• 제목/요약/키워드: parallel system

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단방향 복선 항공로 안전평가모델을 활용한 국내 Offset 절차 안전도 분석 (Safety evaluation of the domestic Offset procedure using the unidirectional dual airway collision risk model )

  • 박세은;김휘양
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.356-364
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    • 2023
  • 항행 정밀도 증가는 항공교통 수용량을 개선함으로써 효율적인 공역 환경을 조성하였으나, 항공안전 측면에서는 항공기 간 충돌확률을 증가시키는 요인으로 작용하였다. 항공기가 고도 분리에 실패하더라도 좌우 위치 오차를 갖는 경우 충돌로 이어지지 않지만, 좌우 위치 정밀도가 증가하면 위치 랜덤성이 줄어들어 항공기 충돌확률이 증가하게 된다. 이에 따라 국제민간항공기구는 항공기를 항공로 중심선으로부터 의도적으로 이탈시키는 SLOP (Strategic Lateral Offset Procedures) 절차를 도입하였으며, 우리나라 또한 이와 유사한 Offset 절차를 운영하고 있다. Y579 항공로는 22년 말 복선화되기 전까지 offset 절차로 운영되었으며, Y579 offset 항적 분석결과 SLOP 절차와 달리 단방향 복선 항공로와 유사함을 확인하였다. 본 논문은 단방향 복선 항공로 및 offset 절차에 적용 가능한 안전평가 방법론을 개발하고 이를 활용하여 Y579 Offset 절차에 대한 안전평가를 수행하였다.

Collaborative Modeling of Medical Image Segmentation Based on Blockchain Network

  • Yang Luo;Jing Peng;Hong Su;Tao Wu;Xi Wu
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권3호
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    • pp.958-979
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    • 2023
  • Due to laws, regulations, privacy, etc., between 70-90 percent of providers do not share medical data, forming a "data island". It is essential to collaborate across multiple institutions without sharing patient data. Most existing methods adopt distributed learning and centralized federal architecture to solve this problem, but there are problems of resource heterogeneity and data heterogeneity in the practical application process. This paper proposes a collaborative deep learning modelling method based on the blockchain network. The training process uses encryption parameters to replace the original remote source data transmission to protect privacy. Hyperledger Fabric blockchain is adopted to realize that the parties are not restricted by the third-party authoritative verification end. To a certain extent, the distrust and single point of failure caused by the centralized system are avoided. The aggregation algorithm uses the FedProx algorithm to solve the problem of device heterogeneity and data heterogeneity. The experiments show that the maximum improvement of segmentation accuracy in the collaborative training mode proposed in this paper is 11.179% compared to local training. In the sequential training mode, the average accuracy improvement is greater than 7%. In the parallel training mode, the average accuracy improvement is greater than 8%. The experimental results show that the model proposed in this paper can solve the current problem of centralized modelling of multicenter data. In particular, it provides ideas to solve privacy protection and break "data silos", and protects all data.

균형적인 신체활동을 위한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 (Customized AI Exercise Recommendation Service for the Balanced Physical Activity)

  • 김창민;이우범
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.234-240
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    • 2022
  • 본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.

노드의 동적 다운 스케일링을 지원하는 분산 클러스터 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Distributed Cluster Supporting Dynamic Down-Scaling of the Cluster)

  • 류우석
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.361-366
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    • 2023
  • 빅데이터의 분산 처리를 수행하기 위한 대표적인 프레임워크인 하둡은 클러스터 규모를 수천 개 이상의 노드까지 증가시켜서 병렬분산 처리 성능을 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 클러스터의 규모를 줄이는 것은 결함이 있거나 성능이 저하된 노드들을 영구적으로 퇴역시키는 수준에서 제한되어 있음에 따라 소규모 클러스터에서 여러 노드들을 유연하게 운용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 하둡 클러스터에서 노드를 제거할 때 발생하는 문제점을 논의하고 분산 클러스터의 규모를 탄력적으로 관리하기 위한 동적 다운 스케일링 기법을 제안한다. 일시적 다운스케일을 목적으로 노드를 제거할 때 완전히 퇴역시키는 것이 아니라 일시적으로 해제하고 필요시 다시 연결할 수 있도록 함으로써 동적 다운 스케일링을 지원할 수 있도록 시스템과 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 실험 결과 성능저하 없이 효과적으로 다운 스케일링을 수행하는 것을 검증하였다.

가상현실을 접목한 로봇보행훈련이 만성 뇌졸중 환자의 균형과 호흡기능에 미치는 영향 (Effects of Robot Assisted Gait Training Combined Virtual Reality on Balance and Respiratory Function in Chronic Stroke Patients)

  • 황욱
    • 대한통합의학회지
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    • 제11권2호
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    • pp.221-230
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    • 2023
  • Purpose : This study was performed to evaluate the effects of virtual reality combined robot assist gait training (VRG) on improvement of balance and respiratory function in chronic stroke patients. Methods : A single-blind, randomized controlled trial (RCT) was conducted with 35 chronic stroke patients. They were randomly allocated 2 groups; VRG group (n=18) and conservative treatment group (CG; n=17). The VRG group received 30 minutes robot assisted gait training combined virtual reality training, robot assisted gait training was conducted in parallel using a virtual reality device (2 sessions of 15 minutes in a 3D-recorded walking environment and 15 minutes in a downtown walking environment). In the conservative treatment group, neurodevelopmental therapy and exercise therapy were performed according to the function of stroke patients. Each group performed 30 minutes a day 3 times a week for 8 weeks. The primary outcome balance and respiratory function were measured by a balance measurement system (BioRescue, Marseille, France), Berg balance scale, functional reach test for balance, Spirometry (Cosmed Micro Quark, Cosmed, Italy) for respiratory function Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second (FEV1), and maximum expiratory volume (PEF) were measured according to the protocol. The measurement were performed before and after the 8 weeks intervention period. Results : Both groups demonstrated significant improvement of outcome in balance and respiratory function during intervention period. VRG revealed significant differences in balance and respiratory function as compared to the CG groups (p<.05). Our results showed that VRG was more effective on balance and respiratory function in patients with chronic stroke. Conclusion : Our findings indicate that VRG can improve balance and respiratory function, highlight the benefits of VRG. This study will be able to be used as an intervention data for recovering balance and respiratory function in chronic stroke patients.

Analysis of common and characteristic actions of Panax ginseng and Panax notoginseng in wound healing based on network pharmacology and meta-analysis

  • Zhen Wang ;Xueheng Xie ;Mengchen Wang ;Meng Ding ;Shengliang Gu ;Xiaoyan Xing;Xiaobo Sun
    • Journal of Ginseng Research
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    • 제47권4호
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    • pp.493-505
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    • 2023
  • In recent years, an increasing number of reports have explored the wound healing mechanism of these two traditional Chinese herbal medicines- Panax ginseng and Panax notoginseng, but there is no systematic research on the related core functions and different mechanisms in the treatment of wound healing up to now. Based on network pharmacology and meta-analysis, the present work aimed to comprehensively review the commonality and diversity of P. ginseng and P. notoginseng in wound healing. In this study, a wound healing-related "ingredients-targets" network of two herbs was constructed. Thereafter, meta-analysis of the multiple target lists by Metascape showed that these two medicines significantly regulated blood vessel development, responses to cytokines and growth factors and oxygen levels, cell death, cell proliferation and differentiation, and cell adhesion. To better understand the discrepancy between these two herbs, it was found that common signaling pathways including Rap1, PI3K/AKT, MAPK, HIF-1 and Focal adhesion regulated the functions listed above. In parallel, the different pathways including renin-angiotensin system, RNA transport and circadian rhythm, autophagy, and the different metabolic pathways may also explained the discrepancies in the regulation of the above-mentioned functions, consistent with the Traditional Chinese Medicine theory about the effects of P. ginseng and P. notoginseng.

분산 인공지능 학습 기반 작업증명 합의알고리즘 (Distributed AI Learning-based Proof-of-Work Consensus Algorithm)

  • 채원부;박종서
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.1-14
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    • 2022
  • 대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

Skeletal and dentoalveolar effects of different types of microimplant-assisted rapid palatal expansion

  • Hyeong-Yoon Choi;Sang-Min Lee;Jin-Woo Lee;Dong-Hwa Chung;Mo-Hyeon Lee
    • 대한치과교정학회지
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    • 제53권4호
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    • pp.241-253
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    • 2023
  • Objective: To evaluate the following null hypothesis: the skeletal and dentoalveolar expansion patterns in the coronal and axial planes are not different with two different types of microimplant-assisted rapid palatal expansion (MARPE) systems. Methods: Pretreatment (T0) and post-MARPE (T1) cone-beam computed tomography (CBCT) images of 32 patients (14 males and 18 females; mean age, 19.37) were analyzed. We compared two different MARPE systems. One MARPE system included the maxillary first premolars, maxillary first molars, and four microimplants as anchors (U46 type, n = 16), while the other included only the maxillary first molars and microimplants as anchors (U6 type, n = 16). Results: In the molar region of the U6 and U46 groups, the transverse expansion at the midnasal, basal, alveolar, and dental levels was 2.64, 3.52, 4.46, and 6.32 mm and 2.17, 2.56, 2.73, and 5.71 mm, respectively. A significant difference was observed in the posterior alveolar-level expansion (p = 0.036) and posterior basal-bone-level expansion (p = 0.043) between the groups, with greater posterior skeletal and alveolar expansion in the U6 group. Conclusions: Compared with the U46 group, the U6 group showed greater posterior expansion at the alveolar and basal-bone levels, with an almost parallel split. Both groups showed a pyramidal expansion pattern in the coronal view.

NoC 용 고속 데이터 패킷 할당 회로 설계 (Design of a High-Speed Data Packet Allocation Circuit for Network-on-Chip)

  • 김정현;이재성
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.459-461
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    • 2022
  • Network-on-Chip (NoC) 이 오프칩 네트워크 기반의 기존 병렬처리 시스템과 가장 크게 다른 점은 데이터 패킷 라우팅을 중앙 제어 방식(Centralized control scheme)으로 수행한다는 점이다. 이러한 환경에서 Best-effort 패킷 라우팅 문제는 데이터 패킷이 해당 코어에 도달 및 처리되는 시간을 Cost 로 하는 실시간 최소화 할당 문제(Assignment problem)가 된다. 본 논문에서는 할당 문제의 선형 대수 방정식에 대한 대표적인 연산 복잡도 저감 알고리즘인 헝가리안 알고리즘을 하드웨어 가속기 형태로 구현하였다. TSMC 0.18um 표준 셀라이브러리를 이용하여 논리 합성한 결과 헝가리안 알고리즘의 연산과정을 그대로 구현한 하드웨어 회로보다 Cost 분포에 대한 Case 분석을 통하여 구현한 것이 면적은 약 16%, Propagation delay는 약 52% 감소한 것으로 나타났다.

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가상현실훈련과 로봇보행훈련이 만성 뇌졸중 환자의 균형과 보행능력에 미치는 영향 (Effects of Robot-Assisted, Gait-Training-Combined Virtual Reality Training on the Balance and Gait Ability of Chronic Stroke Patients)

  • 김동훈;김경훈
    • 대한물리의학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.55-64
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    • 2024
  • PURPOSE: This study evaluated the effects of robot-assisted gait training combined with virtual reality training on balance and gait ability in stroke patients. METHODS: Thirty-one stroke patients were allocated randomly into one of two groups: robot-assisted gait training combined virtual reality training group (RGVR group; n = 16) and control group (n = 15). The RGVR group received 30 minutes of robot-assisted gait training combined with virtual reality training. Robot-assisted gait training was conducted in parallel using a virtual reality device. In the Control group, neurodevelopmental therapy was performed according to the function of chronic stroke patients. Both groups underwent training for 30 minutes, three times per week for eight weeks. The balance assessment system (BioRescue, Marseille, France), BBS, and TUG were used to evaluate the balance ability. The OptoGait (Microgate Srl, Bolzano, Italy) and 10 mWT were measured to evaluate the gait ability. The measurements were performed before and after the eight-week intervention period. RESULTS: Both groups showed significant improvement in their balance and gait ability during the intervention. RGVR showed significant differences in balance and gait ability compared to the control group groups (p < .05). These results showed that RGVR was more effective on balance and gait ability in patients with chronic stroke. CONCLUSION: RGVR can improve balance and gait ability, highlighting the benefits of RGVR. This study provides intervention data for recovering the balance and gait ability of chronic stroke patients.