• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.441-442
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• 2024

최근 경제적 어려움과 물가 상승으로 인해 생활비 부담이 증가함에 따라, 생활비 절감을 위해 중고 거래를 이용하는 대학생들이 증가하고 있다. 그러나 기존 대학생을 위한 중고거래 플랫폼은 제한적이며, 대학 커뮤니티에서는 서적 중심의 거래로 중고 거래의 다양성이 부족하고 해당 서비스 이용이 번거롭다. 이러한 점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 대학생들이 다양한 중고 물품을 저렴하게 학교에서 직거래할 수 있는 중고거래 및 대여 시스템인 "U-bo"를 개발하였다. 효율적인 거래 관리 시스템과 실시간 채팅 기능을 통해 사용자 경험을 향상시키며 맞춤형 이용이 가능하다. "U-bo"를 통해 학생들의 생활비 절약과 환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.

• Computational Structural Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.6-13
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• 1989

현재 구조해석의 컴퓨터 응용과 건축설계도면작성의 컴퓨터 응용이 개별적으로 개발되는 경우가 많은데 한꺼번에 모든 시스템을 일련으로 연결하는 것은 쉬운 일이 아니므로, 우선 구조해석의 자료를 그대로 이용할 수 있는 골조도면작성의 컴퓨터 응용프로그램을 개발함으로써 앞으로 건축설계도면작성 프로그램과 연결도 고려할 수 있다고 본다. 본 CAD시스템은 현재에는 국내에서 통용되고 있는 건설부 규준에 의거하여 개발되었고, ACI의 극한강도 설계법으로 sub-program을 수정하여 이용할 수 있겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.229-230
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• 2019

평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.320-322
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• 2020

기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.941-944
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• 2007

본 연구에서는 센서 네트웍과 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 모바일 센서 네트워크(Mobile Sensor Network) 의 응용에 관한 실험을 수행하였다. 주된 내용으로는 모바일 센서를 탑재한 차량을 이용한 로컬라이제이션(Localization) 과 팀원 인식(Team Identification) 등에 관련된 방법을 포함한다. 본 시스템은 시뮬레이션을 통하여 기획을 하였으며 자체 설계한 하드웨어와 내장형 소프트웨어를 탑재하여 주어진 기능을 수행하도록 하도록 하는 한편, 모바일 센서의 역할을 할 수 있도록 다양한 센서를 장착할 수 있도록 설계되었다. 또한 전자나침반을 이용한 방위각 측정능력, 초음파 센서를 이용한 근거리 장애물 회피 능력, 적외선 발광 다이오드(IR-LED)와 적외선 필터를 씌운 카메라를 이용한 동료의 위치 파악 능력등을 통하여 로컬라이제이션에 도움이 되도록 한다. 통신을 위하여 IEEE 802.11g 프로토콜에 기반을 둔 통신 능력을 가지며 차량간의 통신도 같은 프로토콜을 통하여 이루어지게 된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.467-468
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• 2014

본 논문에서는 컴퓨터 보안 강화를 위해 WOL(Wake On LAN) 기능을 출입문 제어시스템에 탑재하여 RFID 카드를 소지한 사용자만이 컴퓨터에 일차적으로 접근 가능한 전략을 제안한다. 이러한 전략은 컴퓨터 사용을 위해 단순히 비밀번호를 이용해 로그온 하는 기존의 방법과 비교해 사전에 자신의 RFID 카드를 이용한 물리보안 인증 단계를 전처리 과정으로 포함함으로써 컴퓨터 보안이 한층 강화되었다고 볼 수 있다. 뿐만 아니라 출입문 제어시스템에 탑재된 WOL 기능에 의해 사용자가 자신의 컴퓨터에 실질적으로 접근하기 이전에 일부 부팅과정에 완료됨에 따라 사용자가 컴퓨터 부팅 과정동안 기다려야하는 대기시간을 줄임으로써 업무효율을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 RFID 리더기와 라즈베리파이(Rasqberry Pi)사용해 WOL 기능을 탑재한 출입문 제어시스템을 직접 구현하고 실제 컴퓨팅 환경을 구현해 실험을 실시하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.7-8
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• 1990

미국의 코넬대학(Cornell University)은 컴퓨터그래픽 분야에서 선두주자의 하나로서 알려져 있다. 수년동안 그들은 교육성(Dept. of Education)의 연구비를 받아서 교육용 소프트웨어를 개발하는 "Socrates(Study of Complementary Research and Teaching in Engineering Science)"라는 연구사업을 수행하였다. 이 연구사업의 목적은 컴퓨터를 이용한 교육을 증가시키기 위한 목적에서 수행되었다. 이 대학은 다른 대학들보다 컴퓨터시설이 매우 충실한 것으로 알려져 있으므로, 개발된 소프트웨어들의 사용이 모든 대학들에서 받아들이기에는 어려움이 많다. 그러나 다소의 차이는 있지만 컴퓨터의 사용을 강의실로 끌어들여야 하는 문제점은 어느 대학에서나 존재한다. 따라서 본 고에서는 Socrates에 대한 소개와 함께, 이의 이용방법에 대하여 기술하고자 한다.

• Journal of Korean Institute of Fire Investigation
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• v.10 no.1
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• pp.77-86
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• 2007

컴퓨터 화재 모델링은 1960년대부터 연구 개발되어 왔지만, 화재조사 및 감식 분야에서는 미국의 NIST : National Institute of Standards and TechnologyNIST와 영국의 BRE : Building Research EstablishmentBRE를 중심으로 약 10여년 전부터 적용되기 시작했다. 처음 화재 모델링이 개발되었을 때에는 화재 자체의 물리적인 특성을 설명하는 데에만 사용되어 그 활용분야가 제한적이었으나, 방화공학적인 분석기법과 컴퓨터 기술의 발달로 요즈음에는 화재현장을 재현하고 예측하는데 많이 사용되고 있으며 앞으로 더 많은 활용이 예상된다. 따라서 본 글에서는 화재모델링을 이용한 시뮬레이션이 무엇인지를 배우고, 화재 조사에 적용된 구체적인 사례를 살펴봄으로써 컴퓨터 화재 시뮬레이션을 이용한 화재 조사에 대한 이해를 높이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.372-375
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• 2013

선행 연구에서, 성격 데이터를 이용하여 대상이 되는 인간의 이동 패턴을 예측하는 모델을 만들었다. 이번에는 인간의 위치 데이터 정보를 이용하여 그 인간의 성격을 예측하는 모델을 제시할 것 이다. 인간의 위치 데이터에 따른 성격 데이터를 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.205-206
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• 2021

본 논문에서는 ROS를 이용한 드론 군집 비행 시뮬레이션을 구현한 결과를 보인다. ROS 환경에서 Gazebo 시뮬레이션 툴과 ArduPilot을 이용하여 모델링된 드론을 Gazebo에 적용한 뒤, 프로그래밍된 명령을 적용하여 각각의 드론이 명령에 따라 제어되는 군집비행을 보인다. 시뮬레이션은 12대의 드론이 각각 cpp 파일에 따라 제어되도록 설정한 launch 파일을 roslaunch하여 설정한 모든 드론이 Gazebo에서 각각 제어되는 군집비행 시뮬레이션을 구현하였다.