최근 VR/AR/MR 기술과 3D 주변 장치의 발전에 의해 3D 가상현실 응용 서비스 개발이 증가하고 있으며 이에 따라 3D 데이터의 호환성과 이식성에 대한 요구가 증가하고 있다. 여러 장치의 응용 프로그램의 데이터를 공동으로 사용할 수 있도록 하기 위해서는 3D 표준 데이터 형식의 파일 처리가 요구된다. 이 때 가상환경 장면 처리에 필요한 공통의 파일 형식과 함께 함수와 변수 클래스들을 표준화된 라이브러리와 데이터구조를 제공한다면 응용 별로 서로 다른 파일 형식과 데이터구조의 사용으로 인해 발생하는 불필요한 처리 과정을 생략할 수 있어서 보다 효율적인 시스템 구성이 가능할 것이다. 본 연구에서는 이러한 공통의 데이터 파일과 데이터구조 사용 기능을 위해서 특정의 프로그래밍 언어를 이용하여 공용의 3D 표준 파일에 접근하여 다양한 서비스를 개발할 수 있도록 표준화된 데이터를 생성하고 저장할 수 있는 프로그래밍 바인딩 도구를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 논문에서는 Python 프로그래밍 언어를 이용하여 X3D 파일을 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 클래스와 함수를 포함하는 공통의 데이터구조를 정의하며 이 언어 바인딩 인터페이스를 기반으로 X3D 장면 데이터 파일을 렌더링 하는 X3D VR 뷰어인 Python 언어 바인딩 뷰어 구현에 대해 기술한다. 이 뷰어는 X3D 오브젝트의 생성, 변경, 교환 및 전송을 위한 Python 기반의 3D 장면 라이브러리들과 데이터구조를 포함한다. 그리고 이를 이용하여 X3D 오브젝트를 디스플레이하고 이벤트들을 처리한다.
본 논문에서는 게임과 3D 모델링에 많이 이용되는 라이브러리, MS사의 Direct3D를 파이썬(Python)에서 사용할 수 있도록 하는 인터페이스 구현 기술에 대하여 논한다. 현재 주로 MS에서 출시되는 언어군에서만 DirectX를 사용할 수 있지만, 본 논문에서 제시한 방법을 이용하면 파이썬 뿐 아니라 다양한 언어에 DirectX라이브러리를 인터페이스를 제작할 수 있고, 다양한 언어를 쓰는 사용자들에 의해 이 라이브러리의 활용폭을 넓힐 수 있을 것이다. 본 논문에서는 인터페이스 모듈 작성 기법을 설명하고 파이썬을 이용했을 때의 장점과 단점들을 설명한다.
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.
마인크래프트 파이는 라즈베리 파이 보드용으로 개발된 특화된 마이크래프트 버전으로 주로 미래의 프로그래머를 위한 교육용 도구로 주로 사용되었다. 본 논문에서는 파이썬 3 언어와 마이크래프트 파이 소프트웨어를 사용하여 라즈베리 파이 4 보드의 GPIO 핀을 제어하는 기본적인 방법을 구현하였다. 구현된 방법은 라즈베리 파이에 내장된 풍부한 파이썬 라이브러리와 마인크래프트 파이의 우수한 게임 기능이 응용 분야의 하드웨어와 소프트웨어 요구 조건을 만족하도록 효율적으로 결합될 경우 교육 분야와 메타버스 응용 분야에 쉽게 적용될 수 있다.
본 연구는 블록 코딩을 선행 학습한 학생들에게 적용할 수 있는 Python 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 우선 초중등학교 교육과정과 EPL 교재의 분석을 통해 블록코딩 학습자의 수준을 분석하고 블록 코딩에서 사용된 개념을 중심으로 Python 문법을 추출하여 교육과정을 구성한 뒤 PBL 수업에 맞는 Python 교육 프로그램을 총 16차시로 개발하였다. Python 교육프로그램의 적절성을 검증하기 위해 2차의 전문가의 타당도 검사를 하였다. 검사 결과, 1차 타당도 24문항에서 CVR값 .78 점 이상으로 나타나 일부 수정, 보완하였다. 2차 검사에서는 21개 문항은 타당성을 확보하였고 CVR 최소값인 .99 이하인 3개 문항의 내용에 대해 수정하여 교육 프로그램을 완성하였다. 개발된 교육 프로그램이 스크립트코딩을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
근래에 전 세계적으로 비전공자나 중등학생들에게도 코딩 교육이 폭넓게 이루어지고 있으며 파이썬(python)은 비전문가의 교육용으로도 널리 채택되고 있다. 그리고 아두이노(arduino)는 피지컬 컴퓨팅(physical computing)과 사물인터넷 용도로 사용되는 대중적인 하드웨어이지만 $C{^+^+}$ 언어로 제어되므로 비전문가가 초기에 진입하기에 어려움이 있다. 본 논문은 파이썬 언어와 I2C 통신으로 마스터(master) 기기에서 다수의 아두이노 기기들을 동시에 제어할 수 있는 무오류 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 구현된 프로토콜을 이용하면 다수의 아두이노를 파이썬으로 오류없이 제어할 수 있으므로 아두이노를 제어하는데 파이썬 프로그램의 장점을 활용할 수 있다.
평생직장이 사라지면서 중년층은 재취업을 희망하고, 매년 실업률이 높아지면서 취업 포털 사이트를 이용하는 이용자들이 증가하고 있다. 이러한 이용자들에게 채용공고 정보를 제공해 주기위해서 보편적으로 Python 언어를 이용하여 데이터를 처리하고 수집한다. 하지만, Python은 다중 프로세스 기반을 갖춘 PC가 보급됨에도 불구하고 단일 프로세스로 처리하는 한계를 보이며, 나머지 프로세스에서는 데이터 처리를 하지 못하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 Python에서는 다중 프로세스로 처리 가능함에 따라 이를 이용한 채용 공고 수집기를 개발을 제안한다. 제안한 다중 프로세스를 사용한 수집기는 단일 프로세스보다 처리성능이 최대 3.42배 향상되었음을 확인하였다. 따라서, 다중 프로세스를 이용하여 채용 공고를 수집한다면 기존보다 더 빠른 데이터 처리와 데이터 수집 능력을 갖췄음을 확인하였다.
초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 도구는 블록형 교육용 프로그래밍 언어(EPL)가 주로 사용되고 있다. 블록형 EPL은 SW 교육의 입문 도구로써 장점이 많지만 확장성에서는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 산업 현장에서도 활발하게 사용하고 있는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용한 SW 교육의 접근 방안을 모색하였다. 파이썬을 활용한 학습 프로그램과 모형을 개발하고 초등학교 6학년 학생을 대상으로 10차시를 적용하였다. 그 결과 로봇 활용 파이썬 학습 모형을 적용한 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 효과가 있었으며 초등학생을 대상으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.11-18
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2022
Securities and investment services have and use large data. Investors started to invest through their own analysis methods. There are 22 major securities and investment companies in Korea and only 6 companies support open API. Python is effective for requesting and receiving, analyzing text data from open API. Daishin Securities Co. is the only open API that officially supports Python, and eBest Investment & Securities Co. unofficially supports Python. There are two important differences between CYBOS plus of Daishin Securities Co. and xingAPI of eBest Investment & Securities Co. First, we must log in to CYBOS plus to access the server of Daishin Securities Co. And the python program does not require a logon. However, to receive data using xingAPI, users log on in an individual Python program. Second, CYBOS plus receives data in a Request/Reply method, and zingAPI receives data through events. It can be thought that these points will show a difference in response time. Response time is important to users who use open APIs. Data were measured from August 5, 2021, to February 3, 2022. For each measurement, 15 repeated measurements were taken to obtain 420 measurements. To increase the accuracy of the study, both APIs were measured alternately under same conditions. A paired t-test was performed to test the hypothesis that the null hypothesis is there was no difference in means. The p-value is 0.2961, we do not reject null hypothesis. Therefore, we can see that there is no significant difference between means. From the boxplot, we can see that the distribution of the response time of eBest is more spread out than that of Cybos, and the position of the center is slightly lower. CYBOS plus has no restrictions on Python programming, but xingAPI has some limits because it indirectly supports Python programming. For example, there is a limit to receiving more than one current price.
본 논문에서는 IoT 시스템 또는 개인별 문서 파일 관리 과정의 보안성을 향상시키기 위해 개선된 파일 암복호화 시스템인 Crypft+를 개발했다. Crypft+ 시스템은 Python을 이용하여 핵심 보안 모듈을 개발하였으며, PyQt를 사용하여 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 또한 가장 보안성이 뛰어난 AES 기반 대칭키 암호 알고리즘과 SHA-512 기반 해쉬 알고리즘을 이용하여 컴퓨터 시스템 내부에 저장된 중요 파일에 대한 암호화 및 복호화 과정을 수행할 수 있도록 구현하였다. 또한 Cx-Freezes 모듈을 사용하여 구축된 프로그램을 exe 기반 실행 파일로 변환하는 기능을 구현하였으며, 프로그램 사용에 있어 이해를 돕는 설명서를 프로그램 내부에 포함시켜 직접 다운로드 받을 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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