3D-Touch 인터페이스의 등장은 사용자로 하여금 새로운 인터랙션을 제공할 수 있는 기반을 마련해 주었다. 하지만 일부 스마트폰에서만 3D-Touch가 제공되고 있고, 대부분 2D-Touch 스마트폰에서 사용되는 인터랙션 방법은 새로운 방식의 3D-Touch의 인터랙션을 제대로 적용할 수 있는 방안은 마련되지 않고 있다. 이는 3D-Touch와 2D-Touch 인터랙션에서의 차이가 발생하는 주요 원인이다. 이에 따라 본 연구에서는, 2D-Touch 기반 디바이스에서도 3D-Touch의 소프트웨어적 기능과 인터페이스를 활용할 수 있게 해주는 가상 포스 터치 (Virtual Force Touch) 방식을 이용해서 3D-Touch 인터페이스를 활용할 수 있는 방안에 대하여 제안한다. 제안한 방안은 2D-Touch를 제공하는 스마트폰에서 사용자가 포스터치 입력을 발생하였을 때 스마트폰에 차지하는 손가락 면적을 분석하여 적절한 가상 포스 터치 구현하기 위한 것이다.
음성의 특성은 지연에 매우 민감한 (delay-sensitive) 트래픽으로 시스템에서 손실에 민감한 (loss-sensitive) 다른 트래픽과 동일한 방식으로 서비스되어서는 두 트래픽 모두의 QoS (Quality of Service)를 만족시킬 수 없다. 효율적인 트래픽의 처리를 위해서는 시스템의 상태에 따라 손실에 민감한 트래픽에 영향을 적게 주면서 지연민감 트래픽의 성능도 만족하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 도입한 동적우선권제어함수 (Dynamic Priority Control Function, DPCF)는 시스템의 상태에 따라 각 트래픽에 우선권을 동적으로 할당하여 서비스 스케줄링을 제어하는 함수f(·)로 기존의 우선권 제어방식을 더욱 일반화시킨 방식이다. 클래스 1의 손실민감 트래픽과 음성과 같은 클래스 2의 지연민감 트래픽을 수용하는 시스템에 TBPJ (Threshold-based Bernoulli Priority Jump) 방식의 DPCF을 적용하여 성능을 분석하였다. DPCF은 각 시스템에 대기하고 있는 트래픽의 양과 시스템의 가용 용량인 버퍼의 threshold에 따라 각 트래픽 클래스에 우선권을 동적으로 할당하여 서비스가 이루어지도록 한다. 성능분석을 통하여 TBPJ 제어방식이 기존의 우선권 제어 방식보다 성능 및 효율성에 있어서 우수함을 입증하였다. 즉 성능을 분석한 결과 손실민감 트래픽의 성능저하는 미미하고 지연민감 트래픽의 성능향상은 현저히 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 사용자의 손을 인식하여 가상현실 게임 환경에서 가상의 손을 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 카메라를 통해 획득한 영상을 통하여 사용자의 손 이동과 가리키는 방향에 대한 정보를 획득하고 이를 이용하여 가상의 손을 게임 화면에 나타낸다. 사용자의 손의 움직임은 가상의 손이 물건을 선택하고 옮기도록 하는 입력 인터페이스로 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 비전 기반 손 인식 기법으로 먼저 RGB 컬러영역에서 HSV 컬러영역으로 입력영상을 변환하고 H, S 값에 대한 이중 임계값과 연결 요소 분석을 이용하여 손 영역을 분할한다. 다음으로 분할된 영역에 대하여 0, 1차 모멘트를 적용하고 이를 이용하여 손 영역에 대한 무게 중심점을 구한다. 구해진 무게중심점은 손의 중심에 위치하게 되며, 분할된 손 영역의 픽셀 집합 중 무게중심점으로부터 멀리 떨어진 픽셀들을 손가락의 끝점으로 인식한다. 마지막으로 무게중심점과 손 끝점에 대한 벡터를 통하여 손의 축을 구한다. 인식 안정성과 성능을 높이기 위하여 누적 버퍼를 이용한 떨림 보정과 경계상자를 이용한 처리 영역을 설정하였다. 본 논문의 방법은 기존의 비전 기술을 통한 손 인식 방법들에 비하여 별도의 착용 마커를 두지 않고 실시간으로 처리가 가능하다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법으로 정확하게 손을 분할하고, 안정된 인식 결과를 고속으로 처리할 수 있음을 보여주었다.
Cloud computing is an emerging technology based on the concept of enabling data access from anywhere, at any time, from any platform. The exponential growth of cloud users has resulted in the emergence of multiple issues, such as the workload imbalance between the virtual machines (VMs) of data centers in a cloud environment greatly impacting its overall performance. Our axis of research is the load balancing of a data center's VMs. It aims at reducing the degree of a load's imbalance between those VMs so that a better resource utilization will be provided, thus ensuring a greater quality of service. Our article focuses on two phases to balance the workload between the VMs. The first step will be the determination of the threshold of each VM before it can be considered overloaded. The second step will be a task allocation to the VMs by relying on an improved and faster version of the meta-heuristic "simulated annealing (SA)". We mainly focused on the acceptance probability of the SA, as, by modifying the content of the acceptance probability, we could ensure that the SA was able to offer a smart task distribution between the VMs in fewer loops than a classical usage of the SA.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.158-170
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2021
Virtualization technologies are being adopted and broadly utilized in many fields and at different levels. In cloud computing, achieving load balancing across large distributed virtual machines is considered a complex optimization problem with an essential importance in cloud computing systems and data centers as the overloading or underloading of tasks on VMs may cause multiple issues in the cloud system like longer execution time, machine failure, high power consumption, etc. Therefore, load balancing mechanism is an important aspect in cloud computing that assist in overcoming different performance issues. In this research, we propose a new approach that combines the advantages of different task allocation algorithms like Round robin algorithm, and Random allocation with different threshold techniques like the VM utilization and the number of allocation counts using least connection mechanism. We performed extensive simulations and experiments that augment different scheduling policies to overcome the resource utilization problem without compromising other performance measures like makespan and execution time of the tasks. The proposed system provided better results compared to the original round robin as it takes into consideration the dynamic state of the system.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 형상 재구성을 위하여 기존 복셀 칼라링 기법의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 새로운 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 중심카메라의 광선분위에 있는 내부 복셀의 색상 일광성을 비교함으로써 최적의 문턱값을 결정하였다. 즉, 표면 복셀에 대한 색상 일관성과 내부 복셀의 색상 일관성 값을 비교함으로써 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거함으로써 표면 잡음을 감소시켰다. 제안된 방법은 기존의 알고리듬보다 빠르고 정확하게 3차원형상을 재구성 할 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 잡음제거 방법은 hard 임계치 방법의 문제점을 개선한 제로점의 탄젠트 곡선 보간에 의한 잡음제거 기술이다. 자연계에서 관측되는 대기 전기변동량과 같은 신호의 시간적 변동량이나 가상현실을 이용하여 추출한사람의 빠른 움직임의 동작 곡선 등은 실제로 복잡하다. 따라서 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점에 대한 특징을 정확히 결정하는 것이 매우 중요하다. 특히 자연계의 측정 신호는 잡음이 포함되어 있어서 잡음을 제거하고 특징을 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 새로운 방식에 의하여 잡음을 제거하고 변곡점을 추출하며 종래의 방식인 hard 임계치에 비하여 잡음지수가 5인 경우의 noise II 변곡점 신호에 대하여 SNR이 3.4dB 개선된 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.
Background: Approaches in disruption of MDM2-p53 interactions have now emerged as an important therapeutic strategy in resurrecting wild type p53 functional status. The present study highlights virtual screening strategies in identification of high affinity small molecule non-peptidic inhibitors. Nutlin3A and RG7112 belonging to compound class of Cis-imidazoline, MI219 of Spiro-oxindole class and Benzodiazepine derived TDP 665759 served as query small molecules for similarity search with a threshold of 95%. The query molecules and the similar molecules corresponding to each query were docked at the transactivation binding cleft of MDM2 protein. Aided by MolDock algorithm, high affinity compound against MDM2 was retrieved. Patch Dock supervised Protein-Protein interactions were established between MDM2 and ligand (query and similar) bound and free states of p53. Compounds with PubCid 68870345, 77819398, 71132874, and 11952782 respectively structurally similar to Nutlin3A, RG7112, Mi219 and TDP 665759 demonstrated higher affinity to MDM2 in comparison to their parent compounds. Evident from the protein-protein interaction studies, all the similar compounds except for 77819398 (similar to RG 7112) showed appreciable inhibitory potential. Of particular relevance, compound 68870345 akin to Nutlin 3A had highest inhibitory potential that respectively showed 1.3, 1.2, 1.16 and 1.26 folds higher inhibitory potential than Nutilin 3A, MI 219, RG 7112 and TDP 1665759. Compound 68870345 was further mapped for structure based pharamacophoric features. In the study, we report Cis-imidazoline derivative compound; Pubcid: 68870345 to have highest inhibitory potential in blocking MDM2-p53 interactions hitherto discovered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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