• 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.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.117-117
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• 2023

• 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.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.127-134
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• 2018

본 논문에서는 한국어를 기반으로 음성 데이터와 텍스트 정보에서 한국어 음소를 추출하고 분할된 음소들을 사용하여 정확하고 자연스러운 3D 립싱크 애니메이션을 제작하기 위한 오토 립싱크 Maya 플러그인을 개발하였다. 여기서 개발된 시스템에서는 음소 분할은 Microsoft Speech API 엔진 SAPI에서 제공하는 49개의 음소를 참조하여 한글에 사용되는 음소들을 모음 8개, 자음 13개로 분류하였다. 또한 모음과 자음의 발음들은 다양한 입모양을 가지지만 일부 동일한 입모양에 대하여 같은 Viseme을 적용할 수 있도록 구현하였다. 이를 바탕으로 파이썬(Python) 기반의 오토 립싱크 Maya 플러그인을 개발하여 립싱크 애니메이션이 한 번에 자동으로 구현할 수 있게 하였다.

• 전기학회논문지
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• 제60권5호
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• pp.921-928
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• 2011

This paper presents a new method of local voltage control to achieve coordinative control among UPFC(Unified Power Flow Controller) and conventional reactive compensation equipments, such as switched-shunt and ULTC(Under-Load Tap Changing) transformer. Reactive power control has various difficult aspects to control because of difficulty of system analysis. Recently, the progress of power electronics technologies has lead to commercial availability of several FACTS(Flexible AC Transmission System) devices. The UPFC(Unified Power Flow Controller) simultaneously allows the independent control of active and reactive power flows as well as control of the voltage profile. When conventional reactive power sources and UPFC are used to control system voltage, the UPFC reacts to the voltage deviation faster than the conventional reactive power sources. Keeping reactive power reserve in an UPFC during steady-state operation is always needed to provide reactive power requirements during emergencies. Therefore, coordination control among UPFC and conventional reactive power sources is needed. This paper describe the method to keep or control the voltage of power system of local area and to manege reactive power reserve using PSS/E with Python. The result of simulation shows that the proposed method can control the local bus voltage within the given voltage limit and manege reactive power reserve.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권5호
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• pp.304-309
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• 2017

둘 이상의 프로그래밍 언어로 상호 작용하는 프로그램을 작성하고 사용하는 경우가 증가하고 있으나 그 무결점성을 확보하기는 어렵다. 프로그램 오류의 원인과 결과가 서로 다른 언어의 코드와 데이터에 존재할 경우 오류 제거의 난이도가 높아지고 Java Native Interface(JNI) 및 Python/C와 같은 프로그램 언어 인터페이스를 잘못 사용하여 새로운 종류의 프로그램 오류가 발생하기 때문이다. 프로그램 언어 상호 작용 오류를 해결하기 위한 프로그램 분석 기법과 도구가 활발히 연구 개발되었으나 이들을 평가하기 위한 프로그램 언어, 프로그램 언어 인터페이스 및 오류들의 실재성에 대한 고찰이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 적지 않은 사용자를 가지는 우분투 소프트웨어 생태계 내에서 프로그래밍 언어의 다원성과 상호운영성을 실증적으로 조사하여 다중 언어 프로그래밍 연구의 실재성과 연구의 타당성을 실제 데이터 기반으로 확립하고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제6권2호
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• pp.11-15
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• 2018

Breast cancer is one of the leading causes of cancer related death among women. So prediction of overall survival status is important into decided in adjuvant treatment. Deep belief network is a kind of artificial intelligence (AI). We intended to construct prediction model by deep belief network using associated clinicopathologic factors. 103881 cases were found in the Korean Breast Cancer Registry. After preprocessing of data, a total of 15733 cases were enrolled in this study. The median follow-up period was 82.4 months. In univariate analysis for overall survival (OS), the patients with advanced AJCC stage showed relatively high HR (HR=1.216 95% CI: 0.011-289.331, p=0.001). Based on results of univariate and multivariate analysis, input variables for learning model included 17 variables associated with overall survival rate. output was presented in one of two states: event or cencored. Individual sensitivity of training set and test set for predicting overall survival status were 89.6% and 91.2% respectively. And specificity of that were 49.4% and 48.9% respectively. So the accuracy of our study for predicting overall survival status was 82.78%. Prediction model based on Deep belief network appears to be effective in predicting overall survival status and, in particular, is expected to be applicable to decide on adjuvant treatment after surgical treatment.

• 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.