• Clinical and Experimental Pediatrics
• /
• 제56권5호
• /
• pp.224-226
• /
• 2013

Drug rash with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS) syndrome is characterized by a severe idiosyncratic reaction including rash and fever, often with associated hepatitis, arthralgias, lymph node enlargement, or hematologic abnormalities. The mortality rate is approximately 10%, primarily owing to liver failure with massive or multiple disseminated focal necrosis. Here, we report a case of a 14-year-old girl treated with vancomycin because of a wound infection by methicillin-resistant Staphylococcus aureus, who presented with non-specific symptoms, which progressed to acute liver failure, displaying the hallmarks of DRESS syndrome. With the presence of aggravated hepatic encephalopathy and azotemia, the patient was refractory to medical treatments, she received a living-donor liver transplantation, and a cure was achieved without any sign of recurrence. Vancomycin can be a cause of DRESS syndrome. A high index of suspicion and rapid diagnosis are necessary not to miss this potentially lethal disease.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
• /
• pp.289-292
• /
• 2008

본 논문에서는 OpenRISC 프로세서의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 기법, 사원 집합연관 캐시 구조, ODC를 이용한 클럭 게이팅 기법을 제안한다. 동적 분기 예측 기법은 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB를 사용하였다. 사원 집합연관 캐시는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐시 블록에 사상되는 구조로 되어있어 직접사상 캐시에 비해 접근 실패율이 낮다. ODC를 이용한 클럭게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC조건을 찾아 클럭 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄일 수 있다. 테스트 프로그램을 이용하여 제안한 기법들을 적용한 OpenRISC 프로세서의 성능을 측정한 결과, 기존 프로세서 대비실행시간이 8.9% 향상 되었고, 삼성 $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 프로세서 대비 소비전력을 13.9% 이상 감소하였다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제8A권3호
• /
• pp.217-226
• /
• 2001

본 논문은 클러스터 기반의 분산 구조를 갖는 CCMSS(Clustered Continuous Media Storage Server) 시스템의 미디어 검색 동작에 대해 디스크의 입출력 지연 시간 뿐맘 아니라 내부 네트워크의 통신 지연 시간을 함께 고려한, 열린 큐잉 네트워크 기반의 해석적 모델을 제시하고 이를 이용하여 전체 서비스 지연 시간에 대한 확률적 모델을 정의한다. 그리고 정의된 확률적 모델을 바탕으로 허용된 서비스 실패율 범위에서 최대 서비스 가능한 사용자 요구 수를 구하고 이 값을 이용하여 승인 제어를 수행하는 통합형 통계적 승인 제어 모델을 제안한다. 제안된 승인 제어 기법의 성능 분석을 위해 단순히 디스크 성능만을 고려한 확률적 모델과 본 논문에서 제안한 디스크 성능과 내부 네트워크의 성능을 함께 고려한 확률적 모델을 통해 산출한 마감시간 실패율과 실제 클러스터 기반 서버 환경에서 모의 실험을 통해 얻은 결과를 비교하였으며, 실험 결과에 대한 분석을 통해 제안된 승인 제어 기법이 CCMSS 시스템의 실제 서비스 지연 요소를 정확히 반영하고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권11호
• /
• pp.611-621
• /
• 2002

실시간 시스템에서 많은 요청을 처리하기 위해 다중처리기 구조가 필수적이 되었다. EDF나 LLA와 같은 기존의 실시간 온라인 스케줄링 알고리즘들은 다중처리기 시스템에서 실시간 태스크들을 스케줄링하는 데 적합하지 않다. EDF의 경우 문맥교환 오버헤드가 낮지만 다중처리기 이상현상을 보이며, LLA의 경우 준최적이지만 문맥교환 오버헤드가 높다. EDZL은 두 알고리즘의 문제점을 일부 해결하였으나 세 개 이상의 처리기에서는 준최적이 아니다. EDA2는 과부하 단계에서 좋은 성능을 보이지만 준최적이 아니다. 본 논문에서는 새로운 두개의 온라인 스케줄링 알고리즘 ED/LL과 ED2/LL을 제안한다. ED/LL은 다중처리기에서 준최적이며, 정상부하 단계에서 낮은 문맥교환 오버헤드와 높은 성공률을 보인다. 그러나, 시스템이 과부하 상태가 되면 ED/LL은 비효율적이다. 이를 해결하기 위해, ED2/LL은 정상 부하 단계에서는 ED/LL 또는 EDZL을 사용하고 과부하 단계에서는 EDA2를 사용한다. 실험을 통해 ED2/LL이 정상부하 단계에서는 물론 과부하 단계에서도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.453-461
• /
• 2010

본 논문에서는 임베디드 RISC 코어의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 구조, 4원 집합연관 캐쉬 구조, ODC 연산을 이용한 클록 게이팅 기법을 제시한다. 동적 분기 예측 구조는 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB (Branch Target Buffer)를 사용한다. 4원 집합연관 캐쉬는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐쉬 블록에 사상되는 구조로서 직접사상 캐쉬에 비해 접근 실패율이 낮고 라인 교체 방식으로 Pseudo-LRU 방식을 채택하여 LRU 정보를 저장하는 비트 수를 감소시킨다. ODC를 이용한 클록게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC 조건을 찾아 클록 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄인다. 제시한 구조들을 임베디드 RISC 코어인 OpenRISC 코어에 적용하여 성능을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 실행시간이 약 29% 향상 되었고, Chartered $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 소비전력이 16% 이상 감소하였다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제13A권3호
• /
• pp.191-198
• /
• 2006

최근 디지털 멀티미디어 응용기기는 휴대 편의성은 물론 하나의 기기에서 다양한 멀티미디어 데이터 처리를 가능하게 하는 기능적 집적이 이루어지고 있다. 이와 같은 추세는 기기가 처리해야 하는 데이터 양의 증가와 이를 수행하기 위하여 요구되는 온칩 메모리의 크기 및 연산 유닛의 고성능화를 요구하여 전력 소비량의 증가를 유발시킨다. 연산 엔진에서 사용되는 대표적인 온칩 메모리인 캐쉬는 전력 사용에 있어서 중요한 비율을 차지하는 구조로 저전력 설계를 위한 구조적 개선의 주요 대상이다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 수행하는 연산 엔진의 데이터 캐쉬에서 소비되는 전력을 감소시키기 위하여 멀티미디어 응용의 데이터 사용 특성을 파악하여 이 특성을 전력소비를 감소시키는 목적으로 활용 가능한 분할된 캐쉬구조를 제안한다. 그리고 각각의 분할된 캐쉬에 대하여 특정 주소 영역의 데이터 참조를 고정시킴으로써 얻을 수 있는 전력 소비면의 성능 향상을 평가한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 캐쉬 구조는 같은 크기의 직접사상 캐쉬, 2중연관 캐쉬, 4중연관 캐쉬에 대해 유사한 성능을 나타내면서, 각각의 기존 캐쉬 구조와 비교하였을 경우 33.2%, 53.3% 및 70.4%만큼 감소된 전력으로 동작 가능하다.

• Safety and Health at Work
• /
• 제13권3호
• /
• pp.343-349
• /
• 2022

Background: In the United States, the dairy product manufacturing industry has consistently had higher rates of work-related nonfatal injuries and illnesses compared to the national average for industries in all sectors. The selection and implementation of appropriate safety performance indicators are important aspect of reducing risk within safety management systems. This study examined the leading safety indicators implemented in the dairy product-manufacturing sector (NAICS 3115) and their perceived effectiveness in reducing work-related injuries. Methods: Perceptions were collected from individuals with safety responsibilities in the dairy product manufacturing facilities. OSHA Incident Rate (OIR) and Days away, restricted and transferred (DART) rates from 2013 to 2018 were analyzed. Results: The perceived most effective leading were safety observations, stop work authority, near miss reporting, safety audits, preventative maintenance, safety inspections, safety training attendance, and job hazard analysis/safety analysis, respectively. The 6-year trend analysis showed that those implementing all eight top indicators had a slightly lower rates than those that did not implement all eight. Production focused mentality, poor training, and lack of management commitment were perceived as the leading causes of injuries in this industry. Conclusion: Collecting leading indicators with the unique interest to meet the regulatory requirements and to document the management system without the actual goal of using them as input to improve the system most probably will not lead to an effective reduction of negative safety outcomes. For leading indicators to be effective, they should be properly selected, executed, periodically evaluated and actions are taken when necessary.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제64권6호
• /
• pp.1237-1244
• /
• 2022

Horse breeders suffer massive economic losses due to dystocia, abortion, and stillbirths. In Thoroughbred mares, breeders often miss the foaling process because approximately 86% of the foaling events occur from 19:00 to 7:00; consequently, breeders cannot assist mares experiencing dystocia. To solve this problem, various foaling alarm systems have been developed. However, there is a need to develop a new system to overcome the shortcomings of the existing devices and improve their accuracy. To this end, the present study aimed to (1) develop a novel foaling alarm system and (2) compare its accuracy with that of the existing Foalert^TM system. Specifically, eighteen Thoroughbred mares (11.9 ± 4.0 years old) were included. An accelerometer was used to analyze specific foaling behaviors. Behavioral data were transmitted to a data server every second. Depending on the acceleration value, behaviors were automatically classified by the server as categorized behaviors 1 (behaviors without change in body rotation), 2 (behaviors with sudden change in body rotation, such as rolling over), and 3 (behaviors with long-term change in body rotation, such as lying down laterally). The system was designed to alarm when the duration of categorized behaviors 2 and 3 was 12.9% and that of categorized behavior 3 was 1% during 10 min. The system measured the duration of each categorized behavior every 10 min and transmitted an alarm to the breeders when foaling was detected. To confirm its accuracy, the foaling detection time of the novel system was compared with that of Foalert^TM. The novel foaling alarm system and Foalert^TM alarmed foaling onset respectively 32.6 ± 17.9 and 8.6 ± 1.0 min prior to foal discharge, and the foaling detection rate of both systems was 94.4%. Therefore, the novel foaling alarm system equipped with an accelerometer can precisely detect and alert foaling onset.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권1호
• /
• pp.226-234
• /
• 2024

The frequent handover problem and playing ping-pong effects in 5G (5th Generation) ultra-dense networking cannot be effectively resolved by the conventional handover decision methods, which rely on the handover thresholds and measurement reports. For instance, millimetre-wave LANs, broadband remote association techniques, and 5G/6G organizations are instances of group of people yet to come frameworks that request greater security, lower idleness, and dependable principles and correspondence limit. One of the critical parts of 5G and 6G innovation is believed to be successful blockage the board. With further developed help quality, it empowers administrator to run many systems administration recreations on a solitary association. To guarantee load adjusting, forestall network cut disappointment, and give substitute cuts in case of blockage or cut frustration, a modern pursuing choices framework to deal with showing up network information is require. Our goal is to balance the strain on BSs while optimizing the value of the information that is transferred from satellites to BSs. Nevertheless, due to their irregular flight characteristic, some satellites frequently cannot establish a connection with Base Stations (BSs), which further complicates the joint satellite-BS connection and channel allocation. SF redistribution techniques based on Deep Reinforcement Learning (DRL) have been devised, taking into account the randomness of the data received by the terminal. In order to predict the best capacity improvements in the wireless instruments of 5G and 6G IoT networks, a hybrid algorithm for deep learning is being used in this study. To control the level of congestion within a 5G/6G network, the suggested approach is put into effect to a training set. With 0.933 accuracy and 0.067 miss rate, the suggested method produced encouraging results.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.93-98
• /
• 2024

인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.