• Title/Summary/Keyword: JS-정보량

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Electric Vehicle Rental System Using Next.js and Express.js (Next.js와 Express.js를 활용한 전기 자동차 대여 시스템)

  • Hur Tai-sung;Oh Ju Heon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.469-470
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    • 2023
  • 내연기관 자동차는 연료 소모로 인해 대기 중에 유해 물질과 온실가스를 배출한다. 반면에 전기 자동차는 전기로 작동되어 대기 중 오염을 줄이고 친환경적인 운행을 제공한다. 전기차 대여 시스템을 도입함으로써, 사용자들에게 친환경적인 교통수단을 이용할 수 있는 기회를 제공하고, 탄소 배출량을 줄이는 데 크게 기여할 수 있기에 해당 연구를 진행하였다. 이 연구에는 React 기반의 Next.js 웹 프레임워크를 이용하여 클라이언트 측과 서버 측 렌더링을 지원하고 사용자들에게 빠른 반응 속도와 사용 편의성을 제공한다. Bootstrap을 이용하여 사용자 인터페이스(UI)를 개발하고, 전기 자동차 대여 서비스에 필요한 화면을 구성하였다. 또한 Node.js 기반의 Express.js 웹 프레임워크를 이용하여 서버 사이드 로직과 RESTful API를 개발하는 데 사용하고 데이터베이스와의 통신, 사용자 인증, 대여 정보 관리 등을 처리하였다. 이러한 기술적 개발을 통해 전기 자동차 대여 시스템은 실용적이고 효율적인 서비스를 제공하며, 환경 보호와 탄소 배출 감소에 기여할 수 있는 프로젝트라고 볼 수 있다.

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JavaScript Error Detection System Using Node.js (Node.js를 이용한 자바스크립트 에러 감지 시스템)

  • Ju-Hwan Park;Sung Jin Kim;Young Hyun Yoon;Jai Soon Baek
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.263-264
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    • 2023
  • 본 연구에서는 JavaScript와 Node.js를 활용하여 대용량 트래픽을 처리하는 웹 에러 모니터링 시스템을 개발했다. Node.js의 비동기식 I/O 처리와 이벤트 기반 아키텍처를 활용하여 높은 처리량과 확장성을 제공하며, Express 프레임워크를 사용하여 개발 편의성을 높였다. 에러 내용은 MySQL 데이터베이스에 저장되고, 클라이언트에서 요청할 때 JavaScript를 삽입하여 에러 정보를 전송한다. 이를 통해 웹 에러 모니터링 시스템은 실시간으로 에러를 분석하고 모니터링할 수 있다. 또한, Chart.js를 활용하여 시각화된 에러 현황을 사용자에게 제공한다. 이를 통해 개발자들은 웹사이트의 안정성을 향상시키고 사용자들에게 원활한 경험을 제공할 수 있게 되었다.

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A study on the performance improvement of learning based on consistency regularization and unlabeled data augmentation (일치성규칙과 목표값이 없는 데이터 증대를 이용하는 학습의 성능 향상 방법에 관한 연구)

  • Kim, Hyunwoong;Seok, Kyungha
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.34 no.2
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    • pp.167-175
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    • 2021
  • Semi-supervised learning uses both labeled data and unlabeled data. Recently consistency regularization is very popular in semi-supervised learning. Unsupervised data augmentation (UDA) that uses unlabeled data augmentation is also based on the consistency regularization. The Kullback-Leibler divergence is used for the loss of unlabeled data and cross-entropy for the loss of labeled data through UDA learning. UDA uses techniques such as training signal annealing (TSA) and confidence-based masking to promote performance. In this study, we propose to use Jensen-Shannon divergence instead of Kullback-Leibler divergence, reverse-TSA and not to use confidence-based masking for performance improvement. Through experiment, we show that the proposed technique yields better performance than those of UDA.

A Study on a Design of the Optical Transceiver Channel Unit (광 송수신기채널 유닛 설계에 관한 연구)

  • Hur, Chang-Wu;Yeom, Jin-Su
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.7
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    • pp.1354-1358
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    • 2007
  • Nowaday, the wideband multimedia service, high speed and great capacity internet service etc. are increasing, so the network construction with the base of optical subscriber network is necessary. As efficient and economic optical subscriber networks are developed, so efficient network construction is possible. The most technology of them is WDM(Wavelength Division Multiplexing)-PON technology of ONU(Optical Network Unit) jointing method using PON(Passive Optical Network). In this paper, we have studied on a method for automatic optimization of data modulation current as optical power when the data is transmitted.