전자공학교육에서 C 프로그래밍 언어 학습은 컴퓨터 프로그래밍을 이해하고, 임베디드 시스템에서 마이크로프로세서 활용 능력을 습득하기 위한 중요한 기초 교육 과정이다. 기초적 문법과 알고리즘 이해에 중점을 두기 위해, 콘솔 창에서 C 표준 라이브러리 함수에 기반한 프로그램을 작성하며 이론과 실습을 병행해 학습하는 것이 일반적인 교육방법이다. 그렇지만, C 언어의 기본 지식을 어느 정도 습득한 후 프로젝트 활동을 하거나 더 심화된 단계로 나아가고자 한다면, 콘솔창에서 C 표준 라이브러리 함수만을 사용하는 것은 C 프로그램으로 표현하거나 제어할 수 있는 대상을 한정시키게 된다. 학습자가 그래픽 또는 멀티미디어 리소스를 쉽게 활용해 교육적 가치를 높이기 위한 목적으로, 본 논문에서는 공개 소스 소프트웨어인 Simple DirectMedia Layer (SDL)을 활용하는 방안을 C 프로그래밍 언어 학습 과정에 적용한 사례를 연구한다. 콘솔 창에서 수행하는 기초적 프로그래밍 교육과정을 마친 후에 적용된 SDL활용 프로그래밍 교육 과정을 소개하고, 설문 조사를 통해 교육적 가치를 평가한다. 그 결과, 응답자의 56% 이상이 응용능력개선, 흥미유발, 전반적 유용성 측면에서 긍정적 의견을 표명했으며, 부정적 의견은 4% 이하였다.
DevOps는 소프트웨어 개발과 운영의 합성어로 소프트웨어 생명주기 동안 사용되는 다양한 환경과 도구들이 존재한다. DevOps는 서비스를 제공함에 있어 빠르고 안전한 전개가 핵심이다. 이를 위해 Java, C/C++, Python, PHP, Ruby, Node.js, goLang 의 7가지 개발 언어와 전자정부프레임워크, Spring, Struts, DJango, Laravel, Rails, Express의 7가지 프레임워크 서비스를 사전에 제공하는 웹 기반의 통합 IDE를 제안한다. 통합 IDE는 플랫폼 내에서 웹 기반의 에디터를 통해 직접 개발이 가능하며, 리눅스 컨테이너를 이용하여 원 클릭으로 운영환경 이관이 가능하도록 구현하였다. 제안한 플랫폼은 개발 소스에 대해 컴파일 시간, 배포 시간, 배포된 앱의 처리량에 대한 성능 평가가 이루어졌으며, 상용 수준의 클라우드 서비스를 제공할 수 있는 성능을 보여준다.
멀티코어 이전의 시대에는 하드웨어의 발전을 토대로 프로그램 성능 향상에 도움을 받을 수 있었다. 그러나 하나의 코어 대한 성능 향상이 한계에 봉착하며 여러 개의 코어를 사용하는 멀티코어라는 방법이 보편화되었다. 멀티코어를 사용하기 위해 커널 레벨의 스레드를 사용하는 기존의 방법을 발전시킨 현대적 동시성 프로그래밍이 대두되었다. 현대 동시성 프로그래밍이란 경량 스레드를 사용하여 멀티코어의 장점을 최적화한다. 또 공유 가능한 데이터가 변경할 수 있는지의 유무가 동시성 코드 작성 시 주요 고려사항이 된다. 본 논문은 동시성 코드 작성 시 주요 고려사항들을 설명하고, 이러한 사항들이 현대 동시성 기술을 지원하는 언어 중 하나인 '고'에서 어떤 식으로 지원되고, 나아가 어떻게 더 훌륭한 동시성 코드를 작성할 것인지 논의한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.27-36
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2014
많은 응용분야에서 통계분석을 이용하여 의사결정을 뒷받침하는 정보를 얻는다. 그러나 PC용 통계분석 프로그램은 경제적인 부담과 시간 및 위치의 제한을 받는다. 이를 최소화하기 위하여 인터넷을 이용하여 서버 PC의 통계분석 프로그램을 사용하거나, 웹브라우저를 이용하여 통계분석 프로그램을 사용할 수 있는 웹기반 시스템이 개발되어 왔다. 그러나 기존 웹기반 시스템의 연구는 특정 통계분석 프로그램을 사용하여야 하거나 서버에 저장된 자료에 대해서만 이루어 졌다. 자료가 수정되거나 새로 생성되면 서버관리자가 다시 자료를 탑재하여야만 통계분석이 가능하였다. 이를 개선하기 위하여 웹에서 사용되어 지는 HTML, java, JSP 등의 언어를 사용하여 동적 (動的) 자료에 대해서도 통계분석이 가능한 웹기반 시스템을 개발하였다.
본 연구의 목적은 다문화 학생의 한국어교육을 위해 개발된 한국어교재평가를 통해 개선점을 모색하고 향후 개발 방향에 대한 제언을 하는 것이다. 교재평가에는 선행연구 분석을 통해 종합적으로 한국어교재를 평가할 수 도구를 활용하였다. 학교에서 표준한국어 교재를 활용한 경험이 있는 32명의 한국어 교사들이 평가에 참여하였다. 평가 도구에 제시된 51개의 세부 기준에 따라 교재의 내적 외적 구성요소별 평가를 시행하였다. 평가 결과에 의하면 학습자의 수준에 맞는 어휘 제시, 어휘의 반복적 사용, 문화에 대한 내용 확대 등이 개선점으로 지적되었다. 한국어교재 평가 결과를 바탕으로 학교급별 표준한국어교재 개발의 방향, 한국어 교원의 교재평가 전문성 제고, 평가 결과 기반 교재 선정 및 활용에 대한 제언을 제시하였다.
온라인 소셜미디어의 등장으로 방대한 사용자 데이터가 수집되고 이는 루머의 탐지와 같은 복잡하고 도전적인 사회 문제를 자료 기반 기법으로 해결할 수 있게끔 한다. 최근 딥러닝 기반 모델들이 이러한 문제를 해결하기 위한 빠르고 정확한 기법 중의 하나로서 소개되었다. 하지만 기존에 제시된 모델들은 전파 종료 후 작동하거나 오랜 관찰기간을 필요로 하여 활용성이 제한된다. 이 연구에서는 초기 소량 데이터만을 활용하는 recurrent neural networks (RNNs) 기반의 빠른 루머 분류 알고리즘을 제안한다. 제시된 모델은 소셜미디어 스트림을 시계열 자료로 변환하여 사용하며, 이 때 시계열 데이터는 팔로워 수와 같이 정보 전파자 관련 정보는 물론 주어진 컨텐츠에서 추론한 언어심리학적 감성의 점수로 구성된다. 수백만의 트윗을 포함하는 498개의 실제 루머 및 494개의 비루머 사례 분석을 통해 이 연구는 제안하는 RNN 기반 모델이 초기 30개의 트윗 만으로도 (초기 수시간) 0.74 F1의 높은 성능을 보임을 확인한다. 이러한 결과는 실제 응용가능한 수준의 빠르고 효율적인 루머 분류 알고리즘 개발의 초석이 된다.
영아는 비언어적 의사 소통 방식인 울음이라는 수단을 사용한다[1]. 하지만 영아의 울음소리를 파악하는 것에는 어려움이 따른다. 영아의 울음소리를 해석하기 위해 많은 연구가 진행되었다[2,3]. 이에 본 논문에서는 다양한 음성 데이터 증강을 통한 3D 특징 벡터를 이용한 영아의 울음소리 분류를 제안한다. 연구에서는 총 5개의 클래스 복통, 하품, 불편함, 배고픔, 피곤함(belly pain, burping, discomfort, hungry, tired)로 분류된 데이터 세트를 사용한다. 데이터들은 5가지 기법(Pitch, Tempo, Shift, Mixup-noise, CutMix)을 사용하여 증강한다. 증강 기법 중에서 Tempo, Shift, CutMix 기법을 적용하였을 때 성능의 향상을 보여주었다. 최종적으로 우수한 데이터 증강 기법들을 동시 적용한 결과 단일 특징 벡터와 오리지널 데이터를 사용한 모델보다 17.75%의 성능 향상을 도출하였다.
본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용한 방식이 아닌 단일 네트워크에서 정보의 최신성을 보장하기 위해 데이터베이스 서버를 사용하지 않고 실시간으로 웹에 접속하여 정보를 불러오는 방식을 사용한 검색 시스템을 설계하는 것이다. 연구의 방법은 크레페 시스템에서 신속하고 정확한 인물과 키워드 검색을 할 수 있는 시스템을 설계하고 분석한다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 변환 과정은 사용자가 정보를 등록할 경우 글자체, 글자 크기, 색상등과 같이 사용자마다 여러 스타일이 적용되어 그 자체가 정보가 되기 때문에 모든 정보를 그대로 저장하게 된다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 문제점이 발생되지 않는다. 그러나 크레페 검색 시스템을 실행할 때에는 사용자들의 스타일 및 특성을 정형화할 수 없다. 이러한 문제점을 html_img_parser 함수와 Go언어의 html 파서 패키지를 사용하면 해결할 수 있다. 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색, 수집한 빅 데이터를 다양한 응용 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 자폐스펙트럼장애를 가진 아동의 후두 특성을 확인하고자 하였다. 자폐스펙트럼장애로 진단받은 2~4세 아동 8명과 같은 연령의 정상 대조군 42명을 포함하여 총 50명의 아동이 실험에 참여하였다. 모든 아동들은 경추와 후두의 중앙시상면의 X-ray 영상을 촬영하여 두 군의 후두 위치를 비교하였다. 또한 모음 연장발화 시 음성 샘플을 수집하여 음향 매개 변수들을 분석하였다. X-ray 검사 결과, 정상군의 설골 높이는 3세가 가장 낮았으며, 4세에 후두 높이가 상승하였다. 다른 한편으로, 외이도에서 설골까지의 거리는 4세가 가장 긴 것으로 나타났다. 이와는 대조적으로, 모든 연령대의 자폐스펙트럼장애군의 설골 높이는 정상군보다 낮았으며, 연령에 따른 설골 위치의 차이는 없었다. 음향학적 평가 결과, PFR, vFo, vAm은 정상 대조군에 비해 자폐스펙트럼장애군이 통계적으로 유의미하게 높게 나타났다. 결론적으로, 자폐스펙트럼장애 아동들의 낮은 후두 높이는 언어발달의 지연과 관련이 있는 것으로 사료된다. 음향학적 변수들 중 음성 조절기능을 보여주는 PFR, vFo, vAm은 정상 아동과 자폐스펙트럼장애 아동의 음질 차이를 보여주는 voice marker로 생각된다.
본고는 한국어 대화체에서 자주 관찰되는 논항 명사구의 생략현상에 대한 분석을 제시한다. 약 한 시간 분량의 라디오 대담 프로그램을 녹취, 전사하여 획득한 자료를 중심으로, 한국어 대화체에서 논항 명사구의 생략 빈도 및 그 생략 논항의 선행사를 지시대상의 유형을 분류한 통계를 제시한다. 나아가 센터링 이론을 적용하여 이들 생략 논항의 선행사를 결정하는 노력에 있어 청/화자와 일반인을 지칭하는 영형 대명사를 센터링 이론의 적용대상에서 제외시킬 것을 제안하고, 이렇게 제외된 청/화자 지칭 영형 대명사가 보이는 언어적 단서를 추적하여 제시한다. 또한 센터의 순위 및 전이 유형을 결정하는 과정에서 반드시 고려해야할 한국어의 특성에 대해 주제와 주어의 차이. 구문분석의 영향, 그리고 세상지식과의 충돌 등을 중심으로 지적한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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