전력기술 연구개발 과정에서 R&D 소프트웨어 개발이 연구의 목적으로써 또는 수단으로써 상당한 역할과 비중을 차지하고 있으며 이러한 경향은 더욱 강화되고 있다. 또한, 전력기술 분야와 특성 및 기능에 따라 개발되는 R&D 소프트웨어가 다양하고 이에 적용되는 S/W 개발언어도 여러 종류가 사용되고 있다. 그러나, 이제까지 전력기술 연구개발과 관련하여 수많은 R&D 소프트웨어가 개발되고 있으나 연구개발 분야와 특성에 따라 적용된 S/W 개발언어에 대한 연구가 없었다. 본 논문에서는 주요 프로그래밍 언어별 특징을 알아하고, 전력기술 연구개발 과정에서 개발된 R&D 소프트웨어 현황 및 S/W 개발에 사용된 프로그래밍 언어를 파악하고자 한다. 또한, 전력기술 분야 및 기능에 따라 적용된 R&D 소프트웨어 개발언어의 특성을 분석하고, 향후 전력기술의 분야 및 기능에 따라 개발되는 소프트웨어의 프로그래밍 언어 선택 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 온라인 프로그래밍 학습 환경에 참여하는 학습자의 특성 및 학습양식과 성취도간의 관계를 분석하는데 목적이 있다. 분석을 위해, 중 고등학생 104명을 대상으로 Grasha-Reichmann의 학습양식 검사를 실시한 후, 12주간 C언어 프로그래밍 학습과 과제를 수행하였다. 먼저, 학습자 특성에 따른 학습양식 차이 결과, 성별에서 남학생이 여학생보다 의존형이 높았고, 학교급에서 중학생이 경쟁형과 회피형이 고등학생보다 높았다. 성취수준에서는 독립형과 참여형이 차이가 있었다. 학습양식과 성취도와의 관계를 분석한 결과, 독립형(r=.253, p<.01)과 참여형(r=.303, p<.01)이 정적 상관을 보여 두 분석 결과 독립형과 참여형이 성취도와 연관이 있는 학습양식임을 확인할 수 있었다. 또한 학습자들의 주 학습양식에 따른 학습 소감을 조사하여 학습유형별 특징을 분석하였으며, 조사 결과를 통해 학습양식별 온라인 프로그래밍 교수 학습 전략을 도출할 수 있었다.
컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.
본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
곤충형 로봇을 기반으로 개발한 로봇 교육과정을 학생들에게 적용한 결과 학생들이 로봇 움직임을 쉽게 이해하고 프로그래밍 및 알고리즘을 이해하는데 큰 효과가 있었다. 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 마인드스톰 NXT 로봇교구로 진행한 로봇학습은 개미나 바퀴벌레 등 곤충을 관찰한 후 그룹별로 곤충의 모양을 본따 로봇을 만들고 곤충의 움직임을 모방하여 프로그래밍을 하도록 하였다. 특히 그룹별 임무 수행 경기의 경쟁을 함으로써 학생들 간의 토의 능력 및 로봇 제작, 프로그래밍에 대한 흥미도를 높일 수 있었다.
R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
본 논문에서는 데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빅데이터 분석을 수행할 때 발생하는 문제점을 분석하고, 빅데이터의 분산 처리를 효과적으로 지원하는 스파크와 R을 연계한 SparkR을 이용한 분석의 유용성을 제시하고자 한다. 먼저, 대량의 데이터를 로딩하고 연산을 수행할 때 발생하는 R의 메모리 할당 문제점과 R과 비교한 SparkR의 특징 및 프로그래밍 환경을 분석한다. 그리고, 선형 회귀 분석을 각각의 환경에서 수행할 때의 실행 성능을 비교 분석한다. 분석 결과 SparkR을 통해 추가적인 언어 학습 없이도 R을 그대로 이용하여 데이터 분석에 활용할 수 있음을 보였으며, SparkR을 이용하여 R로 작성된 코드를 클러스터 내 노드 수의 증가에 따라 효과적으로 분산 처리할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.257-266
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2012
최근 학교나 기업에서 통계분석 소프트웨어인 R의 이용자가 늘어나고 있는 추세이지만 SPSS나 SAS 등 상용소프트웨어에 비하여 학습이 어려운 측면이 있고 교육환경을 만들기 위해서도 번거로운 면이 있다. 이러한 이유로 R 초보사용자를 위한 교육, 혹은 실험실에서의 사용을 위해 통합관리가 용이한 웹기반의 R 환경구축이 필요하다. 웹기반 R 환경구축과관련된 선행연구들은 웹프로그래밍 언어, DBMS에 대한 지식을 필요로 하거나 제한된 통계분석 기능만을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 웹프로그래밍 언어 이외의 별도의 지식이 없이도 가능한 웹기반 R 환경인 WebER를 개발하였다. WebER는 Linux apache 서버에서 PHP를 이용하여 R과 연동함으로써 웹에서 통계 분석이 가능하도록 하였을 뿐만 아니라, 기본적인 Rgui의 기능인 R 프로그램편집, 텍스트 및 그래픽 출력, 오류 출력 등을 구현함으로써 초보 R 사용자를 위한 교육환경에 적합하도록 하였다. 또한 다중사용자가 동시에 이용이 가능하도록 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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