• 제목/요약/키워드: 컴퓨터로 쓰기

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한글문자의 컴퓨터 처리: I. 이론 (Korean Character processing: Part I. Theoretical Foundation)

  • 정원량
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.1-8
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    • 1979
  • 2부에 걸친 한글의 컴퓨터 처리에 관한 논문으로서, 제1부에서는 한글문자의 컴퓨터 처리의 제문제점을 확인하고 이를 위한 해결책으로 이론적 기반의 확립을 제안 하였다. 한글문자의 일차원적 문법과 이차원적 구조를 각각 BNF와 " patternal structure"를 사용하여 정의하고 이로부터 모아쓰기를 위한 lexical analysis 및 Parsing a1gorithm을 이론적으로 토론 하였다. 모아쓰기 algorithm은 한글의 입력과 출력 모두에 응용이 가능하며, device-independence를 위해 "cardinal symbol set"의 개념을 소개하였다. 제2부에서는 한글 컴퓨터 처리의 역사적 개론과 상기 algorithm의 implementation 문제점들을 토론하고자 한다.

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한글문자의 컴퓨터 처리: II. 터미날 설계와 역사 (Korean Character processing: Part II. Terminal Design and History)

  • 정원량
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.1-12
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    • 1979
  • 이 논문은 "한글문자의 컴퓨터 처리 : 1. 이론 "의 후편으로서 동일 subject의 실질적, 역사적 측면을 취급한다. 논문의 전반부에서는 다음 문제들을 논한다. : 한글 입출력 터미날의 기능적 설계, 모아쓰기 algorithm과 dot matrix fonts 에 의존한 한글 character generator, 입력 keyboard, 구성(keyset 와 key-stroke수 사이의 관계), binary code 의 설계를 위해 고려되어야 할 조건 등이다. 후반부는 개인적 관점에서 본 한글문자의 컴퓨터 처리의 역사론에 할당되었다. 기록화된 업적들을 주요 내용에 따라 네그룹으로 분류하였고, 시대순으로 나열될 참고문헌들의 비판적 개론을 위해 문제점들을 하나씩 거론하였다. 입력 (문자의 컴퓨터인식)과 출력 (모아쓰기의 처리)의 문제들을 분별하여 토론하였다.

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하이브리드 스토리지 최적화를 위한 구조 설계 (A design of Structure for optimization of Hybrid Storage)

  • 박종창;김경태;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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    • pp.237-238
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    • 2014
  • 최근 낸드 플래시 기반의 SSD가 상용화 되면서 기존의 HDD 저장 장치와 SSD를 함께 사용하는 Hybrid 저장장치에 대한 연구가 되고 있다. SSD의 빠른 읽기 및 쓰기 속도와 HDD의 대용량을 함께 효율적으로 사용하기 위하여 본 논문에서는 메모리에서 방출된 페이지들을 구별하여 각각의 저장장치에 저장하는 모델을 제안하였다. 이를 통하여 Hybrid 저장장치에서 SSD의 GC(Garbage Collection)을 최대한 줄임으로써 쓰기 속도를 향상시키고 HDD의 대용량 저장장치를 이용하여 전체적인 성능이 향상 된 것을 증명하였다.

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SSD 적중률 향상을 위한 PSO 기반 버퍼 관리 기법 연구 (A Research of PSO-based Buffer Management for Improving Hit Ratio of SSD)

  • 정성민;송준석;송병후;윤희용
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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    • pp.11-12
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    • 2016
  • 플래시 메모리의 수요가 증가하면서, 플래시 메모리를 기반으로 한 SSD는 빠른 I/O 속도를 보이며 충격에 강하고, 저전력과 비휘발성인 특징을 가지고 있다. 하지만 플레시 메모리는 지우기와 쓰기 성능이 읽기 작업에 비해 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 버퍼에서 각 논리 페이지가 hot 또는 cold 인지를 정확히 예측할 수 있는 PSO 기반의 버퍼 관리 모델을 제안한다. 이러한 모델을 통하여 기존 모델에서의 기법보다 읽기 및 쓰기 적중 횟수와 적중률이 향상되는 것을 증명하였다.

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언어 산출 과정의 몇 가지 특성: - 지식 유형, 텍스트 유형, 산출양식이 언어 산출에 미치는 효과 (Some Characteristics of Language Production Processes: The Effects of Knowledge Types, Text Types, and Production Modes)

  • 노영희;이정모
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.241-247
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    • 1993
  • 이 연구에서는 지식 유형, 텍스트 유형 및 언어 산출 양식이 언어 산출 과정에 미치는 효과를 알아보았다. 본 연구에서는 산출할 말글에 대한 1) 사전정보를 대형(거시적) 의미구조, 소형(미시적) 의미구조, 관련 단어들의 모음의 세 지식 유령에 의해 조작하고, 2) 산출할 말글 유형을 이야기 말글과 논술 말글의 두 유형으로 변화하고, 3) 언어 산출 양식을 말하기, 펜으로 쓰기, 컴퓨터로 쓰기의 세 양식으로 변화하였을 때에, 언어 산출 과정에 어떠한 처리 부담이 가하여지는가를 3개의 실험을 통하여 연구하였다.

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클라우드 컴퓨팅 환경에서 Storage Migration 기법 선정을 위한 시뮬레이터 설계 (A Design of Simulator for Storage Migration Model Selection in Cloud Computing)

  • 창준협;전창호;이원주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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    • pp.15-16
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    • 2011
  • 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장공간 이주(storage migration)시에 저장공간의 읽기/쓰기 비율을 고려한 저장공간 복제 모델 선정을 위한 실험 환경을 설계한다. 기존의 저장공간 이주 모델은 가상머신과 저장공간중에 저장공간이 먼저 이주하는 선복제(pre-copy)와 나중에 이주하는 후복제(post-copy)가 있다. 이러한 복제 기법은 VM과 저장공간 이주의 필요성과 그 방법만을 제안하였으며, 성능 향상을 위한 이주 기법 선정 방법은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 스토리지의 읽기/쓰기 비율에 따른 이주 모델 선정 기법을 실험할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 제시한다.

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문자 없는 나라를 위한 문자 교육 시스템(소울)에 관한 연구 (A Study on the Education System for People Who Don't Have Their Own Letters, SOUL)

  • 함혜령;노용덕
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.377-380
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    • 2010
  • 지식기반 사회에서 교육은 장기적인 발전을 위한 필수 요소이다. 교육을 위해서는 말하기, 듣기, 쓰기, 읽기 능력이 필요하다. 이 중 하나라도 충족하지 못한다면 제대로 된 교육을 받을 수 없다. 하지만 전 세계에 존재하는 약 6900여종의 언어 중 6600여종의 언어는 표기할 수 있는 고유 문자가 없다. 읽기 능력과 쓰기 능력을 기르기 위한 최소 조건조차 마련되어 있지 않은 것이다. 그래서 말은 있지만 문자는 없는 국가에 말을 표기할 수 있는 문자를 보급하여 지식기반 발전의 기반을 마련해 주는 소울(SOUL) 시스템을 제안한다. 소울(SOUL)은 두 가지 기능을 가지고 있다. 문자 교육 기능과, 지식 공유 공간 기능이다. 문자 교육 기능에서는 각 문자가 내는 소리와 조합방법, 그리고 각 문자의 표기법, 표기 순서 등을 익힘으로써 문자를 쉽게 익힐 수 있도록 하였다. SOUL은 말을 표기할 문자로 비교적 익히기 쉬운 언문인 한글을 채택하였다. 그리고 지식 공유 공간 기능에서는 문자를 익힌 사용자가 마치 위키피디아처럼 지식을 기록하고 공유할 수 있어 지식을 축적하도록 도와주도록 설계하였다. 여기서는 소울(SOUL) 시스템의 구조 및 구현을 보인다.

정보영재의 창의적 문제해결력을 위한 STEAM 기반 쓰기 활용 전략 (A Strategy using Writing based on STEAM Instruction for Information Gifted Students' Creative Problem-Solving)

  • 전수련;이태욱
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.181-188
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    • 2012
  • 본 논문에서는 정보영재의 창의적 문제해결력 향상을 위한 STEAM 기반 쓰기 활용 전략을 제안한다. 창의적 문제해결(creative problem solving)을 위해서는 다양한 요소의 복합적이며 역동적인 상호작용이 필요하며, 이러한 상호작용을 유도하고 실세계의 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 함양하기 위해서는 융합교육을 통해 다양한 학문을 아우르는 학습 경험을 제공해야 한다. 또한, 다양한 교과에서 이미 교육적 효과가 검증된 쓰기는 비판적 사고를 유도하고 문제해결의 시작이라 할 수 있는 문제인식을 도와 창의적 문제해결에 긍정적 영향을 줄 뿐만 아니라, 문제 해결과정과의 유사성을 바탕으로 문제해결력 향상을 위한 효과적인 도구로 쓰일 수 있다. 학습자들은 일상생활에서 흔히 사용하는 자판기, 휴대전화 같은 첨단기술 제품을 사용한 경험을 쓰고 분석하는 과정을 통해 알고리즘을 찾고 실생활에 쓰이는 여러 학문의 원리를 자연스럽게 학습하면서 다양한 사고의 융합과 상호작용을 경험하고 창의적 문제해결력을 함양할 수 있다.

모바일 앱의 메모리 쓰기 참조 패턴 분석 (Analysis of Memory Write Reference Patterns in Mobile Applications)

  • 이소윤;반효경
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.65-70
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    • 2021
  • 최근 모바일 앱의 수가 급증하면서 스마트폰의 메모리 크기 또한 크게 증가하고 있다. 메모리 매체인 DRAM은 모든 셀이 지속적인 전원재공급 연산을 수행해야 내용이 유지되는 휘발성 매체로 메모리 크기 증가 시 전력 소모도 그에 비례해 늘어난다. 최근 스마트폰의 메모리로 DRAM이 아닌 저전력의 비휘발성 메모리를 사용하여 배터리 소모를 줄이고자 하는 시도가 늘고 있다. 그러나, 비휘발성 메모리는 쓰기 연산에 취약성을 가지고 있어 이를 해결하기 위한 분석이 필요하다. 본 논문은 모바일 앱의 메모리 쓰기 참조 트레이스를 추출하고 그 특성을 다양한 각도에서 분석하였다. 본 논문의 연구 결과는 비휘발성 메모리가 메인 메모리로 채택되는 미래의 스마트폰 시스템에서 쓰기 효율성을 가진 메모리 관리 기법 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영속 메모리를 이용한 스마트폰 버퍼 캐시의 선별적 플러시 정책 (Policy for Selective Flushing of Smartphone Buffer Cache using Persistent Memory)

  • 임수정;반효경
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.71-76
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    • 2022
  • 버퍼 캐시는 스토리지의 느린 속도를 완충하는 중요한 역할을 하지만, 데이터의 유실을 막기 위한 주기적인 플러시 연산으로 인해 스마트폰에서 그 효과가 크게 떨어진다. 본 논문에서는 소량의 영속 메모리에 선택적인 플러시 정책을 적용하여 스마트폰 버퍼 캐시의 플러시 오버헤드를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 이는 스마트폰 앱의 I/O 분석 결과 대부분의 파일 쓰기가 소량의 핫 데이터에 집중돼 있는 반면 상당 부분의 파일 데이터는 1회성 쓰기에 국한한다는 점에 근거한다. 제안하는 기법은 플러시 상황 발생 시 자주 수정되는 데이터를 영속 메모리로 우회 플러시하고 그렇지 않은 데이터만을 스토리지로 플러시한다. 이를 통해 스토리지 쓰기량을 크게 줄이는 동시에 영속 메모리의 공간 효율성을 높인다. 인기 있는 스마트폰 앱의 I/O 트레이스를 이용한 재현 실험을 통해 제안하는 기법이 스토리지 쓰기량을 평균 25.8%, 최대 37.8%까지 줄임을 보인다.