Coding patterns that appeared frequently in the source code is a typical piece of code. The functionality that difficult to modularize, such as logging or synchronization processing, and the useful sentences in programming is extracted in software as codding pattern. Large-scale software could not be analyzed fully because the number of coding pattern that can be manually investigated is limited. In this paper, the characteristics of coding patterns perform the evaluation. The goal is to extract for codding-pattern to analyzed by developer. We was selected 6 indicators and performed analysis of 4 open-source. Matrix relations between the values and characteristics of the actual pattern analysis, pattern instances, the width of the distribution of instances, the pattern repeating structure of the elements included in the rates should be analyzed for patterns and indicators that help in choosing was confirmed.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.629-637
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2019
Rapid changes in the knowledge and information society of the 21st century should be embraced and applied to teachers. Since artificial intelligence(AI) is an important axis of rapid change, artificial intelligence education should be started from elementary school. This change requires elementary school teachers to have basic skills for AI education. In this study, an AI education program for elementary school teachers is developed. This development consists of three stages, the first stage is the understanding of artificial intelligence, the second stage is the understanding and application of artificial intelligence tools, and the final stage is the creation and application of artificial intelligence programs. 15 elementary school teachers were tested. The result of this study will be a useful educational program for teachers in charge of AI education in elementary school students.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.19-28
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2017
Companies and Governments have Mainly used the Delphi Technique to Understand Research or Technology Trends. Because this Technique has the Disadvantage of Consuming a Large Amount of Time and Money, this Study Attempted to Understand and Predict Science and Technology Trends using the Topic Modeling Technique Latent Dirichlet Allocation (LDA). To this end, 20 Specific Artificial Intelligence (AI) Technologies were Extracted From the Abstracts of the US Patent Documents on AI. With Regard to the Extracted Specific Technologies, Core Technologies were Identified, and then these were Divided into Hot and Cold Technologies though a Trend Analysis on their Annual Proportions. Text/Word Searching, Computer Management, Programming Syntax, Network Administration, Multimedia, and Wireless Network Technology were Derived From Hot Technologies. These Technologies are Key Technologies that are Actively Studied in the Field of AI in Recent Years. The Methodology Suggested in this Study may be used to Analyze Trends, Derive Policies, or Predict Technical Demands in Various Fields such as Social Issues, Regional Innovation, and Management.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.981-984
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2005
This study is to realize its threshold voltage shift after programming operation in charge trap type SONOS memory by simulation. SONOS devices are charge trap type nonvolatile memory devices in which charge storage takes place in traps in the nitride-blocking oxide interface and the nitride layer. For simulation of their threshold voltage as a function of the memory states, traps in the nitride layer have to be defined. However, trap models in the nitride layer are not developed in commercial simulator. So, we propose a new method that can simulate their threshold voltage shift by an amount of charges induced to the electrodes as a function of a programming voltages and times as define two electrodes in the tunnel oxide-nitride interface and the nitride-blocking oxide interface of SONOS structures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.750-753
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2005
Internet service, a part of our life, requires the changes not only of environment in our life but also of people's sense of value. It also requires a quick change in the spear of education activities without exception. It brought a lot of changes into educational methods, our recognition on education, and various kinds of educational tools and environment. The introduction of WBI (Web Based Instruction) is one of the most important thing. This study have applied WBI to Industrial high school education to improve its quality and accomplish its effective teaching-learning. That is, we have applied CNC(Computerized Numerical Control) and Processing learning to machining center learning and have given students chances and various learning materials so that they could contact with new information. We aimed at testing and studying some effects on the improvements of learning accomplishment and motive in this study.
Java has been established as one of the most widely-used languages owing to its support of object-oriented concepts, safety, and flexibility. Garbage collection in the Java virtual machine is a core component that relieves application programmers of difficulties related to memory management. In this paper, we propose a memory manager and a garbage collector that is implemented on a embedded java virtual machine. The memory manager divide a heap into various-sized cells and manages it as blocks of same-sized cells. So it is possible to allocate and free memory fast. We adopted the 3-color based Mark & Sweep garbage collector as our base algorithm and we propose 4-color based Mark & Sweep garbage collector for supporting multi-threaded program. The proposed garbage collector occurs memory fragmentation but we show through a experiment that the fragmentation ratio is almost fixed according as we create objects continuously.
Seo Ki-Yeol;Oh Se-Woong;Cho Deuk-Jae;Park Sang-Hyun;Suh Sang-Hyun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.305-309
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2006
The important field of research on ship operation is related to the high efficiency of transportation, the convenience of maneuvering ships and the safety of navigation. For these purposes, many intelligent technologies for ship automation have been required and studied. As a way of practical application for a smart ship based on network system, this paper proposes the intelligent control system for ship steering gear based on TCP/IP and desires to testify the validity of the proposal by applying the fuzzy control model to the steering gear system. As study method, the fuzzy inference was adopted to build the maneuvering models of steersman and then the network system was implemented using the TCP/IP Socket programming. Lastly, the miniature steering control system was designed to testify for its effectiveness.
This paper deals with development of an oil boom computation program (OBC Program) for effective response to oil spill. Currently, programs for showing required minimum quantities of oil skimmers and temporary storage tanks have been developed. However, a program for oil boom has not developed, which causes difficulties in oil spill management. The OBC program was developed using LabVIEW 2010 for solving above problems. The OBC program has following strengths: 1. Both experts and non-experts can calculate required quantities of oil booms, 2. The program can save response time, 3. It can reduce damage to properties and marine environment in proportion to reduced response time.
In recent years, there has been a need for techniques for large-scale ontology inference in order to infer new knowledge from existing knowledge at a high speed, and for a diversity of semantic services. With the recent advances in distributed computing, developments of ontology inference engines have mostly been studied based on Hadoop or Spark frameworks on large clusters. Parallel programming techniques using GPGPU, which utilizes many cores when compared with CPU, is also used for ontology inference. In this paper, by combining the advantages of both techniques, we propose a new method for reasoning large RDFS ontology data using a Spark in-memory framework and inferencing distributed data at a high speed using GPGPU. Using GPGPU, ontology reasoning over high-capacity data can be performed as a low cost with higher efficiency over conventional inference methods. In addition, we show that GPGPU can reduce the data workload on each node through the Spark cluster. In order to evaluate our approach, we used LUBM ranging from 10 to 120. Our experimental results showed that our proposed reasoning engine performs 7 times faster than a conventional approach which uses a Spark in-memory inference engine.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.7
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pp.1549-1555
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2009
The Relay node placement problem is one of the most important requirements for many wireless sensor networks because the lifetime of sensor networks is closely related with the placement of relay nodes which receive sensed data from sensor nodes and forward them to the base station. Relay node placement problem has focused at minimization of dissipated total energy of the sensor nodes in whole networks. However, minimum total energy causes the unbalance of consumed energy in sensor nodes due to different distances between relay nodes and sensor nodes. This paper proposes the concept of energy balance ratio and finds the locations of relay nodes using objective functions which maximize the energy balance ratio. Maximizing this ratio results in maximizing the network lifetime by minimizing the energy consumption of large-scale sensor networks. However, finding a solution to relay node placement problem is NP-hard and it is very difficult to get exact solutions. Therefore, we get approximate solutions to EBR-RNP problem which considers both energy balance ratio and relay node placement using constraint programming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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