KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.10
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pp.277-284
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2021
Recently, the smart home environment is expected to be a platform that collects, integrates, and utilizes various data through convergence with wireless information and communication technology. In fact, the number of smart devices with various sensors is increasing inside smart homes. The amount of data that needs to be processed by the increased number of smart devices is also increasing, and big data processing systems are actively being introduced to handle it effectively. However, traditional big data processing systems have all requests directed to cluster drivers before they are allocated to distributed nodes, leading to reduced cluster-wide performance sharing as cluster drivers managing segmentation tasks become bottlenecks. In particular, there is a greater delay rate on smart home devices that constantly request small data processing. Thus, in this paper, we design a Apriori-based big data system for effective data processing in smart home environments where frequent requests occur at the same time. According to the performance evaluation results of the proposed system, the data processing time was reduced by up to 38.6% from at least 19.2% compared to the existing system. The reason for this result is related to the type of data being measured. Because the amount of data collected in a smart home environment is large, the use of cache servers plays a major role in data processing, and association analysis with Apriori algorithms stores highly relevant sensor data in the cache.
Attention deficit hyperactivity disorder(ADHD)is one of the most common psychiatric disorders in childhood, especially school age children and persisting into adult. ADHD is affected 7.6% in our children, Korea. and persisting into $15{\sim}20%$ in adult. And it is characterized by hyperactivity, inattention and impulsivity. Brain imaging is one of way to diagnosis for ADHD. Brain imaging studies may be provide information two types - structural and functional imaging. Structural and functional images of the brain play an important role in management of neurologic and psyciatric disorders. Brain SPECT, with perfusion imaging radiopharmaceuticals is one of the appropriate test to diagnosis of neurologic and psychiatric diseases. Ther are a few studies about separated analysis between boys and girls ADHD SPECT brain images. Selection of Probability level(P-value) is very important to determind the abnormalities when analysis a data by SPM. SPM is a statistical method used for image analysis and determine statistical different between two groups-normal and ADHD. Commonly used P-value is P<0.05 in statistical analysis. The purpose of this study is to evaluation of blood flow clusters distribution, between boys and girls ADHD. The number of normal boys are 8(6-7y, average : $9.6{\pm}3.9y$) and 51(4-11y, average : $9.0{\pm}2.4$) ADHD patients, and normal girls are 4(6-12y, average : $9{\pm}2.4y$) and 13(2-13y, average $10{\pm}3.5y$) ADHD patiens. Blood flow tracer $^{99m}Tc-ethylcysteinate$ dimer(ECD) injected as rCBF agent and take blood flow images after 30 min. during sleeping by SPECT camera. The anatomical region of hyperperfusion of rCBF in boys ADHD group is posterior cingulate gyrus and hyperperfusion rate is 15.39-15.77% according to p-value. And girls ADHD group appears at posterior cerebellum, Lt. cerbral limbic lobe and Lt. Rt. cerebral temporal lobe. These areas hyperperfusion rate are 24.68-31.25%. Hypoperfusion areas in boys ADHD,s brain are Lt. cerebral insular gyrus, Lt. Rt. frontal lobe and mid-prefrontal lobe, these areas decresed blood flow as 15.21-15.64%. Girls ADHD decreased blood flow regions are Lt. cerebral insular gyrus, Lt. cerebral frontal and temporal lobe, Lt. Rt. lentiform nucleus and Lt. parietal lobe. And hypoperfusion rate is 30.57-30.85% in girls ADHD. The girls ADHD group's perfusion rate is more variable than boys. The studies about rCBF in ADHD, should be separate with boys and girls.
Recently, a foreground-background segmentation using codebook model has been researched actively. The codebook is created one for each pixel in the image. The codewords are vector-quantized representative values of same positional training samples from the input image sequences. The training is necessary for a long time in the most of codebook-based algorithms. In this paper, the initial codebook model is generated simply using median operation with several image frames. The initial codebook is updated to adapt the dynamic changes of backgrounds based on the frequencies of codewords that matched to input pixel during the detection process. We implemented the proposed algorithm in the environment of visual c++ with opencv 3.0, and tested to some of the public video sequences from PETS2009. The test sequences contain the various scenarios including quasi-periodic motion images, loitering objects in the local area for a short time, etc. The experimental results show that the proposed algorithm has good performance compared to the GMM algorithm and standard codebook algorithm.
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 소스 데이터의 변경 사항을 일괄처리의 형태로 공간 데이터 웨어하우스에 적재한다. 또한, 공간 데이터 웨어하우스 서버는 사용자의 질의에 빠른 응답을 하기위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인을 구성하는 기존 기법으로는 벌크 삽입 기법 및 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구성하기 위한 클러스터링 비용이 필요하며 검색 성능도 떨어진다. 또한, 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 공간 데이터 웨어하우스에서 부분 색인 전송을 이용한 효율적인 색인 재구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 구축기에서 색인의 구조에 맞게 클러스터링된 클러스터들을 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인의 물리적 사상 문제를 해결하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인은 공간 데이터 웨어하우스 서버에 있던 기존 색인에 삽입된다. 부분 색인이 기존 색인에 직접 삽입됨으로써 색인 재구성을 위한 검색, 분할, 재조정 비용은 최소가 된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.69-78
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2006
In the field of the bioinformatics, it plays an important role in predicting functional information or structure information to search similar sequence in biological DB. Biolrgical sequences have been increased dramatically since Human Genome Project. At this point, because the searching speed for the similar sequence is highly regarded as the important factor for predicting function or structure, the SMP(Sysmmetric Multi-Processors) computer or cluster is being used in order to improve the performance of searching time. As the method to improve the searching time of BLAST(Basic Local Alighment Search Tool) being used for the similarity sequence search, We suggest the nBLAST algorithm performing on the cluster environment in this paper. As the nBLAST uses the MPI(Message Passing Interface), the parallel library without modifying the existing BLAST source code, to distribute the query to each node and make it performed in parallel, it is possible to easily make BLAST parallel without complicated procedures such as the configuration. In addition, with the experiment performing the nBLAST in the 28 nodes of LINUX cluster, the enhanced performance according to the increase in the number of the nodes has been confirmed.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.473-484
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2017
This study analyzed collaborative R&D projects funded by the Korean government from 2013-2015. For this analysis, input and output variables of projects were considered, and a combination of those variables was itemized. The output-oriented variable return to scale (VRS) model extended from the DEA methodology was adopted to evaluate the cooperation efficiency of the types of R&D collaboration, which were classified according to the project leader's organizations. In addition, hierarchical cluster analysis was conducted using the efficiency results of the scientific, technical, and economical outcome models. The results showed that cooperation efficiency between large companies and public research institutions was relatively high. Conversely, cooperation among medium-sized companies, small businesses and universities was particularly inefficient. The clustering results demonstrated the various strengths and weaknesses of the types depending on publications, patents, technical loyalties and the number of commercialization. In conclusion, this study suggests differentiated investment portfolios and strategies based on the efficiency results of diverse cooperation types among industries, universities and public research institutions.
중국의 저임금 시대가 저물고 있다. 올 들어 법정 최저임금이 평균20%나 급등한 가운데 임금 인상을 요구하는 파업도 잇따르고 있어 '세계공장'의 지위가 흔들리지 않을까라는 우려가 고조되고 있다. 이번 최저임금 인상률이 유난히 커 보인 것은 2009년의 미반영분까지 반영했기 때문이다. 중국의 임금 수준은 베트남, 인도 등 신흥국가와의 격차가 점차 벌어지고 있지만 아직 멕시코 등 일부 개발도상국의 절반 수준이어서 경제발전수준과 임금간의 괴리가 있다. 중국정부는 임금 인상을 경제구조전환, 양극화 해소 및 사회불안 요인을 선제적으로 차단하기 위한 다목적 카드로 삼고 있다. 중국 근로자들의 권익의식 제고 및 신세대 농민공들의 부상으로 노동분쟁의 발생가능성도 배제할 수 없다. 일부 저임 제조업 공장이 밀집한 지역을 중심으로 노동력 부족 현장이 주기적으로 나타날 기능성이 높다. 중국정부가 2015년까지 평균 임금을 현재의 두 배로 올린다는 목표를 세운 만큼 향후 임금 상승세가 더욱 거세질 전망이다. 생산성을 초월해 임금상승이 이뤄지면 기업의 부담을 가중시키고 이로 인해 산업간의 양극화가 더욱 심해질 수 있다. 그러나 인건비 이외에 양호한 물류 인프라와 제조업 클러스터, 제도적 환경, 특히 거대한 내수시장의 잠재력은 중국이 생산지로서 갖고 있는 남다른 매력이다. 인건비 상승의 충격을 이겨낼 수 있는 고부가가치화와 전략적 전환이 필요하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.555-557
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2003
본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.57-60
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2011
도로 환경에서 이동하는 객체에 효율적인 위치기반 서비스를 제공하기 위해 다양한 브로드캐스트 기법들이 연구 되어 왔다. 하지만 실시간으로 변하는 도로 환경을 고려한 효율적인 브로드캐스트 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 도로 특성을 고려한 양방향 선형 브로드캐스트 색인 구조를 제안하고, 빈번하게 변화하는 도로 환경을 고려하여 센서 네트워크를 통해 수집되는 도로 정보를 기반으로 최적의 QoS(Quality of Service)를 유지시키는 브로드캐스트 전략 갱신 기법을 제안한다. 또한 질의 처리 속도 향상을 위해 서비스 지역을 센서 클러스터 기반의 지역 세그먼트로 분할하여 불필요한 데이터의 브로드캐스트를 제거하는 분산 브로드캐스트 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 증명하기 위해 기존에 제안된 브로드캐스트 기법과 성능을 비교 평가한다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.7
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pp.1933-1942
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1998
분류 벡터 양자화(classified vector quantization: CVQ)〔2의 부코드북을 설계함에 있어서, 경쟁 학습 네트워크〔5〕-〔7〕 는 소속도의 이분법적 표현으로 상당한 소속도를 가지는 벡터들이 학습 과정에 무시되는 경향을 가진다. 이를 개선하기 위해 제안된 퍼지 경쟁 학습 네트워크〔8〕는 각 클러스터가 연속적인 소속도를 가진다는 개념을 도입하여 이와 같은 문제들을 해결했다. 그러나 퍼지 경쟁 학습 네트워크를 CVQ에 적용할 경우, 각 부코드북의 크기를 시행착오로 결정해야 하는 문제점을 여전히 가지고 있으며, 이러한 문제점들의 개선을 위하여 본 논문에서는 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크(modified fuzzy competitive learning network)를 제안한다. 수정 퍼지 경쟁 학습 네트워크는 퍼지 학습 네트워크가 가지는 이 분법적 소속도를 연속적인 소속도로 확장하여, 학습 과정중에 나타날 수 있는 지역 최소점 도달을 억제하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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