전력기술 연구개발 과정에서 R&D 소프트웨어 개발이 연구의 목적으로써 또는 수단으로써 상당한 역할과 비중을 차지하고 있으며 이러한 경향은 더욱 강화되고 있다. 또한, 전력기술 분야와 특성 및 기능에 따라 개발되는 R&D 소프트웨어가 다양하고 이에 적용되는 S/W 개발언어도 여러 종류가 사용되고 있다. 그러나, 이제까지 전력기술 연구개발과 관련하여 수많은 R&D 소프트웨어가 개발되고 있으나 연구개발 분야와 특성에 따라 적용된 S/W 개발언어에 대한 연구가 없었다. 본 논문에서는 주요 프로그래밍 언어별 특징을 알아하고, 전력기술 연구개발 과정에서 개발된 R&D 소프트웨어 현황 및 S/W 개발에 사용된 프로그래밍 언어를 파악하고자 한다. 또한, 전력기술 분야 및 기능에 따라 적용된 R&D 소프트웨어 개발언어의 특성을 분석하고, 향후 전력기술의 분야 및 기능에 따라 개발되는 소프트웨어의 프로그래밍 언어 선택 방안을 제시하고자 한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.3
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pp.59-68
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2015
The purpose of this study is to analyze the learner's characteristics, and relationship between learning styles and achievements in online programming learning environment. For the analysis, after performing the inspection of learning styles of Grasha-Reichmann for 104 middle and high school students, online programming learning were performed for 12 weeks. First, according to learner's variable, boy was higher than girls in dependent learning style. Middle school student higher than high school student in competitive and avoid learning styles. Independent and participant learning styles show a significant difference in achievement level. Analysis of the relationship between learning styles and achievements show that independent(r=.253, p<.01) and participant(r=.303, p<.01) have the positive correlations. As a result, independent and participant learning styles are confirmed to be related with achievements. In addition, we analyzed each learning style characteristics by writing survey of the impression of the learners by main learning styles, through which we could derive teaching and learning strategies for the online programming by learning styles.
컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.590-590
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2015
본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.14
no.2
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pp.209-218
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2010
Robot Curriculum based education in Insects Robot help elementary school students better understand how a robot works. This robot curriculum is aimed at elementary school students in fifth grade. This study progressed with LEGO(R) MINDSTORMS(R) NXT, departed 6 groups, reached the insect's movement, designed robot like insects. This curriculum enhanced discussion prowess and improved the ability of building robot. During this study, most of the students were attracted to the action of the robot-like insect's movement.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.350-350
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2022
R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.110-112
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2011
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.161-166
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2022
In this paper, we analyze the problems that occur when performing the big data analysis using R as a data analysis tool, and present the usefulness of the data analysis with SparkR which connects R and Spark to support distributed processing of big data effectively. First, we study the memory allocation problem of R which occurs when loading large amounts of data and performing operations, and the characteristics and programming environment of SparkR. And then, we perform the comparison analysis of the execution performance when linear regression analysis is performed in each environment. As a result of the analysis, it was shown that R can be used for data analysis through SparkR without additional language learning, and the code written in R can be effectively processed distributedly according to the increase in the number of nodes in the cluster.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.2
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pp.257-266
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2012
R is a free software for statistical analysis that provides simple interfaces to other application programs. Many people are trying to learn R, but it is difficult to learn R compared to commercial software such as SPSS or SAS, and it is cumbersome to provide an environment to teach R. Thus, it is essential to provide a new web-based R environment for novice users or for laboratory use. We developedWebER (a web-based R environment) using PHP on the Linux apache server. WebER can be easily used by any R user because we implemented the same functions as the basic Rgui such as editing R program, generating the text, image outputs, errors and warnings. It is also possible for multi-users to access WebER.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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