본 논문에서는 베이지안 망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 분석 실험을 전개하였다. 이 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호의존성을 분석해보고, 또 NBN, BAN, GBN 등 제약조건이 다른 다양한 유형의 베이지안 망 분류기들의 분류성능을 서로 비교해보았다. 그리고 우리는 이와 같은 실험을 통해 임신가능여부(Clin)에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인들로 증상(IND), 약물치료법(stimulation), 여성의 나이(FA), 미세조작 난자의 수(ICT), Wallace 사용여부(ETM) 등 5개의 특성들을 가려낼 수 있었고, 이 요인들간의 상호 의존성도 찾아낼 수 있었다. 또 서로 다른 유형의 베이지안 망 분류기들 중에서 요인들간의 상호의존관계를 허용하는 좀 더 일반적인 BAN과 GBN 등이 그렇지 못한 NBN에 비해 상대적으로 더 높은 분류 성능을 보여준다는 것을 확인하였다. 또 결정트리와 k-최근접 이웃과 같은 다른 분류기들과의 성능 비교를 통해, 임상 데이터의 특성상 확률적 표현과 추론에 기초한 베이지안 망 분류기들이 보다 높은 성능을 보여준다는 사실도 확인할 수 있었다. 또 본 논문에서는 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특성들로 특성집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특성 축소방법이 베이지안 망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 높아지면서 보다 효율적인 이동체 위치 데이타 관리 시스템으로 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조인 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)가 제시되었다. 그러나, GALIS의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)에서 SDP Master는 다수의 SDP(Short-term Data Processor) 노드들이 처리한 질의 결과를 취합하여 Client로 보내는 구조이기 때문에 SDP Master에 장애가 발생하거나 부하가 집중될 경우에 서비스가 중지되거나 Client로의 응답 시간이 길어지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SLDS에 이중화를 지원하기 위해 SDP Master를 추가하여 기존 SLDS의 안정성과 가용성을 높이고 이동체 위치 데이타의 질의 처리 성능을 향상시킨 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS에서는 이중화된 두 대의 SDP Master를 가동하여 한 SDP Master에 장애가 발생하더라도 다른 SDP Master가 서비스를 계속 제공함으로써 현재 위치 데이타의 실시간성과 시스템의 안정성을 보장한다. 또한, 확장 SLDS는 두 대의 SDP Master가 질의 처리를 분산하여 수행하기 때문에 Client로의 응답 시간을 줄일 수 있다. 마지막으로 확장 SLDS의 장애 테스트와 질의 처리 성능을 실험하였으며, 이러한 실험을 통해 확장 SLDS의 고신뢰성 및 고가용성을 검증하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 인프라가 되는 센서 네트워크는 매우 작은 하드웨어로 이루어지는 많은 수의 센서 노드들로 구성된다. 이 네트워크의 토폴로지와 라우팅 방식은 그 목적에 따라 결정되어야 하며, 하드웨어 및 소프트웨어도 필요한 경우에는 변경되어야 한다. 따라서 그러한 네트워크를 최적으로 설계하기 위해서는 시스템 동작을 확인하고 성능을 예측할 수 있는 센서 네트워크 시뮬레이터가 필요하다. 현존하는 몇몇 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특정 하드웨어나 운영체제에 맞추어 개발되었기 때문에, 그러한 특정 시스템들을 위해서만 사용될 수 있다. 그리고 시스템 설계 상의 주요 이슈가 되는 전력 소모량 및 프로그램 실행 시간을 추정하기 위한 어떤 수단도 지원하지 못하고 있다. 이 연구에서는 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들이 갖고 있는 문제점을 해결한 시뮬레이터를 개발하고, 센서 네트워크의 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH, TEEN, APTEEN의 전력소모량을 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다. 시뮬레이션의 작업부하인 명령어 트레이스로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용 크로스컴파일러에 의해 생성된 실행 이미지를 사용하였다. 따라서 각각의 라우팅 프로토콜을 실제 센서 보드에서 동작하는 응용 프로그램으로 구현하고, 컴파일된 실행 이미지를 작업부하로 사용하여 시뮬레이션 하였다. 라우팅 프로그램들은 ETRI의 센서 네트워크 운영체제인 Nano-Q+ 1.6.1을 기반으로 구현되었으며, 하드웨어 플랫폼은 옥타컴의 센서 보드인 Nano-24이다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 센서 네트워크는 그 사용 목적에 따라 라우팅 프로토콜을 적절히 선택해야 한다는 것을 알 수 있다. 즉, LEACH는 주기적으로 네트워크의 상황을 체크해야 하는 경우에 적합하고, TEEN은 환경의 변화를 수시로 감지해야 하는 경우에 적합하다. 그리고 APTEEN은 전력소모량과 기능 측면을 모두 고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정상인에서 흡연에 의한 도파민 유리를 영상화 및 정량화 하였고, 흡연에 의한 선조체내 도파민 유리는 흡연시 흡수된
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
본 논문에서는 $0.18{\mu}m$의 EEPROM cell을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력, 저면적의 1Kbits 비동기식 EEPROM IP를 설계하였다. 저면적 회로 설계 기술로는 $0.18{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 비동기식 EEPROM IP를 설계하므로 command buffer와 address buffer를 제거하였고 separate I/O 방식을 사용하므로 tri-state 데이터 출력 버퍼(data output buffer)를 제거하였다. 그리고 저전압(low voltage)의 VDD에서 EEPROM cell이 필요로 하는 고전압(high voltage)인 VPP와 VPPL 전압을 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PN 접합 다이오드 대신 Schottky 다이오드를 사용한 Dickson 전하펌프를 설계하므로 전하펌프의 펌핑단(pumping stage)의 수를 줄여 전하펌프가 차지하는 면적을 줄였다. 저전력 회로 설계 기술로 Dickson 전하 펌프(charge pump)를 이용하여 VPP generator를 만들고 Dickson 전하펌프의 임의의 노드 전압을 이용하여 프로그램과 지우기 모드에서 각각 필요로 하는 VPPL 전압을 선택하도록 하게 해주는 VPPL 전원 스위칭 회로를 제안하여 쓰기전류(write current)를 줄이므로 저전력 EEPROM IP를 구현하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 비동기식 EEPROM용 테스트 칩은 제작 중에 있으며, 비동기식 1Kbits EEPROM의 레이아웃 면적은 $554.8{\times}306.9{\mu}m2$로 동기식 1Kbits EEPROM에 비해 레이아웃면적을 11% 정도 줄였다.
최근 우범 지역, 어린이 보호 구역, 방범 지역 등에 인명과 재산을 보호하기 위하여 감시용 카메라가 설치되고, 그 효과가 인정되어 점점 많이 설치되고 있다. 일반적인 감시용 카메라는 한 곳만 촬영할 수 있기 때문에 다수의 장소를 상세히 감시하기 위하서는 여러 대의 카메라를 설치해야 하는 비용적인 문제가 있다. 팬, 틸트 그리고 줌 기능을 갖춘 PTZ 카메라는 내부 스케쥴 또는 원격 조정으로 카메라의 초점을 이동시켜서 여러 장소를 감시할 수 있는 장점이 있지만, 감시 이벤트가 발생한 지점을 인식할 수는 없기 때문에 이벤트가 발생한 지점으로 카메라의 초점을 자동으로 이동시킬 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 다수의 장소를 능동적이면서 저비용으로 감시하기 위하여 각각의 감시 지역에 온도, 조도, 인체 감지 또는 가스 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드를 설치하고, 감시지역에 설치된 무선 센서로부터 수신한 각종 센서 데이터를 분석하여 이상 징후로 판단될 경우, 사전에 설정된 위치로 PTZ 카메라의 초점을 자동으로 이동시키고 촬영한 영상을 사용자에게 전송하여 다중 지역을 효율적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 야간에 적외선을 이용하여 촬영할 수 있지만, 해상도를 높이기 위하여 사용된 조명 장치의 전력 소모를 줄이기 위하여 이벤트가 발생한 경우에만 조명 장치의 전원을 공급함으로써 절전형 그린 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다.
분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.
기존의 선별역사분석(SSA)은 특정 역사를 통행하는 개별승객의 기종점간 연계통행수단정보를 미시적으로 분석하는 개념이다. 따라서 지하철 노선과 같은 거시적이고 통합적인 분석방안으로 기존 SSA를 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구는 개별승객의 지하철 통행의 경로탐색을 통하여 노선연계OD를 구축하고 활용하는 방안을 검토한다. 우선 승객이 이용한 연계통행 수단에서 지하철 통행에 대하여 통행경로를 탐색하고 이를 SSA의 노선분석에 적용하는 개념을 제안한다. 이 개념은 기존 SSA에 비하여 개별승객의 완전한 통행경로정보가 특정역사에서 존재하기 때문에 역사를 통과하는 노선과 노선에 포함된 역사의 상반된 분석이 가능하다. 또한 특정역사에 대하여 접근하는 노선연계OD를 통합적으로 관찰하는 것이 허용된다. 개념적 이해를 위하여 서울메트로9호선을 대상으로 사례연구를 통하여 특정역사를 중심으로 노선연계 OD의 통합적 구축개념과 노선에 포함된 역사로 접근하는 통행의 거시적 특성을 시연한다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
본 논문에서는 DB하이텍 0.18㎛ CMOS 공정을 이용하여 진성난수 생성기에 사용되는 베타선 센서 회로를 설계하였다. CSA 회로는 PMOS 피드백 저항과 NMOS 피드백 저항을 선택하는 기능, 50fF과 100fF의 피드백 커패시터를 선택하는 기능을 갖는 회로를 제안하였다. 그리고 펄스 셰이퍼(pulse shaper) 회로는 비반전 증폭기를 이용한 CR-RC2 펄스 셰이퍼 회로를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 OPAMP 회로는 이중 전원(dual power) 대신 단일 전원(single power) 사용하고 있으므로 CR 회로의 저항과 RC 회로의 커패시터의 한쪽 노드는 GND 대신 VCOM에 연결한 회로를 제안하였다. 그리고 펄스 셰이퍼의 출력신호가 단조 증가가 아닌 경우 비교기 회로의 출력 신호가 다수의 연속된 펄스가 발생하더라도 단조 다중발진기(monostable multivibrator) 회로를 사용하여 신호 왜곡이 안되도록 하였다. 또한 CSA 입력단인 VIN과 베타선 센서 출력단을 실리콘 칩의 상단과 하단에 배치하므로 PCB trace 간의 커패시터 커플링 노이즈(capacitive coupling noise)를 줄이도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.