• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.283-286
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• 2013

C 언어는 프로그램을 간결하게 구성하기 위하여 많은 연구를 한 언어로, 프로그램 구성 시 오류를 쉽게 발견하기 위한 기능은 부족하지만 다른 고급 언어가 가지고 있는 기술상의 제약이 적어 프로그래밍하기 쉬울 뿐 아니라 다른 프로그래밍 언어의 모태 언어로 평가되어 프로그래밍 언어를 배우려고 하는 사람들의 필수 언어로 여전히 많은 사람들이 공부하고 있다. 그러나 형식 언어가 가지고 있는 여러 가지 특징으로 배우는데 어려워한다. 따라서 본 논문에서는 C 언어를 배우려는 사람들에게 쉽고 재미있고, 정확히 배우도록 하기 위해 C 언어 교육을 위한 교수 학습 지원 시스템 설계를 위한 고찰을 수행하였다. C 언어 교수 학습 지원 시스템을 설계하는데는 학습전이이론과 블랜디드교육, 문제중심학습, 게임을 참고하여 설계하였으며, 다양한 멀티미디어가 사용되게 하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.119-122
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• 2005

Lego company created a set called Robotic Invention System as a kind of Mindstorm set. This system helps to understand the technology of both robot and programming language. It also improves creativeness by building and controlling the robot we make. This paper will introduce basic idea of controlling the RCX(Programmable Lego Block) in C language. Also, this paper will show different idea of teaching C language by using other types of robots.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.640-645
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• 2014

정보화 사회가 성숙함에 따라 프로그래밍 교육의 중요성이 나날이 강조되고 있으며 현재 일부에서는 프로그래밍 교육을 조기에 실시해야 한다는 여론이 확대되고 있다. 이에 따라 최근에 많은 웹 기반의 프로그래밍 교육 서비스들이 등장하고 있다. 현재 국내 수준은 웹 기반의 프로그래밍 교육 서비스는 아직까지 활성화되지 않았으며, 특히 많은 분야에서 사용되는 C언어에 대한 웹기반 교육 서비스는 개발환경에 대한 제약 때문에 미약한 실정이다. 본 논문에서는 접근성이 높은 웹을 기반으로 C언어에 대한 학습에 필요한 정보와 실습환경을 제공하는 웹 기반 C언어프로그래밍 교육 시스템인 'ICANC'를 설계 및 구현하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.45-57
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• 2010

본 논문에서는 C 언어의 효율적인 학습을 지원해주는 프로그램 문제 은행 시스템인 C_PBS를 제안한다. C_PBS는 다양한 용도와 난이도의 프로그램 문제를 허용하고, 검색의 편의를 위해 다양한 검색 방법을 제공한다. 또한 다양한 정답, 참조빈도수에 의한 문제 보여주기, 관심문제보기, 카트 기능과 같은 유용한 기능도 제공한다. 특히 문제와 정답에 대해 사용자들의 의견 제시하기, 추천하기, 비추천하기 기능 등을 통해서, 웹 2.0의 철학인 '개방 참여 공유'를 적극적으로 지원하여 상호협력학습을 통한 집단지성을 실현하고 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권3호
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• pp.95-101
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• 2016

In this study, we propose a new system for constructing parallel corpora for sign languages, which are generally under-resourced in comparison to spoken languages. In order to achieve scalability and accessibility regarding data collection and corpus construction, our system utilizes deep learning-based techniques and predicts depth information to perform pose estimation on hand information obtainable from video recordings by a single RGB camera. These estimated poses are then transcribed into expressions in SignWriting. We evaluate the accuracy of hand tracking and hand pose estimation modules of our system quantitatively, using the American Sign Language Image Dataset and the American Sign Language Lexicon Video Dataset. The evaluation results show that our transcription system has a high potential to be successfully employed in constructing a sizable sign language corpus using various types of video resources.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권7호
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• pp.1263-1270
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• 2018

본 연구는 개발도상국 고등교육을 위한 이러닝 플랫폼에 대하여 연구하였다. 먼저 ICT기술환경 등 이러닝 환경요인과 개발도상국을 위한 아세안사이버대학(ACU) 프로젝트를 소개한 후, 개발도상국 이러닝 플랫폼 사례로서 캄보디아 사례를 제시하였다. 캄보디아의 국가교육정책 및 ICT환경, 현지의 이러닝 수요 및 환경요소를 분석하였으며, 분석 결과에 따른 이러닝 전략과 세부방안을 도출하고 이러닝 플랫폼 C-MOOC Net을 제안하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 C-MOOC Net 시스템의 프로토타입을 공개소프트웨어 기반으로 개발하여 실제로 운영한 결과 C-MOOC 허브의 연계, 현지 언어의 지원, 선호강좌의 개인화 등록 등 요구사항을 충족함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1659-1661
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• 2015

SW중심사회의 창의적 인재를 위한 핵심 역량 중 코딩능력에 대한 중요도가 높아지고 있다. 이러한 능력을 배양하기 위해서 학습자의 지식 형성을 웹 상에서 능동적으로 학습할 수 있는 온라인 코딩교육 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 코딩능력에 대한 효과적인 학습과 효율적인 실습을 위해 자동화된 평가가 가능한 온라인 평가(online judge) 모듈 기반의 온라인 코딩 교육 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 대학교의 C 프로그래밍 언어 수업에 적용되었으며, 시스템 상에서 166명이 학생이 46,288번의 코드 작성으로 61개의 실습과제를 수행하였다. 전체 학습자의 59.46%가 제안 시스템을 활용한 코딩 학습으로 학습 능력이 향상되었음을 응답하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제37권4호
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• pp.60-69
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• 2022

So far, artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) has produced impressive results in speech recognition, computer vision, and natural language processing. AI/ML has recently begun to show promise as a viable means for improving the performance of 5G mobile telecommunication systems. This paper investigates standardization activities in 3GPP and O-RAN Alliance regarding AI/ML applications on mobile telecommunication system. Future trends in AI/ML technologies are also summarized. As an overarching technology in 6G, there appears to be no doubt that AI/ML could contribute to every part of mobile systems, including core, RAN, and air-interface, in terms of performance enhancement, automation, cost reduction, and energy consumption reduction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.360-363
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• 2022

최근에 Kaggle ML & DS Survey에 따르면 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 프레임워크에서 TensorFlow와 Keras의 비율이 각각 41.82%, 34.09%로 비중을 차지하고 있으며, 개발 프로그래밍의 경우 약 82%로 Python을 사용하는 것으로 나타났다. 상당수의 기계 학습 및 딥러닝의 구조가 Keras 프레임워크와 Python을 활용하고 있으나, Python의 경우에는 스크립트 언어인 관계로 인해 배포 및 실행을 Python 스크립트 환경에 제한되어 동작하므로 다양한 환경에서 동작하기 어려운 개연성이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Visual Studio 2019에서 동작하는 C#과 Keras를 활용한 기계 학습 및 딥러닝 시스템을 구현하였으며, 세부적으로 Mnist 데이터셋을 활용하여 파이썬 3.8.2와 C# .NET 5.0 환경에서 20번의 테스트를 진행하였다. 테스트 수행 결과, Python은 최소 시간 1.86초, 최대 시간 2.38초, 평균 시간 1.98초 총 시간 39.53초가 소요되었으며, C#은 최소 시간 1.78초, 최대 시간 2.11초 평균 시간 1.85초 총 시간 37.02초가 소요되었다. 결론적으로 C#의 성능이 Python보다 6% 정도 향상되었음을 확인하였으며, 이를 통해 실행파일 추출이 가능하여 활용도가 높을 것으로 기대한다.