88년 9월중에 한국과학기술연구원 시스템공학연구소가 당시의 슈퍼컴퓨터 중 최상위 성능을 가진 Cray-2S(4 CPU, 1GB)를 설치함에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터 시대가 열리게 되었으며, 90년 10월에 산업계에서는 최초로 기아자동차에서 Cray Y/MP(1CPU)를 설치한 이래 최근에 국방과학연구소, 삼성그룹에서도 Cray Y/MP계열의 슈퍼컴퓨터를 설치하여 과학기술 계산 및 공학해석에 폭넓게 활용할 전망이다. 따라서 본 고에서는 슈퍼컴퓨터의 정의 및 분류, 특징과 보급현황에 대하여 알아보고 슈퍼컴퓨터 및 병렬처리기술을 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.
정보화된 미래사회를 준비하기 위하여, 우리나라에서는 실과의 한 영역과 학교재량시간을 통하여 컴퓨터 교육을 하고 있다. 그러나 실과 교육과정은 지나치게 기능 위주의 내용으로 되어있고, 학교 재량시간을 이용한 컴퓨터 교육에서는 타자연습이나 컴퓨터 활용교육만을 강조하고 있다. 이러한 교육은 컴퓨터와 친숙해지는 데는 도움을 줄 수 있지만, 고차원적인 사고력을 지닌 학생을 교육하는 데는 도움이 되지 못한다. 특별히 컴퓨터의 무한한 사용 가능성을 이용하여 창의적 문제 해결력을 기르는 교육은 매우 필요하다 하겠다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 문제 해결 능력 교육, 즉 문제 상황이 주어지고 이것을 해결하는 프로그래밍 교육이 매우 유용하나, 지금까지의 프로그래밍 교육은 지나치게 언어 기술교육에 초점을 두고, 단순 반복과 암기, 아동의 발달단계를 고려하지 않음으로 인해 오히려 창의성을 해치고 학습의 흥미도를 저하시켜왔다. 이에 본 연구에서는 학생들 수준에 맞춰 구체적인 결과물이 보이고, 쉽고 흥미롭게 학습할 수 있는 프로그래밍 교육과정을 개발하기 위해 'LED 소자를 이용한 프로그래밍 교육 방안'을 설계하였다. 본 연구를 통하여서 초등학교 학생들이 쉽고 재미있게 프로그래밍에 접근하고, 고차원적인 문제 해결력을 기르는 컴퓨터 교육과정의 한 모델을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.499-501
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2003
유비쿼터스 컴퓨팅환경이란 우리 주변환경에 내재되어 모든 사물 및 사람에 보이지 않는 네트워크로 연결된 새로운 공간을 말한다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 정보화 사회의 차세대 키워드로 되어 가고 있다. 이에 따라 현재 유비쿼터스 컴퓨팅에 관한 연구가 많이 진행되어가고 있다. 지금의 개인용 컴퓨터 사용으로부터 차세대의 유비쿼터스 컴퓨터 사용으로 전환하기에는 지금의 컴퓨터사용법을 토대로 하는 인간과 유비쿼터스 컴퓨터의 교류가 필요하다. 인간과 전기기기 혹은 옷과 빌딩과 같은 모든 사물간의 교류는 기존의 인터넷 가상공간에서 이종 언어 통신수단으로 이용되고 있는 아바타를 가상공간 이외의 유비쿼터스 컴퓨팅환경이라는 새로운 공간으로 전개한 것으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 현재 실생활중의 컴퓨터 환경과 구별되는 유비쿼터스 컴퓨터환경을 보다 용이하게 이용하는 방법으로 화신화를 이용한 통신 방법에 대해 검토하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.53-56
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2011
본 논문에서는 얼굴 인식을 위해 제작된 임베디드 단말기와 모바일 환경에서 사용할 수 있는 안드로이드용 애플리케이션을 구현하여 얼굴 인식용 임베디드 단말기를 이용한 출석관리 시스템을 설계 및 제작하였다. 현재 진행중인 이 연구는 특수 기능을 위해 제작된 임베디드 단말기와 스마트폰에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 얼굴을 촬영하고, 촬영된 사진을 PC 서버를 통하여 기존 데이터에 등록된 사람인지 아닌지를 판별하는 시스템이다. 이 시스템을 이용하여 인증 불가시 대리인증이나 결석 여부를 판별할 수 있는 출석관리뿐만 아니라, 근태관리 시스템으로도 사용하는 것을 목표로 하고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.160-162
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2011
본 논문에서는 Zigbee 통신을 이용하여 대기전력을 차단함 함으로써 전력 소비를 줄이기 위한 스마트 오피스 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 구현된 시스템은 Server를 통하여 각 Client의 전류에 대한 통제를 가능하게 하며, 전력 사용 상황과 전력량 정보를 통해 사용자에게 고지함으로써 기존의 전자기기의 대기전력의 소비를 줄일 수 있다. 또한 외부 장치에서 Server로의 접근을 통해 제어할 수 있도록 하여 공간적인 문제도 고려하였다. 실험 결과를 통해 시스템을 이용함으로써 대기전력 소비가 종전보다 작아짐을 확인 할 수 있었다. Server는 ARM과 C#, Client는 ATmega와 C를 이용하여 구현하였다.
성능이 우수하고 가격이 저렴한 퍼스널 컴퓨터의 등장으로 공장 자동화의 이러한 추세는 점차 진 행 및 고도화되어 가고 있으며, 궁극적으로 컴퓨터 통합 생산(CIM : computer integrated manufacturing)방식으로 발전될 것으로 예상된다. 본 글에서는 금성 소프트웨어(주) 생산자동화 시스템실 및 산업자동화 시스템실에서 개발된 퍼스널 컴퓨터를 이용한 공장 자동화 프로젝트 실 제 사례들을 소개하고 앞으로의 공장 자동화에서의 퍼스널 컴퓨터 사용 추세를 전망하고자 한다.
컴퓨터 그래픽스는 컴퓨터를 이용하여 다양한 이미지를 생성하는 응용 학문이다. 컴퓨터를 이용하여 이미지를 생성하기 위해서는 나타내고자 하는 물체를 표현하는 모델링과 표현된 모델을 이미지로 나타내기 위한 렌더링이 필요하며, 일반적으로 모델링 방법에 따라 렌더링 기법도 좌우된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.17-18
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2022
현재 국내에서는 1인 1스마트폰 시대를 맞이하게 되었고 이에 맞춰 많은 종류의 관련 산업들이 발전하고 있다. 특히 멀티미디어와 콘텐츠 산업 또한 크게 성장하고 있다. 이런 상황에서 필수적으로 사용되는 편집 기술을 위하여, 많은 소프트웨어가 등장하고 이용되고 있다. 편집을 자유롭게 이용하기 위해서는 전문적인 인력이 필요하거나 시간이나 자본을 들여서 이해와 학습을 필수적으로 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 편집 과정의 수고로움을 덜어줄 수 있도록 인공지능의 객체탐지 기술을 이용하여 특정 상표에 대한 모자이크 처리 작업을 자동으로 할 수 있는 B.A.M.O.S를 개발하였다. YOLO 알고리즘을 이용하여 목표 상표를 학습시켜 이를 B.A.M.O.S에 적용하였고, 목표 상표를 인식하여 모자이크 처리를 하도록 하였다.
유한요소해석프로그램들의 적용대상이 최근들어 다(多) 자유도의 비선형문제로 확대됨에 따라 컴퓨터의 계산속도가 특히 중요한 제한조건으로 대두되기 시작하였으며 금속성형해석, 자동차 등의 충돌해석(자유도가 2만-6만), 토질 및 콘크리트 등의 점소성해석과 더불어 항공기, 터빈 등의 열응력해석 및 동적해석 등에 있어서는 막대한 계산시간으로 인하여 해석의 효율성에 대한 문제가 제기되고 있다. 따라서 슈퍼컴퓨터를 포함하여 고속연산기능을 가진 병렬처리컴퓨터를 이용하여 유한요소해석을 수행하여야 할 필요성이 증가하고 있다. 88년 9월중에 한국과학기술원 시스템공학센터에 현존하는 슈퍼컴퓨터중 최상위 성능을 가진 CRAY2S가 설치됨에 따라 국내에도 슈퍼컴퓨터시대가 열리게 되었으며 따라서 본 고에서는 CRAY2S의 시스템개요 및 응용소프트웨어에 대하여 소개하고 슈퍼컴퓨터를 이용한 유한요소해석에 관하여 간략히 기술하고저 한다.
Kim, Seondae;Ryu, Il-Woong;Ryu, Jaesung;Mujtaba, Ghulam;Park, Eunsoo;Kim, Seunghwan;Ryu, Eun-Seok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.25-28
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2019
본 논문은 시니어 라이프 로깅을 위한 데이터베이스를 효과적으로 구축하기 위해 영상의 심미적 특징을 통한 행동 별 영상 요약을 소개한다. 실내의 TV 앞에서 오랜 시간을 보내는 시니어의 상태를 체크하기 위해 일반 카메라 또는 360 카메라를 통해 HD 급 화질 이상의 영상을 주기적으로 수집하고, 이를 머신러닝 또는 딥러닝 기반의 행동인식 시스템에 이용하기 위한 전처리 단계에 응용할 수 있는 방법을 서술한다. 이 연구에서는 영상 데이터에서 얻을 수 있는 색상을 이용한 HSV 히스토그램, 영상신호의 Jitter 를 줄이는 고정도, 움직임 에너지 등을 이용하여 짧은 시간 내에 행동별로 구분된 영상(샷, shot)을 자르고 요약하는 방법을 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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