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강동현 ( Donghyun Kang ),황부현 ( Buhyun Hwang ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근에 이슈가 되고 있는 빅 데이터 처리 방법중의 하나로 CEP 가 있다. 그러나 CEP 는 사전에 정의된 질의에 해당되는 이벤트만을 선별하여 패턴 매칭 등의 기능을 수행하므로, 새로이 발견되는 이벤트를 찾는데 제약이 있다. 또한 실시간으로 생산되는 빅 데이터에 기초한 다양한 패턴 탐사에 한계를 노출하고 있다. 이 논문에서는, CEP 환경에서 빅 데이터 사이에 존재하는 다양한 이벤트와 패턴 탐사를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 CEP 엔진을 위한 고급의 패턴 매칭을 개발하고, CEP 를 위한 실시간 데이터 마이닝 기법을 개발한다. 마지막으로, 기존의 CQL 을 확장하여 개발한다. 이러한 방법을 통하여 기존의 CEP 의 기능적인 한계를 극복할 수 있다.
장애인 인식 개선을 위한 가상 현실 기반 시뮬레이터의 개발 및 정서의 영향에 관한 예비 연구
강동현(Donghyun Kang),김지환(Jihwan Kim),유성민(Sungmin Yoo),김광욱(Kwanguk (Kenny) Kim) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
인식 개선을 목표로 하는 가상 현실 기반 시뮬레이터 중 하나로 장애인 시뮬레이터가 있다. 기존의 장애인 시뮬레이터는 주로 부정적인 정서의 시나리오를 활용해왔으나, 사람은 다양한 감정에 의해 다양한 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 장애인 시뮬레이션의 정서적 유형에 따른 시뮬레이터의 효용 차이를 살펴보고자 한다. 중립, 긍정, 부정 총 세 조건을 설정했고, 각 조건마다 10 명의 피험자가 참여했다. 실험 결과, 시나리오의 정서에 따른 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구는 시뮬레이터의 정서적 분위기가 체험자의 경험에 미치는 영향을 평가했다는 점에서 향후 연구 및 개발의 위해 의의가 있다.
전구체의 물성에 따른 리튬 2차전지용 Li(Ni<sub>0.5</sub>Co<sub>0.2</sub>Mn<sub>0.3</sub>)O<sub>2</sub>의 전기화학적 특성 변화
강동현,채정은,김성수,Kang, Donghyun,Arailym, Nurpeissova,Chae, Jeong Eun,Kim, Sung-Soo 한국전기화학회 2013 한국전기화학회지 Vol.16 No.4
리튬2차전지용 양극소재인 $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$를 공침법을 이용해 $Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3}(OH)_2$ 전구체로부터 합성하였고, 공침조건을 조절하여 전구체의 1차 입자 형상을 Flake형상과 Needle형상으로 제어하였다. 동일한 공정으로 리튬과 혼합하고 열처리하여, 입도, 탭밀도, 화학적 성분 등이 동일한 분체물성의 양극 소재를 합성하였다. 전구체의 1차입자 형상에 따른 $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$의 전기화학적 특성을 평가하고, 이 특성의 변화를 SEM, XRD, EELS로 이용하여 분석하여 연관성을 고찰하였다. Needle형상 전구체로 합성한 $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$ 양극의 1차입자는 Flake형상 전구체로 합성한 경우보다 작고, EELS결과로는 입자표면의 Li농도가 내부보다 상대적으로 높았다. 전기화학적인 수명과 출력특성에서 Needle형상 전구체로 합성한 양극이 Flake형상 전구체의 경우보다 우수한 특성을 보였는데, 임피던스 측정으로부터 낮은 전하이동저항에 연관되어 있을 것으로 생각된다. The one of the cathode material, $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$, was synthesized by the precursor, $Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3}(OH)_2$, from the co-precipitation method and the morphologies of the primary particle of precursors were flake and needle-shape by controlling the precipitation parameters. Identical powder properties, such as particle size, tap density, chemical composition, were obtained by same process of lithiation and heat-treatment. The relation between electrochemical performances of $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$ and the primary particle morphology of precursors was analyzed by SEM, XRD and EELS. In the $Li(Ni_{0.5}Co_{0.2}Mn_{0.3})O_2$ cathode from the needle-shape precursor, the primary particle size was smaller than that from flake-shape precursor and high Li concentration at grain edge comparing grain center. The cycle and rate performances of the cathode from needle-shape precursor shows superior to those from flake-shape precursor, which might be attributed to low charge-transfer resistance by impedance measurement.
학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버의 설계 및 구현
유서희(SeoHee Yoo),강동현(DongHyun Kang),이권용(Kwonyong Lee),박성용(Sungyong Park) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.1
네트워크의 발전에 따라 사용자들이 늘어나게 되면서 웹 서버들은 동시에 접속하는 다수 사용자의 서비스 요청을 처리할 수 있는 다중 쓰레드 기법을 활용하고 있다. 고정된 쓰레드 풀 기법은 고정적인 시스템 자원을 점유해야 하는 문제점이 있다. 반면에 동적으로 쓰레드 풀 기법인 워터마크 쓰레드 풀기법은 사용자의 요청량에 따라 쓰레드 수를 적절하게 조절하지만, 지정한 최대값을 넘는 요청량에 대해서는 응답이 제때에 이루이지지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 요청량이 존재하는 다중 쓰레드 환경의 서버 프로그래밍을 위한 학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버를 제안한다. 제안하는 기법은 쓰레드 풀을 사용하는 웹 서버 중 아파치(Apache) worker 다중 처리 모듈(Multi processing Module)에 AR(Auto Regressive) 기법을 통해 다음 주기의 작업 요청량을 예측하고 사전에 쓰레드를 생성한다. 기존 기법과 달리, 일정주기의 증감 추세가 없는 작업 요청량에도 필요한 쓰레드의 수를 정확하게 설정하기 위해 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 사전에 학습한다. 필요한 쓰레드의 수를 설정하기 위해 사전에 학습 되어진 개체들과 비교하여 유사한 개체를 선택하여 예측된 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 결정하고 쓰레드를 생성한다. 본 논문에서는 필요한 쓰레드의 수를 동적으로 변경함으로써 사용자 응답 시간을 빠르게 하고, 사용자의 요청량에 맞게 쓰레드 수를 관리함으로써 시스템 자원의 활용도를 높일 수 있다. As the number of user increases according to the improvement of the network, the multi-thread schemes are used to process the service requests of several users who are connected simultaneously. The static thread pool scheme has the problem of occupying a static amount of system resources. On the other hand, the dynamic thread pool scheme can control the number of threads according to the users' requests. However, it has disadvantage that this scheme cannot react to the requests which are larger than the maximum value assigned. In this paper, a web server using a learning-based dynamic thread pool scheme is suggested, which will be running on a server programming of a multi-thread environment. The suggested scheme adds the creation of the threads through the prediction of the next number of periodic requests using Auto Regressive scheme with the web server apache worker MPM (Multi-processing Module). Unlike previous schemes, in order to set the exact number of the necessary threads during the unchanged number of work requests in a certain period, K-Nearest Neighbor algorithm is used to learn the number of threads in advance according to the number of requests. The required number of threads is set by comparing with the previously learned objects. Then, the similar objects are selected to decide the number of the threads according to the request, and they create the threads. In this paper, the response time has decreased by modifying the number of threads dynamically, and the system resources can be used more efficiently by managing the number of threads according to the requests.