needed in a secondary hospital was estimated ; 27 nursing personnels for the medical nursing unit of 37beds, and 20 nursing personnels for the surgical nursing unit of 33beds.

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