보완대체 의사소통도구는 구어(口語)로 자신의 의사를 표현할 수 없는 장애인의 의사소통을 보조하는 상호작용 시스템으로 전통적으로는 그림이나 글자로 된 의사 소통판을 활용하여 왔다. 최근에는 스마트폰 기기 등의 높은 휴대성을 가진 기기를 이용한 의사소통도구의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 또한 최근 상황인식 컴퓨팅의 개념이 출현하면서 모바일 디바이스는 사용자에서 즉시적이며 위치기반서비스를 제공하는 주요도구가 되고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 다양한 멀티미디어 기능을 이용한 장애인을 위한 맞춤형 보완대체 의사소통도구 제안한다. 맞춤형 의사소통도구를 위해서 가변적인 레이아웃과 장애정도에 따른 AAC 항목의 선택이 가능하게 하였으며 시간정보, 위치정보, 그리고 클릭 수 등의 상황인식 기능을 적용하였다.
본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 장비의 상태를 감시하기 위해 무선 다중 센서 모듈을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 무선 다중 센서 모듈은 가속도, 압력, 온도, 가스의 센서를 이용해 센싱 값을 수집 및 통합하고, 이 센싱 정보를 RS코드를 이용해 부호화 한 후 서버로 전송한다. RS디코더는 서버에 수신된 데이터들을 원래의 데이터로 복원하고, 이때 무선 통신 과정에서 발생한 오류를 복구하게 된다. 복원된 정보를 기반으로 상황인지 알고리즘에서는 임계값을 설정하고, 이후 센서의 센싱 정보들과 임계값을 비교하여 센싱 정보가 임계값의 범위를 벗어나면 이벤트를 생성하고, 대기시간 T초 동안 다른 센서에 장애가 발생하면 상황에 맞는 3단계의 알람을 발생시킨다. 실험결과를 통해 이 시스템이 상태감시에 효과적임을 확인하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
조선기술과 항해장비 기술이 발전하고 있지만 여전히 해양사고는 80%이상이 인적과실에서 비롯되고 있다. 인적과실을 저감시켜 해양사고를 절감시키려는 노력은 항해사를 대상으로 면담이나 설문을 시행하는 등 정성적인 연구방식에 많이 의존하고 있어서 객관적인 인적과실의 실체를 규명하는데 제한이 있다. 본 연구에서는 이 같은 단점을 극복하기 위하여 항해사의 항해 업무 수행을 방해하지 않으며 공간적 제한을 극복할 수 있도록 웨어러블 센서를 활용하여 항해사의 동작을 실측하고 상황인지 여부가 항해 수행 동작에 어떤 영향을 미치는지 구분하고자 한다. Full mission ship handling simulator를 활용하여 항해사가 특정한 시나리오를 수행하는 중에 위험성을 가진 장애물을 발견하기 전과 후의 어떤 행동패턴 변화를 보이는지 측정하였다. 구분된 항해 동작 패턴은 항해 위험 상황에서 적절한 조치를 취하고 있는지 여부를 객관적으로 구분하여 인적과실을 절감하는데 활용될 것으로 기대된다.
미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.
Mobile agent is one of the promising ways of overcoming network load and latency. It is also a new software paradigm including those concepts of client/server, applet/servelet, and code-on-demand. In this paper, a new mobile agent concept with flexible replay scheme is proposed, which can deal with embarrassing situation when replying results should be accomplished in various distributed applications. For example, they are 1) a burden of bulky result, 2) a need of different replay scheme dependent on work type, 3) connection failure to the target node, and 4) a need of fast migration to next node to keep the itinerary. Regarding the source node, there may be another situation that it wants to be aware of whether its wi가 is completed or not. Three kinds of reply schemes are proposed for dealing flexibly with such situations. They are based on priority reply list where nodes to be replied are stored according to their priorities. An experimental supply chain management model using the proposed reply schemes is designed and implemented. It is one of good distributed applications appropriate for our reply schemes, because it requires different reply schemes according to work types and it is important to gather required information in time.
Kim, Chang-Hyoun;Kim, Chi-Heon;Chung, Chun-Kee;Jahng, Tae-Ahn
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제50권1호
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pp.60-63
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2011
Seizure is a foreseeable risk in patients with brain lesion. However, seizure during treating non-brain lesion is not a familiar situation to neurosurgeon. Posterior reversible encephalopathy syndrome (PRES) is a relatively common situation after systemic chemotherapy. The aim of this study is to make neurosurgeons aware of this potential medical problem. A 52-year-old woman with advanced gastric cancer, presented with low back pain due to spinal metastasis at the 4th lumbar vertebra. Ten cycles of chemotherapy with FOLFOX (5-Fluoruracil/Oxaliplatin) had been completed 23 days ago. Two days before the planned operation, a generalized tonic clonic seizure occurred. She did not have a history of hypertension or seizure. The seizure was stopped with lorazepam 4mg. The brain magnetic resonance (MR) imaging showed high signal changes in both parieto-occipital lobes on the T2-weighted images, and these were partially enhanced, suggesting PRES. The surgery was preceded by treatment with an antiepileptic drug. The MR images, taken 1.5 months after the seizure, showed that the lesion was no longer present. At 3 month follow-up, no additional seizure attack occurred without any seizure medication. The possibility of a seizure attack should be considered if the patient has a history of chemotherapy.
본 논문은 전장지역에서 벌어지는 공중작전에 대한 상황의 자료를 통합하여 3차원으로 가시화 함으로써 공중작전의 최고결정권자가 올바른 상황인식 및 지휘결정을 할 수 있게 지원하는 시스템을 제안한다. 공중작전 상황판단을 위한 다양한 자료들, 레이더 항적정보, 비행계획 데이타베이스, 지도 및 위성사진 정보 둥을 하나의 자료로 통합하여 3차원으로 가시화 시킴으로써, 작전의 최고 결정권자가 한 순간에 종합적인 작전 결정을 할 수 있는 정보를 지원하는 시스템이다. 대량의 데이타를 종합적이고 체계적으로 가시화 하기 위하여 Out-of-Core 방법을 사용함으로써 휴대용 노트북에서도 운용이 가능함을 실험을 통하여 보여 주고 있으며, 공군의 공중작전 수행 시 상황인식을 지원하는 시스템으로 활용될 수 있는 가능성을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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