• 한국인쇄학회지
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• 제2권1호
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• pp.35-43
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• 1984

현재 시판되고 있는 국산 Polar Zoom Lens 80~200mm(1:3.9) 와 일산 (日産)Nikkor Zoom Lens 80~200mm(1:4)를 실사(室寫)에 의한 화질을 비교하였으며 화질검사 방법은 日本千葉大學 다무라미노루(田村 稔)의 hawlet chart를 이용하였다. Polar Lens나 Nikkor Lens가 모두 평균화질이 6.9였으나 양상 화질 면적은Polar Lens는 86% 이고 Nikkor Lens는 92%가 나왔다. 이것은 국산 Lens의 수준이 국제수준에 도달하였음을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.450-455
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• 1996

Emotional intelligence is investigated in terms of a composing machine as a modern abstract art form. Music has the longest tradition of being an art form which has an explicit formal foundation. Formal aspects of traditional and modern music theory are explained in terms of simple numerical relationship and illustrated with examples. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense of art and science which seeks happiness in life.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.276-286
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• 1988

In this paper, HLML-C (High Level Microprogramming Language C) is proposed, which is independent of target machines and has similar strucrure to C language. The HLML-C operations are defined for a abstract machine which contains characteristics of various microarchitectures, and can extend to define a target machine's special operations for efficient microcode generation. A microprogram written in this language is translated into a machine independent intermediate language on abstract machine with the information of a target machine's resource usage and then microoperations of a target machine. The HLML-C compiler is implemented with yacc and C language on VAX-11/750 (4.3 BSD) computer. Through the various test microprogram applied to HLML-C compiler, their results are analyzed.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권4호통권97호
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• pp.85-94
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• 1999

Reconfiguration, expansion, or new establishment of FMS requires the availability of a shop floor control (SFC) system relevant to the FMS since it is closely related with the hardware component of FMS. Due to the expensive cost of its development, significant research efforts have been made to develop an SFC system that is reusable. This paper presents Abstract Machine Tool (AMT) approach applied to develop an SFC sytem that is reusable without additional programming. The AMT model enables us to design the SFC system independently of the hardware-dependent attributes of euqipment; an AMT models a workstation by abstraction and presents an equipment-independent interface to machining cell controller. Specifically, we describe how we formalize the interfaces among equipment in order to build an AMT and how we design the machining cell control software based on AMT models. We also present MACHINIST the machining cell control system for IAE-FMS plant as an implementation example.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.477-479
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• 2000

최근 대부분의 시스템은 즉각적인 정보를 요구하는 실시간 시스템이다. 실시간 시스템은 오류에 대한 유연적인 대체를 필요로 하는 내고장성 시스템(fault tolerant system)의 개념을 지향한다. 내고장성 시스템은 보다 정확한 시스템 설계가 중요하며, 특히 실시간 시스템에서 필요로 하는 여러 종류의 시간제약에 대한 풍부한 표현력과 명세된 시간에 대한 검증이 중요하다. 본 논문은 특정 시점과 시간 간격, 주기, 이산 시간, 다수의 타이머에 의한 동적 등의 시간 관련 동작을 ATM(Abstract Timed Machine)에 기반으로 명세하고 명세된 시간에 대한 분석을 살펴본다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1247-1256
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• 2006

가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과는 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 컴퓨터이다. 그러나 가상 기계는 실제 프로세서로 처리하는 것보다 실행 속도가 매우 느리기 때문에 실행되는 코드의 최적화가 매우 중요하다. 본 논문은 가상 기계 코드 최적화기의 실험대상으로 EVM(Embedded Virtual Machine)의 중간 코드인 SIL(Standard Intermediate Language)을 이용하였다. 현존하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 가상 기계 코드 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기를 설계하고 구현하였다. 가상 기계 코드 최적화기는 주어진 패턴을 찾아서 패턴에 해당하는 부분을 최적화 코드로 바꾸어, 전체 코드의 크기를 줄이고 실행 속도의 개선효과를 가진다. 또한, 구현된 최적화기의 실험 결과를 도출하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.48-60
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• 2024

With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.189-195
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• 2018

With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 1993년도 특별강연 및 추계학술발표 개요집
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• pp.1-12
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• 1993

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• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.326-335
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• 2002

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.