• Title/Summary/Keyword: 소프트웨어공학

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The Study On Creative RSPM(Robot Based Software Programming Method) Engineering Education And NCS Training Effectiveness Analysis Using Smart Robot (스마트 로봇을 활용한 창의적 RSPM 공학 교육 및 NCS 직무 교육 효과 분석에 관한 연구)

  • Lee, Byung-Sun
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.53 no.8
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    • pp.136-144
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    • 2016

  • In general, it is this variety of learning methods and teaching tools for embedded software development and deployment training. In this paper, I want to take advantage of the smart robot to learn creative problem-solving methods that are required in embedded software engineering education. It analyzes the effect of creative engineering education with the smart robot and presents for RSPM Engineering Embedded SW teaching methods to improve NCS education. Embedded SW engineering education in a more creative and smart robot, EV3 system was utilized to improve SW programming skills. In this paper, we utilize the EV3 system to the parish through the creative RSPM engineering courses through the survey and analysis of the impact level, interests and program skills and influence in embedded SW engineering education propose for successful embedded software programming skills potential.

  • https://doi.org/10.5573/ieie.2016.53.8.136 인용 PDF KSCI

A Comparative Study on Sentiment Analysis Based on Psychological Model (감정 분석에서의 심리 모델 적용 비교 연구)

  • Kim, Haejun;Do, Junho;Sun, Juoh;Jeong, Seohee;Lee, Hyunah
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.450-452
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    • 2020

  • 기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

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소프트웨어 인스펙션을 이용한 소프트웨어 품질의 실험적 평가와 예측

  • 소선섭
    • Journal of Software Engineering Society
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    • v.14 no.1
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    • pp.50-58
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    • 2001

  • 소프트웨어의 품질은 개발이 완료된 후 운영과정에서 발생되는 고장(Failure)의 정도에 따라 결정되고, 고장(Failure)은 소프트웨어에 남아있던 오류(Defects)가 실행 중(Activate)되어 나타나는 현상이다. 따라서 소프트웨어의 품질을 효과적으로 높이기 위해서는 다음 사항을 고려해야 한다. 첫째, 오류가 만들어지면 가능한 한 빨리 찾아서 없애야 한다는 점이다. 다음 단계로 전이될 경우, 오류를 정정하는 비용이 크게 증가되기 때문이다. 둘째, 오류가 균등 분포하기 보다 특정 부분에 몰리는 경향이 있으므로, 문제 부품을 예측하여 집중 관리를 해야 한다. 본 논문에서는 이들을 고려하여 효과적인 오류 검출 방법인 인스펙션을 기반으로 여러 오류 검출 방법간의 비교 우위를 분석하고, 모든 모듈을 예측하는 품질 예측 모델을 제시하였다.

Requirements and Component Specifications at for Component-based System Development (컴포넌트 기반 시스템 개발을 위한 요구사항과 컴포넌트 명세화 방안)

  • 박병철;이재호;박수용
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.489-491
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    • 2000

  • 컴포넌트 기반의 소프트웨어가 개발되어짐에 따라 소프트웨어공학 측면에서 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발을 위한 컴포넌트 기반 소프트웨어공학(CBSE: Component Based Software Engineering)에 대한 연구가 진행되고 있다[1]. 컴포넌트 기반의 소프트웨어를 개발하는데 있어서 최대한 효율성과 생산성을 증가시키기 위해서는 개발초기, 즉 요구사항 분석단계에서 기존에 개발되어진 컴포넌트들 중에 사용자가 요구하는 역할을 수행하는 적절한 후보 컴포넌트를 추출할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 XML의 특성을 활용한 요구사항과 컴포넌트 명세 언어를 정의하고 이를 통해 정형화된 요구사항으로부터 시스템 개발에 필요한 컴포넌트들을 추출하는 방안을 제시하고자 한다.

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Modeling of Semantic Similarity for Scene Segmentation (장면 분할 기법을 위한 의미적 유사도의 모델링)

  • Jung, Eui-Son;Jeon, Seong-Jun;Cho, Dong-Hwi;Geum, Yong-Ho;Ham, Dong-gyun;Kim, Eun-Ji;Park, Seung-Bo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.225-228
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    • 2022

  • 본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.

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