Objectives : This study aimed to verify the clinical effectiveness of Baduanjin for shoulder pain. Methods : We searched 10 electronic databases (PubMed, EMBASE, Cochrane Library, CAJ, KISS, KISTI, KMBASE, RISS, NDSL, and OASIS) up to May 2020. We included randomized controlled trials (RCTs) using Baduanjin for shoulder pain. The methodological quality of each RCT was assessed using the Cochrane risk of bias tool. Results : As a result of the search, a total of 6 RCTs were eligible for analysis. Of these 6 studies, one applied Baduanjin alone and 5 cases used Baduanjin in combination with other treatments, such as acupuncture or electroacupuncture. Except for 2 studies, descriptive analysis was performed without meta-analysis due to the high level of heterogeneity between studies. A high risk of bias was observed in all studies. Conclusions : When considering the results of the included papers, there was limited information derived on the therapeutic effect of using Baduanjin as a single intervention, but the results showed significant effectiveness when Baduanjin was combined with other oriental interventions, such as acupuncture and electroacupuncture, in the clinical field. Although all RCTs included in the analysis were biased to CAJ and the number was limited, this study was conducted in accordance with the methodological process of systematic literature reviews and revealed the clinical effects of Baduanjin on shoulder pain.
SSD는 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치로 속도가 빠르고, 전력 소모량이 작으며, 충격과 진동에 강하다는 좋은 특성 때문에 PC뿐 아니라 스토리지 서버 등에서도 사용되는 경우가 늘고 있다. NAND 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하다는 제약이 있으므로 SSD에서는 일반적으로 FTL이라고 불리는 소프트웨어 계층을 사용한다. 다양한 형태의 FTL 중 페이지 단위 변환에 기반한 FTL은 유연성이 높고 효율적인 쓰레기 수집 작업이 가능하다는 점에서 가장 성능이 좋다고 알려져 있다. 한편 이 방법은 64GB MLC SSD의 경우 64MB 크기의 변환 테이블이 메모리에 올라와 있을 것을 요구하므로 현실적인 사용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 캐시 구조를 통해 SSD에서도 순수한 페이지 단위 변환을 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 매핑 테이블 메타 데이터를 사용해 완전 연관 캐시를 구성하고 캐시크기에 무관하게 O(1)시간에 주소를 변환한다 다양한 환경에서 수집한 트레이스를 이용한 시뮬레이션 결과 32KB의 캐시 공간의 경우 80% 이상, 512KB의 경우 90% 이상의 적중률을 보였다. 이 경우 메모리 사용량은 64MB의 1. 9% 에 불과하며 캐시 미스로 인한 오버헤드는 실행시간 기준으로 2% 미만으로 측정되었다.
기존의 스마트폰용 소프트웨어 개발은 플랫폼에 종속적으로 만들어 지기 때문에 플랫폼별로 개발해야한다. 애플은 코코아플랫폼, 구글은 안드로이드, 마이크로소프트는 윈도우 모바일 퉁 각 벤더마다 고유의 플랫폼으로 개발한다. 본 논문에서는 한 번의 개발을 통해 이종의 소프트웨어 개발할 수 있도록 모델변환기법을 적용한다. 이 방법은 독립 모델과 종속 모델을 분리하고 이 둘의 차이를 변환언어를 통해 자동 변환하는 기법이다. 모델 변환 기법 수행을 위해서는 모델, 메타모델, 모델변환언어가 요구된다. 본 논문에서는 스마트폰에 적용하기 위해서 모델은 UML, 메타모델은 UML 메타모델, 모델변환언어는 ATL을 사용하였다. 적용사례로 윈도우 모바일 플랫폼환경에서 모델변환을 이용하여 개발하는 방법을 보여준다. 본 논문의 플랫폼 독립모델을 사용하고 모델 변환 규칙을 재정의 하면 아이폰, 안드로이드 등의 이종의 플랫폼으로 변환이 가능하다.
하둡(Hadoop)은 맵리듀스(MapReduce) 분산처리 프로그래밍 모델과 HDFS(Hadoop distributed file system) 분산 파일시스템으로 구성된다. 하둡은 빅데이터 처리에 적합한 프레임워크로서, 대량의 스몰파일 처리에 문제점이 있다. 하둡에서 대량의 스몰파일 처리는 하나의 파일마다 매퍼가 생성되며, 파일의 메타정보를 저장하기 위해 많은 메모리가 필요한 문제점이 있다. 본 논문은 하둡 플랫폼에서 다양한 방법으로 대량의 스몰파일 처리방법을 비교 검토하였다. 일반 압축은 데이터의 크기와 상관없이 하나의 매퍼로 처리해야 하기 때문에, 하둡 처리 포맷으로 적절하지 않다. 시퀀스 와 하둡 아카이브 파일의 처리는 스몰파일을 압축 및 병합을 통해 네임노드의 메모리 문제가 제거되었다. 하둡 아카이브 파일은 스몰파일의 병합시간이 시퀀스 파일보다 빠른 속도를 보였다. CombineFileInputFormat 클래스를 이용한 처리는 병합과정이 필요 없으며, 빅데이터 처리방법과 유사한 속도를 보였다.
The purposes of this study were 1) to identify patterns and trends of studies of anxiety and stress and 2) to provide direction on which to base further research. Research studies of anxiety and stress were selected from journals of medical and nursing schools, the Korean Nurse, the Korean Nurses' Academic Society Journal, the Central Journal of Medicine, the New Medical Journal, Monthly Nurse, and from theses and dissertations, which had been conducted for the 20 years from 1970 to 1990. The total population of the studies numbered 463. Seven studies were excluded from the analysis because of duplication, so that 252 studies of anxiety and 204 of stress were analyzed. These studies were analyzed for 1) time of publication or presentation, 2) research design, 3) characteristics of subjects used in each study, 4) types of correlated variables, and 5) types of nursing interventions. Findings obtained in the study were as follows : 1. The number of studies related to anxiety and stress has increased rapidly since the early 1980's. 2. The studies were primarily descriptive throughout the 20 years. However, correlational studies, comparative studies and experimental studies slowly increased. 3. Anxiety studies tend to be conducted more on patients and stress studies with normal subjects in non - experimental research. However, experimental studies were conducted more with patients than with normal subjects. 4. In correlational studies, the trend was to study physical conditions in relation to anxiety, and coping and adaptation in relation to stress. 5. In experimental studies, teaching and information therapy and relaxation were the most popular interventions for anxiety, and supportive care for stress. On the bases of these findings, the following recommendations were made : 1. These patterns of studies related to anxiety and stress in Korea need to be compared with studies conducted in other countries. 2. More attention is needed in terms of research design, reliability and validity of tools, and results of statistical analysis. 3. Meta -analysis should be done to analyze and integrate the results of various studies. 4. For theory testing and identification of useful intervention methods, experimintal studies with the same protocols must be conducted rather than more descriptive studies.
컴퓨터 그래픽스에서 모델링 요소를 선택하는 것은 사실적인 이미지를 실시간에 생성하는데 중요한 영향을 미친다. 특히 부정형 물체를 모델링하는데 있어서 적은 양의 데이타, 용이한 렌더링 및 확장성은 모델링 요소의 중요한 선택 기준이 된다. 음함수 곡면을 표현하는 많은 모델링 방법들 중 하나인 메타볼 모델은 적은 양의 데이타로 복잡한 곡면을 모델링할 수 있다는 장점을 갖는다. 그러나 곡면이 아닌 육면체와 같은 평면으로 구성되는 물체를 메타볼로 모델링하게 되면 다각형으로 모델링하는 것보다 더 많은 수의 데이타량을 요구하게 된다. 본 논문은 메타볼의 장점을 수용하면서 적은 수의 데이타로 평면형태의 물체까지 모델링할 수 있는 메타볼의 확장 형태인 메타큐브를 제안한다. 메타큐브는 두 개의 매개 변수 값에 의해 구에서 정육면체까지 자유로운 확장이 가능하므로 적은 수의 데이타로 곡면과 평면이 혼합된 물체를 쉽게 모델링할 수 있다.
클라우드 서비스가 증가하고 다양해짐에 따라 클라우드 서비스 사용자들의 요구사항을 만족하는 가장 적절한 서비스를 찾아주는 클라우드 서비스 브로커(CSB) 기술이 나타났다. CSB를 통해 클라우드 서비스가 사용되는 것을 촉진시키기 위해서는 서비스 수준 협약(SLA) 기반의 협상 과정을 통해 사용자들의 요구사항에 맞는 품질 수준을 보장하는 것이 중요하다. 그러나 클라우드 서비스 유형 별로 품질 수준을 표현하는 측정 기준과 척도, 계산 방식이 서로 상이하다. 따라서 클라우드 서비스의 품질에 대한 가변성을 분석하고, 분석된 품질 수준을 보장 및 개선하기 위한 SLA 모델이 필요하다. 본 논문에서는 cross-cutting 개념을 적용하여 클라우드 서비스의 유형 별 품질 메트릭을 분석하고 사용자와 제공자 간의 품질 수준에 대한 협상을 담당하는 VSLA(Variable SLA) 메타모델을 제안한다.
태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 하여서 컨텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 컨텐츠의 브라우징을 위해서 태그 클라우드라는 시각적 인터페이스가 널리 쓰이고 있다. 태그 클라우드는 가장 빈도수가 높은 태그들을 알파벳 순으로 보여주고 폰트의 크기로 그 태그들의 빈도수를 반영한다. 하지만 기존의 태그 선택 방법은 몇 가지 단점들이 알려져 있다. 그래서 이 논문은 참신한 컨텐츠들을 찾을 수 있도록 Freshness라는 태그 클라우드를 위한 새로운 태그 선택 방법을 정의하였다. Freshness는 태그 동시 발생 확률 분포(tag co-occurrence probability distribution)가 동적으로 변화하는 것을 Kullback-Leibler divergence로 평균한 값이다. Allblog, Eolin, Technorati 등 세 개의 웹사이트로부터 실제 태그 데이터를 수집하여 우리의 태그 클라우드를 생성하는 시스템, 'Fresh Tag Cloud'를 구축하였다. 이 태그 클라우드를 Allblog에서 수집한 데이터에서 전통적인 태그 클라우드와 비교했을 때 중복평균이 87.5% 감소하여서 성능이 더 향상된 것을 확인할 수 있다.
지식 도메인에 대한 집단적인 패턴에서 시스템의 행위를 이해하는 것은 중요하다. 그러나 시스템의 크기, 상호작용의 복잡성으로 집단 행위를 표현하는데 구조적인 어려움이 있으며, 상태 폭발 문제가 발생한다. 또한, 다른 시스템과의 합성은 시스템의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가하기 때문에 현실적으로 어렵다. 본 논문은 도메인 공학의 새로운 개념인 행위 온톨로지를 이용하여, 집단 행위를 모델링하는 실용적인 방법을 제시한다. 첫째, 액티브 온톨로지를 통해 시스템의 행위를 정의한다. 둘째, 행위는 일반 정규 표현식이라고 불리는 정량화된 추상 격자 구조로 표현된다. 셋째, 격자는 공통된 요소를 기반으로 다른 격자와 합성할 수 있다. 이 방법은 시스템 복잡성을 줄이기 위해, 시스템 상태를 최소화하는 것뿐만 아니라 집단 패턴에서 시스템 동작을 표현하는 혁신적인 방법 중 하나일 수 있다. 이 방법을 구현하기 위해, PRISM 프로토타입 도구를 ADOxx 메타 모델링 플랫폼으로 개발하였다.
이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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