• Title/Summary/Keyword: python

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A Model for Predicting Horse Racing Ranking by Regression Analysis (회귀 분석을 통한 경마 순위 예측 모형)

  • Hur, Tai-sung;Song, Min Seob;Ko, Dong Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.15-16
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    • 2022
  • 본 논문에서는 국내 합법 사행산업의 가장 큰 비중을 차지하는 경마에 대한 데이터 분석 모델을 제공하여 건전한 국민 여가 스포츠로 인식 개선을 제안한다. 고배당을 강조하는 경마 예측론이 성행하며 경마가 스포츠가 아닌 도박에 가깝다는 부정적 이미지를 개선하고자 부모마의 수득 상금을 이용한 순위 분석 모델을 제공한다. 현재 국내 경마 경기는 서울, 부산, 제주에서 개최되며, 이 중 서울 지역 경마 데이터를 분석 데이터로 하였다. 분석에 이용한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 3월까지의 경주 성적, 경주마 정보, 부모마 수득상금을 이용하였다. 분석에는 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트 회귀 모형 (Breiman, 2001)을 이용하였다. 분석은 Python 을 이용하였으며, Python에서 제공하는 다양한 라이브러리를 이용하여 크롤링, 전처리, 분석하였다.

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Design of the Block Authoring Tool to Extend the Python Block Coding Platform (파이썬 블록 코딩 플랫폼의 확장을 위한 블록 저작 도구 설계)

  • Kim, Ki-Tae;Kim, Su-Min;Lee, Se-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.405-406
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    • 2022
  • 파이썬 및 데이터 분석, 인공지능 코딩 교육을 수행하기 위한 플랫폼인 에듀비(EduB)에서 AI 융합 및 STEAM 교육을 위해 추가 블록을 생성할 수 있는 저작 도구를 개발하였다. 이를 위해 기존에 블록클리 에디터를 작성해서 처리하는 방식 대신 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 블록 형태의 탬플릿을 제공하여 새로운 기능과 블록을 쉽게 추가할 수 있는 방법을 제안하고 해당 블록 생성기를 구현하였다.

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Built-in Exception Error Analysis for Novice Python Learners (초보 파이썬 학습자의 내장 예외 에러 분석)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Su-Min;Kim, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.403-404
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    • 2022
  • 초보 학습자의 프로그래밍 과정에서 발생하는 오류는 다양하며 학습자가 스스로 오류 분석을 하거나 수정은 어렵다. 이에 본 논문은 블록 프로그래밍 기반의 교육 플랫폼인 에듀비를 활용하여 오류 분석 방안을 제시하고자 한다. 분석 방안의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 학습자들이 분류모델을 생성하고 평가하는 과제를 수행하였고 학습자들이 과제를 수행하면서 발생한 오류사례에 대해 분석하였다.

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Data Collection Automation based on Natural Disaster Statistics Site Development (데이터 수집 자동화 기반 자연재해 통계 사이트 개발)

  • Hyo Hyun Choi;Dong Geon Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.283-284
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    • 2023
  • 본 논문에서는 데이터 수집 자동화를 기반으로 한 자연재해 피해 통계 사이트를 구현한다. 자연재해 피해액 데이터는 국민 재난 안전 포털 사이트[1]에 자연재난 상황 통계 데이터를 사용하였다. Python 라이브러리인 Selenium을 활용하여 웹 브라우저를 제어해 자연재해 데이터를 쿼리문으로 변환 후 데이터베이스에 저장하는 자동화 프로그램을 사용한다. 또한 nncron을 활용해 6개월마다 한 번씩 자동으로 프로그램이 실행되도록 한다. 자연재해 종류에 따른 연도별, 시도 구역 자연재해 피해액을 웹사이트로 시각화하여 보여준다. 웹사이트 구현은 React.js와 Node.js를 활용하여 구현하였다.

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Exploring how to present the problem of Automatic Assessment system in Jupyter Notebook (주피터 노트북에서 자동 평가 시스템의 문제 제시를 위한 방안 탐구)

  • HakNeung Go;Youngjun Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.221-222
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    • 2023
  • 본 연구에서는 주피터 노트북에서 자동 평가 시스템을 활용하기 위한 방안으로 자동 평가 시스템의 문제를 저장하고 제시하는 방안에 대해서 연구하였다. 자동 평가 시스템은 학습자가 직접 프로그래밍을 하고 바로 피드백을 받을 수 있는 장점이 있다. 주피터 노트북에서 자동 평가 시스템을 제공하는 nbgrader와 코들의 장점을 바탕으로 문제 제시 방안은 다음과 같다. 문제는 HTML 태그를 이용해 서식 있는 형태로 서버에 저장한다. 주피터 노트북에서 IPython.display 모듈의 display와 HTML 명령어를 사용하여 문제를 출력하면 코드셀 출력창에 서식 있는 HTML 문서를 출력하여 학습자에게 가독성 있게 문제를 제시할 수 있다.

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Coding Helper for Python Beginners based on the Large Language Model(LLM) (대규모 언어 모델(LLM) 기반의 파이썬 입문자를 위한 코딩 도우미)

  • Se-Hoon Lee;Jeong-Bin Choi;Yong-Tae Baek;Sun-Ho Yoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.389-390
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    • 2023
  • 본 논문에서는 파이썬 코딩 플랫폼에서의 LLM(Large Language Models)을 로직 및 문법 에러 확인, 디버깅 도구로 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 코딩 플랫폼에서 작성한 파이썬 코드와 함께 발생한 에러 문구 및 프롬프트를 LLM 모델에 입력함으로써 로직(문법) 에러를 식별하고 디버깅에 활용할 수 있다. 특히, 입문자를 고려해 프롬프트를 제한하여 사용의 편의성을 높인다. 이를 통해 파이썬 코딩 교육에서 입문자들의 학습 과정을 원활하게 진행할 수 있으며, 파이썬 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다.

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Python Package Prototype for Adaptive Optics Modeling and Simulation

  • Choi, Seonghwan;Bang, Byungchae;Kim, Jihun;Jung, Gwanghee;Baek, Ji-Hye;Park, Jongyeob;Han, Jungyul;Kim, Yunjong
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.46 no.2
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    • pp.53.3-53.3
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    • 2021
  • Adaptive Optics (AO) was first studied in the field of astronomy, and its applications have been extended to the field of laser, microscopy, bio, medical, and free space laser communication. AO modelling and simulation are required throughout the system development process. It is necessary not only for proper design but also for performance verification after the final system is built. In KASI, we are trying to develop the AO Python Package for AO modelling and simulation. It includes modelling classes of atmosphere, telescope, Shack-Hartmann wavefront sensor, deformable mirror, which are the components for an AO system. It also includes the ability to simulate the entire AO system over time. It is being developed in the Super Eye Bridge project to develop a segmented mirror, an adaptive optics, and an emersion grating spectrograph, which are future telescope technologies. And it is planned to be used as a performance analysis system for several telescope projects in Korea.

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Development of Stamping Die Quality Inspection System Using Machine Vision (머신 비전을 이용한 금형 품질 검사 시스템 개발)

  • Hyoup-Sang Yoon
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.46 no.4
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    • pp.181-189
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    • 2023
  • In this paper, we present a case study of developing MVIS (Machine Vision Inspection System) designed for exterior quality inspection of stamping dies used in the production of automotive exterior components in a small to medium-sized factory. While the primary processes within the factory, including machining, transportation, and loading, have been automated using PLCs, CNC machines, and robots, the final quality inspection process still relies on manual labor. We implement the MVIS with general-purpose industrial cameras and Python-based open-source libraries and frameworks for rapid and low-cost development. The MVIS can play a major role on improving throughput and lead time of stamping dies. Furthermore, the processed inspection images can be leveraged for future process monitoring and improvement by applying deep learning techniques.

An Empirical Study on Frequently used Python APIs in AI-Related Open Source Python Software Projects (인공지능과 관련된 오픈 소스 파이썬 소프트웨어 프로젝트에서 자주 사용되는 파이썬 API들에 대한 연구)

  • Jungil Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.19-22
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    • 2024
  • 전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.

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Design of Teaching Method for SW Education Based On Python and Team-Shared Mental Model (파이썬과 팀 공유정신모형을 활용한 SW교육 방법의 설계)

  • Lee, Hakkyung;Park, Phanwoo;Yoo, Inhwan
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.24 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2020
  • According to the Fourth Industrial Revolution, SW education is emphasized around the world to educate student with new abilities. Following to these global trends, SW education has become mandatory in Korea's 2015 revised curriculum. However, Korean elementary SW education is focused on the use of block-based programming languages. In addition, the point of view of selecting goals and organizing content of SW Education, the affective domain is ignored and focused only on the cognitive and psychomotor domains. So, this study explored method of SW education using the concept of Team-Shared Mental Model for develop of community capacity and Python, which is textual programming language gaining popularity recently. As a result of performing the post test t-test on two groups with similar Team-Shared Mental Model formation, we found that it was effective in forming a Team-Shared Mental Model of the group applying the SW teaching method suggested in the study.