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플래시 메모리 파일 시스템의 지움정책 개선에 관한 연구
전승진(SeungJin Jeon),공기석(Ki-Sok Kong),황달연(DalYeon Hwang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅰ
최근 들어 임베디드 시스템이 많은 발전을 하고 있고, 공간적인 장점으로 인해서 임베디드 시스템에 플래시 메모리가 많이 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 일반 자기 저장 매체와는 다른 특성을 가지고 있어서 플래시 메모리에 알맞은 효율적인 파일 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 임베디드 리눅스에서는 JFFS2파일 시스템을 많이 사용하고 있는데, 이 논문에서는 JFFS2의 wear-leveling 알고리즘을 개선한 빈도수를 이용한 지움정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통해서 빈도수를 이용한 지움정책의 wear-leveling이 효과적인 성능을 나타냄을 보였다.
3차원 인체 스캔 데이터와 이중에너지엑스선흡수기(DXA)데이터를 이용한 XGBoost기반 비만 판단 방법론 제안
전승진(Seungjin Jeon),장지원(Jiwon Jang),김민지(Minji Kim),손민준(Minjoon Sohn),김수빈(Soobin Kim),염세경(Sekyoung Youm) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
건강에 대한 관심이 높아지면서, 정확하게 비만을 진단하고 이를 통해 관리하려는 노력이 확산되고 있다. 통상적으로 비만을 관리하기 위해 BMI 지수를 사용하지만 BMI지수는 다양한 형태의 비만을 판단하기에 부적합하다고 보고되고 있다. BMI의 한계점을 극복하기 위해 다양한 신체 치수와 비만의 관계를 찾는 연구들이 시도되고 있다. 이에 본 연구는 3차원 인체 스캐너와 DXA데이터를 동시에 수집하고 트리계열의 머신러닝 모델인 XGBoost을 기반으로 비만 판단 방법론을 제안한다. XGBoost를 통하여 비만 판단 분류 모델링을 진행하였으며, 이 때 블랙박스 설명 방법론중 하나인 SHAP와 Permutation Importance를 사용하여 비만을 판단하기 위한 중요 신체 치수가 무엇인지 탐색하고, 분류 모델의 성능을 향상 시켰다. 본 연구를 통해 기존의 비만 판단 지표였던 BMI나 단순히 한두개의 신체 치수를 활용하는 연구에서 벗어나 정확한 비만 판단 지표로 머신러닝 기반의 방법론이 사용될 수 있는 가능성을 탐색해 보았다.
Pix2Pix 를 이용한 지방흡입 후 예측 시스템 제안
김민지(Minji Kim),장지원(Jiwon Jang),전승진(Seungjin Jeon),김창균(Changgyun Kim),김남철(Namchul Kim),허설(Searle Huh),염세경(Sekyoung Youm) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
체중 관리에 대한 니즈 증가와 더불어 지방흡입에 대한 관심 또한 증가되었다. 지방흡입과 같은 수술을 계획하고 있는 환자들은 자신의 수술 후 모습이 어떻게 변화할 것인가에 대해 궁금해하지만, 환자가 수술 후의 모습을 예측하기 위해서 타인의 주관적 사례 및 서술에만 의존하여야 하는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 Pix2Pix 를 이용하여 본인의 사진을 기반으로 직관적인 지방흡입 후를 예측할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 통해 기존에 불확실한 수술결과에 대한 예측이 가능하여 수술에 대한 사용자의 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.