• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2023

This study suggests a new approach of water level forecasting for extended lead times using original data preprocessing with variational mode decomposition (VMD). Here, two machine learning algorithms including light gradient boosting machine (LGBM) and random forest (RF) were considered to incorporate extended lead times (i.e., 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, and 50 days) forecasting of water levels. At first, the original data at two water level stations (i.e., SW173 and SW269 in Bangladesh) and their decomposed data from VMD were prepared on antecedent lag times to analyze in the datasets of different lead times. Mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE), and mean squared error (MSE) were used to evaluate the performance of the machine learning models in water level forecasting. As results, it represents that the errors were minimized when the decomposed datasets were considered to predict water levels, rather than the use of original data standalone. It was also noted that LGBM produced lower MAE, RMSE, and MSE values than RF, indicating better performance. For instance, at the SW173 station, LGBM outperformed RF in both decomposed and original data with MAE values of 0.511 and 1.566, compared to RF's MAE values of 0.719 and 1.644, respectively, in a 30-day lead time. The models' performance decreased with increasing lead time, as per the study findings. In summary, preprocessing original data and utilizing machine learning models with decomposed techniques have shown promising results for water level forecasting in higher lead times. It is expected that the approach of this study can assist water management authorities in taking precautionary measures based on forecasted water levels, which is crucial for sustainable water resource utilization.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.321-324
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• 2015

본 연구는 세계적으로 SW교육에 대한 관심이 늘어감에 따라서 국내 중 고등학교에서도 2018학년도부터 중학교부터 SW교육을 필수과목으로 실시하게 되었다. 이에 따라 교육현장에서도 학생들의 SW교육을 위하여 여러 가지 교수학습 방안이 제시 되고 있는데 그중 교육용 프로그래밍 언어를 활용한 교수-학습방안이 있다. 교육용 프로그래밍 언어는 대상과 수준에 따라 현재에 40여종의 교육용 프로그래밍 언어가 사용되고 있는데 본 논문에서는 현재 국내 교육현장에서 사용되고 있는 교육용 프로그래밍 언어를 비교 분석하고 중 고등학교에서 어떤 교육용 프로그래밍 언어를 사용하고 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.29-35
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• 2023

본 논문에서는 챗봇 시스템을 활용하여 코딩 교육용 챗봇 학습 모델인 SW-EDU 봇을 제안한다. 대표적인 챗봇 빌더인 Dialogflow와 Kakao i Open Builer 기반으로 동일한 시나리오 기반 모델을 제작한 다음, 목적에 더 적합한 빌더를 선정하여 SW-EDU 봇을 설계하고 구현한다. 구현된 챗봇 시스템은 학습 유형 선택, 개념 학습, 난이도 별 문제풀이 등을 제공하여 사용자의 자기 주도성을 고취하면서 효과적인 학습 방법 습득을 목표로 한다. 챗봇 빌더의 사용성을 비교하기 위하여 5개 지표를 선정하고, 이에 근거하여 비교 우위의 빌더를 선택한 다음 이를 기반으로 SW-EDU 봇을 구현한다. 사용성 평가를 통하여 SW-EDU 봇의 학습 지원 도구로서의 타당성을 분석하고 새로운 SW 교육 학습 매체로의 활용 가능성을 확인한다.

• 정보과학회지
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• 제27권2호
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• pp.43-51
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• 2009

• 전자공학회논문지
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• 제53권8호
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• pp.136-144
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• 2016

일반적으로 임베디드 소프트웨어 교육을 위해 다양한 교구와 학습 방법이 개발 및 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 공학교육에서 요구되고 있는 창의적 문제해결 방법을 학습하기 위하여 스마트 로봇을 활용하고자 한다. 스마트 로봇을 사용한 창의적 공학교육으로 그 NCS 직무교육 효과를 분석하고 임베디드 소프트웨어교육 향상을 위하여 RSPM(Robot Based Software Programming Method) 공학교육 방법에 대해 제시한다. 임베디드 소프트웨어 공학교육에서 좀 더 창의적이고 소프트웨어 코딩 능력향상을 위해 스마트 로봇인 EV3 시스템을 활용하였다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 공학교육에 미치는 정도, 흥미, 프로그램 능력 향상과 영향에 대하여 설문 및 분석을 통하여 창의적인 RSPM 공학교육과정을 통하여 EV3 시스템을 교구로 활용하여 성공적인 임베디드 소프트웨어 코딩 능력 가능성에 대해 제시하고자 한다. 특히 RSPM 공학교육은 스마트 로봇 NCS 직무로써 미래 유망한 임베디드 소프트웨어분야의 직업인으로 성장할 수 있도록 경쟁력을 갖춘 기초 스마트로봇 직무학습 중심으로 구성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.13-18
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• 2008

소프트웨어 시스템 개발에 있어 요구사항 분석 단계는 개발 프로세스의 최 상위 단계로 프로젝트의 성공과 실패를 결정하는 중요한 단계이다. 특히, 반복 점증적 개발 프로세스를 적용하는 경우에 있어 고객 요구사항을 우선순위화하여 제한된 일정과 자원을 활용하여 제품을 개발하는 방법론이 필요하다. 기존 방법과 달리 본 논문에서는 SW QFD를 활용하여 고객관점 우선순위에 개발 관점을 추가하고 하위 수준 (Low Level) 요구사항까지 우선순위화 하는 Enhanced SW QFD 방법론을 제안한다. 고 품질의 소프트웨어 제품 개발을 위해 고객 요구사항을 명확하게 이해하고 고객과 개발자 양방향 관점 우선순위 프로세스를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.209-219
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• 2014

IT 융 복합화와 소프트웨어의 역할의 급속한 확대되면서 많은 기업들이 소프트웨어 프로세스 개선에 관심과 투자를 늘려왔다. 하지만 이런 소프트웨어 프로세스 개선활동이 조직의 실제 성과나 프로젝트의 성과로 이어진다는 것을 보여주는 국내 실증연구는 여전히 부족한 편이다. 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 프로세스 개선 모델들이 제시하고 있는 기본적인 가정사항인 소프트웨어 프로세스성숙도가 높으면 조직이나 프로젝트의 성과가 좋게 나타나는지를 살펴보고, 이들의 관계가 조직의 변화의지에 따라 달라지는지를 살펴보는 것이다. 이를 위해 총 104개 소프트웨어 프로젝트 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석결과 소프트웨어 프로세스 수준이 높은 조직일수록 프로젝트 납기성과가 좋은 것으로 나타났으며, 조직변화의지가 높을수록 프로세스 개선의 성과도 높게 나타나고 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.11-17
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• 2021

본 연구에서는 감정사례 및 판례를 분석하여, 기존 소프트웨어 완성도 감정으로 분류되어 수행된 완성도감정, 기성고감정, 하자감정 및 비용감정의 문제점을 적시하고, 그 해결 방안을 제시한다. 판례와 법률적 관점에서 완성도와 기성고율은 큰 차이를 가지고 있다. 완성도는 개발프로세스가 종료된 소프트웨어를 대상으로 전제하는 반면, 기성고율 감정은 미완성된 소프트웨어의 개발진척도를 평가하기 때문이다. 종종 소프트웨어 기성고와 관련된 판례에서는 소프트웨어 공학 개발 절차에 따른 단계별 가중치를 인정하여 전체 기성고 또는 완성도를 산정하는 것을 볼 수 있는데, 감정에서는 대부분 기능의 구현-작동여부 만을 완성도 비율 산정의 척도로 삼고 있는 문제도 존재한다. 또한 기존 소프트웨어 완성도 감정사례에서 다루지 않았던 문제 중 하나는 소프트웨어 하자에 대한 책임 소재 분석 및 감정이 언급되지 않고 있는데 반하여, 판례에서는 분쟁이 발생한 원인을 찾아 책임소재를 다투고 있다. 본 논문에서는 위 제기된 문제를 체계적으로 분류하여 소프트웨어 완성도감정과 소프트웨어 기성고감정을 분리할 것을 제안하고 감정 방안을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.127-140
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• 2013

본 논문에서는 조직의 변화인식 수준과 소프트웨어 프로세스 개선사이의 관계를 대립되는 가치 틀을 이용하여 분석하였다. 조직의 변화인식 수준 측정을 위해, 변화관리의 성과를 예측하는데 사용되는 DICE 모델을 적용하였다. 조직 변화의 핵심요소인 4가지 요소인 Duration(기간), Integrity(성실성), Commitment(조직몰입), Effort(노력)에 대한 점수화가 이루어지고, 이를 바탕으로 조직의 변화의지를 win, worry 혹은 woe 구역(zone)으로 구분한다. 본 논문에서는 DICE 점수를 소프트웨어 프로세스 개선의 성과를 예측하기 위해 독립변수로 활용하였다. 분석 결과에 따르면, DICE 점수가 높은 조직일수록 소프트웨어 프로세스 개선의 성과가 좋은 것으로 나타나고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.419-420
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• 2000

This paper describes the innovation of VLSI design methodology in the coming decade. Technology trend of VLSI fabrication is surveyed first. Then the so-called “design crisis” is analyzed. Finally, possible design methodology to overcome the design crisis is discussed.