• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.111-120
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• 2013

프로그래밍 초보자는 C언어를 처음 배울 때 여러 가지 면에서 어려움을 겪는다. 그 이유 중의 하나는 C 언어 문법 이해에 대한 학생들의 학습 부담이 크고, 문제 해결보다는 문법에 치중하는 경향이 있다. 또한 소프트웨어 개발에 대한 흥미를 유발시킬 수 있는 프로그래밍 도메인이 필요하다. 본 논문에서는 문제 해결 중심의 C언어 교육을 지원하는 프로그래밍 환경을 제시한다. 이를 위하여 첫째, NXT 로봇프로그래밍용 간단한 비주얼 프로그래밍 언어 Tiny-VPL을 정의하고, Tiny-VPL로 로봇프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제시하며, 둘째 간단한 C 언어인 Mini-C언어를 사용하여 NXT 로봇 프로그래밍을 할 수 있는 환경을 제시한다. 그리고 Tiny-VPL을 Mini-C로 변환하며, 변환결과를 대화형으로 제공하는 그래픽 인터페이스를 제시한다. 개발된 프로그래밍 환경은 로봇 프로그래밍을 통하여 학생들의 흥미를 유발할 수 있고, 비주얼언어와 C언어 사이의 관계를 그래픽으로 제공하여 문제 해결 중심의 C 언어 교육에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 대한공업교육학회지
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• 제34권1호
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• pp.210-237
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• 2009

본 연구의 목적은 중 고등학교 학생들을 대상으로 로봇C언어 교육프로그램을 개발하고 로봇C언어 교육프로그램이 창의력과 프로그래밍 능력 향상에 미치는 효과를 검증하는 것이다. 로봇C언어 교육프로그램의 내용은 로봇의 이해, 로봇의 기초와 조립(교육용 키트의 사용법 및 기구학) 및 로봇C언어 프로그래밍 학습, 과제 로봇 만들기, 창작 로봇 만들기로 구성하였으며 최종적으로 창의적으로 로봇 프로그래밍을 할 수 있도록 개발하였다. C과학 고등학교 1학년 학생(38명) 중에서 로봇C언어 교육프로그램과 C++프로그래밍 과정을 이수한 실험집단(11명)과 C++프로그래밍 과정만을 이수한 비교집단(27명)의 창의력과 프로그래밍 능력 향상 정도를 사전 사후 검사로 비교하였다. 로봇C언어 교육프로그램을 이수한 학생들은 과제 로봇과 창작 로봇의 산출물을 얻었으며, 또한, 이수한 학생들은 TTCT 창의력 검사(도형)결과 창의력 향상에 유의미한 효과가 나타났으며, 자체 평가 결과 C++언어 프로그래밍 능력도 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.983-986
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• 2003

마이크로소프트사는 .NET 플랫폼을 개발하면서 C/C++의 강력함과 자바나 비주얼 베이직의 높은 생산성을 매우 효과적으로 결합한 프로피래밍 언어인 C#을 만들었다. C#은 컴파일 과정을 거치며 자바의 바이트 코드와 같은 중간 언어인 MSIL 코드를 갖는 파일을 출력하게 되는데, C# 이외에도 모든 .NET 언어들은 컴파일과정을 거치면서 MSIL 코드를 얻기 때문에 여러 .NET 언어들을 이용해서 하나의 응용 프로그램을 만들 수 있다. 썬 마이크로시스템즈사의 자바는 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 컴파일러에 의해 플랫폼에 독립적인 바이트 코드를 바이너리 형태로 가지고 있는 클래스 파일을 생성하면 JVM에 의해 운영체제와 하드웨어에 독립적으로 수행이 가능한 차세대 언어이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 적용을 위해 C#을 컴파일 하여 나오는 중간 언어 형태인 MSIL 코드를 자바의 중간언어의 한 종류인 Oolong 코드로 변환해 줌으로서 C#으로 구현된 프로그램이 자바 플랫폼에서 JVM에 의해 실행되도록 하는 MSIL-to-Oolong 번역기 시스템 구현하였다.

• 전자공학회지
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• 제29권1호
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• pp.93-97
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• 2002

• 한국통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.239-249
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• 1993

본 논문은 터보 C언어에 대응하는 한글 C언어를 설계, 구현하였다. 한글C언어 명령어는 초 중 고등학생들이 이해하기 쉬운 용어로 선정하였으며 도스(DOS) 명령어와 오류 메시지도 한글화하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1405-1408
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• 2006

C++ 언어는 객체지향 프로그래밍 언어로, 기존의 C++ 프로그램은 각각의 플랫폼에 따른 컴파일러를 통해 목적기계의 코드(object code)로 변환되므로 실행되는 플랫폼에 의존적인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하는 방법으로 스택기반의 가상기계와 가상기계의 입력형태인 중간코드를 이용하는 기법이 있다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C, ISO/IEC C++ 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템 기반의 가상기계이며, EVM에서 실행되는 중간코드인 SIL(Standard Intermediate Language)은 객체지향 언어와 순차적인 언어를 모두 수용하기 위한 명령 코드의 집합으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 C++ 컴파일러를 통해 생성된 SIL 코드가 올바른지 검증하고 원시코드의 분석을 용이하게 하기 위해서 SIL 코드를 어셈블리 코드와 유사한 형태의 재 표현된 C++ 프로그램으로 역컴파일하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2903-2913
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• 1997

본 논문은 공유 및 분산 메모리 구조를 가진 병렬 컴퓨터의 프로그래밍 환경을 지원하기 위하여 ParaC 언어를 설계하고 구현한 내용을 기술한다. ParaC 언어는 확장성 높은 병렬 컴퓨터의 시스템 자원을 사용자가 효과적으로 이용할 수 있도록 설계되었다. 이것은 C 언어에 공유 메모리 환경을 위한 병렬 구문과 동기화 구문, 그리고 분산 메모리 환경을 위한 원격 태스크 구문을 추가함으로써 이루어졌다. 언어의 구현을 위하여 C 언어로의 번역 방법을 기술하였으며, 이 방법을 사용한 번역기와 확장 구문을 위한 실행시간 라이브러리를 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.65-76
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• 2014

본 연구는 패킷 처리를 위한 고급 프로그래밍언어 eFlow를 제안하고 이를 지원하는 개발환경을 구현한다. 또한 개발자들이 가장 익숙하고 배우기 쉬운 C 언어를 기반으로 하여 C 언어의 문법과 의미를 유지하면서, 패킷 처리에 불필요한 기능들을 제거하고 패킷 처리에 필요한 패킷 데이터, 데이터베이스 및 스트링 바이트 정보 검사, 이벤트 처리 등을 수행하기 위한 고급 프로그래밍 언어를 설계하고, 기존의 언어나 컴파일러 기술을 적용하면서 패킷 처리를 위해 필요한 언어의 기능과 컴파일 과정을 설명한다. X11 등과 같은 DPIC 장비에 활용하기 위해 이식성과 확장성을 고려한 가상 기계인 eFVM을 설계하고, 이를 위한 컴파일러와 시뮬레이터 및 디버거와 같은 개발 환경을 갖추어 실제 많이 사용되고 있는 다양한 응용 프로그램을 실험하여 제안한 언어의 효용성을 평가하고 있다. 패킷 처리를 위해 갖추어야 할 고급 언어의 기능과 형식 및 그 의미를 정의한 연구가 거의 없이 이루어진 실험에 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.549-552
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• 2005

기존의 ANSI C 프로그램은 각각의 플랫폼에 따른 컴파일러를 통해서 목적기계의 코드로 변환되고, 실행되어 플랫폼에 의존적인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하는 방법으로는 스택기반의 가상기계와 가상기계의 입력형태인 중간코드를 이용하는 기법이 있다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적인 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 SIL 코드가 올바른 수행을 하는 것인지를 검증하고 원시코드의 분석을 용이하게 하기 위해서 생성된 SIL 코드를 어셈블리 형태와 유사한 재 표현된 ANSI C 언어로 바꾸는 역컴파일러 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.327-330
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• 2020

순차적 문장 분류는 여러 문장들을 입력으로 받아 각 문장들에 대하여 사전 정의된 라벨을 할당하는 작업을 말한다. 일반적인 문장 분류와 대조적으로 기준 문장과 주변 문장 사이의 문맥 정보가 분류에 큰 영향을 준다. 따라서 입력 문장들 사이의 문맥 정보를 반영하는 과정이 필수적이다. 최근, 사전 학습 기반 언어 모델의 등장 이후 여러 자연 언어 처리 작업에서 큰 성능 향상이 있었다. 앞서 언급하였던 순차적 문장 분류 작업의 특성상 문맥 정보를 반영한 언어 표현을 생성하는 사전 학습 기반 언어 모델은 해당 작업에 매우 적합하다는 가설을 바탕으로 ELECTRA 기반 순차적 분류 모델을 제안하였다. PUBMED-RCT 데이터 셋을 사용하여 실험한 결과 제안 모델이 93.3%p로 가장 높은 성능을 보였다.