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EEG Coherence를 이용한 실시간 뇌 기능 연결성 분석 시스템
김종화(Jonghwa Kim),황민철(Mincheol Whang),안상민(Sangmin Ahn),이정년(Jungnyun Lee),김송이(Songyi Kim) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
본 연구에서는 실시간 뇌 기능연결성 분석 시스템을 개발하고자 하였다. 뇌는 기능적 연결성을 가지고 있다. 그러므로 이러한 뇌 기능연결성을 분석하기 위한 시스템이 필요하다. 기존의 연구에서는 뇌 기능연결성을 분석할 때 실험 후 데이터 분석하는 방법을 주로 사용하였는데, 이는 연구방법에 제약이 있다. 하지만 본 연구에서 개발하고자 하는 시스템을 사용하면, 다양한 인지반응유발 후 즉각적 반응을 관찰 가능할 것이다. 뇌 기능연결성 분석 시스템은 EEG Coherence 분석방법을 기반으로 하여 8개의 측정점에서 뇌 기능연결성을 분석 가능하도록 설계 하였다. 시스템은 실시간으로 측정점간의 연결성이 증가하거나 감소하는 것을 분석할 수있도록 구현하였다. 그리고 23명의 피실험자를 대상으로 시스템 성능을 분석하였다. 성능분석은 각성자극을 제시하고 EEG coherence 변화가 있는지 확인하였다. 분석결과 각성과 관련이 많은 우측 전두엽과의 연결성이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
김종화(Jonghwa Kim),최종무(Jongmoo Choi) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.40 No.1
본 논문은 임베디드 시스템, PC 및 고성능 서버에서 활발하게 사용되는 SSD(Solid-State Drive)를 기반으로 데이터의 중복성을 제거하는 기법을 연구한다. 중복제거 기법은 중복된 쓰기를 줄임으로써 저장 공간 이용률을 감소시키고 I/O 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 많은 데이터 서버와 백업 스토리지들이 중복제거 기법을 활용하고 있다. SSD에 중복제거 기법을 적용할 경우 다음의 추가적인 3가지 장점을 얻을 수 있다. 첫째, 저장 장치 이용률의 감소로 얻어진 공간을 오버프로비저닝 영역으로 활용하여 가비지 컬렉션의 부하를 줄일 수 있다. 둘째, WAF(Write Amplification Factor)을 줄여 수명과 신뢰성을 향상 시킬 수 있으며, 셋째, FTL(Flash Translation Layer)을 활용함으로써 중복된 데이터의 매핑 관리 부하를 줄일 수 있다. 하지만 SSD에서 중복률이 얼마나 되는지, 효율적인 중복 제거가 가능한지 등에 대한 이슈들이 존재한다. 이러한 이슈들을 분석하기 위하여, 본 논문에서는 SSD를 위한 중복 제거 구조를 설계한다. 이것은 핑거프린트 생성기, 핑거프린트 관리자, 매핑테이블 관리자로 구성된다. 또한 SHA-1 하드웨어 로직, 최근성 기반 핑거프린트 관리, 샘플링 기반 필터링 이라는 3가지 성능 향상 기술을 제안한다. 제안된 구조와 기술은 실제 SSD와 FPGA 탑재 임베디드 보드에서 평가되었다. 실험 결과 9가지 SSD 워크로드들에서 5∼52% (평균 17%)의 중복률을 얻을 수 있었다. 쓰기 응답시간은 최대 48%, 평균 15%가 향상되었으며, 수명은 최대 3.4배, 평균 2.5배 향상시킬 수 있었다. In this paper, we propose a new redundant data elimination (as known as deduplication) scheme for SSD (Solid State Drive), which are popularly employed in embedded systems, desktop PCs and high performance servers. Traditionally, data servers and backup storages make use of deduplication since it can reduce storage utilization and improve I/O performance by removing duplicate writes. In SSD, we find out additional three benefits. The first one is that it can improve the garbage collection overhead by exploiting the reduced storage utilization as over-provisioning area. Second, it can give a potential to enhance the lifetime and reliability of SSD by decreasing WAF(Write Amplification Factor). Third, the mapping overhead can be alleviated by utilizing FTL(Flash Translation Layer). However, there are several issues about deduplication ratio and efficiency. To explore these issues, we design a deduplication architecture for SSD, which consists of the following three components: fingerprint generator, fingerprint manager and mapping manager. Also, we investigate three performance acceleration techniques, that we refer as SHA-1 hardware logic, recency based fingerprint management and sample based filtering. We have evaluated our proposal on a real SSD and FPGA-equipped embedded board. Experimental results have shown that we can achieve the duplication ratio ranging from 4% to 52%, with an average 17%, for the nine SSD workloads. The response time of a write request can be improved by up to 48% with an average of 15%, while the lifespan of SSDs are expected to increase up to 3.4 times with an average of 2.5 times.
음향효과에 의한 '각성-이완'이 뇌 기능 연결과 자율신경계 변화에 미치는 영향
김종화(Jonghwa Kim),황민철(Mincheol Whang),안상민(Sangmin Ahn),이정년(Jungnyun Lee),박재언(Jaeun Park),박상인(Sangin Park),문성철(Sungchul Mun) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
본 연구는 '각성-이완'에 따른 뇌 기능 연결성과 자율신경계 변화를 분석하여 감성변화에 따른 생리매커니즘을 확인하였다. 20명의 피실험자를 대상으로 청각자극을 제시한 후, 중추신경계와 자율신경계 반응을 측정하였다. 그리고 자극 노출시간에 따른 뇌기능 연결성과 자율신경계의 변화를 확인하였다. 뇌 기능연결성 변화를 관찰하기 위하여 중추신경계에서 측정영역간 Coherence를 분석하였다. 자율신경계 변화는 심혈관계 반응(PPG frequency, PPG amplitude), 피부전기반응(GSR 평균), 피부온열반응(SKT 평균)을 분석하였다. 시간변화에 따른 분석을 위해서 중추신경계와 자율신경계 데이터는 10초 단위로 나누었다. 나뉘어진 데이터는 각 시간단위별로 t-Test하여 유의성을 검증하였다. 그리고 유의성이 나타난 결과만을 모아서 감성변화에 따른 생리매커니즘 패턴을 관찰하였다. 분석결과 이완시에 우측전두엽과의 뇌 기능연결성이 강해지고 이완시에는 뇌 기능 연결성이 약해지는 것을 알 수 있었다. 또한 이완시 자율신경계에서 PPG frequency가 감소하는 것을 확인하였다.
센서 네트워크의 에너지 균형을 고려한 분산 컴퓨팅 모델
김종화(Jonghwa Kim),최종무(Jongmoo Choi) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1D
센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 AA형 건전지를 사용하여 2년 6개월 이상 동작하는 것을 목표로 하며, 따라서 저전력을 고려하여 설계되어야 한다. 본 논문에서는 저전력 센서 네트워크를 위한 분산 컴퓨팅 모델을 제안한다. 제안된 모델은 우선 센서 노드에서 처리를 위한 에너지 소비와 통신을 위한 에너지 소비의 크기를 분석한다. 그리고 처리 에너지 비용을 지불하여 통신 에너지 감소라는 이득을 얻을 수 있음을 보인다. 한편, 이 기법은 특정 센서 노드의 에너지를 집중적으로 소비할 수 있음을 보이고, 이를 해결할 수 있는 에너지 균형 분산 컴퓨팅 모델을 제안한다. 시뮬레이션 기반 실험 결과 제안된 모델이 전체적인 에너지 소비를 낮추었을 뿐 아니라 센서 노드들 간에 에너지 균형도 이루고 있음을 알 수 있었다.