• Title/Summary/Keyword: 파이썬

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Coding Helper for Python Beginners based on the Large Language Model(LLM) (대규모 언어 모델(LLM) 기반의 파이썬 입문자를 위한 코딩 도우미)

  • Se-Hoon Lee;Jeong-Bin Choi;Yong-Tae Baek;Sun-Ho Yoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.389-390
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    • 2023
  • 본 논문에서는 파이썬 코딩 플랫폼에서의 LLM(Large Language Models)을 로직 및 문법 에러 확인, 디버깅 도구로 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 코딩 플랫폼에서 작성한 파이썬 코드와 함께 발생한 에러 문구 및 프롬프트를 LLM 모델에 입력함으로써 로직(문법) 에러를 식별하고 디버깅에 활용할 수 있다. 특히, 입문자를 고려해 프롬프트를 제한하여 사용의 편의성을 높인다. 이를 통해 파이썬 코딩 교육에서 입문자들의 학습 과정을 원활하게 진행할 수 있으며, 파이썬 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다.

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An Empirical Study on Frequently used Python APIs in AI-Related Open Source Python Software Projects (인공지능과 관련된 오픈 소스 파이썬 소프트웨어 프로젝트에서 자주 사용되는 파이썬 API들에 대한 연구)

  • Jungil Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.19-22
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    • 2024
  • 전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.

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Novel Kernel Design for Implementing Volume Rendering in the PyCUDA Framework (PyCUDA 프레임워크에서 볼륨 렌더링을 구현하기 위한 새로운 커널 디자인)

  • Lee, SooHo;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.349-351
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    • 2022
  • 본 논문에서는 계산양이 큰 볼륨 렌더링을 구현할 수 있는 파이썬 기반의 CUDA(Computed Unified Device Architecture) 커널(Kernel) 디자인에 대해서 소개한다. 최근에 파이썬은 인공지능뿐만 아니라 서버, 보안, GUI, 데이터 시각화, 빅 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있기 때문에 인터페이스만을 위한 언어라는 색을 탈피한지 오래이다. 본 논문에서는 대용량 병렬처리 기법인 NVIDIA의 CUDA를 이용하여 파이썬 환경에서 커널을 디자인하고, 계산양이 큰 볼륨 렌더링이 빠르게 계산되는 결과를 보여준다. 결과적으로 C언어 기반의 CUDA뿐만 아니라, 상대적으로 개발이 효율적인 파이썬 환경에서도 GPU(Graphic Processing Unit)기반 애플리케이션 개발이 가능하다는 것을 볼륨 렌더링을 통해 보여준다.

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Design of Python Block and Text Co-coding Platform for Artificial Intelligence Convergence in Vocational Education (인공지능 융합 직업 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 공동 코딩 플랫폼 설계)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Yeon-Woo;Hong, Seung-Min
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.231-232
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    • 2022
  • 본 논문에서는 직업 교육 분야에 인공지능 융합 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 동시 코딩 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼에 코딩 언어로는 데이터 분석과 머신러닝의 다양한 라이브러리를 지원하고 있는 파이썬으로 하며, 직업 교육의 영역 전문가가 쉽게 직무 기능 파이썬 블록 모듈을 만들어 추가하고 커스터마이징을 할 수 있는 아키텍처를 갖고 있다. 제안한 플랫폼을 활용한 인공지능 융합 직업 분야로 바이오와 기계공학 분야의 블록 모듈을 추가하고 실습 예제를 만드는 과정을 보여 플랫폼의 유용성과 효율성을 보였다.

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Analyzing Characteristics of Code Refactoring for Python Deep-Learning Applications (파이썬 딥러닝 응용의 코드 리팩토링 특성 분석)

  • Kim, Dong Kwan
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.10
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    • pp.754-764
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    • 2022
  • Code refactoring refers to a maintenance task to change the code of a software system in order to consider new requirements, fix bugs, and restructure code. There have been various studies of refactoring subjects such as refactoring types, refactoring benefits, and CASE tools. However, Java applications rather than python ones have been benefited by refactoring-based coding practices. There are few cases of refactoring stuides on Python applications. This paper finds and analyzes single refactoring operations and composite refactoring operations for Python-based deep learning systems. In addition, we find that there is a statistically significant difference in the frequency of occurrence of single and complex refactoring operations in the two groups of deep learning applications and typical Python applications. Furthermore, we analyze keywords of commit messages to catch refactoring intentions of software developers.

Introduction to numba library in Python for efficient statistical computing (효율적인 통계 계산을 위한 파이썬 numba 라이브러리의 소개)

  • Cho, Younsang;Yu, Donghyeon;Son, Won;Park, Seoncheol
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.33 no.6
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    • pp.665-682
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    • 2020
  • This paper introduces numba library in Python, which improves computational efficiency of the provided implemented code written by naive Python language by applying just-in-time (JIT) compilation. To apply just-in-time compilation, the numba only needs to use a decorator on a target Python function. We provide implementation examples with numba for the permutation test and the parameter estimation for Gaussian mixture distribution. We also numerically show the efficiency of numba by comparing the total computation times of the implementation using naive python and the implementation using numba for each application.

PyStudy : Python based Self-Study Helper Software (PyStudy : Python 학습 도우미 소프트웨어 개발)

  • Jo, YeongChang;Kim, HyeHyeon;Kim, HoonSik;Han, SeongUk;Lee, Hyung-Woo
    • Journal of Internet of Things and Convergence
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    • v.2 no.1
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    • pp.41-48
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    • 2016
  • The Korea Internet of Things Society. In this paper, we developed 'PyStudy' system as a python based self-study helper software. Proposed PyStudy system is consisted with several components such as PyStudy console, self-study window, helper and self-coding window. User can refer helper function to find questionable python libraries at on-line connection quickly. And self-progress checking on python study also provided on integrated PyStudy IDE software. The PyStudy software provides the information necessary to learn the Python language efficiently. Proposed software can be applicable to an advanced Python language education course.

Validity Analysis of Python Automatic Scoring Exercise-Problems using Machine Learning Models (머신러닝 모델을 이용한 파이썬 자동채점 연습문제의 타당성 분석)

  • Kyeong Hur
    • Journal of Practical Engineering Education
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    • v.15 no.1
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    • pp.193-198
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    • 2023
  • This paper analyzed the validity of exercise problems for each unit in Python programming education. Practice questions presented for each unit are presented through an online learning system, and each student uploads an answer code and is automatically graded. Data such as students' mid-term exam scores, final exam scores, and practice questions scores for each unit are collected through Python lecture that lasts for one semester. Through the collected data, it is possible to improve the exercise problems for each unit by analyzing the validity of the automatic scoring exercise problems. In this paper, Orange machine learning tool was used to analyze the validity of automatic scoring exercises. The data collected in the Python subject are analyzed and compared comprehensively by total, top, and bottom groups. From the prediction accuracy of the machine learning model that predicts the student's final grade from the Python unit-by-unit practice problem scores, the validity of the automatic scoring exercises for each unit was analyzed.

Design of the Block Authoring Tool to Extend the Python Block Coding Platform (파이썬 블록 코딩 플랫폼의 확장을 위한 블록 저작 도구 설계)

  • Kim, Ki-Tae;Kim, Su-Min;Lee, Se-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.405-406
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    • 2022
  • 파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.

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Development of Python Instructional Model Using Robot for Elementary Students (초등학생을 위한 로봇 활용 파이썬 학습 모형 개발)

  • Park, DaeRyoon;Yoo, InHwan
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.22 no.3
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    • pp.357-366
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    • 2018
  • The Code Block Based Educational Programming Language(EPL) is the mainstream tool for software education for elementary students. However, Code Block Based EPL has limitations in scalability, even though there are many advantages as an introductory tool for software education. In this study, we searched the approach of SW education using Python, which is a text-based programming language actively used in real industrial field. We developed a learning program and model using Python and applied it to the sixth grade elementary school students for 10 hours. As a result, we found that the robot-based Python learning model had a significant effect on improving students' thinking skills and confirmed the applicability of text-based programming language to elementary school students.