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김원기(W.K.Kim),이윤수(Y.S.Lee),이세훈(S.H.Lee),왕창종(C.J.Wang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A
본 논문에서는 분산 객체 시스템에서 부하 균형의 문제를 해결하기 위해 통계의 시계열 분석법을 적용하여 동적 부하 균형과 예측에 의한 정적 기법의 혼합 모델을 제시한다. 부하를 측정하는 부하 인덱스로 CORBA 객체의 활용도(Server utilization)를 사용하였으며, CORBA 객체의 활용도는 CORBA 객체가 서버에서 활성화되었다가 삭제될 때까지의 시간과 CORBA 객체가 서버의 CPU를 얼마나 사용하는가를 기준으로 산정하였다. 본 논문은 지속적인 예측 모델의 평가와 동적인 적용으로 CORBA에서 부하 균형의 효율을 향상시키고 있다. 이러한 모델은 백화점 쇼핑몰을 제어하는 시스템등과 같이 시계열 성이 강한 시스템에서 더 높은 효율을 얻을 수 있을 것이다.
Deep Learning Based Tree Recognition rate improving Method for Elementary and Middle School Learning
Jung-Eun Choi(최정은),Hwan-Seung Yong(용환승) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.12
본 연구의 목적은 수업 시 스마트기기에 적용할 수 있는 나무 이미지를 인식하고 분류하여 정확도를 측정할 수 있는 효율적인 모델을 제안하는 것이다. 2015개정 교육과정으로 개정되면서 초등학교 4학년 과학교과서의 학습 목표에서 스마트 기기 사용한 식물 인식이 새롭게 추가 되었다. 특히 나무 인식의 경우 다른 사물 인식과 달리 수형, 수피, 잎, 꽃, 열매의 부위별 특징이 있으며, 계절에 따라 모양 및 색깔의 변화를 거치므로 인식률에 차이가 존재한다. 그러므로 본 연구를 통해 컨볼루션 신경망 기반의 사전 학습된 인셉션V3모델을 이용하여 재학습 전 후의 나무 부위별 인식률을 비교한다. 또한 각 나무의 유형별 이미지 정확도를 결합시키는 방식을 통해 효율적인 나무 분류 방안을 제시하며 교육현장에서 사용하는 스마트기기에 적용 할 수 있을 것이라 기대한다. The goal of this study is to propose an efficient model for recognizing and classifying tree images to measure the accuracy that can be applied to smart devices during class. From the 2009 revised textbook to the 2015 revised textbook, the learning objective to the fourth-grade science textbook of elementary schools was added to the plant recognition utilizing smart devices. In this study, we compared the recognition rates of trees before and after retraining using a pre-trained inception V3 model, which is the support of the Google Inception V3. In terms of tree recognition, it can distinguish several features, including shapes, bark, leaves, flowers, and fruits that may lead to the recognition rate. Furthermore, if all the leaves of trees may fall during winter, it may challenge to identify the type of tree, as only the bark of the tree will remain some leaves. Therefore, the effective tree classification model is presented through the combination of the images by tree type and the method of combining the model for the accuracy of each tree type. I hope that this model will apply to smart devices used in educational settings.
김원기(W. K. Kim),안치돈(C. D. Ahn),이윤수(Y. S. Lee),왕창종(C. J. Wang) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
컴포넌트 기반 소프트웨어 공학에서 컴포넌트를 명세하기 위한 명세 언어는 컴포넌트 분류, 검증 및 검색에 가장 기본적인 조건이다. 기존에 이미 많은 명세 언어가 사용되어 왔지만 명세의 복잡성으로 이한 어려움이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 복잡성과 개발자에게 좀 더 쉬운 명세 방법을 제공하기 위해 XML을 기반으로 하여 새로운 컴포넌트 명세 언어를 제안하였다. 제안한 명세 언어는 컴포넌트의 기능명세부분, 타입 검사에 의한 검색을 위한 부분, 명세 일치 방식을 위한 부분으로 구성된 컴포넌트 기능명세와 소프트웨어 아키텍쳐를 위한 명세로 구성된다. 이 연구에서는 각 부분을 XML 태그에 의해 정의하였다. 또한 소프트웨어 아키텍쳐 명세를 위한 그래픽 표기법과 텍스트 표기법을 제안하였다. 이 연구에서 제안한 명세언어는 화이트박스 재사용과 블랙박스 재사용을 지원하고 오류가능성을 줄일 수 있다.
ZrN 및 TiN 코팅된 치과교정 용 미니나사의 표면특성과 전기화학적 거동
김신영(S. Y. Kim),문영필(Y. P. Moon),박근형(G. H. Park),조호형(H. H. Jo),김원기(W. G. Kim),손미경(M. K. Son),최한철(H. C. Choe) 한국표면공학회 2008 한국표면공학회지 Vol.41 No.5
The dental orthodontic mini-screw requires good mechanical properties and high corrosion resistance for implantation in the bone. The purpose of this study was to investigate the electrochemical characteristics of TiN and ZrN coated orthodontic mini-screws, mini-screws were used for experiment. Ion plating was carried out for mini-screw using Ti and Zr coating materials with nitrogen gas. Ion plated surface of each specimen w as o bserved with f ield emission scanning e lectron microscopy ( FE-SEM), e nergy dispersive x -ray spectroscopy (EDX), and electrochemical tester. The surface of TiN and ZrN coated mini-screw were more smooth than that of other kinds of non-coated mini-screw due to dercrease of machined defects. The corrosion current density of the TiN and ZrN coated mini-screw decreased compared to non-coated sample. The corrosion potential of TiN and ZrN coated mini-screw were higher than that of non-coated mini-screw in 0.9% NaCl solution. The pitting corrosion resistance increased in the order of ZrN coated, TiN coated and non-coated wire. Pitting potential of ZrN coated mini-screw was the highest in the other specimens.