• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제54권4호
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• pp.423-429
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• 2016

Cryptosporidium is an important pathogen causing gastrointestinal disease in snakes and is distributed worldwide. The main objectives of this study were to detect and identify Cryptosporidium species in captive snakes from exotic pet shops and snake farms in Thailand. In total, 165 fecal samples were examined from 8 snake species, boa constrictor (Boa constrictor constrictor), corn snake (Elaphe guttata), ball python (Python regius), milk snake (Lampropeltis triangulum), king snake (Lampropeltis getula), rock python (Python sebae), rainbow boa (Epicrates cenchria), and carpet python (Morelia spilota). Cryptosporidium oocysts were examined using the dimethyl sulfoxide (DMSO)-modified acid-fast staining and a molecular method based on nested-PCR, PCR-RFLP analysis, and sequencing amplification of the SSU rRNA gene. DMSO-modified acid-fast staining revealed the presence of Cryptosporidium oocysts in 12 out of 165 (7.3%) samples, whereas PCR produced positive results in 40 (24.2%) samples. Molecular characterization indicated the presence of Cryptosporidium parvum (mouse genotype) as the most common species in 24 samples (60%) from 5 species of snake followed by Cryptosporidium serpentis in 9 samples (22.5%) from 2 species of snake and Cryptosporidium muris in 3 samples (7.5%) from P. regius.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.310-322
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• 2023

Although the network environment is gradually improving, the virtual nature of the network is still the same fact, which has brought a great influence on the supervision of Weibo network public opinion dissemination. In order to reduce this influence, the user information of Weibo network public opinion dissemination is studied by using Python technology. Specifically, the 2019 "Ethiopian air crash" event was taken as the research subject, the relevant data were collected by using Python technology, and the data from March 10, 2019 to June 20, 2019 were constructed by using the implicit Dirichlet distribution topic model and the naive Bayes classifier. The Weibo network public opinion user identity graph model under the "Ethiopian air crash" on June 20 found that the public opinion users of ordinary netizens accounted for the highest proportion and were easily influenced by media public opinion users. This influence is not limited to ordinary netizens. Public opinion users have an influence on other types of public opinion users. That is to say, in the network public opinion space of the "Ethiopian air crash," media public opinion users play an important role in the dissemination of network public opinion information. This research can lay a foundation for the classification and identification of user identity information types under different public opinion life cycles. Future research can start from the supervision of public opinion and the type of user identity to improve the scientific management and control of user information dissemination through Weibo network public opinion.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.49-56
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• 2015

본 논문에서는 3D 애니메이션 도구인 마야를 이용하여 태양계를 모델링하고 각 행성의 움직임과 물리적인 속성들을 정밀하고 객관적으로 구현하여 태양계의 구조를 시각적으로 쉽게 이해할 수 있도록 시뮬레이터를 구현하였다. 메뉴를 이용한 마야의 모델링으로는 정밀한 물리적 속성 값을 표현하기 어려우므로 파이선 스크립트를 이용하여 각 행성의 특성을 표현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 가상현실 분야나 학생들의 교육 자료로서 사용 가능하도록 모델링과 렌더링을 실사와 동일하게 구현하였다. 또한 마야 애니메이션에서의 메뉴를 이용한 모델링과 스크립트 언어인 파이선을 활용하여 누구라도 쉽게 실사 영상을 볼 수 있도록 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1193-1198
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• 2022

현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제33권3호
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• pp.25-35
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• 2022

Purpose: Planning for radiotherapy relies on implicit estimation of the probability of tumor control and the probability of complications in adjacent normal tissues for a given dose distribution. Methods: The aim of this pilot study was to reconstruct dose-volume histograms (DVHs) from text files generated by the Eclipse treatment planning system developed by Varian Medical Systems and to verify the integrity and accuracy of the dose statistics. Results: We further compared dose statistics for intensity-modulated radiotherapy of the head and neck between the Eclipse software and software developed in-house. The dose statistics data obtained from the Python software were consistent, with deviations from the Eclipse treatment planning system found to be within acceptable limits. Conclusions: The in-house software was able to provide indices of hotness and coldness for treatment planning and store statistical data generated by the software in Oracle databases. We believe the findings of this pilot study may lead to more accurate evaluations in planning for radiotherapy.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.163-180
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• 2019

본 연구에서는 다양한 배경을 가진 대학 신입생들이 단기간에 미적분학의 주요 개념을 이해할 수 있도록 돕고, 현실에서 접하는 복잡한 문제들에 대한 문제해결력도 기르면서, 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있는 미적분학 교수 학습에 대하여 논한다. 구체적인 방안으로, 본 연구진은 '파이썬(Python) 기반의 코딩(coding)교육을 적용한 대학 미적분학의 교수 학습' 콘텐츠를 개발하고 실제 수업 현장에 적용하여 유의미한 성과를 거둔 사례를 보고한다. 즉, 파이썬 언어 기반의 코딩교육을 적용한 미적분학 I, II의 구체적인 교수 학습 설계, 실천 계획안 그리고 평가라는 전 과정이 실제로 진행된 사례와 그에 활용된 자료들을 정리하여 공유한다. 개발된 교안과 코드 및 사이버 실습실은 언제 어디서나 무료로 활용할 수 있으며, 교수자와 학생은 공유된 콘텐츠와 학생활동 기록을 참고하며, 자유롭게 미적분학을 교수 학습하고, 주어진 코드를 활용하여 실습하면서 미적분학의 직관적인 이해를 높임과 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있도록 하였다. 또한 교수자는 학생들의 질의 응답 참여, 보고서 발표, 팀워크 등이 포함된 플립드러닝(flipped learning)과 과정중심의 모든 데이터를 기반하여 평가함으로써 학생들의 미적분학 지식에 대한 상향평준화를 돕게 된다. 본 연구에서 제시한 대학 미적분학의 교수 학습 사례는 학생들이 미적분학 개념과 컴퓨팅 사고력을 동시에 신장시켜 사회가 필요로 하는 인재로 성장할 수 있도록 도울 수 있는 가능성을 보여주는 대학 수학 교육의 교수 학습 모델이 될 것으로 본다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.247-253
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• 2021

컴퓨터 프로그램 초보 학습자의 프로그래밍 실습과정에서 발생하는 프로그래밍 오류는 다양하다. 이때 학습자는 스스로 오류사항을 인지하기 어렵기 때문에 교수자의 피드백을 통해 프로그램 오류를 수정하게 된다. 그러나 최근 코로나19로 인해 온라인 환경에서 프로그래밍 기법을 학습하게 됨에 따라 오프라인 수업에 비해 교수자와의 상호작용에 한계가 있으므로 학습자 스스로 프로그래밍 오류를 해결하는 능력을 키울 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 파이썬 언어를 이용한 온라인 프로그래밍 수업에서 발생된 학습자들의 오류 사례를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 학습자의 프로그래밍 오류 수정 능력을 키워줄 수 있는 온라인 프로그래밍 교육 방안을 제시하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.104-108
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• 2023

This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.197-206
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• 2019

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육이 초등학교 6학년 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과를 분석해보았다. 현직 초등교사 60명과 초등학교 6학년 학생 120명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따라 파이썬 교육프로그램을 개발하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 6학년 학생 24명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하여 사전 사후 비교 검사를 통해 효과를 분석하였다. 분석 결과, 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육은 초등학교 6학년 학생들의 '계산적 인지력'과 '유창성', '정교성', '독창성'에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.113-113
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• 2018

본 연구는 다목적 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하고자 한다. PSO 알고리즘은 Python을 활용해 다목적 함수를 고려할 수 있도록 새롭게 개발되었다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($366.5km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2017년까지의 일 유량 자료를 이용하여 검보정하였다. 모형을 위한 기상자료는 공도유역 주변 3개 기상관측소(수원, 천안, 이천)의 일별 강수량, 최고 및 최저기온, 평균 풍속, 상대습도 및 일사량을 구축하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), Nash-Sutcliffe 모형효율계수(NSE) 및 IOA(index of agreement) 등을 활용하여, 기존 연구 결과와 PSO 알고리즘을 활용한 결과를 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서 개발한 다목적 PSO 알고리즘을 활용한 SWAT모형의 유출 해석은 보다 높은 정확도를 얻을 수 있을 것으로 예상되며, Python으로 개발되어 SWAT모형 이외에도 널리 적용될 수 있을 것으로 판단된다.