• Title/Summary/Keyword: 퍼스널 컴퓨터

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구조공학 교육과 퍼스널 컴퓨터

  • 김상식
    • Computational Structural Engineering
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    • v.1 no.2
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    • pp.5-8
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    • 1988
  • 퍼스널 컴퓨터는 마이크로컴퓨터의 계열에 속하나 기존의 기계에 사용을 위주로한 마이크로 컴퓨터에 비하여 기능과 용도가 향상된 것으로, 고급언어에 의한 프로그램이 가능하고 범용성이 있으며 조작이 쉬워 여러방면에서 널리 쓰이고 있다. 이렇게 사용이 손쉬워진 퍼스널 컴퓨터를 대학의 구조공학 교육과 연구에 어떻게 활용할 수 있는가 하는 문제는 대학에서는 구조공학 교육과 퍼스널 컴퓨터의 적용범위를 보다 깊이 통찰함으로써 가능할 것이다. 따라서 여기에서는 퍼스널 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어의 구성이나 기능면에서의 특성을 고찰하고 이들을 구조공학 교육에 이용하는 방안들을 검토하기로 한다.

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Windows 시대의 퍼스널 CAD

  • 광성풍명;김석일
    • CDE review
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    • v.2 no.1
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    • pp.1-6
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    • 1996
  • CG 등의 컴퓨터 지원에 의한 도형처리 시스템 중에서 특히 설계제도를 지원하는 시스템으로서 CAD가 제공되고 있다. CAD에는 대형 컴퓨터를 플랫폼으로 하는 메인프레임(집중형) CAD와 EWS(엔지니어링 워크 스테이션)을 플랫폼으로 하는 EWS/CAD 및 퍼스널 컴퓨터를 베이스로 한 퍼스널 CAD가 있는데 최근에 컴퓨터의 고성능화와 소형화의 흐름에 따라 퍼스널 CAD가 CAD의 주류로 되고 있다. 그 큰 요인으로서 퍼스널 CAD는 하드웨어 및 소프트웨어를 포함한 시스템 가격이 EWS/CAD 등을 비롯한 다른 CAD에 비하여 저렴한 가격대라는 것과 조작성이 우수하다는 점을 들 수 있다. 또한 최근에는 OS(Operating System: 컴퓨터를 움직이기 위한 기본적 소프트웨어)의 주류가 싱글 유저.싱글 태스크인 MS-DOS(이하 DOS라 한다)에서 싱글 유저.의사 멀티 태스크인 MS-Windows(이하 Windows라 한다)에로 이행하고 있으며 퍼스널 CAD도 그에 대응하는 것으로 되고 있다. 여기서는 이 Windows에 대응하는 퍼스널 CAD의 최신의 기술동향 및 OS에 대하여 설명한다.

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공장 자동화에서의 PC 이용

  • 남정곤;김학성;김남현
    • Journal of the KSME
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    • v.30 no.S1
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    • pp.11-15
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    • 1990
  • 성능이 우수하고 가격이 저렴한 퍼스널 컴퓨터의 등장으로 공장 자동화의 이러한 추세는 점차 진 행 및 고도화되어 가고 있으며, 궁극적으로 컴퓨터 통합 생산(CIM : computer integrated manufacturing)방식으로 발전될 것으로 예상된다. 본 글에서는 금성 소프트웨어(주) 생산자동화 시스템실 및 산업자동화 시스템실에서 개발된 퍼스널 컴퓨터를 이용한 공장 자동화 프로젝트 실 제 사례들을 소개하고 앞으로의 공장 자동화에서의 퍼스널 컴퓨터 사용 추세를 전망하고자 한다.

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Development of a Web Service for Cosmetics Recommendation based on an Artificial Intelligence for User Personal Color Generation (사용자 퍼스널 컬러 생성을 위한 인공지능 기반 화장품 추천 웹 서비스 개발)

  • Suk-Hyung Hwang;Min-Taek Lim;Hun-Tae Hwang;Seung-Jun Lee;Soo-Hwan Kim;Se-Woong Hwang
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.461-463
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    • 2023
  • MZ세대를 중심으로 자기관리를 열심히 하는 사람들이 증가함에 따라 화장의 기본이 되는 개인 피부톤(퍼스널 컬러)을 찾는 것이 중요시되고 있다. 현재 대다수 사람은 자신에게 어울리는 퍼스널 컬러를 찾기 위해 높은 비용을 지불하여 전문가를 이용하거나 객관적이고 정량화된 기준 없이 오랜 시간을 투자하여 스스로 퍼스널 컬러를 찾는 등 시간과 비용 측면에서의 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 이미지 기반 인공지능 기술(객체 탐지, 객체 분할, BeautyGAN)을 적용하여 데이터 기반의 정량적인 기준을 생성하고, 퍼스널 컬러에 알맞은 화장품 추천 웹 서비스를 제안한다.

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