In this paper, based on H-tree, which is proposed as the basic data cube structure for multi-dimensional data stream analysis, we have done some analysis. We find there are a lot of redundant nodes in H-tree, and the tree-build method can be improved for saving not only memory, but also time used for inserting tuples. Also, to facilitate more fast and large amount of data stream analysis, which is very important for stream research, H*-tree is designed and developed. Our performance study compare the proposed H*-tree and H-tree, identify that H*-tree can save more memory and time during inserting data stream tuples.
Artillery gun tube experiences very high pressure according to the blast of propellant charge. Therfore, it is essential to guarantee the structural safety of the gun tube. On the other hand, weight reduction of gun tube is also a crucial design factor since the agility of artillery vehicle directly leads to its survivability. In this line of thought, this work proposed an efficient design procedure which utilizes the convex combination of breech pressure and projectile base pressure time histories. Its efficiency is verified by comparing with other procedures. Other procedures utilize different computed max pressure rather than the convex combination design pressure. Additionally, a transient analysis is carried out considering the projectile movement and the corresponding pressure distribution through the newly developed ABAQUS user-subroutine. The analysis confirms the structural safety of the lightweight gun tube designed by the proposed method.
u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.
쇼크 갑상샘(shock thyroid)은 CT 저혈압 복합체(CT hypotension complex)의 드문 발현 중 하나이며, 쇼크 상황에서 CT상 갑상샘과 갑상샘 주위에 부종이 관찰될 때 진단 가능하다. 쇼크 갑상샘은 비보상성 쇼크를 시사하는 유용한 CT 징후일 수 있다. 이 상태는 가역적이며 적절한 치료를 통해 빠르게 회복될 수 있다. 저자들은 쇼크 갑상선과 일치하는 CT 소견을 보인 패혈성 쇼크 상태의 84세 여자 환자의 증례를 보고한다. 이와 더불어, 문헌에 보고된 임상 및 영상 소견을 함께 고찰하고자 한다. 본 증례는 쇼크 갑상선이 임박한 혈류역학적 불안정성의 초기 지표가 될 수 있으며, 중요한 예후 및 치료적 함의가 될 수 있음을 강조한다.
The study is aimed to analyze the MSDS awareness as per the properties, including general characteristics, of laboratory workers in university. It conducted the self-administered survey on the subject of 780 laboratory workers engaging in research activities in three university from February to May, 2017. Among them, it analyzed 686 cases except 94 of them, lacking content. As a result, education experience of MSDS, necessity of education, usage experience of MSDS, installation, comprehension, and accessibility showed a strategically significant difference in the recognition of MSDS. According to the categorical importance of MSDS, "the first aid measures" directly related to life was most significantly considered. It is estimated that it will contribute to prevention of safety accident by strengthening education on MSDS and increasing the level of awareness for laboratory workers.
본 논문에서는 여성들의 개별 패션 선호도로부터 패션 선호 패턴을 분석하고 이를 이용하여 고객에게 맞는 의류를 추천하는 모바일 의류 추천 시스템을 제안한다. 패선 선호관련 설문조사로부터 대응표본 T-검정 방법을 이용하여 선호 특성과 의류와의 유효한 관계를 찾고, 이를 바탕으로 선호 특성에 따른 의류 분류 기준을 작성하였으며, 카이제곱 검정 방법을 통해 선호 특성과 의류 사이의 연관성을 파악하고 선호 특성에 따른 선호 의류 추천을 위한 규칙을 도출하였다. 이러한 규칙을 활용하여 각 사용자의 구입의사 및 패선 선호 특성에 따른 의류를 추천해 주는 시스템을 구현하였으며, 이에 대한 만족도를 조사한 결과 10 점 만점에 7.1 점으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 모바일 의류 추천 시스템을 통해 사용자는 선호 의류를 추천 받을 수 있으며, 이로부터 제품의 정보 부족으로 발생하였던 모바일 쇼핑의 문제점을 해결할 수 있을 것이다.
In the presence of multiple continuous queries, multi-query optimizing is a new challenge to process multiple stream data in real-time. So, in this paper, we proposed an approach to optimize multi-query of sliding window on network traffic data streams and do some comparisons to traditional queries without optimizing. We also detail some method of scheduling on different data streams, while different scheduling made different results. We test the results on variety of multi-query processing schedule, and proofed the proposed method is effectively optimized the data stream similar multi-queries.
유비쿼터스 환경에서 센서 데이터는 빠르고 연속적인 데이터 스트림 형태로 전송된다. 이러한 개별적인 데이터 스트림 정보를 연관되어 처리하기 위해 조인 연산이 필요하다. LWO, SWF 와 같은 기존 기법들은 Nested Loop Join 을 이용해 데이터 스트림 환경에서 조인 알고리즘을 제시하였다. 하지만 Nested Loop Join 을 사용하기 때문에 슬라이딩 윈도우의 크기에 따라 처리 속도가 영향을 많이 받고 XJoin 은 디스크 I/O 추가 비용이 필요하다. 제안 기법은 환형 큐 버퍼 기반의 해시 색인을 이용한 조인 기법은 환형 큐를 이용하여 데이터의 삽입, 삭제를 관리하고 해시 색인을 이용해 조인 연산을 처리 하여 제안 기법은 기존의 기법 보다 조인 연산을 보다 효율적으로 처리 할 수 있다.
무한히 발생되는 실시간 데이터와 디스크에 저장된 히스토리컬 데이터를 동시에 처리하는 하이브리드 질의에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하이브리드 질의는 디스크에 저장된 대용량의 공간 데이터 처리를 위해 빠른 디스크 입/출력을 요구한다. 이러한 데이터를 처리하기 위해 인덱스, 데이터 축소 기법등이 연구되었다. 데이터의 빠른 검색을 위한 인덱스 기법은 디스크에 분산 저장된 데이터에 대한 탐색 비용과 입/출력 비용을 줄이지 못한다. 또한, 샘플링을 통해 디스크 입/출력 시간 비용을 줄이는 데이터 축소 기법은 데이터의 정확성을 떨어뜨려 정확성을 요구하는 하이브리드 질의에서는 이용하기가 어렵다. 이논문에서는 디스크 입/출력 시간과 디스크 탐색 시간 비용을 줄이고, 정확성을 보장하는 과거 공간질의 처리를 위한 고속로딩 기법을 제아난다. 제안기법은 공간을 그리드 형태로 나누고 인접한 공간 데이터를 함께 관리함으로써 디스크 입/출력 비용을 줄 일 수 있다. 또한, 공간적으로 인접한 데이터를 물리적으로 인접한 곳에 저장하여 디스크 탐색시간 비용을 줄일 수 있다. 이렇게 저장된 데이터는 손실 없이 모두 저장되며, 정확성 또는 보장할 수 있다.
최근 기후변화와 지구온난화로 인한 돌발성 집중호우 및 홍수, 태풍의 빈도 증가는 사회 경제적으로 막대한 피해를 입히고 있다. 수자원 분야에서는 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악이 요구되고 있다. 그러나 일반적으로 강우의 측정 시 사용되는 지상우량계의 경우 공간적인 밀도가 낮고, 불규칙적으로 위치하고 있어 강우의 시 공간적 변화를 반영하기 어려운 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하고자 지상강우자료와 레이더자료를 결합하여 사용하고 있다. 본 연구는 지상강우자료의 양적인 특성을 고려함과 동시에 레이더자료의 공간분포특성을 반영하는 강우장을 추정하고자 하였다. 따라서 지구통계학적 공간보간기법인 크리깅 기법을 적용하였으며, OK(Ordinary Kriging), KED(Kriging with External Drift), ColCOK(Collocated Cokriging) 기법에 의해 생성된 강우장을 비교하였다. 지상강우와의 양적인 측면을 비교하기 위해 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 상관관계를 비교하였으며, 레이더자료의 공간분포특성과의 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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