• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.605-614
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• 2003

본 논문에서는 멀티패러다임 프로그래밍의 결합 방식(compositional approach)[20]을 프로그래밍 언어에 적용한 새로운 형태의 멀티패러다임 언어인 Argos를 소개한다. Argo는 자바 언어의 수퍼셋이고, Argos 언어의 메소드를 정의하는 문법은 다른 언어의 문법을 사용할 수 있는 확장점을 가지고 있다. 따라서 Argos 클래스의 각 메소드는 자바, C, Prolog, Python 등의 여러 프로그래밍 언어들 중에서 하나를 선택해서 구현할수 있도록 허용함으로써 객체지향과 멀티패러다임 프로그래밍을 동시에 지원한다. Argos의 메소드는 기존의 프로그래밍 언어로 작성할 수 있기 때문에 다른 멀티패러다임 언어에 비해 상대적으로 배우기 쉽고, 라이브러리 재사용성도 높은 장점을 가지고 있다. Argos 컴파일러는 입력 프로그램 을 사용된 언어에 따라 분할하고, 분할된 메소드 코드를 해당 언어의 처리기에 전달해서 컴파일하는 DCO(delegating compiler object) 모델[28,29]에 따라 구현된다.

• 환경영향평가
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• 제27권5호
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• pp.447-474
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• 2018

본 연구의 목적은 다양한 지리통계학적 공간화 기법을 적용한 격자기후자료와 기상청에서 제공하는 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 격자기후자료를 비교 분석하여 남한 지역의 고해상도 격자기후지도 작성 방안을 모색하는 것이다. 2017년의 595개 기후관측자료 중, 80%의 지점자료를 이용하여 순간 온도와 1시간 누적강수량에 대한 격자기후자료를 생성하였고 나머지 117개의 지점자료를 검증에 이용하였다. ArcGIS10.3.1과 Python3.6.4을 이용하여 관측자료 및 DEM을 IDW, 공동크리깅, 크리깅에 적용한 후, 공간보간 결과를 3개 군집으로 나누어 검증하였으며 LDAPS 격자기후자료를 바탕으로 유역 별 패턴 비교를 수행하였다. 결과적으로 순간 온도의 공간화에는 고도를 부변수로 추가한 공동크리깅이, 1시간 누적강수량 공간화에는 IDW가 가장 적합하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.545-556
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• 2016

운영 중 해저 터널의 안정성 평가에 다양한 계측 정보를 사용해서 역해석하면, 효율적인 오차율 이내의 결과를 획득할 수 있다. 선행 연구에서 검증된 차분진화 알고리즘 기반의 역해석 수행 시 FLAC3D 등 범용 지반해석 프로그램을 사용했지만, 상대적으로 해석시간이 오래 걸리고, 제어가 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로, 상대적으로 해석시간이 짧게 소요되는 beam-spring 모델기반의 FEM solver를 Python 언어로 개발하여, 기구축된 차분진화 알고리즘과 결합하였다. 계측 데이터로부터 실시간에 가깝게 운영 중 터널의 안정성 평가가 가능할 것으로 판단되며, 우선 솔버 개발에 용이한 종단방향 터널에 대해서 프로그램을 개발하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제11권4호
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• pp.330-343
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• 2017

Climate change is an important issue, with many researches examining not only future climatic conditions, but also the interaction of climate and air quality. In this study, a new version of the emissions processing software tool - Python-based PRocessing Operator for Climate and Emission Scenarios (PROCES) - was developed to support climate and atmospheric chemistry modeling studies. PROCES was designed to cover global and regional scale modeling domains, which correspond to GEOS-Chem and CMAQ/CAMx models, respectively. This tool comprises of one main system and two units of external software. One of the external software units for this processing system was developed using the GIS commercial program, which was used to create spatial allocation profiles as an auxiliary database. The SMOKE-Asia emissions modeling system was linked to the main system as an external software, to create model-ready emissions for regional scale air quality modeling. The main system was coded in Python version 2.7, which includes several functions allowing general emissions processing steps, such as emissions interpolation, spatial allocation and chemical speciation, to create model-ready emissions and auxiliary inputs of SMOKE-Asia, as well as user-friendly functions related to emissions analysis, such as verification and visualization. Due to its flexible software architecture, PROCES can be applied to any pregridded emission data, as well as regional inventories. The application results of our new tool for global and regional (East Asia) scale modeling domain under RCP scenario for the years 1995-2006, 2015-2025, and 2040-2055 was quantitatively in good agreement with the reference data of RCPs.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권3호
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• pp.1-6
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• 2016

본 논문은 기술교육 및 공학교육에서 정보통신기술을 가르칠 때 적용 가능한 피지컬 컴퓨팅 학습모델을 제안한다. 이 모델은 피지컬 컴퓨팅에 기반을 두고 정보의 생성과 정보의 전송을 하나의 프레임 안에서 다루는 것으로 학생들에게 정보와 통신에 대한 종합적인 이해와 실습을 제공한다. 본 연구에서 제안한 학습모델은 클라이언트-서버 구조에 기반을 둔 학습모델과 웹에 기반을 둔 학습모델로 나누어진다. 실제 구현된 학습모델에서 정보의 획득과 제어는 아두이노의 스케치를 통해 이루어지며 정보의 통신은 최근 교육용 플랫폼으로 잘 알려진 라즈베리파이의 파이썬소켓을 이용하여 수행된다. 제안한 학습 모델은 학생들에게 전 세계적인 정보 제어와 통신을 가능하게 해주는 사물 인터넷의 개념을 가르치는 데 사용될 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-212
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• 2018

예비교사들의 소프트웨어교육 능력을 키우기 위한 방안으로 정규 교과시간에 두 종류의 프로그래밍 도구(파이썬, 스크래치)를 이용하여 프로그래밍 학습을 각각 실시하였다. 프로그래밍 학습에서 지속적으로 흥미와 성취감 및 창의성을 저해하는 요소인 각종 오류들의 종류들을 수집하고 유형별로 분석하였다. 분석된 자료들을 활용하면 향후 예비교사들이 초등학교에서 가르쳐야 할 소프트웨어교육에서 발생 가능한 오류들을 줄일 수 있도록 대처할 수 있는 능력을 키울 수 있어 최적의 학습효과를 올릴 수 있다. 본 연구에서는 평균적으로 텍스트를 입력하는 기존 형태의 언어와 불럭을 조립하는 형태의 언어 모두에서 프로그래밍 시 가장 많은 오류를 발생시키는 유형이 논리오류(37.63%)로 가장 많았다. 또한, 두 언어에서 차이점이 많이 나타나는 세부적인 오류는 문법 등의 사용미숙, 오타 등으로 인한 단순오류가 파이썬이 14.3%, 스크래치가 3.5%로 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.71-80
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• 2019

DevOps는 소프트웨어 개발과 운영의 합성어로 소프트웨어 생명주기 동안 사용되는 다양한 환경과 도구들이 존재한다. DevOps는 서비스를 제공함에 있어 빠르고 안전한 전개가 핵심이다. 이를 위해 Java, C/C++, Python, PHP, Ruby, Node.js, goLang 의 7가지 개발 언어와 전자정부프레임워크, Spring, Struts, DJango, Laravel, Rails, Express의 7가지 프레임워크 서비스를 사전에 제공하는 웹 기반의 통합 IDE를 제안한다. 통합 IDE는 플랫폼 내에서 웹 기반의 에디터를 통해 직접 개발이 가능하며, 리눅스 컨테이너를 이용하여 원 클릭으로 운영환경 이관이 가능하도록 구현하였다. 제안한 플랫폼은 개발 소스에 대해 컴파일 시간, 배포 시간, 배포된 앱의 처리량에 대한 성능 평가가 이루어졌으며, 상용 수준의 클라우드 서비스를 제공할 수 있는 성능을 보여준다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.11-27
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• 2019

컨테이너터미널 경영환경이 악화됨에 따라 컨테이너터미널의 수익률은 점차 감소하고 있다. 컨테이너터미널 운영자는 전반적인 컨테이너터미널의 문제점을 분석하고 개선함으로써 컨테이너터미널의 글로벌 경쟁력을 높이고자 한다. 이를 위해 컨테이너터미널은 운영 중 생성되는 데이터를 실시간으로 수집 및 저장하고 있으며, 운영자는 저장된 데이터를 활용하여 운영 문제를 분석하고자 많은 노력을 기울여왔다. 본 연구에서는 컨테이너터미널 운영 프로세스의 특성을 분석하고 컨테이너터미널 운영을 효과적으로 분석하기 위한 컨테이너 프로세스 및 CKO(container keeping object) 프로세스를 제안한다. 또한 TOS(terminal operating system)에 저장된 데이터로부터 본 연구에서 제안된 프로세스를 생성하기 위한 이벤트 로그를 정의한다. 제안된 프로세스를 활용하여 비정상적인 프로세스를 만드는 불완전한 이벤트 로그가 어떻게 효과적으로 정제되는지 설명한다. 이벤트 로그를 쉽고 빠르게 수정하기 위한 프레임워크를 제안하였으며, 이를 검증하기 위해 python2.7을 이용하여 해당 프레임워크를 구현하였다. 또한 실제 컨테이너터미널에서 수집된 데이터를 입력 데이터로 사용하여 제안된 프레임워크의 타당성을 검증하였다. 그 결과, 이벤트 로그 정제를 통해 컨테이너터미널의 비정상적인 프로세스가 크게 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• Composites Research
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• 제25권5호
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• pp.136-140
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• 2012

본 논문에서는 복합재료 IM rod가 적용된 골절부의 세포 분화과정을 모사하기 위해 유한요소해석을 실시하였다. 세포의 골화과정을 해석하기 위해 편향 변형률을 이용한 메카노 규제 이론을 사용하였으며, 반복 계산을 위해 Python 코드를 이용하여 서브루틴을 구현하였다. 치료에 가장 적절한 복합재료 IM rod의 강성을 찾기 위해 직물 탄소섬유/에폭시 복합재료 (WSN3k)의 적층각도를 바꾸어 해석을 실시하였다. 골절부에 가해지는 기계적 자극에 따른 치료효율을 비교하기 위해 두 가지 초기 하중 조건을 적용하였다. 그 결과 치료효율은 강성의 차이보다 하중에 의해 큰 영향을 받았으며, 초기 하중이 몸무게의 10%이고, 적층순서가 $[{\pm}45]_{nT}$일 때 치료효율이 가장 높았다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.19-27
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• 2020

본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.