Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.5-8
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2004
컴퓨터기반 운전지원시스템은 운전원의 발전소 상태감시와 진단기능을 수행을 지원하여 운전원의 안전성을 향상시키는 시스템으로 80년대 중반부터 개발되어왔고, 또한 최근의 컴퓨터 기술과 도구의 빠른 발전으로 컴퓨터기반 운전지원 시스템의 개발 및 원전 적용에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 운전원 조언 시스템의 기술 현황을 분석하고, 현재 설계를 진행중인 일체형원자로(SMART, System-integrated Modular Advanced ReacTor)에 컴퓨터기반 운전지원 시스템 적용을 위한 개발방안을 제안한다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.7
no.6
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pp.69-76
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2004
E-learning is the application of e-business technology and services to teaching and learning. It use of new multimedia technologies and Internet to improved the quality of learning by facilitating access to remote resources and services. In this paper, we show a web-based test system, which is carefully designed and implemented based on the real TOEFL CBT. The system consists of a contents delivery mechanism, computer-adaptive test algorithm, and review engine. In this papepr, we describe design and implementing issues of web-based test systems.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.427-430
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2022
추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.
Kim, Byung-Ki;Cho, Gyung-Bin;Choi, So-Young;Kim, Yu-Seop;Kim, Jin;Ko, Young-Woong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.897-900
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2007
모바일 단말기의 수요가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 형태의 검색 시스템을 요구하고 있다. 모바일 환경에서는 키 입력 방식이 일반적인 개인용 컴퓨터와 상이하기 때문에 모바일 단말기의 특성에 적합한 검색 방식이 필요하다. 본 논문에서는 PDA와 같은 모바일 단말기에서 사용자가 원하는 TV 프로그램을 검색 할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 전체 시스템은 검색 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며, 클라이언트는 모바일 환경에서 검색어 입력을 효율적으로 할 수 있게 데이터베이스에 기반한 검색어 입력 방법을 사용하였다. 시스템의 유용성을 확인하기 위한 실험에서 이 시스템은 검색어 입력 방식과 드라마 검색 결과를 모두 만족하는 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.309-312
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2004
임베디드 시스템은 특별한 목적을 수행하기 위해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합시킨 것이다. 임베디드 시스템은 일반 데스크탑보다 작은 규모의 하드웨어에서 운영된다. 임베디드 시스템은 파워, 공간, 메모리 등의 여러 가지 환경적 요소에 제약을 받는다. 그리고 임베디드 시스템은 실시간으로 동작하기 때문에 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 실패는 일반 데스크탑에서보다 훨씬 심각한 문제를 발생시킨다. 따라서 임베디드 시스템은 주어진 자원을 효율적으로 사용하여야 하고 임베디드 시스템의 실패율을 낮춰야만 한다. 치명적인 문제를 발생시킬 수 있는 임베디드 시스템의 실패의 원인 중 하나가 메모리에 관련한 문제이다. 임베디드 시스템 특정상 메모리 문제는 크게 하드웨어 기반의 메모리 문제와 소프트웨어 기반의 메모리 문제로 분류된다. 소프트웨어 기반의 메모리에 관련한 문제는 Memory Leak, Freeing Free Memory, Freeing Unallocated Memory, Memory Allocation Failed, Late Detect Array Bounds Write, Late Detect Freed Memory Write 등과 같은 것들이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 메모리 관련에 대한 문제점을 파악하고 관련 툴을 연구하여 그 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 기법을 점증적으로 연구하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.648-649
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2013
최근 컴퓨터 시스템과 네트워크의 발전으로 인해 다양한 악성코드들이 네트워크 상에서 유포되고 있다. 이러한 악성코드들을 빠른 시간에 분석해서 악성 여부와 그 행위를 파악하기 위해 많은 자동 분석 시스템들이 개발되어 사용되고 있지만, 이들 대부분이 가상머신 기반으로 동작하기 때문에 최근의 악성코드들은 가상머신 환경을 탐지하여 가상머신 상에서는 본연의 기능을 수행하지 않도록 제작되어 있다. 본 논문에서는 기존의 악성코드 자동 분석 시스템이 가상머신을 기반으로 하는 것을 개선해서 실제 컴퓨터를 사용해서 자동 분석할 수 있는 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.2-4
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2014
단일 프로세서의 성능 향상과 여러 개의 프로세서를 하나의 시스템으로 구성하는 고성능컴퓨터 제조 기술의 발전은 컴퓨터의 성능 향상에 크게 기여하였다. 고성능컴퓨터를 안정적으로 운영하고 효율적으로 관리하는데 영향을 미치는 대표적인 환경변수는 전원, 냉각, 공간이다. 이러한 환경변수는 데이터센터 기반시설 설계 단계에서부터 정확한 용량산정이 이루어 져야 한다. KISTI 슈퍼컴퓨팅서비스센터에서는 1969년부터 컴퓨터 시스템을 운영하여 왔으며, 특히, 슈퍼컴퓨터 시스템은 1988년의 슈퍼컴 1호기를 시작으로 현재는 슈퍼컴 4호기 시스템을 운영하고 있다. 많은 운영경험을 바탕으로 웹 기반의 기반시설 소요용량 계산기를 개발하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.359-360
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2013
본 논문에서는 기존의 쿠폰의 사용자 편의성을 극대화하기 위하여, NFC를 기반으로 하는 모바일 쿠폰 추천 시스템을 제안한다. 기존의 쿠폰은 사용자에게 무작위로 정보를 제공하고, 종이 쿠폰의 경우 분실의 가성능과 여러 장을 소지해야 하는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 NFC기반으로 사용자에게 마일리지를 판매자의 홍보 수단으로 제공하는 한편 이를 이용해 얻어지는 판매자들의 매장 이용 현황의 유사도를 분석하여, 비슷한 유사도를 보이는 사용자를 기반으로 판매자의 매장의 쿠폰을 추천하는 쿠폰 추천 시스템을 구현하였다
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.63-64
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2020
본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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