질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.
구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다
한약재 및 식품으로의 개발가능성이 높지만 현재 멸종 위험에까지 처해있는 천문동의 체계적 보호 및 보존을 위하여 수집된 유전자원의 유전 유연관계 분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 자생 천문동 23종에 대한 RAPD분석을 실시한 결과 primer 당 평균 8.5개의 PCR 밴드가 얻어졌으며 polymorphism 비율이 $42.9{\sim}91.7%$ 이었으며 평균 72.9%를 나타내어 객관적 다형 현상 분석이 가능하였다. 2. 유사도 0.82를 기준으로 23개의 천문동 수집종을 구분한 결과 6개의 group으로 분리되었는데 group I 은 전남 여수의 은적암, 경남 남해 이동, 전북 부안 위도, 전남 진도 지산과 전북 부안 하서종 이었고 Group II는 전남 영광 송이도와 전북 부안 계화. 전북 고창 아산 2, 전북 군산 개야도(적경종), 전북 고창 아산 1 그리고 일본 자생종 이었으며 group III는 전남 여수의 향일암, 충남 보령 남포, 전북 군산 선유도 1, 전북 군산 선유도 2, 전북 군산 오식도, 충남 서천 서면 자생종, Group IV는 경남 사천종과 전북 군산 선유도 2 적경종이었고 Group V는 전북 익산 금마 자생종과 중국 호남성의 적경종, Group IV는 중국종(청경종)과 군산 개야도 자생종(청경종)으로 각각 나뉘어겼다. 3. BLOTTO 사용에 의한 효율적 유연관계 분석에서는 BLOTTO를 사용할 경우 PCR 효율이 향상되어 band 획득수가 증가하고 좀더 선명한 PCR 산물의 획득이 가능하였으며 적절한 사용농도는 1% 이었다.
본 연구에서는 교량 구조물-궤도 종방향 상호작용, 교량 구조물-차량 상호작용을 고려한 신뢰성 최적설계 방법을 제안하고, 알고리즘의 개발을 통하여 본 연구에서 제안한 방법의 효율성을 검증하였다. 구조해석 프로그램은 ABAQUS를 사용하였으며, 최적화 방법은 Automated Design Synthesis(ADS)에서 신뢰성면에서 우수한 ALM-BFGS방법을 사용하였다. 일반적으로 ALM-BFGS방법은 최적해 방향을 탐색하는데 있어 1방향 탐색을 하지 않으며 Push-Off Factor 값이 보통 0.1~0.2에서 대부분 수렴하나 본 연구에서는 'Heuristic Decision Method' 의하여 결정된 Push-Off Factor 값이 90일 때 1방향 탐색인 Golden Section Method의 적용이 필요하였으며, 알고리즘이 잘 수렴함을 확인하였다. 구조물-궤도 종방향 상호작용, 구조물-차량의 상호작용에 의한 응답을 제약조건으로 설정하여 단면 설계시 반영될 수 있도록 하였다. 본 연구는 구조물-궤도 종방향 상호작용 및 구조물-차량 상호작용을 고려한 설계기법에 대한 효율성 및 경제성을 증명하기 위하여 5${\times}$(1@50m) 2주형 강합성 거더교에 대한 최적설계를 수행하였으며, 본 연구에서 제안하는 상호작용을 고려하는 설계기법이 기존의 상호작용을 고려하지 않은 설계방법보다 경제적이며 효율적임을 확인하였다.
이 논문은 지오데식 돔 구조물의 구조최적화에 대한 연구내용과 관련이론 그리고 수치해석결과를 기술하고 있다. 지오데식 돔의 공간 효율성을 알아보기 위해 돔의 기저인 정이십면체의 외피면적과 내부공간의 비율을 계산하고 건축구조물에서 나타나는 다른 입방체의 값과 정량적으로 비교하였다. 지오데식 돔을 형성하기 위한 절차를 세부적으로 정리하고 이를 프로그래밍하여 설계최적화프로그램 ISADO-OPT에 연동하였다. 본 연구에서는 반구 형태의 지오데식 돔이 집중하중에 효율적으로 저항할 수 있는 최적의 부재크기 패턴을 조사하기 위하여 수학적 프로그래밍 기법을 도입하였다. 이때 최소화해야하는 돔 전체 부재의 중량을 목적함수로 이용하고 하중이 가해지는 절점에서 발생하는 변위 값과 각 부재에서 발생하는 응력 값을 허용치 이하로 제한하는 제약조건으로 사용하였다. 목적함수와 주어진 제약조건을 만족하는 최적 설계변수값을 검색하기 위해 설계변수에 대한 목적함수의 민감도 값을 유한차분법을 이용하여 계산하였다. 본 연구에서 기술한 지오데식돔을 위한 설계최적화 기본이론을 바탕으로 도출한 최적 부재패턴은 향후 돔의 최적설계에 기본 벤치마크테스트결과로 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
Swamy, Shanmugam Thirumalai;Radha, Chandrasekaran Anu;Arun, Gandhi;Kathirvel, Murugesan;Subramanian, Sai
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권12호
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pp.5019-5024
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2015
Background: The purpose of this study was to assess the dosimetric and clinical feasibility of volumetric modulated arc based hypofractionated stereotactic radiotherapy (RapidArc) treatment for large acoustic schwannoma (AS >10cc). Materials and Methods: Ten AS patients were immobilized using BrainLab mask. They were subject to multimodality imaging (magnetic resonance and computed tomography) to contour target and organs at risk (brainstem and cochlea). Volumetric modulated arc therapy (VMAT) based stereotactic plans were optimized in Eclipse (V11) treatment planning system (TPS) using progressive resolution optimizer-III and final dose calculations were performed using analytical anisotropic algorithm with 1.5 mm grid resolution. All AS presented in this study were treated with VMAT based HSRT to a total dose of 25Gy in 5 fractions (5fractions/week). VMAT plan contains 2-4 non-coplanar arcs. Treatment planning was performed to achieve at least 99% of PTV volume (D99) receives 100% of prescription dose (25Gy), while dose to OAR's were kept below the tolerance limits. Dose-volume histograms (DVH) were analyzed to assess plan quality. Treatments were delivered using upgraded 6 MV un-flattened photon beam (FFF) from Clinac-iX machine. Extensive pretreatment quality assurance measurements were carried out to report on quality of delivery. Point dosimetry was performed using three different detectors, which includes CC13 ion-chamber, Exradin A14 ion-chamber and Exradin W1 plastic scintillator detector (PSD) which have measuring volume of $0.13cm^3$, $0.009cm^3$ and $0.002cm^3$ respectively. Results: Average PTV volume of AS was 11.3cc (${\pm}4.8$), and located in eloquent areas. VMAT plans provided complete PTV coverage with average conformity index of 1.06 (${\pm}0.05$). OAR's dose were kept below tolerance limit recommend by American Association of Physicist in Medicine task group-101(brainstem $V_{0.5cc}$ < 23Gy, cochlea maximum < 25Gy and Optic pathway <25Gy). PSD resulted in superior dosimetric accuracy compared with other two detectors (p=0.021 for PSD.
본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.
질의 수행기의 물리적 연산자를 구현하기 위해 사용되는 반복자 기법은 효율성과 확장성이 우수하다고 알려져 있다. 그리고 공간 객체에 대한 연산 처리 방법들 중 가장 널리 사용되는 것은 여과 및 정제 단계로 나누어 처리하는 방법이다. 최근에 객체 대수의 수준에서 공간 연산자를 여과 및 정제 단계로 나누어 정의하여 기존의 방법보다 더욱 효율적인 질의 수행 계획을 만들어 낼 수 있는 질의 최적화기에 대한 연구가 있었다. 그러나 기존의 질의 수행기는 이러한 질의 수행 계획을 고려하지 않고 설계되었기 때문에 연산자 간에 여과 연산의 결과를 전달하는 기능이 없다. 우리는 이러한 여과/정제 단계가 분리되어 두 단계 사이에 다른 연산이 들어올 수 있는 질의 수행 계획하에서 반복자 기법을 사용할 때 여과 단계의 연산 결과를 해당 정제 단계 연산자로 전달하는 방법으로 조사 기법과 태그 기법 두 가지를 제안한다. 조사 기법은 연산자 내부의 상태 레코드의 용도를 확장하여 사용하는 방법인 반면 태그 기법은 중간 결과에 태그의 형태로 여과 단계의 연산 결과를 저장한다. 이들 방법을 비교하여 확장성에서 우월한 태그 기법을 사용한 질의 수행기를 설계 및 구현한다. 구현된 질의 수행기는 공간 질의를 위해 확장된 OQL을 처리하기 위한 공간 객체 대수에 정의된 연산자들을 수행할 수 있다.
데이터베이스 관리 시스템의 핵심 알고리즘인 해쉬 조인은 해싱을 위한 메모리가 부족한 경우(즉, 해쉬 테이블 오버플로우) 디스크 입출력를 유발하게 된다 하드디스크를 임시 저장공간으로 사용할 경우, 해쉬 조인의 probing 단계에서 과도한 임의 읽기로 인해 I/O 시간이 성능을 저하시키게 된다. 한편, 플래시메모리 SSD가 저장장치로 각광을 받고 있으며, 머지않아 엔터프라이즈 환경에서 하드디스크를 대체할 것으로 예상 된다 하드디스크와 달리, 기계적인 동작 장치가 없는 플래시메모리 SSD의 경우 임의 읽기에서 빠른 성능을 보이기 때문에 해쉬 조인의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우의 몇 가지 중요하고 현실적인 이슈들을 다룬다. 우선, 해쉬 조인의 I/O 패턴을 자세히 설명하고, 하드디스크에 비해 플래시메모리 SSD가 수십 배에 가까운 성능 향상을 보이는 이유를 설명한다. 다음으로, 클러스터 크기(즉, 해쉬 조인 알고리즘에서 사용하는 I/O 단위)가 성능에 미치는 영향을 제시하고 분석한다. 마지막으로, 하드디스크의 경우, DBMS의 질의 최적화기가 산출하는 비용이 실 수행시간과 편차가 클 수 있는데 반해, 플래시메모리 SSD의 경우 비용 산출을 정확히 하게 됨을 실험적으로 보인다. 결론적으로, 플래시메모리 SSD를 해쉬 조인을 위한 임시 저장공간으로 사용할 경우, 빠른 성능과 더불어 질의 최적화기의 비용 산출이 훨씬 더 신뢰할 수 있음을 보인다.
Purpose: To compare the dosimetrical and radiobiological parameters among various volumetric modulated arc therapy (VMAT) techniques using restricted and continuous arc beams for left-sided breast cancer. Materials and Methods: Ten patients with left-sided breast cancer without regional nodes were retrospectively selected and prescribed the dose of 42.6 Gy in 16 fractions on the planning target volume (PTV). For each patient, three plans were generated using the $Eclipse^{TM}$ system (Varian Medical System, Palo Alto, CA) with one partial arc 1pVMAT, two partial arcs 2pVMAT, and two tangential arcs 2tVMAT. All plans were calculated through anisotropic analytic algorithm and photon optimizer with 6 MV photon beam of $VitalBEAM^{TM}$. The same dose objectives for each plan were used to achieve a fair comparison during optimization. Results: For PTV, dosimetrical parameters such as Homogeneity index, conformity index, and conformal number were superior in 2pVMAT than those in both techniques. $V_{95%}$, which indicates PTV coverage, was 91.86%, 96.60%, and 96.65% for 1pVMAT, 2pVMAT, and 2tVMAT, respectively. In most organs at risk (OARs), 2pVMAT significantly reduced the delivered doses compared with the other techniques, excluding the doses to contralateral lung. For the analysis of radiobiological parameters, a significant difference in normal tissue complication probability was observed in ipsilateral lung while no difference was observed in the other OARs. Conclusions: Our study showed that 2pVMAT had better plan quality and normal tissue sparing than 1pVMAT and 2tVMAT but not for all parameters. Therefore, 2pVMAT could be considered the priority choice for the treatment planning for left breast cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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