최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 무선랜 공유를 위한 블록체인 시스템 적용 방안을 제안한다. 무선랜은 비인가 대역에서 동작하는 무료 무선 액세스 기술로 현재 폭발적으로 증가하는 무선랜 장치들로 인해 상호 간섭이 가중되고 있다. 또한 무선랜 액세스 장치가 공유되지 않아 개인이나 단체가 무분별하게 무선랜 설치를 하고 있는 것이 큰 문제이다. 최근 블록체인 기술은 이러한 상호 비협력적 시장에서 암호 화폐를 통해 효율적인 협력을 이끌어 낼 수 있음을 보여 주었다. 본 논문에서는 개별 인증기반의 무선랜 접속 방식에서 블록체인 암호 화폐에 기반한 접속 방식을 제안한다. 제안한 시스템에서는 스마트 컨트랙트를 이용하여 웹에서의 사용자 접근이 용이하게 하였으며, 실시간 무선랜 접속을 위해 기존 작업 증명 대신 권한 증명을 구현하였다.
지역사회획득폐렴은 만성폐쇄성페질환 환자 사망의 중요 원인 질환이며 폐렴구균은 폐렴의 중요 원인균이다. 폐렴구균에 의한 폐렴을 예방하는 대표적인 방법으로는 폐렴구균백신과 독감백신의 접종을 들 수 있다. 국내 주요 7개 대학병원에서는 전향적, 다기관, 코호트 연구를 통하여 폐렴으로 입원한 만성폐쇄성폐질환 환자를 대상으로 폐렴구균예방접종과 독감예방접종여부에 따라 폐렴의 중증도에 차이가 있는지에 대해 연구하였다. 본 연구의 목적은 다기관 연구자들이 만성폐쇄성폐질환 환자의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하도록 도움을 주는 온라인 등록 시스템을 구축하는 것이다. 본 연구에서는 기존의 오프라인 임상 연구의 단점을 보완하기 위해 정확한 데이터의 입력과 편리한 데이터 완성, 그리고 실시간 데이터 관리 등의 세 가지 기본 전략을 제시하였다. 개발된 온라인 등록 시스템은 다기관 임상 연구에 활용되어 그 성능을 평가받았다.
Today, companies are making efforts to improve the performance of workers by utilizing various IT-based mobile and internet devices. In pharmaceutical companies, salespeople are using the e-brochure to search for diverse expertise in real time. Through the e-brochure, pharmacists and doctors can be provided with the information they need, thereby increasing confidence in pharmaceuticals and salespeople. Salespeople can also use e-brochures to improve their work performance and to be more satisfied with their jobs. This study examines which functions of e-brochures satisfy salespeople and what attitudes to the e-brochures they need to have. This paper explains the effect of satisfaction and attitude to the e-brochures on job satisfaction through self-efficacy with statistical analysis. As a statistical result, the functions of e-brochures (professional knowledge, massive amount of data, easy searching, information updates, and the reflection of feedback) and attitudes to the e-brochures (importance, intention to use, belief in improvement, efficacy to use, and negative cognition) influence on self-efficacy of salespeople. Further, self-efficacy has mediating effects on the relationship between the functions of e-brochures / attitudes to e-brochures and job satisfaction. Exceptionally, the mediating effect of self-efficacy was not significant in relation to information updates / reflection of feedback and job satisfaction. These results will explain what functions should be focused for the future development of e-brochures. It will also suggest what attitudes the salespeople should have about e-brochures. Through these efforts, salespeople will be able to utilize new technology of e-brochures to satisfy their jobs and improve their performance.
Kim, Dong Wook;Park, Kwangwoo;Kim, Hojin;Kim, Jinsung
한국의학물리학회지:의학물리
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제31권3호
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pp.54-62
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2020
Dose calculation algorithms play an important role in radiation therapy and are even the basis for optimizing treatment plans, an important feature in the development of complex treatment technologies such as intensity-modulated radiation therapy. We reviewed the past and current status of dose calculation algorithms used in the treatment planning system for radiation therapy. The radiation-calculating dose calculation algorithm can be broadly classified into three main groups based on the mechanisms used: (1) factor-based, (2) model-based, and (3) principle-based. Factor-based algorithms are a type of empirical dose calculation that interpolates or extrapolates the dose in some basic measurements. Model-based algorithms, represented by the pencil beam convolution, analytical anisotropic, and collapse cone convolution algorithms, use a simplified physical process by using a convolution equation that convolutes the primary photon energy fluence with a kernel. Model-based algorithms allowing side scattering when beams are transmitted to the heterogeneous media provide more precise dose calculation results than correction-based algorithms. Principle-based algorithms, represented by Monte Carlo dose calculations, simulate all real physical processes involving beam particles during transportation; therefore, dose calculations are accurate but time consuming. For approximately 70 years, through the development of dose calculation algorithms and computing technology, the accuracy of dose calculation seems close to our clinical needs. Next-generation dose calculation algorithms are expected to include biologically equivalent doses or biologically effective doses, and doctors expect to be able to use them to improve the quality of treatment in the near future.
본 논문은 무인잠수정을 도킹스테이션에 성공적으로 안전하게 도킹시키기 위해 확률 기반 평가지표를 설계하여 수중 도킹 과정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 무인잠수정 상태와 수중 도킹을 위한 상태 기준의 일치 정도에 따른 도킹 성공 가능성을 확률로써 평가하는 방법이다. 평가는 무인잠수정의 기구학적 구속조건과 도킹 계획을 고려해 정의된 영역 내부에서 수행한다. 평가 과정은 확률밀도함수의 정의, 위치와 방향각 기준과의 차이에 따른 도킹스테이션 도달확률 계산, 확률지표의 산출 순서이며, 이를 통해 실시간으로 수중 도킹 과정을 평가한다. 수조실험을 통해 획득한 무인잠수정 데이터를 분석하여 제안하는 평가지표의 유효성을 검토하였다.
본 논문에서는 Hybrid CDN/P2P 구조를 기반으로 최적화된 미디어 데이터 탐색과 전송을 수행하며 사용자의 요청 가능성 예측을 통한 선별적 저장을 통해 사용자로의 끊김없는 데이터 전송과 불필요한 트래픽의 감소를 가능하게 한다. 또한 전송지연 및 패킷 손실의 가능성을 최소화하여 실시간으로 미디어를 활용할 수 있도록 하는 새로운 미디어 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 각 미디어를 논리적인 세그먼트로 나누어 구성하고 각 세그먼트에 대한 가중치를 지속적으로 계산하며 계산된 가중치에 따라 세그먼트 데이터의 저장 여부를 결정하도록 한다. 또한 네트워크상에 산재되어 있는 컴퓨팅 노드들을 거리에 따라 지역적 그룹으로 지정하고 해당 그룹 내에서 저장 공간을 효율적으로 공유하고 활용하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 수행된 실험을 통해 제안하는 방식이 기존의 방법들에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 도출되는 것을 확인하였으며 이는 전송과정에서 발생되는 초기 지연시간 감소와 끊김 없는 전송 모두를 가능하게 할 수 있음을 알 수 있다.
Lim, Jaekwan;Won, Jong Yun;Ahn, Chi Bum;Kim, Jieon;Kim, Hee Jung;Jung, Jae Seung
Journal of Chest Surgery
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제54권2호
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pp.81-87
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2021
Background: Artificial grafts such as polyethylene terephthalate (Dacron) and expanded polytetrafluoroethylene (ePTFE) are used for various cardiovascular surgical procedures. The compliance properties of prosthetic grafts could affect hemodynamic energy, which can be measured using the energy-equivalent pressure (EEP) and surplus hemodynamic energy (SHE). We investigated changes in the hemodynamic energy of prosthetic grafts. Methods: In a simulation test, the changes in EEP for these grafts were estimated using COMSOL MULTIPHYSICS. The Young modulus, Poisson ratio, and density were used to analyze the grafts' material properties, and pre- and post-graft EEP values were obtained by computing the product of the pressure and velocity. In an in vivo study, Dacron and ePTFE grafts were anastomosed in an end-to-side fashion on the descending thoracic aorta of swine. The pulsatile pump flow was fixed at 2 L/min. Real-time flow and pressure were measured at the distal part of each graft, while clamping the other graft and the descending thoracic aorta. EEP and SHE were calculated and compared. Results: In the simulation test, the mean arterial pressure decreased by 39% for all simulations. EEP decreased by 42% for both grafts, and by around 55% for the native blood vessels after grafting. The in vivo test showed no significant difference between both grafts in terms of EEP and SHE. Conclusion: The post-graft hemodynamic energy was not different between the Dacron and ePTFE grafts. Artificial grafts are less compliant than native blood vessels; however, they can deliver pulsatile blood flow and hemodynamic energy without any significant energy loss.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.406-412
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2022
Storing large amounts of data has always been a big problem from the beginning of computing history. Big Data has made huge advancements in improving business processes by finding the customers' needs using prediction models based on web and social media search. The main purpose of big data stream processing frameworks is to allow programmers to directly query the continuous stream without dealing with the lower-level mechanisms. In other words, programmers write the code to process streams using these runtime libraries (also called Stream Processing Engines). This is achieved by taking large volumes of data and analyzing them using Big Data frameworks. Streaming platforms are an emerging technology that deals with continuous streams of data. There are several streaming platforms of Big Data freely available on the Internet. However, selecting the most appropriate one is not easy for programmers. In this paper, we present a detailed description of two of the state-of-the-art and most popular streaming frameworks: Apache Ignite and Hazelcast. In addition, the performance of these frameworks is compared using selected attributes. Different types of databases are used in common to store the data. To process the data in real-time continuously, data streaming technologies are developed. With the development of today's large-scale distributed applications handling tons of data, these databases are not viable. Consequently, Big Data is introduced to store, process, and analyze data at a fast speed and also to deal with big users and data growth day by day.
리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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