입출력 가상화는 하나의 물리적 입출력 장치를 하나 이상의 가상 데스크탑들이 공유해서 사용 할 수 있도록 하는 기술로서 일반적으로 가상화 소프트웨어가 소프트웨어적으로 에뮬레이션하여 제공하는 가상 I/O 장치들을 가상 데스크탑에서 사용한다. 소프트웨어 에뮬레이션 기반 I/O 장치들을 사용하는 가상 데스크탑들은 성능이 떨어지고 고사양의 응용 프로그램을 지원할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 서비스의 품질 및 성능 저하를 극복하기 위해 PCI기반 하드웨어 직접 할당기술을 이용한 망분리 가상 데스크탑 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 하나의 물리적 데스크탑 컴퓨터에 서버 가상화 기술을 이용하여 사용자에게 인터넷 등의 외부망과 인트라넷 등의 업무망 접속을 위한 독립적인 데스크탑을 제공한다. 이를 통해 물리적 망분리를 위한 별도의 데스크탑 설치 및 논리적 망분리를 위한 네트워크 패킷의 검사에 따른 성능의 저하 없이 가상 데스크탑 서비스를 이용한 물리적 네트워크 망분리 시스템을 제공한다.
Genome-wide association studies have proven the highly polygenic architecture of complex diseases or traits; therefore, single-locus-based methods are usually unable to detect all involved loci, especially when individual loci exert small effects. Moreover, the majority of associated single-nucleotide polymorphisms resides in non-coding regions, making it difficult to understand their phenotypic contribution. In this work, we studied epistatic interactions associated with three common diseases using Korea Association Resource (KARE) data: type 2 diabetes mellitus (DM), hypertension (HT), and coronary artery disease (CAD). We showed that epistatic single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were enriched in enhancers, as well as in DNase I footprints (the Encyclopedia of DNA Elements [ENCODE] Project Consortium 2012), which suggested that the disruption of the regulatory regions where transcription factors bind may be involved in the disease mechanism. Accordingly, to identify the genes affected by the SNPs, we employed whole-genome multiple-cell-type enhancer data which discovered using DNase I profiles and Cap Analysis Gene Expression (CAGE). Assigned genes were significantly enriched in known disease associated gene sets, which were explored based on the literature, suggesting that this approach is useful for detecting relevant affected genes. In our knowledge-based epistatic network, the three diseases share many associated genes and are also closely related with each other through many epistatic interactions. These findings elucidate the genetic basis of the close relationship between DM, HT, and CAD.
PURPOSES : This study examines the performance changes of road networks according to the strength of a disaster, and proposes a method for estimating the quantitative resilience according to the road-network performance changes and damage scale. This study also selected high-influence road sections, according to disasters targeting the road network, and aimed to analyze their hazard resilience from the network aspect through a scenario analysis of the damage recovery after a disaster occurred. METHODS : The analysis was conducted targeting Sejong City in South Korea. The disaster situation was set up using the TransCAD and VISSIM traffic-simulation software. First, the study analyzed how road-network damage changed the user's travel pattern and travel time, and how it affected the complete network. Secondly, the functional aspects of the road networks were analyzed using quantitative resilience. Finally, based on the road-network performance change and resilience, priority-management road sections were selected. RESULTS : According to the analysis results, when a road section has relatively low connectivity and low traffic, its effect on the complete network is insignificant. Moreover, certain road sections with relatively high importance can suffer a performance loss from major damage, for e.g., sections where bridges, tunnels, or underground roads are located, roads where no bypasses exist or they exist far from the concerned road, including entrances and exits to suburban areas. Relatively important roads have the potential to significantly degrade the network performance when a disaster occurs. Because of the high risk of delays or isolation, they may lead to secondary damage. Thus, it is necessary to manage the roads to maintain their performance. CONCLUSIONS : As a baseline study to establish measures for traffic prevention, this study considered the performance of a road network, selected high-influence road sections within the road network, and analyzed the quantitative resilience of the road network according to scenarios. The road users' passage-pattern changes were analyzed through simulation analysis using the User Equilibrium model. Based on the analysis results, the resilience in each scenario was examined and compared. Sections where a road's performance loss had a significant influence on the network were targeted. The study results were judged to become basic research data for establishing response plans to restore the original functions and performance of the destroyed and damage road networks, and for selecting maintenance priorities.
본 논문에서는 동시공학적 생산개념을 부재 생산자동화에 적용시킨 웹 기반의 통합 네스팅 시스템을 제안한다. 일반적으로 판재 부재 생산 공정은 정해진 순서에 따라 순차적으로 진행된다. 그러나 본 논문에서는 이들 공정들의 특성을 분석하여 클라이언트/서버 환경에서 운용될 수 있도록 분산 설계하였다. 그리고 판재 부재 생산에 필요한 부재 CAD, 네스팅, 부재 CAM, NC포스트프로세서 기능들을 웹 환경에서 다수의 작업자가 시스템에서 일괄 처리할 수 있도록 구현하였다. 개발된 시스템은 기존의 상용시스템에 비해 생산 자동화의 통합작업 환경을 제공할 수 있고, 작업자간의 공동작업이 가능하며, 작업대기 시간을 단축할 수 있음을 입증하였다. 본 논문은 부재생산 자동화분야에 컴퓨터 시스템 기술들을 접목함으로서 공장자동화의 효율성과 생산성 향상에 기여할 수 있음을 증명하였다.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
Traditional wooden buildings deform over time and are vulnerable to fire or earthquakes. Therefore, traditional wooden buildings require continuous management and repair, and securing architectural drawings is essential for repair and restoration. Unlike modernized CAD drawings, traditional wooden building drawings scan and store hand-drawn drawings, and in this process, many noise is included due to damage to the drawing itself. These drawings are digitized, but their utilization is poor due to noise. Difficulties in systematic management of traditional wooden buildings are increasing. Noise removal by existing algorithms has limited drawings that can be applied according to noise characteristics and the performance is not uniform. This study presents deep artificial neural network based noised reduction for architectural drawings. Front/side elevation drawings, floor plans, detail drawings of Korean wooden treasure buildings were considered. First, the noise properties of the architectural drawings were learned with both a cycle generative model and heuristic image fusion methods. Consequently, a noise reduction network was trained through supervised learning using training sets prepared using the noise models. The proposed method provided effective removal of noise without deteriorating fine lines in the architectural drawings and it showed good performance for various noise types.
Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.
Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.
CALS is recognized as a national response to the new chapter of information society. It is essential that the standardization in Korea should be constructed compatible with not only domestic but also international standardization trend. This study aims to propose a proper direction of CALS standardization in Korea, based on the international CALS standardization movement. This paper classifies standard into five types and provides a proper direction and guidance far each standard. As a trend of CALS standard, all ten data files are converted using SGML standard far the interchangeability of data among heterogenous systems. CAD and Graphic data arc also moving toward to the STEP as their standard. In this regard, this paper discusses how to implement SGML and STEP Model. Finally, this paper proposes a method how to construct an EDI system with CALS standard and how to establish a standard authorization institute which will be responsible far the standard authorization. Furthermore, this paper also proposes the CALS Test Network (CTN) as its experimental method.
This paper presents an integrated machining error compensation method based on PNN(Polynomial Neural Network) approach and inspection database of OMM(On-Machine-Measurement) system. To efficiently analyze the machining errors, two machining error parameters are defined and modeled using the PNN approach, which is used to determine machining errors for the considered cutting conditions. Experiments are carried out to validate the approaches proposed in this paper. In result, the proposed methods can be effectively implemented in a real machining situation, producing much fewer errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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