In this paper, we are focused on the analysis of acyclic schedule for the determination of the opti-mal cycle time and minimization of work in process. Especially, this paper deals with the product ratio-driven cyclic scheduling problem in FMS with different products and ratio using the TPN(Time Petri Nets)un-folding.
목적: 자기공명혈관조영술(magnetic resonance angiography: MRA)을 이용하여 뇌동맥류를 비침습적 방법으로 진단하고자 하는 시도가 있었지만 크기가 3mm 이하인 경우 진단에 애로가 많았다. 뇌동맥류의 진단에 있어 최근 개발된 고해상도, 고속의 slice interpolation 자기 공명혈관조영술과 디지탈 감산 혈관조영술(digital subtraction angiography: DSA)의 결과를 전향적으로 비교하여 보편적인 선별 검사법으로 가능성을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 총 19명의 환자에서 26개의 뇌동맥류를 대상으로 하였다. 모두 자기공명혈관조영술을 먼저 촬영하여 기원혈관, 동맥류경부의 확인, 인근 작은 혈관과의 연관관계등을 확인한 후 디지탈 감산 혈관조영술을 시행하여 비교하였다. 영상은 1.5T 초전도형기계(Vision, Siemens, erlangen, Germany)를 이용하여 slice interpolation 을 이용한 자기공명혈관조영술로 촬영하였다. 촬영은 TR / TE / FA = 30 / 6.4 / 25, matrix $512{\times}160$, 관찰면 $200{\times}150$, 촬영시간 7분 42초, 유효 두께 0.7mm, 총 두께가 102.2mm로 하여 대공(foramen magnum)에서 전뇌동맥(anterior cerebral artery)의 A3 부위까지 충분히 포함되도록 하였다. 영상분석은 최대강도투사(maximum intensity projection: MIP)를 사용하였으며 두개강내 동맥류가 있는 경우 다면재구성(multiplanar reconstruction: MPR) 기법을 사용하였다. 결과: 19명의 환자중 2명이 3개, 3명이 2개, 나머지 14명이 각각 1개씩의 두개강내 동맥류를 가져 모두 26개 였으며 파열된 동맥류가 14개였고 파열되지 않은 동맥류가 12 개이었다. 크기가 2mm 이하가 8개, 3-5mm가 9개, 6-9mm가 7개이며 10mm이상이 2개가 있었다. 처음 검사에서 자기공명혈관조영술과 디지탈 감산 혈관조영술에서 23개의 동맥류중 내경동맥에 1mm 크기의 동맥류 1개를 제외한 25개를 각각 발견할 수 있어 96%의 예민도를 보였으나 진음성과 위음성은 없어 특이도를 측정할 수 없었다. 크기와 모양을 확인하는데 자기공명혈과조영술과 다면재구성을 동시에 사용한 경우 디지탈 감산 혈관조영술과 같은 성적을 보인 반면 동맥류 경부와 기원혈관을 확인하는데도 자기공명혈관조영술의 다면재구성을 동시에 사용한 경우가 자기공명혈관조영술 또는 디지탈 감산 혈관조영술만 사용한 경우 보다 월등히 좋았다. 결론: Slice interpolation 기법을 이용한 고해상 자기공명혈관조영술은 두개강내 동맥류를 검사하는데 디지탈 감산 혈관조영술과 동일한 성적을 보여 앞으로 비침습적 일차 선별 검사법으로 가능할 것으로 생각된다.
Tajwar, Mohammad M.;Pathan, Md. Nuruddin;Hussaini, Latifa;Abubakar, Adamu
Journal of Information Processing Systems
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제13권4호
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pp.941-950
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2017
The round robin algorithm is regarded as one of the most efficient and effective CPU scheduling techniques in computing. It centres on the processing time required for a CPU to execute available jobs. Although there are other CPU scheduling algorithms based on processing time which use different criteria, the round robin algorithm has gained much popularity due to its optimal time-shared environment. The effectiveness of this algorithm depends strongly on the choice of time quantum. This paper presents a new effective round robin CPU scheduling algorithm. The effectiveness here lies in the fact that the proposed algorithm depends on a dynamically allocated time quantum in each round. Its performance is compared with both traditional and enhanced round robin algorithms, and the findings demonstrate an improved performance in terms of average waiting time, average turnaround time and context switching.
최근 데이터 트래픽은 다양한 산업 발전으로 인해 폭발적으로 증가하여 기존 네트워크의 효율성 감소, 과부화 등의 문제를 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가상화 기법을 이용하며 다양한 서비스에 최적화된 네트워크를 제공하는 네트워크 슬라이싱이 주목받고 있다. 본 논문에서는 credit value를 이용하여 자원할당을 하는 방안에 대해 제안한다. 기존 클러스터링 기법을 이용한 방안에서는 다양한 서비스에 대한 할당 요청이 들어올 때마다 클러스터 선정하기 위한 연산이 수행된다. 반면에 제안 방안에서는 클러스터의 잔여 사용량과 balancing을 이용하여 credit value를 설정하여 클러스터 선정에 필요한 연산을 수행하지 않고 slice request를 처리할 수 있도록 하였다. 제안 방안을 검증하기 위해 processing time과 balancing simulation을 진행하였다. 그 결과, 제안된 방안의 processing time 및 오차율은 clustering 기법만 사용한 방안보다 각각 약 13.72%, 약 7.96% 감소하였다.
목적: 본 연구의 목적은 스핀에코(spin-echo) 자기공명영상 시퀀스 (sequence)에서 혈류 (blood flow)의 영상 저하를 줄이기 위한 새로운 경사자장 널링 (Gradient moment nulling) 방법 연구에 있다. 대상 및 방법: 스핀에코 시퀀스에서 사용하는 180도 펄스 주위에 혈류 보상과 동시에 180도 펄스의 불완전에서 생기게 되는 영상 저하를 줄일 수 있는 역할을 하는 경사자장을 이용한다. 이 경사자장은 혈류의 1차 (linear flow), 2차 (acceleration flow) 및 3차 (jurk flow) 운동에 대해 항상 같은 형태를 같기 때문에 통일된 경사자장의 형태를 갖는다. 이 기술을 이용하여 1차, 2차 및 3차 혈류 움직임에 의한 보상을 할 수 있는 스핀에코 시퀀스를 만들고 그 것을 펜텀과 사람의 뇌 영상에 사용하였다. 결과: 시뮬레이션을 이용한 혈류의 움직임에 대한 보상을 확인하였고 본 연구에서 제시된 새로운 기술이 기존에 제시된 기술에 비하여 향상된 결과를 펜텀 실험과 사람의 뇌 영상에서 보여 주었다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법을 임상에 이용하면 혈류의 움직임에 대한 보상을 최적화 할 수 있으리라고 본다.
패킷 손실망을 통한 비디오 전송시 중복 패킷 전송에 의하여 복구에 소요되는 불필요한 시간지연을 방지하고 손실된 패킷에 대한 강인한 복구 성능을 얻을 수 있다. 그러나 이 방법의 단점은 중복적인 데이터 전송으로 전송 데이터량이 증가하여 망에서의 트래픽량을 증가시키는 것이다. 본 논문에서는 중복 전송 기법을 위한 효과적인 중복 데이터 생성, 패킷화 및 전송원리를 제안한다. 제안된 방법은 영상 재생을 위해 필요한 중요한 부호화 정보만을 중복 패킷화하여 전송함으로써 중복 데이터 생성을 위해 필요한 추가 비트량을 감소시킨다. 또한 중복 데이터 전송을 위해 필요한 패킷화 과정에서 이전 영상의 중복 데이터를 현재 영상의 패킷에 포함시켜 패킷화 하는 Piggyback 패킷화 개념을 도입하여 패킷 오버헤드를 급격히 감소시킨다. 실험결과를 통해 제안된 중복 패킷 전송 방법은 단일 패킷 전송 방법에 비해 적은 량의 추가적인 비트량으로 패킷 손실 환경에서 매우 우수한 복구 특성을 보임을 확인한다.
Amyloid brain positron emission tomography (PET) images are visually and subjectively analyzed by the physician with a lot of time and effort to determine the ${\beta}$-Amyloid ($A{\beta}$) deposition. We designed a convolutional neural network (CNN) model that predicts the $A{\beta}$-positive and $A{\beta}$-negative status. We performed 18F-florbetaben (FBB) brain PET on controls and patients (n=176) with mild cognitive impairment and Alzheimer's Disease (AD). We classified brain PET images visually as per the on the brain amyloid plaque load score. We designed the visual geometry group (VGG16) model for the visual assessment of slice-based samples. To evaluate only the gray matter and not the white matter, gray matter masking (GMM) was applied to the slice-based standard samples. All the performance metrics were higher with GMM than without GMM (accuracy 92.39 vs. 89.60, sensitivity 87.93 vs. 85.76, and specificity 98.94 vs. 95.32). For the patient-based standard, all the performance metrics were almost the same (accuracy 89.78 vs. 89.21), lower (sensitivity 93.97 vs. 99.14), and higher (specificity 81.67 vs. 70.00). The area under curve with the VGG16 model that observed the gray matter region only was slightly higher than the model that observed the whole brain for both slice-based and patient-based decision processes. Amyloid brain PET images can be appropriately analyzed using the CNN model for predicting the $A{\beta}$-positive and $A{\beta}$-negative status.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
The Internet traffic is forecasted to grow at a compound annual rate of 21 % from 2013 to 2018, according to surveys carried out by Cisco [1]. Network resources are significantly over-provisioned in today's networks, and it is quite common to see link utilization in the 30-40% range [2]. Additionally, the multi-media services have widely divergent bandwidth and Quality of Experience (QoE) requirements. Unfortunately, the huge transmission capacity will increase the power consumption of network equipment [3]. Applications Coordinated with Transport, Internet Protocol and Optical Networks (ACTION) [4] has been proposed to realize a multi-QoE, application-centric, and highly energy-efficient network that leverages flexible elastic optical network technologies [5-7]. This paper provides key network technologies for realizing the ACTION, which are a virtual optical slice core network and a Time Division Multiplexing (TDM)-based deterministic active optical access network.
본 논문에서는 디지탈 자동 음성 응답장치의 개발에 관하여 전반적인 사항을 기술하였다. 개발된 디지탈 음성 응답 장치는 전화국에서 가입자가 전화번호를 문의하였을 때 자동 응답할 구 있도록 특별히 구성된 시스템이다. 본 시스템의 구현 algorithm으로는 pitch predictive loop(PPL)을 가지는 RELP(residual excited linear pediction)방식을 사용하였는데 system memory는 비교적 적은 반면 음질은 아주 좋은 것이 개발된 자동 응답기의 큰 장점이라 하겠다. Hardware는 bit-slice microprocessor를 사용한 음성 합성기와 controller 및 I/O로 이루어져 있는데 이들은 실시간 신호처리와 시스템의 적응성 및 신뢰성을 고려하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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