통계공학은 실험계획법, 품질관리/품질경영, 신뢰성공학으로 구성된다. Python은 무료로 개방되어 있는 패키지로서 머신러닝, 데이터사이언스, 공학 및 그래픽 관련 패키지가 방대하다. 우리는 이러한 Python 패키지를 통계공학을 위한 기본 패키지로 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 통계공학을 위한 Python 패키지 응용을 살펴보고 통계공학 관련 종합 Python projects가 필요함을 제안하였다.
초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육에는 주로 교육용 프로그래밍 언어가 사용된다. 고학년 수준에서는 블록형 교육용 프로그래밍 언어를 기반으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 전환하고, 경험하는 것이 중요하다. 그러나 대부분의 TPL은 어려운 영어 어휘와 문법으로 이루어져 있어 초등 수준에서 학습하기에 어려움이 있다. 대표적인 텍스트 기반 프로그래밍 언어로는 Python이 있다. 본 연구는 한국어가 익숙한 학생들이 Python을 용이하게 학습할 수 있는 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 데이터 분석에 필요한 개념을 중심으로 Python 예약어를 추출하였다. 데이터 분석에 사용되는 영어 예약어들을 초등 수준에서 이해할 수 있는 한국어로 대체하였다. 대체한 예약어와 Python 예약어를 일대일 매핑하여 한국어를 사용하여 Python 데이터 분석 과정을 체험해 볼 수 있는 프로그램을 구상하였다. 본 연구가 TPL을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
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.
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.
Python은 통합 개발 환경이 구축되어 있지 않아 Python을 이용해 개발하는 경우 대부분 Vi 혹은 Emacs 같은 텍스트 편집기를 이용해 코딩을 하고 다시 터미널 혹은 콘솔로 나와 일일이 디버깅을 해야만 한다. 게다가 import 한 모듈의 API에 대해서 알고 싶으면 Python Interpreter에서 다시 봐야 하는 등 상당한 불편함이 있다. 이에 본 논문에서는 한 화면에서 편집, 컴파일, 수행결과 보기, 디버거 등을 수행할 수 있는 Python 통합 개발 환경을 구축하였다.
The main aim of this study was to determine python fat's several physicochemical properties, including dimensions, color, structure, acid value (AV), saponification value (SV), density, and recovery efficiency. The optimum yield obtained was approximately 80.40% at 180℃ for 60 min with an AV of 0.3366 and SV of 179.56 mg KOH/g. Fatty acids, comprising oleic acid (72.462%), palmitic acid (26.243%), linolenic acid (0.835%), and myristic acid (0.459%), were identified using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). The python fat had a very weak antioxidant capacity and almost no antibacterial ability with gram-positive (Staphylococcus aureus - ATCC 25923 and Bacillus cereus - ATCC 10876) and gram-negative (Escherichia coli - ATCC 25922 and Salmonella enterica - ATCC 35664) bacteria (used the paper disc diffusion method for antibiotic susceptibility testing). Moreover, python fat is considered to be very resistant to high temperatures.
본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현을 다룬다. 유전 알고리즘은 생물의 진화과정에서 일어나는 자연선택과 같은 유전법칙을 모방한 확률적 탐색기법이다. 유전 알고리즘에서는 염색체를 하나의 리스트 혹은 문자열로써 다룬다. 리스트나 문자열 처리 위주인 유전 알고리즘의 경우, 기존의 C/C++/Java 보다 표현력이 풍부한 Python 으로 프로그래밍할 경우 별도의 라이브러리 없이 쉽게 구현이 가능하다. 본 논문에서는 Python 을 사용한 유전 알고리즘 구현 방법에 대해 소개하고, 추가적으로 높은 성능을 얻기 위한 방법들에 대해 논의한다.
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.
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.
OncoPrint, the plot to visualize an overview of genetic variants in sequencing data, has been widely used in the field of cancer genomics. However, still, there have been no Python libraries capable to generate OncoPrint yet, a big hassle to plot OncoPrints within Python-based genetic variants analysis pipelines. This paper introduces a new Python package PyOncoPrint, which can be easily used to plot OncoPrints in Python. The package is based on the existing widely used scientific plotting library Matplotlib, the resulting plots are easy to be adjusted for various needs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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