• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.141-148
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• 2002

본 논문에서는 고출력 산업용 로봇을 위한 직류 서보 전동기 제어시스템을 컴퓨터 GUI 환경［11,12］에서 제어 알고리즘을 적용하면서 실험할 수 있는 제어시스템 을 구현하였다. 직류 전동기 정격은 400용량, 1000ppr 광학식 엔코더 및 전자식 브레이크를 부하 변화량으로 채택하였다. 특히, 서보 구동부는 MOSFET 9540 및 540 FET를 사용하여 풀-브리지 방식으로 구동하였다. 서보 제어부는 8비트 PIC16C74 마이크로프로세서, RS-232 통신 포트 및 URD 전류 센서를 채택하였다. PID 방식을 기본으로 부하 변화량에 따는 다양한 계수 설정을 변화시키면서 제어 알고리즘을 적용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.58-64
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• 1989

본 논문은 benchmark program의 명령어 mix들과 이 명령어 mix들의 분포와 빈도돌을 parameter로 해서 컴퓨터 성능평가를 행할 수 있는 확률적 모델을 제시한다. 이 모델을 Intel 8086/8083마이크로 프로세서의 성능 평가에 적용시켜 봄으로써, 현존하는 컴퓨터시스템뿐만 아니라 미개발 시스템을 위한 성능 평가 모델로도 가능하다는 것을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.10-16
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• 1985

본 논문에서는 인쇄 양보 서상을 CCTV 카메라로써 마이크로 컴퓨터에 입력시켜, 이 화상을 인식, 스피커로 노래를 내어주는 컴퓨터 비젼 시스템에 관해 논하고 있다. 이때 내보서조의 특징추출 및 인식에는 가산투영법이 적용되구 그 대상 인식 범위는 내보의 여러 요소 중에서 오연 마디, 음표로 하고 있다. 아울러 분제 내보화징을 취급할 때 반드시 고려되어야 할 전처리 및 잡음 제거 과정을 보였고, 인식된 음표로 화음을 내민주는 간단한 하드웨어 시스템을 구성했다. 그 결과 보호한 인식률로 연주 가능함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.121-122
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• 2017

컴퓨터의 주변 장치 중 하나인 마우스는 모니터의 2차원 평면에서 움직임을 인식하여 커서를 움직이는 입력 장치이며, 응용 프로그램을 편리하게 사용하고 다양한 편집을 가능하게 한다. 기존의 아이디/비밀번호 기반 인증 방법에서는 키보드 데이터가 노출되는 취약점이 존재하여 이미지 기반의 마우스 입력을 이용한 새로운 인증 방법이 등장하였지만, 이미지 기반 인증의 취약점 분석 및 실증에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 마이크로소프트 운영체제에서 제공하는 마우스 위치 추출 API인 GetCursorPos() 함수를 이용하여 마우스 데이터의 노출 가능성을 검증함으로써 취약점을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1521-1524
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• 2004

기존 액티브 네트워크의 대표적인 실행환경에는 Active Network Transfer System(ANTS)와 Active Signaling Protocol(ASP)가 있다. ANTS 실행환경은 중간 노드에서 수행될 코드를 패킷에 포함시켜 전달하는 코드 분배 방식을 통하여 프로토콜을 제공한다. 따라서 패킷으로 전달할 수 있는 코드의 크기에 한계가 있으므로 복잡한 형태의 서비스를 제공 할 수 없으며, 프로토콜 및 응용들은 완전히 분리되어 동작함으로써 상호간의 연동 및 조합이 불가능한 단점이 있다. 반면 ASP 실행환경은 프로토콜 및 응용의 상호 연동이 가능하나 시스템 컨피규레이션과 응용들 사이의 정보교환 방식이 복잡하여 새로운 서비스의 개발 및 제공이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 기존 실행환경의 단점을 개선하고 프로토콜을 기능 및 알고리즘별로 구현한 마이크로 프로토콜을 동적으로 조합함으로써 사용자가 원하는 형태의 프로토콜 및 서비스를 제공하는 새로운 실행환경인 Customizable Architecture for Flexible Execution environment(CAFE) 실행환경을 설계 및 구현하였다. 또한 CAFE 실행환경을 기반으로 무선 웹 컨텐츠 서비스를 수행으로써 CAFE 실행환경의 실용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.853-855
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• 2009

센서 노드를 위한 운영체제는 제한된 시스템 자원 하에서 동작하므로 전력 소모량을 최소화 시킬 수 있는 시스템 레벨의 저전력 기법과 함께 실시간성을 지원해야 한다. 이에 본 논문에서는 저전력 마이크로프로세서인 ATmega128L 기반의 센서 노드 하드웨어 플랫폼을 설계하고, 센서노드 플랫폼에서 동작하는 멀티스레드 기반의 실시간 운영체제인 RT-UNOS를 개발하였다. 제안한 센서 노드 플랫폼의 동작 검증을 위하여 기존의 센서노드용 운영체제인 TinyOS와 MANTIS, cc-EDF와의 성능을 구현한 센서노드 상에서 실험을 진행하여 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.717-718
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• 2022

본 연구에서는 예비교사의 인공지능 융합교육 역량 강화를 위한 캡스톤 디자인 기법 활용 인공지능 융합교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증하였다. 개발된 교육 프로그램은 예비교사들이 스크래치 프로그래밍과 머신러닝포키즈, 캡스톤 디자인의 이해를 바탕으로, 인공지능 활용 융합 수업을 위한 주제 선정, 수업 설계 및 개발 후, 마이크로티칭을 하고 동료 평가 및 피드백을 하도록 조직되었다. 이는 2022년 1학기 K대학의 교양 강좌를 수강하는 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 실험 대상자들의 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t-검정에서 통계적으로 유의한 효과가 있음을 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.342-344
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• 2023

클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.39-40
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• 2023

본 논문은 딥러닝 기반의 소리 인식 모델을 기반으로 실내에서 발생하는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공하는 시스템을 위해 경량화된 CNN ResNet 구조의 인공지능 모델을 제시한다. 적용하는 경량화 기법은 모델의 크기와 연산량을 최적화하여 자원이 제한된 장치에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로 컴퓨터나 휴대용 기기와 같은 임베디드 장치에서도 원활한 인공지능 추론을 가능하게 하는 모델을 양자화 기법을 적용한 경량화 방법들을 실험적으로 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.229-231
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• 2023

테크놀로지의 발달에 따라 수업에서 테크놀로지의 도입이 증가하고 있다. 테크놀로지는 학교 현장에 도입되어서, 교수-학습 형태의 변화와 교육 환경의 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 수업에서 테크놀로지 중요성은 더욱 증가하였으며, 예비 교사의 교육 모델에서 테크놀로지 지식을 함양하기 위한 노력이 이어졌다. 이에 따라 Mishra and Koehler(2006)의 TPACK 모델을 활용한 교육이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 TPACK 모델을 활용하여 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성을 함양하기 위한 교육 모델을 개발하였다. 개발한 교육 모델은 브레인스토밍, 협력, 탐색(TPACK, AI, 교육과정, 교육적 맥락, 수업 사례), 수업 설계, 마이크로티칭, 수업 비평, 수업 성찰을 포함하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 융합 TPACK 교육 모델을 바탕으로 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성 변화를 분석하는 후속 연구가 필요하다.