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AJAX를 이용한 사이버 강의 목록의 실시간 검색에 관한 연구
박용빈(YongBin Park) 한국컴퓨터정보학회 2007 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.15 No.2
전통적인 검색방법은 웹페이지에 검색어를 입력받을 수 있는 HTML Form을 만들어 놓은 다음, 검색하는데 필요한 정보를 입력받아 서버에 전송하도록 되어 있다. 그러므로 서버 측에 상당한 전송부담을 부여하게 된다. 본 논문에서는 사이버 강의 목록을 AJAX를 적용하여 화면의 검색 버튼을 누르더라도 페이지 전체를 다시 가져올 필요가 없고 현재 사용자가 보고 있는 화면을 그대로 유지하면서 볼 수 있다. 즉 AJAX를 활용하면 서버와 클라이언트 간에 데이터 전송 효율을 높일 수 있고, 서버의 작업 결과를 클라이언트에서 다양하고 효과적인 방법으로 검색할 수 있다.
Hyo Jung Park,Yongbin Shin,Jisuk Park,Hyosang Kim,In Seob Lee,Dong-Woo Seo,Jimi Huh,Tae Young Lee,박태용,Jeongjin Lee,김경원 대한영상의학회 2020 Korean Journal of Radiology Vol.21 No.1
Objective: We aimed to develop and validate a deep learning system for fully automated segmentation of abdominal muscle and fat areas on computed tomography (CT) images. Materials and Methods: A fully convolutional network-based segmentation system was developed using a training dataset of 883 CT scans from 467 subjects. Axial CT images obtained at the inferior endplate level of the 3rd lumbar vertebra were used for the analysis. Manually drawn segmentation maps of the skeletal muscle, visceral fat, and subcutaneous fat were created to serve as ground truth data. The performance of the fully convolutional network-based segmentation system was evaluated using the Dice similarity coefficient and cross-sectional area error, for both a separate internal validation dataset (426 CT scans from 308 subjects) and an external validation dataset (171 CT scans from 171 subjects from two outside hospitals). Results: The mean Dice similarity coefficients for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were high for both the internal (0.96, 0.97, and 0.97, respectively) and external (0.97, 0.97, and 0.97, respectively) validation datasets, while the mean cross-sectional area errors for muscle, subcutaneous fat, and visceral fat were low for both internal (2.1%, 3.8%, and 1.8%, respectively) and external (2.7%, 4.6%, and 2.3%, respectively) validation datasets. Conclusion: The fully convolutional network-based segmentation system exhibited high performance and accuracy in the automatic segmentation of abdominal muscle and fat on CT images.
무선 센서 망에서 실시간 데이터 전송을 위한 멀티캐스팅 방안
박호성(Hosung Park),이정철(Hosung Park),오승민(Seungmin Oh),임용빈(Yongbin Yim),김상하(Sang-Ha Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
실시간 데이터 멀티캐스팅은 멀티캐스트 그룹 내의 모든 멤버들에게 데이터를 주어진 제한 시간 내에 전송하는 것을 의미한다. 실시간 데이터 멀티캐스팅의 가장 어려운 부분은 소스 노드와 가장 먼 멀티캐스트 멤버에게 실시간 제약조건을 지켜 데이터를 전송하는 것이다. 무선 센서 망에서는 데이터 전송 지연시간이 물리적인 거리에 비례하기 때문이다. 따라서 우리는 소스 노드와 가장 먼 멀티캐스트 멤버와의 거리를 임계 거리 라고 명명한다. 임계 거리는 실시간 데이터 멀티캐스팅에서 가징 중요한 제약조건이 되어야 한다. 다시 말해 소스 노드에서부터 각 멀티캐스트 멤버에게 데이터가 전달되는 각각의 거리는 어떤 이유로도 임계 거리보다 길지 않아야 한다. 그러나 기존의 멀티캐스팅 방안들은 각 멀티캐스트 멤버까지의 데이터 전송 거리보다 멀티캐스팅 전체 비용 절감에 주안점을 두었기 때문에 임계 거리에 관련된 실시간 데이터 전송 제약조건을 만족하기 어렵다. 본 논문에서 우리는 무선 센서 망에서 실시간 데이터 전송을 위한 새로운 멀티캐스팅 방안을 제안한다. 제안 방안은 임계 거리라는 제약사항을 고려하여 멀티캐스트 트리를 구성함으로써 모든 멀티캐스트 멤버들에게 제한 내에 데이터를 전송할 확률을 높여준다. 시뮬레이션 결과는 제안 방안의 실시간 데이터 전송 성공 확률이 기존 멀티캐스팅 방안들에 비해 높음으로 보여준다.
무선 센서 망에서 싱크 그룹을 위한 에너지 효율 향상 이동성 지원 방안
임용빈(Yongbin Yim),박호성(Hosung Park),이정철(Jeongcheol Lee),오승민(Seungmin Oh),김상하(Sang-Ha Kim) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.1B
무선 센서 네트워크에서 이동 싱크 그룹은 같은 임무를 수행하기 위해 지리적으로 공통적인 움직임을 가지며 동일한 데이터를 필요로 한다. 이들 그룹에 데이터를 전달하기 위해서는 이동 싱크 그룹의 현재 위치를 파악하고, 이를 소스에게 제공하는 기법이 중요해진다. 기존 연구에서는 영역 정보를 제공하기 위해 플러딩을 사용하여 모든 멤버 싱크들을 포함하는 영역을 계산하고 이 정보를 소스에게 전달하였다. 그러나 멤버 싱크들의 위치를 수집하기 위해 영역 안에서 매번 주기적으로 수행되는 플러딩과 소스로의 위치 업데이트는 에너지 소모 측면에서 상당한 오버헤드이다. 본 논문에서는 주기적인 플러딩과 위치 업데이트 없이 에너지 효율적으로 이동 싱크 그룹을 지원하는 방안을 제안한다. 제안 방안은 플러딩 없이 싱크 그룹의 고유한 성질을 이용하여 멤버 싱크 일부의 움직임으로 그룹 전체의 움직임을 근사하여 그룹의 위치를 계산할 수 있다. 또한, 제안 방안에서는 무선 통신 환경의 오버히어링(overhearing) 특성을 활용한 역전파 학습 방법으로 소스로의 지속적인 위치 업데이트 비용 없이 위치 정보를 전달한다. 시뮬레이션 결과는 이전 연구에 비해 에너지 소모 측면에서 상당히 개선되었음을 보여준다. In order to support mobility for sink groups, it is important to get the current location of a mobile sink group and then to offer the location to a source. Typically, previous works calculate a region including all member sinks by flooding; then, it notifies this region information to a source. However, flooding and location updates are periodically performed regardless of the group movement so that it causes considerable control overhead. In this paper, we propose an energy-efficient scheme supporting mobile sink groups. The proposed scheme obtains a location of a group without flooding. It exploits the inherent property of mobile sink groups which could approximate entire group movement by only partial member sinks movement. Also, the scheme learns group location by back-propagation learning method through exploiting overhearing feature in wireless communication environment. Our simulation studies show that the proposed scheme significantly improves in terms of energy consumption compared to the previous work.
무선 센서 네트워크에서 이동 싱크를 위한 에너지 효율 프로토콜의 접근성 보장 방안
임용빈(Yongbin Yim ),박호성(Hosung Park ),이정혈(Jeongcheol Lee ),오승민(Seungmin Oh ),김상하(Sang-Ha Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅을 사용하여 이동 싱크에게 데이터를 전달하기 위해서 소스에게 지속적으로 변하는 싱크의 위치 정보를 제공하는 것이 중요하다. 기본적으로 싱크가 이동할 때마다 소스에게 직접 위치 정보 메시지를 전달하는 방법을 사용할 수 있다. 한편. 최근에는 이러한 위치 업데이트를 위한 추가적인 비용 없이 위치 정보를 제공할 수 있는 방안이 제안되었다. 이 방안은 데이터 전송 경로의 역방향으로 새 위치를 습득하여 한 홉씩 점차 새 위치를 항해 변경된다. 그러나 싱크의 움직임이 빠르다면 다음 데이터 경로 위의 노드들이 가지고 있는 목적지 정보가 유효하지 않을 수 있기 때문에 접근성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이동 싱크로의 접근성을 보장하는 암묵적 위치 업데이트 방안을 제안한다. 이 방안에서 동적인 싱크의 위치 정보를 사용하는 대신 정적인 노드의 위치 정보를 사용한다. 따라서 데이터는 한 센서 노드를 향하여 전달되므로 목적지까지 전달 될 수 있다. 본 논문에서 제안 방안의 접근성 보장을 증명하고 시뮬레이션을 통해 이전 방안보다 신뢰성이 향상 되었음을 보인다.
근접점 교차검증을 사용한 국부 오차 평가 기반 앙상블 메타모델
박도현(Dohyun Park),이용빈(Yongbin Lee),최동훈(Dong-Hoon Choi) 대한기계학회 2009 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2009 No.11
In general engineering design process, physical experiment or computer simulation is repeatedly required and it causes increase of cost for design. To reduce the cost, many researches on the using a meta-model instead of physical experiment or computer simulation have been developed. The polynomial regression, kriging, radial basis function, and support vector regression are widely used in engineering field, and the accuracy of these meta-models are depend on the trend of the true response and the design of experiment. Thus, it is difficult to select a meta-model suitable for the true response. To overcome the shortcoming, researches on the ensemble of meta-models which combining various stand-alone meta-models have been developed. In this study, we proposed v-Nearest Neighbors Points Cross-validation for meta-model validation and ensemble of meta-models based on the proposed validation technique. Test result show robustness and accuracy of the proposed ensemble of meta-model.