Karatel, Merve;Bulut, Zeynep Irem;Sari, Erkin Oguz;Pelin, Zerrin;Yakut, Yavuz
The Korean Journal of Pain
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제35권1호
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pp.78-85
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2022
Background: The current pandemic has affected people's health multidimensionally. This study aims to investigate musculoskeletal pain, sleep quality, depression levels, and their relationships in individuals belonging to different age groups during COVID-19 in Turkey. Methods: A web-based self-administered survey that consisted of demographic questions, The Beck Depression Inventory (BDI), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), and scores of musculoskeletal pain was sent to participants. Pearson correlation analysis was used for determining the statistical relationship between variables. Results: The study includes 1,778 participants. The highest percentage for mild, moderate, and severe pain was in the head (49.8%), back (15.5%), and head (11.5%), respectively. The PSQI-total had shown a weak correlation with pain levels in all body parts. The highest correlation for sleep quality and pain levels was between the PSQI-5 and lower back pain. There was a weak correlation between PSQI-2 and the BDI score, and a moderate correlation between the PSQI-1, PSQI-5, PSQI-7, PSQI-total, and BDI score. Pain in all body parts showed a weak correlation with depression level. Conclusions: This study showed that musculoskeletal pain was varied in body parts with different intensities according to age groups in Turkey during the pandemic. The most common pain was in the head, back, and lower back. Headache was found correlated with the parameters of sleep quality. Pain of the head, neck, back, lower back, and shoulder were correlated with sleep latency. Sleep quality was associated with depression and musculoskeletal pain, while musculoskeletal pain was correlated with depression.
기술 발전에 따라 UAV(Unmanned aerial vehicle)의 성능이 향상되고 가격이 낮아지면서 미래에는 다양한 분야에서 UAV의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. UAV를 안정적으로 운용하기 위해서는 제어 신호와 영상정보 통신을 유지하는 것이 매우 중요하며 예기치 못한 재밍 공격에 통신이 교란되면 치명적인 UAV 추락 사고가 발생할 수 있다. 반대로 원자력발전소 등의 주요 시설을 보호해야 하는 입장에서는 적군의 UAV들과 민간 목적으로 사용하는 상용 드론들의 위협을 고려 해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SATURN(Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO)과 같은 UHF 무전기를 사용한 UAV 설계 시 FEC(Forward error correction) 기술 중 하나인 해밍코드와 MSK(Minimum Shift Keying) 변조를 사용하는 시스템에 반복 전송 기법과 결합하여 항재밍 성능을 높여 UAV 운영 환경에서 지연시간이 낮은 안정적인 통신링크를 유지하도록 제안한다.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.369-390
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2023
Technologies for disaster management are highly sought areas for research and commercial deployment. Landslides, Flood, cyclones, earthquakes, forest fires and road/train accidents are some causes of disasters. Capturing video and accessing data in real time from the disaster site can help first responders make split second decisions which may save human lives and valuable resource destructions. In this context the communication technologies performing the task should have high bandwidth and low latency which only 5G can deliver. But unfortunately in India, deployment of the 5G mobile communication systems is yet to give a shape and again in remote areas unavailability of 4G signals is still severe. In this situation the authors have proposed, simulated and experimented a 4G-5G communication scheme where from the disaster site the signals will be transmitted by a 5G terminal to a nearby 4G-5G gateway installed in a mobile vehicle. The received 5G signal will be further relayed by the 4G-5G gateway to the fixed 4G base station for onward transmission towards the disaster management station for decision making, deployment and relief monitoring. The 4G-5G gateway acts as a relay and converter of 5G signal to 4G signal and vice versa. This relayed system can be further mounted on a vehicle mounted relay (VMR) as proposed by 3GPP in Release 18. The scheme is also in the same line of context with Verizon's, "Tactical Humanitarian Operations Response" (THOR) vehicle concept. The performance of the link is studied in different channel conditions, the throughput achieved is superb. The authors have implemented the above mentioned system towards smart campus networking and monitoring landslides activities which are common in their regions.
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
W-대역(75-110GHz)은 기존 5G 대역에 비해 최소 10배 이상의 대역폭 활용이 가능한 대역이다. 따라서 가상 및 증강 현실과 같이 빠른 속도와 저지연이 요구되는 미래 이동통신에 적합한 대역 중 하나이다. 그러나 파장이 짧아 높은 경로손실을 가지며, 대기환경에도 매우 민감한 특성을 가진다. 따라서 향후 W-대역 통신 시스템 개발을 위해서는, 채널 환경에 따른 경로손실의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 W-대역 경로손실의 특성을 분석하기 위해 랜덤 포레스트 기법을 이용, 다양한 채널 환경 파라미터에 따른 경로손실 데이터를 통해 거리 구간에 따른 채널 파라미터의 영향성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 근거리에서의 경로손실은 거리가 가장 높은 영향성을 가지며, 채널 환경 요소는 거의 무시된다. 그러나 거리 구간이 길어질수록 거리의 영향성이 감소하는 동시에 클러터와 강우량의 영향성이 증가하였다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
근래에 와서 유틸리티들을 무선으로 원격제어 하는 스마트 팩토리 무선 이동 통신 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Wi-SUN(Wireless Smart Utility Network) 얼라이언스에서는 EEE802.15.4g/e에 기반한 새로운 무선통신 표준화 규격으로 스마트팩토리와 같은 플랫폼 구축에 적합한 Wi-SUN 프로토콜 구조를 제시하였다. IEEE802.15.4e의 RIT(Receiver Initiated Transmission) 모드 MAC(Media Access Control)의 throughput 및 지연시간 측면의 성능을 분석하고 효율적 운용을 위한 고려 사항을 살펴본다. RIT 모드는 체크 인터벌이 길어질수록 지연시간과 throughput이 떨어짐을 볼 수 있다. 트래픽 부하가 커질수록 RIT 체크 인터벌을 짧게 운용하면 지연시간도 짧아지면서 throughput을 높일수 있음을 보였다. RIT 모드는 전력소모가 작은 장점을 가지고 있으면서 지연시간이나 throughput 측면에서 IEEE802.15.4와 CSL 모드 사이의 중립적 특징을 가지는 것을 볼 수 있었다.
인공위성과 IoT를 연결하는 연구가 활발히 진행됨에 따라 통합된 네트워크를 구축되고, 얻어진 빅데이터들은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 통합 네트워크 생태계는 제한된 대기 시간과 낮은 필요 전력 및 다양한 이기종 장치들의 구성 등으로 인해 심각한 보안 문제를 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networking)을 활용한 위성-IoT 네트워크를 구축하는 연구가 진행되었다. 하지만 기존 SDN에서 발생하는 보안 문제들이 여전히 존재하기 때문에 본 논문에서는 블록체인 기반 SDN 환경을 구현하여 추가적인 문제점을 해결하고자 한다. 블록체인 기반의 SDN 분산 컨트롤러를 운용하고, 블록체인 인증시스템을 통해 IoT 단말 및 노드들을 검증하도록 구현하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 구현의 계획을 제안하고, 향후 연구로 인공지능과의 융합과 위성-IoT 기기에서 얻을 수 있는 빅데이터들을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 고성능 마이크로 프로세서들의 가격 경쟁력에 힘입어 공유 버스 방식의 다중 처리기 시스템이 많이 등장하고 있다. 이들 다중 처리기 시스템들은 주기억장치의 구조에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다. 주기억장치의 중요성은 마이크로 프로세서들이 고속화 되어감에 따라 더욱 커지고 있다. 개개의 마이크로 프로세서들을 위한 캐시 메모리가 대부분의 시스템에서 채용되고 있으나 여전히 공유되는 주기억장치의 접근 특성은 다중 처리기 시스템의 성능과 확장성을 제약하는 요소가 된다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 시스템 버스의 효율성을 최대한 유지하면서 주기억장치 구현의 유연성을 제공하는 비동기적 주기억장치의 구조를 제안하며 그 효과를 시뮬레이션을 통하여 보이고 있다. 시스템 버스로는 고속 중형 컴퓨터를 위하여 설계된 HiPi+Bus를 모델로 하고 있으며 Verilog를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 이 시뮬레이션을 통하여 제안된 비동기적 주기억장치 구조가 시스템 버스의 사용률을 낮추어 줌으로써 시스템의 성능과 확장성을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 제안된 구조를 구현하기 위한 구현 방법상의 변수들을 평가 하였으며 구현된 주기억장치를 시험 프로그램을 이용한 시험 환경에서 시험하여 그 동작과 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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