• 제목/요약/키워드: 자동 프로그램

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Technological Innovation of Automotive Steel Sheets Makers through the Early Vendor Involvement

  • 정경희;이상규
    • 기술혁신학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.159-181
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    • 2004
  • 본 연구에서는 신차개발 과정에서 공급업체의 조기참여 프로그램을 통한 자동차용 강판 제조업체의 기술혁신에 대해 고려하기로 한다. 먼저, 치열한 경쟁 하에 놓인 자동차용 강판 공급업체의 생존전략으로 자동차업체와의 기술적 파트너십의 중요성과 함께 시장을 둘러싼 대내외 경영환경을 분석하고자 한다. 자동차산업의 신차개발 프로세스 단계별 기술적 목표를 명확히 제시하고 차체의 수명사이클에 근거한 최적 소재를 선정하기 위한 조기참여 활동의 필요성을 강조하고자 한다. 또한 자동차용 강판 공급업체의 최적 기술전략 수립 및 방향을 설정하기 위해 자동차용 소재시장에서의 철강재 위상을 제고하고, 핵심 기술목표를 도출하고자 한다. 마지막으로 자동차용 강판 제조업체의 핵심 기술로 고성형성, 고강도강판 및 내식성이 우수한 도금강판에 대해 공급업체의 조기 참여를 통한 기술혁신 과정을 살펴보고자 한다.

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OpenCL을 이용한 이미지 처리 프로그램의 자동 최적화 방법 (Automatic Optimization Methods for Image Processing Programs Using OpenCL)

  • 신재호;조강원;이일구;이재진
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.188-193
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    • 2017
  • 영상 장비가 발전하고 고화질 이미지의 사용량이 많아짐에 따라 이를 병렬화하여 빠르게 처리하는 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문은 OpenCL을 사용한 이미지 처리 프로그램이 하드웨어에 관계없이 최적의 성능을 내도록 하는 방법을 제시한다. OpenCL은 계산 디바이스의 아키텍처에 따라 적절한 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 개발자가 실험을 통해 찾아야 한다. 하지만 이는 시간적, 자원적 한계가 있다. 본 논문에서는 대상 하드웨어에 최적화된 병렬화 방법과 워크그룹 크기를 프로파일링을 통해 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 또한 OpenCL을 사용한 이미지 처리는 입력 이미지의 크기에 따라 순차코드 보다 성능이 좋을 수도 있고 안좋을 수도 있다. 본 논문에서는 OpenCL코드의 성능이 순차코드 성능보다 좋아지는 시점의 이미지 크기를 자동으로 검색하여 OpenCL을 사용할지 기존의 순차코드를 사용할지 결정하는 이미지 크기 threshold를 설정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 이미지 처리 프로그램이 임의의 하드웨어에서 이미지 크기에 상관없이 항상 최적의 성능을 보이는 것을 확인했다.

PLC 시뮬레이션에서 Plant model 자동 생성을 위한 PLC Symbol 규칙 (PLC symbol naming rule for auto generation of Plant model in PLC simulation)

  • 박형태;왕지남;박상철
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • 본 논문은 Programmable Logic Controller(PLC) 시뮬레이션을 하기 위한 공장 모델(Plant Model)을 자동으로 생성하는 절차에 대해 기술한다. PLC 프로그램은 공정을 제어하는 로직에 관한 정보이며 그 자체로 공장 모델에 대한 어떤 정보도 포함하고 있지 않기 때문에 시뮬레이션을 위해서는 PLC 프로그램에 대응하는 공장 모델이 반드시 필요하다. 지금까지 PLC 시뮬레이션을 위한 공장 모델은 사용자가 직접 구축하는 방식으로 모델링 되었으나 이는 많은 노력과 공정로직의 완전한 이해 및 시뮬레이션 지식이 요구된다. 이런 어려움을 극복하기 위해 논문은 PLC 프로그램의 심볼테이블(Symbol table)로부터 공장모델을 자동으로 생성하는 과정을 제안한다. 이를 위해P LC 심볼이 공장 모델의 생성을 위한 정보를 포함시키는 PLC 심볼의 작명 규칙을 제안한다. 입력된 심볼 리스트를 분석함으로써 공장 모델을 자동으로 추출할 수 있으며 간단한 예제 공정을 대상으로 구현해 본다.

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영어 자동쓰기평가(AWE) 사용만족도가 자기효능감을 매개로 학업성취감에 미치는 영향: PLS-SEM 모델 분석 (The influence of users' satisfaction with AWE on English learning achievement through self-efficacy: using PLS-SEM)

  • 주미란
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권9호
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    • pp.1-8
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    • 2021
  • 이 연구의 목적은 영어쓰기 교과목에서 자동쓰기평가(AWE) 프로그램의 사용자 만족도가 영어쓰기 자기효능감을 매개로 학습자의 학습성취감에 미치는 영향을 알아보기 위한 것이다. AWE는 쓰기 결과물에 대해 인공지능 기술에 의해 자동으로 피드백을 제공하는 프로그램이다. 영어쓰기 교과목을 수강하는 대학생을 대상으로 각 주제별로 작문을 하고 AWE 프로그램을 사용하여 피드백을 받은 후 그것을 참고하여 최종 수정본을 제출하도록 하였다. 설문지를 통해 수집된 데이터(n=99)를 SPSS, Smart PLS-SEM으로 분석하였다. 연구결과, 첫째, AWE의 사용 편의성과 유용성은 재사용 의지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, AWE 사용 만족도는 영어쓰기 자기효능감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 영어쓰기 자기효능감은 언어적, 정서적 측면에서 학업 성취감에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 4차 산업 및 인공지능 기술 발달에 따라 영어교육에 AWE와 같은 새로운 학습재료 도입을 권장한다.

스패로우: 소스 코드 분석기 (Sparrow: The Source Code Analyzer)

  • 오학주;정영범;진민식;김덕환;황의권;박대준;이희종;공순호;이광근
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.500-504
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    • 2007
  • Sparrow(스패로우)는 C/C++로 작성된 프로그램의 메모리 누수와 버퍼오버런 오류를 자동으로 프로그램 실행전에 찾아주는 도구이다. Sparrow는 실제 현장에서 쓰이는 상용 프로그램의 분석에 유용하게 쓰일 수 있도록 제작되었다. 이를 위해 분석기 엔진은 수십만 라인 이상의 소프트웨어를 적절한 시간과 정확도로 분석하기 할 수 있도록 많은 기술이 적용되었다. 또한 사용자의 편의성을 위해 대상 프로그램의 소스 구조를 자동으로 파악하여 분석을 준비하고, 거짓일 가능성이 높은 알람을 미리 제거하며, 발생한 알람의 원인을 설명해 준다. Sparrow로 httpd-2.2.2를 비롯한 오픈 소프트웨어들을 분석한 결과 실제 오류들을 찾아낼 수 있었다.

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LSI의 Layout CAD에 관한 연구 -자동 배치 프로그램 개발- (A Study on Layout CAD of LSI)

  • 이병호;정정화;임인칠
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.72-77
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    • 1984
  • 본 논문에서는 LSI layout의 배치 프로그램을 개발하고 그 실험 결과에 관해 논하였다. 100% 결선율 달성을 위해 가상 기선 경로법으로는 실제의 배선에 가까운 알고리즘을 도입하여 채널 밀도 계산에 반영하였다. 목적함수로는 총배선장의 최소화, 통과선수의 최소화, 최대 채널 밀도의 최소화를 동시에 산출 가능한 함수를 도입하였다. 제안된 가상배선경로 계산 알고리즘은 O(n2)으로 계산시간이 매우 바르고 최소배선장에 근사한 배선상태를 나타내므로 배치 문제에 적용하기에 매우 적합하다. 이 알고리즘을 사용하여 자동 배치 프로그램을 개발하고 작성된 프로그램의 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘의 유용성을 보였다.

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TCP와 UDP 프로토콜 상에서 ARF 기법에 따른 무선랜 성능 분석 (Analysis of WLAN Performance Depending on ARF Scheme with TCP and UDP Protocols)

  • 김남기;이민;윤현수
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권3호
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    • pp.395-400
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    • 2005
  • IEEE 802.11b 무선랜은 다양한 전송률(transmission rate)을 지원하며 그 전송률은 자동 전송률 제어 알고리즘(auto rate control algorithm)에 의해 스스로 적응하여 변환된다. 따라서 자동 전송률 제어 알고리즘은 무선랜 전체 시스템 성능에 매우 큰 영향을 끼친다. 그러므로 본 논문에서는 자동 전송률 제어 알고리즘, 특히 ARF(Auto Rate Fallback) 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘이 무선랜의 성능에 미치는 영향을 측정하고 그 결과를 분석해 본다. 분석 결과, ARF 방식의 자동 전송률 제어 알고리즘은 노드의 위치로 인한 신호 잡음에 효과적으로 잘 동작하는 모습을 보여 주었다. 하지만 ARF 방식은 여러 개의 노드가 무선채널을 얻기 위해 경쟁할 때, 신호의 충돌로 인한 패킷의 손실에 대해 적절히 대처하지 못해, 무선랜 전체 시스템 성능의 심각한 저하를 가져옴을 알 수 있었다. 그리고 TCP 프로토콜은 활성 노드 수의 증가를 제한해서 ARF에 의한 성능 저하를 막을 수 있다. 하지만 멀티미디어 데이터 전송과 같은 특정 응용프로그램은 TCP 프로토콜을 사용한다. 따라서 TCP 프로토콜은 모든 무선랜 응용프로그램을 위한 최적의 해결책이 될 수 없다.