• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.295-304
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• 2006

자바 언어는 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 본 논문에서는 임베디드용 자바 가상 머신에서 구현된 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터에 대해서 제안한다. 메모리 관리기는 힘을 다양한 크기의 셀로 분할한 후 통일한 셀의 집단인 블록 단위로 관리하여 빠른 메모리 할당과 해제가 가능하다. 가비지 컬렉션 방법으로는 3-색상 기반 표기-쓸어담기 가비지 컬렉터를 기반 알고리즘으로 채택하였으며 멀티쓰레드를 지원하기 위해 새로운 4-색상 기반 표기-쓸어 담기 가비지 컬렉터를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리 단편화가 발생하지만 객체 생성수가 많아짐에 따라 단편화율이 거의 일정함을 실험을 통해 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.279-289
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• 2020

본 연구의 목적은 초중등 교원의 인공지능 교육역량 강화를 위한 교사 대상 연수 프로그램을 적용하여 그 효과를 분석하고 인공지능 교육에 대한 교사들의 요구를 분석하여 기초 연구 자료를 제공하는 것이다. 참조하기 위한 연수 프로그램은 다섯 가지 인공지능의 핵심 요소를 바탕으로 교육내용을 선정하여 ADDIE 모형을 기초로 설계하였으며, G광역시교육청 소속 교육 전문직 및 교사와 인공지능교육연구회 소속 교사들이 협업으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 연수 프로그램 효과 및 교사 요구분석 설문 문항들은 내용 타당도 검사를 하였다. 개발된 프로그램을 적용하여 실시된 연수 결과, 연수의 각 교육과정에 대한 만족도 및 현장 적용 가능성이 높게 평가되었다. 교사들은 초등학교에서는 인공지능 교육을 위한 언플러그드 활동과 기초 인공지능 체험을, 중학교에서는 블록형 프로그래밍 언어와 피지컬 컴퓨팅 활동이 포함된 인공지능 교육내용을 가르쳐야 하는 것으로 인식하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권9_10호
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• pp.429-440
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• 2008

갈수록 복잡해지는 임베디드 시스템을 개발하는데 있어서 소프트웨어 개발의 중요성이 점차 커지고 있다. 대부분의 임베디드 응용 소프트웨어는 멀티 태스크로 구성되어 있는 병렬 소프트웨어이며, 기존의 순차적인 프로그래밍 언어만으로 개발하는 것보다는 알고리즘의 병렬성을 명세하기에 용이한 데이타플로우 모델로부터 소프트웨어를 생성하는 것이 유망하다. 생성된 멀티태스킹 코트를 수행하기 위해선 태스크들을 병렬적으로 수행해 주고 태스크간 동기화를 담당해 줄 운영체제의 도움이 필요하다. 그러나 운영체제를 사용하기 어려운 환경이나 설계 공간 탐색 과정에서 운영체제를 매번 다양한 하드웨어 플랫폼에 포팅하기 어려운 경우에는 운영체제 없이 멀티 태스크 응용을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 이것을 위해서 이 연구에서는 데이타 플로우 명세로부터 직렬화 된 멀티태스킹 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 태스크는 데이타 플로우 모델로 명세되며, 하나의 C 코드로 생성된다. 코드 생성은 크게 두 단계로 이루어지는데, 먼저 태스크를 구성하는 블록들을 각각 함수 형태로 코드를 생성한 후에, 생성된 여러 태스크의 함수들을 모아서 직렬화 하여 호출하는 스케줄러를 만든다. 이 때에 스케줄러를 효율적으로 만들 수 있는 자료구조 및 정보를 제공하여 사용자가 수동으로 스케줄러를 만드는 것도 가능하도록 하였다. DivX예제를 통하여 제안하는 방법으로 생성한 코드가 효율적으로 올바르게 동작함을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.