In programming classes, there is always a need to efficiently manage programming assignments. This is especially important as class sizes and assignment complexity grows. GitHub and GitHub Classroom makes the management of student assignments much simpler than uploading files and folders to a LMS or shared online drive. Additionally, git and GitHub are industry standard tools, so introducing students these tools in class provides them a good opportunity to start learning about how software is developed in the real-world. This study describes a workflow that uses both GitHub Pages and GitHub Classroom for more efficient classroom and assignment management. The workflow outlined in this study was used in two practical web programming classes in Spring 2023 with 46 third and fourth-year university students. GitHub Pages was used as a classroom website to distribute class announcements, assignments, lecture slides, study guides, and exams. GitHub Classroom was used as a class roster and assignment management platform. The workflow presented in this study is expected to assist other lecturers with the formidable tasks of distributing, collecting, grading, and leaving feedback on multiple students' multi-file programming assignments in practical programming classes.
One challenge with teaching practical programming classes is the standardization of development tools on student computers. This is particularly true when a complicated setup process is required before beginning to code, or in remote classes, such as those necessitated by the COVID-19 pandemic, where the instructor cannot provide individual troubleshooting assistance. In such cases, students who encounter problems during the setup process may give up on the class altogether before even beginning to code. Therefore, this paper recommends using GitHub Codespaces as a tool for implementing standardized student development environments from day one. Codespaces provides Docker containers that an instructor can configure in such a way as to enable students to practice installing various coding tools within a controlled space, while also providing a language-specific, fully optimized development environment. In addition, Codespaces may be used more effectively in collaboration with GitHub Classroom, which helps instructors manage both the starter code and coding environment in which students work. In this paper, we compare two semesters of university Node.JS programming classes that utilized different development environments: one localized on student computers, the other containerized in Codespaces online. Then, we discuss how GitHub Codespaces and GitHub Classroom can be used to increase the effectiveness of practical programming classes while also increasing student engagement and programming confidence in class.
깃허브에서 문서 저장소들은 다양한 작업을 수행하는 데 도움이 되는 정보들을 공유하기 위해서 쓰인다. 인기 있는 문서 저장소는 저장소를 관리하고 확장하는 데 도움을 주는 기여자들을 끌어들이는 데 유리하다. 따라서 문서 저장소의 관점에서 사용자들의 관심을 받는 전략을 세우기 위해서 인기 문서 저장소의 특징을 자세히 이해하는 것이 중요하다. 그 특징을 알아보기 위해서 깃허브 문서 저장소를 연구했다. 깃허브에 있는 문서 저장소 566개를 무작위로 수집하고 수집한 문서 저장소들의 주제를 수동으로 분류했다. 별점을 토대로 문서 저장소들을 인기 문서 저장소 집단과 비인기 문서 저장소 집단으로 구분했다. 그런 다음 인기 문서 저장소 집단이 가진 주제들을 추출하고, 인기 문서 저장소 집단과 비인기 문서 저장소 집단이 가지는 README 파일 특징의 차이를 통계적으로 조사했다. 그 결과로 연구 대상 문서 저장소 집단에 23가지 인기 주제가 있다는 것을 찾았다. 또한 인기 문서 저장소와 비인기 문서 저장소 사이에 5가지 README 특징 차이가 있다는 것을 찾았다. 이 연구 결과는 깃허브에서 어떤 문서 저장소가 인기 문서 저장소가 될 수 있는지를 나타낸다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.183-192
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2022
The role that English currently plays is undeniable. It has become the most common means of communication among native speakers of several languages around the world. English penetrates into all areas of people's daily lives. In the field of Information Technology (IT), English has taken a dominant position, as many of the terms used on a daily basis are written in English. The purpose of the article is to analyze the linguistic features of anglicisms in the field of Information Technology. Methods. The research is based on systematic and comparative analysis, dialectical method, as well as methods of classification and generalization. Results. This study presents the results of compiling a multilingual glossary with anglicisms used in the GitHub and 3D Slicer fields. Despite the limited number of terms included in the glossary, the article provides a lot of evidence for the influence of the English language in the areas of Information Technology, GitHub and 3D Slicer under consideration. The types of anglicisms used in the 3D Slicer area seem to be more diverse than in the GitHub area. This study found that five European languages use language strategies to solve any communication problem. The multilingual glossary showed that in some cases there is a coexistence between Anglicism and the native term. In other cases, the English term is the only one used in different languages. There are cases when only the native language is used. Conclusions. This study is a useful tool that helps to improve the efficiency of communication between engineers and technicians who speak different native languages. The ultimate goal of this research will be to create a multilingual glossary that is still under development and is likely to cover other IT areas such as Python and VTK.
발전된 정보통신기술은 개방형협업을 위한 오픈 플랫폼 역할을 수행함으로써 개인간 상호협력을 용이하게 한다. 본 연구에서는 사회연결망이론을 바탕으로 개방형협업의 대표적 형태로 주목받고 있는 오픈소스 프로젝트의 상호협력 네트워크를 살펴보고자 한다. 특히 상호협력 네트워크 내에서의 개방형협업 기여도가 높은 참여자의 네트워크 중심구조를 분석해보고자 한다. 이를 위해 대표적인 오픈소스 프로젝트 플랫폼인 깃허브(GitHub)의 782개 리파지토리의 8,101명의 개발자를 대상으로 782개의 협업 네트워크를 도출함으로써, 협업에 있어 기여도가 높은 개발자의 연결 근접 매개 중심성 특성을 분석하였다. 분석 결과, 연결 매개 근접 중심성이 높은 개발자의 커밋수가 많아지는 것으로 나타났으며, 이중에서도 매개중심성에 의해 그 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 사이즈가 클수록, 허브가 존재할수록 개발자의 매개중심성과 커밋수 간의 관련성이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 개방형협업의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시해줄 것으로 기대된다.
Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.
본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.
본 논문은 페이스트재킹(Pastejacking) 공격 방식을 분석하고, 효과적으로 방어할 수 있는 방법인 클립 토스터를 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 깃허브(GitHub), 스택 오버플로(Stack Overflow) 혹은 블로그의 코드를 복사하여 붙여넣기 하는 경우가 많다. 페이스트재킹은 사용자가 웹에 게시된 코드를 복사할 때 클립보드에 악성 데이터가 주입되는 공격으로 사용자가 의도하지 않은 악성 명령어를 실행시킬 수 있으며 위험한 코드 스니펫이 소프트웨어 내에 삽입되어 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 개발자의 단말기와 프로그램 코드의 보안성 모두를 위협하는 페이스트재킹을 방어하기 위해 사용자에게 보안 위협 상황을 시각화하여 경고하는 방안인 클립 토스터를 제안한다. 클립 토스터는 보안 위협 알림을 시각화하고 사용자 동작에 방해 없이 사용자가 공격 여부를 효과적으로 탐지 및 대응할 수 있다.
농업은 기상에 매우 민감한 산업으로, 따라서 농업분야의 기상을 이용한 연구는 더욱 중요해지고 있다. 연구자들은 기상청과 농촌진흥청에서 제공하는 기상정보서비스 웹사이트에 접속해 기상관측자료를 다운로드할 수 있다. 그러나 대량의 기상자료를 받아야 할 때는 여러 번의 조회작업이 필요한 단점이 있다. 본 데이터 논문은 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 자료를 원격 저장소 서비스인 깃허브에 업로드하고 소프트웨어 프로그램인 파이썬을 이용해 기상자료에 쉽게 접근할 수 있는 패키지를 제작했다. 이를 통해 추가적인 인증 절차 없이 누구나 자료를 가져갈 수 있는 방식을 채택하여 농업 관계자들의 기상자료에 대한 접근성 및 활용성을 높이는 방법을 제안한다. 자료와 패키지는 분산 버전 관리 시스템인 깃에 업로드하여 수정 및 관리가 용이하게 하였다.
Saif Hassan;Abdul Ghafoor;Zahid Hussain Khand;Zafar Ali;Ghulam Mujtaba;Sajid Khan
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권7호
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pp.170-176
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2024
Since the World Health Organization (WHO) has declared COVID-19 as pandemic, many researchers have started working on developing vaccine and developing AI systems to detect COVID-19 patient using Chest X-ray images. The purpose of this work is to improve the performance of pre-trained Deep convolution neural nets (DCNNs) on Chest X-ray images dataset specially COVID-19 which is developed by collecting from different sources such as GitHub, Kaggle. To improve the performance of Deep CNNs, data augmentation is used in this study. The COVID-19 dataset collected from GitHub was containing 257 images while the other two classes normal and pneumonia were having more than 500 images each class. There were two issues whike training DCNN model on this dataset, one is unbalanced and second is the data is very less. In order to handle these both issues, we performed data augmentation such as rotation, flipping to increase and balance the dataset. After data augmentation each class contains 510 images. Results show that augmentation on Chest X-ray images helps in improving accuracy. The accuracy before and after augmentation produced by our proposed architecture is 96.8% and 98.4% respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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