Mobile IP를 기반으로 하는 기존의 멀티캐스트 방식은 대규모 멀티캐스트 그룹을 제한된 개수만큼만 지원할 수 있는데 반하여, Xcast는 소규모 멀티캐스트 그룹을 여러개 지원하는 것이 가능한 방식이다. 하지만, Xcast에서는 송신 노드가 Xcast 헤더에 수신 노드들의 주소를 나열하는 방식을 사용하기 때문에 망에서의 최대 패킷 크기에 따라 하나의 Xcast 패킷이 갖는 수신 노드 주소의 개수에 제약을 받는다. 본 논문에서는 이동 노드들에게 멀티캐스트 서비스를 제공할 때 기존의 Xcast프로토콜이 갖고 있는 멀티캐스트 그룹 크기의 제약을 해결하기 위한 향상된 Xcast프로토콜을 제안한다. 또한, 제안된 멀티캐스트 방식은 SIP과의 통합을 통하여 응용 계층에서 이동성을 인식하도록 한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 멀티캐스트 방식은 망에서의 패킷 전달율과 패킷 전송 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 패킷의 지연도 크게 낮출 수 있음을 알 수 있다.
모듈통합형 항공전자시스템은 연방형의 LRU (line replaceable unit)의 기능을 하나의 LRM (line replaceable module)에서 제공하고, 하나의 cabinet에 여러 개의 LRM을 탑재한다. IMA core 시스템의 VPM (video processing module)은 LRM으로써 ARINC 818 ADVB (avionics digital video bus)의 bridge 및 gateway 역할을 한다. ARINC 818은 광 대역폭, 적은 지연시간, 비 압축 디지털영상 전송을 위해 개발된 규격이다. VPM의 FPGA IP core는 ARINC 818 to DVI 또는 DVI to ARINC 818 처리와 video decoder, overlay 기능을 가진다. 본 논문에서는 VPM 하드웨어 구현에 대해 다루고, VPM 기능과 IP core 성능 검증 결과를 보인다.
최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.
Kim, Young-Youn;Kim, Eun-Nam;Roh, Ah-Young;Goong, Yoon-Nam;Kim, Myung-Sun;Kwon, Jun-Soo
한국인지과학회:학술대회논문집
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한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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pp.151-153
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2005
We investigated the brain substrate of repetition priming on the implicit memory taskusing low-resolution electromagnetic tomography (LORETA) with high-density 128 channel EEG and individual MRI as a realistic head model. Thirteen right-handed, healthy subjects performed a word/nonword discrimination task, in which the words and nonwords were presented visually,and some of the words appeared twice with a lag of one or five items. All of the subjects exhibited repetition priming with respect to the behavioral data, in which a faster reaction time was observed to the repeated word (old word) than to the first presentation of the word (new word). The old words elicited more positive-going potentials than the new words, beginning at 200 ms and lasting until 500 ms post-stimulus. We conducted source reconstruction using LORETA at a latency of 400 ms with the peak mean global field potentials and used statistical parametric mapping for the statistical analysis. We found that the source elicited by the old words exhibited a statistically significant current density reduction in the left inferior frontal gyrus. This is the first study to investigate the generators of repetition priming using voxel-by-voxel statistical mapping of the current density with individual MRI and high-density EEG.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
낸드 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 읽기 입출력과 쓰기 입출력이 소모하는 시간 및 전력량이 다르며 그 비율은 SLC, MLC, SSD 등 다양한 형태에 따라 상이하다. 특히 최근에는 내장 메모리 장치와 함께 외장 메모리 카드 또는 USB 메모리를 동시에 사용하는 경우도 증가하고 있어서, 버퍼 캐시 교체 알고리즘을 설계하는 데 있어서 페이지의 재참조 확률뿐 만 아니라 접근 장치와 참조 종류에 따른 입출력 비용을 함께 고려해야 한다. 본 논문은 페이지의 참조 빈도(frequency), 최근성(recency) 정보와 함께 인기와 쓰기의 입출력 비용을 직접적으로 고려하는 WWCLOCK (Write-Weighted CLOCK) 알고리즘을 제안한다. WWCLOCK은 입출력 비용이 다른 다양한 2차 저장 장치에 대해 적용 가능하며, CLOCK에 가까운 낮은 시간 및 공간 복잡도를 갖고 있다. 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘이 LRU 알고리즘에 비해 전체 입출력 실행 시간을 평균 36.2% 감소시킴을 보인다.
Lee, Seung Eun;Park, Seung Won;Ha, Sam Yeol;Nam, Taek Kyun
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제55권6호
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pp.370-374
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2014
To present a case of cauda equina syndrome (CES) caused by chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) which seemed clinically similar to Charcot-Marie-Tooth disease type1 (CMT1). CIDP is an immune-mediated polyneuropathy, either progressive or relapsing-remitting. It is a non-hereditary disorder characterized by symmetrical motor and sensory deficits. Rarely, spinal nerve roots can be involved, leading to CES by hypertrophic cauda equina. A 34-year-old man presented with low back pain, radicular pain, bilateral lower-extremity weakness, urinary incontinence, and constipation. He had had musculoskeletal deformities, such as hammertoes and pes cavus, since age 10. Lumbar spine magnetic resonance imaging showed diffuse thickening of the cauda equina. Electrophysiological testing showed increased distal latency, conduction blocks, temporal dispersion, and severe nerve conduction velocity slowing (3 m/s). We were not able to find genetic mutations at the PMP 22, MPZ, PRX, and EGR2 genes. The pathologic findings of the sural nerve biopsy revealed thinly myelinated nerve fibers with Schwann cells proliferation. We performed a decompressive laminectomy, intravenous IgG (IV-IgG) and oral steroid. At 1 week after surgery, most of his symptoms showed marked improvements except foot deformities. There was no relapse or aggravation of disease for 3 years. We diagnosed the case as an early-onset CIDP with cauda equine syndrome, whose initial clinical findings were similar to those of CMT1, and successfully managed with decompressive laminectomy, IV-IgG and oral steroid.
오늘날 매우 복잡한 비디오와 방송 작동들 속에서, 방송사들은 확실히 방송중이나 온라인에서 멀티스크린 시청자들에게 높은 품질과 저지연을 방송하는데 거듭 어려움을 겪는다. 적응 비트율(ABR) 프로토콜들은 인터넷비디오가 다양한 멀티스크린 장치를 가능하게 해준다. 하지만 비디오 품질은 종종 중요하지 않고 오늘날 대형화면에 방송되고 가치 있는 선형 방송 컨텐츠에서는 받아들일 수 없다는 것이 입증될 것이다. ABR에서 미디어 정보 처리 기술은 서비스 제공자들이 제어를하고 집에 모든 스크린에 선형 비디오 서비스가 관리된 품질을 제공한다. 그리고 그것은 단일화된 IP 비디오 사회기반시설을 가진 큰 대형화면을 포함한다. 새로운 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)은 기부 컨텐츠, 가상 속에 온라인 출판 서비스, 집중 클라우드 사회기반시설의 절차를 수행하는 방송시설을 대한 멀티스크린 보조 ABR (MSA-ABR)을 기반으로하는 클라우드를 사용하도록 제안된 관리시스템을 가져다 준다.
무선 센서 네트워크의 발전은 다양한 응용 사례에 의하여 기인하고 있다. 하지만 이러한 응용 사례는 네트워크 수명의 증가, 높은 처리율, 낮은 지연시간과 같은 에너지 효율적인 무선 센서 네트워크를 요구하고 있다. 무선 시스템과 네트워크 분야에서 네트워크 수명의 증가에 대한 무선 센서 네트워크의 설계에 많은 연구가 주목되고 있다. 모바일 에드 혹 네트워크와 달리 무선 센서 네트워크의 설계는 데이터 처리율의 최대화나 지연의 최소화보다는 각 노드의 생존에 관심이 집중되어 있다. 본 논문에서는 OSI 모델에서 데이터 링크, 즉 매체 접근 제어 계층을 다룬다. 에너지를 자각하는 MAC 프로토콜의 개발은 물리계층의 무선 분야를 제어하기 때문에 전체적인 에너지 소모와 노드의 수명에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 에너지 소모를 줄이기 위한 분석적인 방법을 적용하여 MAC Layer ARQ 관리에 따른 효율적인 에너지 소모를 통한 네트워크 종단간 데이터 도착 확률의 증가를 보였다.
분산 비디오 부호화 기법(DVC)은 매우 낮은 복잡도를 갖는 비디오 부호화기를 제공하는데 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 기존의 대부분의 DVC 기법은 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으며, 이것은 비디오 복호화에 있어 많은 시간을 초래하여 실시간 구현을 위해 꼭 극복해야 할 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하고 상업화를 촉진하기 위해, 본 논문에서는 LDPCA 프레임 크기가 복호화 지연 및 전체적인 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 먼저 화소 영역 위너-지브 부호화 기법에서 각 비디오 프레임을 일정한 크기의 LDPCA 프레임으로 분할하고, 분할된 LDPCA 프레임별로 시간적 상관성을 이용한 예측 방식과 공간적 상관성을 갖는 예측 방식에 따른 성능을 비교 분석한다. 모의실험을 통하여, 현재 가장 많이 연구되고 있는 QCIF크기의 영상에 대해서는 LDPCA 프레임 크기가 3168크기일 때, 가장 우수한 부호화 성능 및 고속화에 유리함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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