• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.469-476
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• 2019

로봇의 움직임은 3차원 공간상의 다관절 좌표계의 회전 및 이송으로 표현된다. 이러한 좌표계 모델링을 위해 동차 변환 행렬의 관계식으로 표현하나 복잡한 3차원 공간상의 움직임을 고려하여 시각화 기법을 이용한 시뮬레이션 환경 기반의 모델링 및 생성한 동작의 확인이 필수적이다. 기존 시뮬레이션 환경의 경우, 플랫폼 의존도가 높으면 정해진 명령어의 수행으로 구성되어 사용성 및 확장의 한계성이 있었다. 본 논문에서는, 웹 기반의 3차원 시뮬레이션 환경을 구축하고, 소형 웹 서버 모듈과 사용성이 용이한 Python 스크립트의 연동 방식을 통해 높은 사용자 접근성을 얻고자 한다. 또한 로봇 제어를 위한 비선형 모델의 적용 사례를 통해 제안된 시스템의 연산 능력, 프로세스 관리 방식의 성능 및 사용자 스크립트 연동을 통한 확장성을 검증하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.73-78
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• 2018

컴퓨팅 기술을 다양한 분야와 융합하여 새로운 가치를 만들어내고자 하는 노력이 현대 사회에서 강조되고 있다. 이제 소프트웨어를 설계하고 제작하는 능력을 포함한 컴퓨터 소양 교육은 전공분야와 상관없이 누구에게나 이뤄져야 하는 사회 보편적인 교육으로 자리 잡고 있다. 많은 대학들이 컴퓨터 비전공 학생들을 포함하여 컴퓨팅 기술을 활용한 문제 해결력을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육을 필수 이수하도록 시도하고 있다. 하지만, 아직은 컴퓨터 전공 학생들을 위한 프로그래밍 교육 관점에서의 소프트웨어 교육을 실시하다 보니 프로그래밍 언어 문법을 학습하는 과정에서 많은 어려움을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 교육 모델 연구결과를 분석한 뒤, 컴퓨터 비전공자를 위한 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 이를 위해, 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 위한 학습절차와 교수 전략 및 한 학기 분량의 커리큘럼을 제안하였으며, 교양 수업에 적용하여 유의미한 결과를 도출하였다. 제안하는 소프트웨어 교육 모델을 적용한 강의가 진행한다면 학생들에게 흥미와 관심을 유도하면서 컴퓨팅 사고력과 문제 해결력을 향상시킬 수 있을 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.245-252
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• 2021

하천이나 호소에서 발생하는 탁도 흐름은 유역유사유출 과정에서 부유사와 같이 다양한 영양물질이 혼합된 물질 순환의 결과물로 취수나 하천환경 등에 영향을 미치는 원인이 된다. 본 연구는 낙동강 본류를 대상으로 일차원 비정상(time-variant) 수치모형의 Python 코드를 개발하였다. 개발모형의 수치 안정성을 검토하였으며 모형의 적용성을 시험하기 위해 비홍수기의 준정상류 흐름에 대하여 낙동강 본류의 상류 탁도와 지류의 탁도 변화가 반영된 3가지 모의조건으로 적용하였다. 적용 결과, 각 모의 조건에 대해 물질 보존 관점에서 합리적인 수치해석 결과를 얻을 수 있었으며 향후 현장에서 실측된 지점 또는 하도 구간 내의 탁도 유동 자료을 확보할 수 있다면 대하천에 적용 가능한 탁도 간략 예측모형으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.491-494
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• 2008

최근 유비쿼터스의 활용이 확장되고 있다. 헬스분야에도 예외는 아니다. 기존의 헬스 싸이클은 단지 고정된 싸이클에 현재 자신의 속도와 맥박 등의 일반적인 정보만 제공하기 때문에 장시간이나 장기간의 운동을 하기에는 시간이 지날수록 흥미도가 떨어지고, 자신에 맞는 운동을 하기도 어렵다. 본 논문에서 논의하는 헬스 싸이클은 센서 네트워크와 DB를 접목한 상증 인식 시스템을 이용하여 자신이 현재 상태와 운동 진행 상태를 분석한 맞춤 운동을 할 수 있다. 사용자는 부착된 체온센서와 심전도센서를 통해서 자신의 상태를 실시간으로 확인하게 된다. 센싱된 신호들을 효율적으로 관리하기 위해서 센서네트워크를 형성하여 모든 신호들은 싱크노드에 집중되게 된다. 이 신호들과 DB에 기록된 사용자의 과거 운동기록을 활용하여 현재 운동중인 사용자의 신체적인 상태를 체하게 된다. 이러한 상황인식을 통해서 운동자에게 위험한 요소를 제거하거나 효과적인 운동이 가능하도록 자동으로 제어해주는 것이 이 헬스싸이클의 특징이다. 또한 여기에 충격감지 센서, 유압펌프제어, Python을 이용한 3D 게임엔진을 더하여 운동시에 가상현실적인 상황을 만들고자 하였으며 장시간의 운동에도 흥미가 떨어지지 않도록 하는 것도 상기 헬스싸이클의 특징이다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.70.2-70.2
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• 2017

Transit event of exoplanet is a good example of observational studies with youth, because the event is geometrically simple and its analysis is essential to astronomical observation. Therefore, we developed the package of data reduction and aperture photometry in Python for educational purpose. In 27 July, we observed the transit event of TrES-3b with the students of "NYSC Space Science Club" program, and presented the Python package, PyPhotW for data reduction and aperture photometry. PyPhotW consists of simple functions for youth to understand the processes easier. Nonetheless, the photometric results of PyPhotW show a good agreement with those of Source Extractor, ${\Delta}m{\sim}-0.01{\pm}0.03$ and $-0.04{\pm}0.08$ for TrES-3b and TrES-5b time-series observations in 27 - 28 July.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.386-398
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• 2020

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.74-75
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• 2017

이 논문에서는 2007년부터 2016년까지 한국정보통신학회 논문지(JKIICE)에 게재된 3,668편의 논문들의 연구 주제 분야를 파악하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 자료수집을 위하여 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 연구 결과, 2016년까지 JKIICE의 투고 분야는 19개였으나 실제 최근 10년 동안 게재된 전체 논문들의 연구 주제는 크게 9가지로 대표됨을 알 수 있었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.151-157
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• 2024

기존 저학년 대상의 게임 기반 교육 프로그램은 대부분 간단한 블록코딩 연구로써 프로그래밍 심화 중점의 수업 운영 사례가 부족하다. 본 연구는 지역 초등학교 3학급 대상으로 방학 2주동안 마인크래프트 기반 파이썬 코딩 기초 수업을 실제 운영했다. 학습 프로그램은 수업 흥미 및 동기를 개선하기 위해 랜파티를 통한 건축 퀘스트, 게임 내 자체 스크립트 등 공식 웹사이트의 표준 학습 프로그램을 재구성했다. 이외 설문조사를 통해 수업 주제에 대한 만족도와 선호도를 분석했고, 앞으로 교육 프로그램 개발 방향성에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 앞으로 전 연령층의 게임 기반 교육 프로그램 설계/개발을 위한 기초 연구로써 의의를 갖는다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.221-222
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• 2021

본 연구는 Convolution Neural Network에서 사용되는 Convolution 연산기를 Systolic Array를 이용하여 구현한다. 두 개의 층으로 나뉜 연산기에 고정 소수점 값을 가지는 커널 값과 연속적인 입력을 넣고 정확한 출력이 나오는지 확인한다. 연산기 구현은 Verilog HDL로 하였으며 대조 연산은 Python에서 진행하였다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권3호
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• pp.161-172
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• 2014

This paper presents three different search engines for the detection of CAD-parts in large databases. The analysis of the contained information is performed by the export of the data that is stored in the structure trees of the CAD-models. A preparation program generates one XML-file for every model, which in addition to including the data of the structure tree, also owns certain physical properties of each part. The first search engine is specializes in the discovery of standard parts, like screws or washers. The second program uses certain user input as search parameters, and therefore has the ability to perform personalized queries. The third one compares one given reference part with all parts in the database, and locates files that are identical, or similar to, the reference part. All approaches run automatically, and have the analysis of the structure tree in common. Files constructed with CATIA V5, and search engines written with Python have been used for the implementation. The paper also includes a short comparison of the advantages and disadvantages of each program, as well as a performance test.